Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Журнал ВРМ World

Качество данных – область постоянного улучшения

Организации всех размеров и областей экономики признают важность качества данных и его решающую роль в управлении корпоративной информацией. Связанные с ним проблемы оказывают значительное влияние на бизнес, снижая эффективность, создавая риски и препятствуя получению прибыли. Чтобы избежать этого, организациям необходимо ориентироваться на постоянное повышение качества данных и увеличение их ценности для бизнеса.

Устойчивый рост рынка

В конце лета 2012 года аналитической компанией Gartner был опубликован отчёт «Магический квадрант для инструментов обеспечения качества данных» (Magic Quadrant for Data Quality Tools). Согласно его результатам, к концу 2011 года объём рынка программных инструментов обеспечения качества данных составил 950 миллионов долларов. Это был довольно энергичный рост в размере 18.1%, намного превышающий аналогичный показатель для всего рынка программного обеспечения. Существенный прирост в течение 2011 года отметили такие сегменты, как сфера финансовых и государственных услуг, здравоохранения, связи и розничной торговли. Эти вертикальные рынки сохраняют активность и в 2012 году. В целом, Gartner прогнозирует, что рынок инструментов обеспечения качества данных покажет совокупный темп годового роста в 14% на протяжении следующих пяти лет. Это является результатом значительного внимания, которое организации уделяют проектам по управлению информацией, НСИ, модернизации приложений (в том числе и подразумевающей миграцию данных), внедрении средств бизнес-аналитики.Кроме того, росту рынка способствует интенсивно растущий интерес со стороны менее зрелых с точки зрения управления данными областей, - правительственных учреждений и прочих подобных структур государственного сектора. К тому же, большинство организаций осуществляют значительные вложения в малозаметные инициативы по обеспечению качества данных в рамках внутренних проектов по миграции данных, управлению НСИ и интеграции приложений.

Несмотря на устойчивый спрос на специализированные инструменты обеспечения качества данных в течение последнего года, поставщики более широкого набора инструментов и решений  проблемы качества данных продолжают завоёвывать популярность.

Качество данных в финансовой отрасли

Качество данных является жизненно важным фактором для финансовых учреждений, в частности, для подготовки отчётности о рисках, и с каждым годом его значимость продолжает расти. В январе 2012 года Ассоциация управления рисками (Risk Management Association) - профессиональное объединение услуг провело пятое ежегодное исследование «Корпоративные данные для поддержки управления кредитными рисками». Основываясь на результатах четырёх предыдущих, задача данного исследования - оценить прогресс, достигнутый крупными финансовыми учреждениями в решении проблем качества данных в целом, а также с точки зрения их целостности, доступности и прозрачности.

Выяснилось, что внимание финансовых учреждений сместилось с подготовки рисковой отчётности пост-фактум к действенному принятию решений. Достижение оптимального баланса между предоставлением всех необходимых отчетных данных и акцентированием на важных сообщениях – это по-прежнему ключевая задача. Данные должны быть непротиворечивы, храниться с возможностью быстрой агрегации по логическим иерархиям. Проблемой остаётся и согласование общих определений данных, используемых в хранилищах и аналитических платформах. Отдел, отвечающий за управление рисками должен активно взаимодействовать с бизнес-подразделениями, чтобы иметь общее понимание проблем данных в целях достижения оптимальных результатов.

В исследовании 2011 года 52.6% оценили качество своих данных как среднее или низкое. По их мнению, оно падало с 66.3% в 2008, 56.8% в 2009 и 53.5% в 2010 до сегодняшнего уровня. Уже второй год североамериканские учреждения оценивают качество данных выше относительно своих европейских, азиатских и австралийских коллег.

Вопросы инфраструктуры

Для разных пользователей качество данных означает разные вещи. Высшее руководство рассматривает его с позиции получения данных, помогающих в принятии решений о рисках в пределах учреждения. Сотрудник по работе с контрагентами, возможно, считает, что качество данных – это получение точного, своевременного представления о клиентских взаимоотношениях. По сути, качество данных - это обеспечение правильного ввода данных в систему и их предоставления в  необходимом формате.

Итак, согласно результатам исследования, качество данных, в основном, определяется такими факторами как точный ввод данных (97.4% опрошенных), получение надёжных данных (78%), точное согласование данных в конце учетного периода и своевременность агрегации данных (по 71.1%), а также соответствие балансов данным бухгалтерского учёта (57.9%).

Инфраструктура принятия решений должна быть достаточно гибкой, чтобы удовлетворять потребности множества пользователей. Направления бизнеса заинтересованы в получении полного представления о взаимодействии с клиентами; специалисты по моделированию заинтересованы в обновлении методологий рисков, тогда как исполнительному руководству требуется интегрированное представление о рисках для принятия стратегических и тактических решений. Проблемы интеграции между системами, а также отсутствие комплексных рисков и финансовых отчётов создают основные затруднения для учреждений, участники исследования оценили их, соответственно, в 3.6 и 3.5 балла по пятибалльной шкале сложности. Также, среди актуальных проблем называются недостаток гибкости, мешающий расширению существующих систем (3.3); неспособность интегрировать рисковые аналитики из нескольких систем (3.3), отсутствие представления полного ассортимента продукции в системах и неспособность более частой и оперативной генерации отчётности (по 2.8 балла).

Что касается ответственности за управление качеством данных, 28.9% опрошенных ответили, что она должна находиться на уровне соответствующего бизнес-направления. 21.1% респондентов считает, что ответственность в их организации в данный момент несут именно те, кто нужно. А 15.8% возлагают её на специализированного сотрудника или коллектив, и по 10.5% участников опроса полагают, что ответственность должна быть разделена между различными отделами компании либо достаться отделу управления рисками.

Публикации

  1. Магический квадрант для инструментов обеспечения качества данных. (Magic Quadrant for Data Quality Tools) 8 августа 2012 г.
  2. Качество данных: стакан наполовину полон или пуст? Отчёт Ассоциации управления рисками и компании «Автоматизированные финансовые системы».(Data Quality: IS THE GLASS HALF EMPTY OR HALF FULL?) RMA/AFS. май 2012 г.