Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Журнал ВРМ World

Улучшение качества данных – приоритетная задача современных организаций

Качество данных играет решающую роль в вопросе принятия правильных бизнес-решений. Использование неполных или неточных данных может повлечь за собой значительные финансовые или репутационные потери. Невысокое качество данных, а также переизбыток «устаревших» инструментов управления данными становится всё более заметным поводом для беспокойства в индустрии финансовых услуг, - говорится в отчёте, подготовленном компанией Deloitte в ходе опроса представителей кредитных учреждений.

Так, лишь для 42% опрошенных оценили качество данных в своих организациях как «хорошее», а 33% как «отличное». Ещё 30% респондентов считают качество данных «адекватным», а 27% охарактеризовали данные как «не интегрированные».

По мнению Омера Сохайла (Omer Sohail), руководителя группы банковской аналитики Deloitte, несоответствие информации между технологическими и бизнес-операциями в банках может усложнить определение качества данных, которые используются для оценки рисков. «Все предпринятые меры по обеспечению качества данных как со стороны бизнеса, так и ИТ не были ориентированы на функциональные прецеденты использования. Теперь в банках пытаются определить, чем именно является качество данных для операционного риска, кредитного риска и рентабельности», - утверждает он. В этой связи он рекомендует финансовым учреждениям определить приоритетные задачи, касающихся качества данных, для своих бизнес-направлений.

На вопрос о том, какие проблемы существуют с применением инструментов управления данными, 67% респондентов упомянутого опроса заявили, что их инфраструктура является устаревшей или примитивной. «Большинство банков обладает всеми известными инструментами. Однако, везде есть хранилища, и они распространяются всё шире. Качество данных и правила, определяемые с помощью аналитических инструментов для подготовки отчётности, имеют решающее значение. Вопрос - в оптимизации темпа выполнения необходимых функций».

Очевидно, что повышение качества данных – это актуальная задача для многих компаний. Найджел Тёрнер (Nigel Turner), вице-президент практики управления информацией компании Trillium Software, поделился своим взглядом на способ решения этой проблемы. В течение многих лет аналитики высказывали мнение, что успех или провал мероприятий по внедрению CRM-, ERP-системы или хранилища данных в значительной степени зависят от качества корпоративной информации. И всё же многие организации закрывают глаза на проблемы с данными. Так, в прошлом году аналитическая компания Ovum выяснила, что низкое качество данных стоит компаниям США около 700 миллиардов долларов в год.

Хорошей новостью можно назвать то, что большинство проблем, связанных с качеством данных, предотвратимы и могут быть исправлены. По мнению Найджела Тёрнера, существуют пять способов обеспечить качество данных, что гарантирует успех проекта.

1.    Постановка измеримых целей

Один из наиболее важных факторов успеха - это определение конкретных преимуществ, ожидаемых от проекта. Во многих случаях организации не удается установить ценность конкретной цели, например, сокращение затрат на выставление счетов в результате консолидации списка клиентов, согласования различных версий одной записи об одном клиенте между разными отделами и его обработка системой выявления мошенничества.

Несмотря на кажущуюся простоту, установление измеримых целей – это фундаментальный шаг, обозначающий границу между успешным проектом и проектом, над которым изначально нависает опасность провала. Понимание проблемных точек и определение конкретных целей (например, сокращение дублирующихся записей о клиентах на 75%), помогающих решать проблемы бизнеса – это лучший первый шаг для создания успешного решения.

2.    Осознание, что качество данных – это задача не только ИТ

Не стоит считать, что низкое качество данных - это проблема ИТ, а не бизнеса. Она имеет отношение и к одному, и к другому. Хотя технология обеспечения качества данных, зачастую, внедряется и обслуживается IT-отделом, основную выгоду получают бизнес-подразделения. В качестве примера можно привести аккуратные, правильные записи о клиентах. По этим причинам согласование и определение роли качества данных в организации должно быть возложено и на IT, и на бизнес-отделы. Большинство компаний не в состоянии внедрить программное обеспечение, управляющее качеством данных, из-за того, что влияние на состояние данных оказывает несколько подразделений. Поэтому надо создать группу, ответственную за реализацию проекта, из представителей разных отделов.

3.    Признание со стороны высшего руководства

Для того, чтобы качество данных признали стратегически значимым проектом, критическую важность имеет принятие этой задачи высшим руководством. Чтобы заручиться его поддержкой, команда должна продемонстрировать, каким образом улучшение качества данных может принести пользу бизнесу.

4.    «Тише едешь, дальше будешь»

Практика обеспечения качества данных в организации требует времени. Многие компании предпочитают поэтапный подход, подразумевающий внедрение конкретного программного обеспечения для соответствующей целевой аудитории. Например, руководители проекта чаще всего внедряют ПО для обеспечения качества данных в отделах с выявленными «болевыми точками». Сосредоточив внимание на нескольких краткосрочных проектах, обеспечивающих ощутимые улучшения, можно дать толчок инициативе управления качеством данных для всей компании и заручиться поддержкой будущих проектов.

5.    Контроль рентабельности инвестиций

Отдача, которую можно получить в результате повышения качества данных, распространяется на каждый отдел организации. Компании, наблюдающие наибольший возврат от инвестиций в качество данных, не только измеряют расходы, понесённые из-за низкого качества данных, но и преимущества от улучшенного качества данных. Для этого можно воспользоваться такими показателями, как уменьшение времени обработки и затрат на телемаркетинг, сокращение циклов продаж, повышение точности аналитики, увеличение возврата от уже сделанных инвестиций в технологии и рост объёмов продаж.

Сегодня компании понимают, что качественные данные являются основой для их успешной деятельности. Без них бизнес-процессы неизбежно утратят эффективность, приведя организацию к потере клиентов, снижению доходов и прочим проблемам. За счёт понимания бизнеса, его движущих сил и того, как некачественные данные препятствуют достижению целей, организации могут разработать проекты обеспечения качества данных для своевременного исправления плохих данных в источнике и гарантировать успех компании.

Публикации

  1. Deloitte Consulting. Опыт управленческой отчётности в Дании. Меньше, но лучше! (Maturity of top management reporting in DK – Less is more!), апрель 2013 г.
  2. Найджел Тёрнер (Nigel Turner). Пять шагов к обеспечению качества данных (Five Steps to Ensure Data Quality Success), 25 июля 2013 г.