Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Журнал ВРМ World

Качество данных: стратегический актив, требующий особого внимания

Многие эксперты говорят о важности внедрения BPM и BI-решений для повышения эффективности бизнеса. Но бывает, что компании сталкиваются с проблемой: BPM-проект реализуется, но ощутимых результатов не приносит. В чем же дело?

Что вы загрузите в систему, то и получите

Инвестиции в BPM и BI-системы не всегда гарантируют получение более качественной информации, но это, как правило, не проблема технологии. Корень проблемы кроется в тех изначальных данных и параметрах, которые компания отбирает для измерения успешности и эффективности своего бизнеса. Другими словами, проблема в данных, в том, как они собираются, обрабатываются и представляются.

По данным AMR Research, глобальные расходы на BI ежегодно составляют приблизительно 60 млрд. долларов. Однако лишь 38% финансовых директоров видят улучшение качества финансовой информации, согласно исследованию KPMG International. Учитывая такие результаты, не стоит удивляться тому, что многие компании, даже внедряя BI или BPM-инициативы, продолжают полагаться на электронные таблицы, те самые таблицы, от использования которых компания стремилась отказаться при помощи упомянутых инициатив.

Для того чтобы разорвать этот порочный круг, говорят эксперты, компании должны иметь более целостный взгляд на BI и BPM-проекты. Это означает:

  • меньше фокусироваться на технических аспектах внедрения и больше на потребностях пользователей и владельцев информации;
  • стремиться к созданию такой информационной архитектуры, которая обеспечит правильные параметры измерения;
  • отдавать приоритет качеству данных, а не их объему.

Именно качество данных имеет первостепенное значение. Компании должны сосредоточить свое внимание на показателях, которые имеют наибольшее влияние на бизнес, а не относиться ко всем источникам данных с равным вниманием. Данные бесполезны, если BPM-инфраструктура не может эффективно обрабатывать их для выявления выгод в критически важных областях.

Технические решения имеют преимущество

Результаты исследования компании Experian QAS показали, что, даже несмотря на применение правильной стратегии в отношении качества данных, около 90% американских бизнесменов и IT-менеджеров опасаются, что работают с неточной информацией. Эти данные были получены Experian QAS в ходе исследования "Управление данными: преодоление барьеров" (Contact Data Management: Bridging the Gap), Были проанализированы ответы 1320 представителей компаний, работающих в самых разных сферах бизнеса в США, Европе, Азии и Австралии.

В ходе опроса Experian QAS выяснили, что четыре из пяти американских компаний имеют стратегии по улучшению качества данных. Тем не менее, респонденты признавали, что низкое качество данных может загубить до 24% информации, получаемой на выходе. Так, около 15% IT-бюджетов были "потеряны" из-за некорректных данных, говорится в результатах исследования.

Эксперты Experian QAS отмечают, что компании предпринимают новые шаги по повышению качества данных, хотя, как показал опрос, на их пути встают старые препятствия: ошибки сотрудников (59%); недостаток бюджетных средств (30%), отсутствие внутренних ресурсов (25%), неадекватные стратегии в области качества данных (25%).

Исходя из анализа полученных данных, специалисты Experian QAS отдают приоритет специальным системам, автоматизирующим ввод данных. Томас Шютц (Thomas Schutz), старший вице-президент и генеральный директор Experian QAS, говорит, что компании начинают понимать, что инвестиции в качество данных часто приносят финансовые выгоды. По его словам, сейчас актуальным становится вопрос, будут ли компании совершенствовать системы управления данными для корректирования информации, прежде чем она станет частью бизнес-процессов, вместо исправления некорректных данных вручную.

Все это особенно актуально, учитывая фантастические темпы роста объемов данных. Аналитики оценивают этот рост в 60-80% в год. Это означает, что в большинстве компаний объемы данных удваиваются каждые полтора года, и прогнозируется 40-кратное увеличение в течение следующих десяти лет.

Стивен Прентис (Stephen Prentice), вице-президент Gartner, считает, что этот информационный взрыв коренным образом изменит способы работы IT-подразделений. "Мы все больше и больше живем в цифровом мире, где люди не имеют иной альтернативы, нежели стать "более цифровыми"", - говорит он.

С какими проблемами в отношении качества данных сталкиваются компании? Чтобы ответить на этот вопрос, журнал Computer Business Review (CBR) опросил 302 IT-руководителя из компаний самых разных размеров. Выяснилось, что почти 80% респондентов рассматривают информацию как свой стратегический актив, видя непосредственную связь между качеством данных и эффективностью бизнеса. Более точные данные помогают принимать более обоснованные решения, считает большинство опрошенных.

Интересно, что компании, в которых нет четкой стратегии управления данными, объясняют это высокой сложностью внедрения такой стратегии (около четверти опрошенных). Похоже, что это является препятствием для многих организаций, поскольку подразумевает сложное согласование технологий, процессов и людей. А это требует принятия на себя ответственности, изменения мышления и трудовой культуры. Управление данными слишком сложно, чтобы можно было просто купить соответствующее ПО, которое решило бы все проблемы. Успеха можно достичь лишь в результате совместных усилий между IT и другими отделами, считают аналитики.

При этом, как показал опрос, компании, которые вложили средства в технологии управления данными, в целом довольны результатами, а 35% респондентов заявили, что технологии уже доказали свою ценность.

Не все данные полезны

Джим Харрис (Jim Harris), ведущий аналитик компании CENTRA Technology, считает, что в условиях стремительного роста данных, большие объемы информации только запутывают сотрудников, вместо того, чтобы помочь принимать правильные решения. Данные могут быть полными и точными, но бесполезными для бизнеса, говорит он.

По мнению Харриса, не нужно стремиться к повышению качества данных ради самих данных. Нужно помнить, что это лишь одна из инициатив, осуществляемая в целях повышения эффективности принимаемых решений. Другими словами, данные должны быть полезны для бизнеса, утверждает эксперт. Именно полезность для задач и целей компании должна стать основным критерием оценки качества данных. Харрис говорит, что учитывая темпы роста объемов данных, управление всем этим объемом становится нецелесообразным.

Марк Голобой (Mark Goloboy), директор по глобальному управлению данными американской компании Monster, пишет, что "60-90% операционных данных не имеют ценности". Они бесполезны с аналитической точки зрения. По мнению аналитика, данные имеют ценность только в том случае, если могут быть непосредственно использованы для анализа и отчетности. В противном случае компания рискует настолько потеряться в данных, что будет неспособна конвертировать эти данные в понимание и, как следствие, утеряет конкурентные преимущества.

Качество данных и налоговая отчетность

Говоря об отчетности и качестве данных, необходимо отметить, что, согласно опросу CBR, основным мотивом при решении задач обеспечения качества данных является стремление компаний выполнять требования органов надзора (более 50% опрошенных), а также управление рисками (более 20% опрошенных). Примечательно, что задача, связанная с управлением доходностью (оптимизация доходов) с точки зрения качества данных все же уступает обязательной и рисковой отчетности, занимая третье место.

Проблема данных находит свое отражение и в сфере налоговой отчетности. В настоящее время фокус смещается от просто формирования налоговых регистров, позволяющих минимизировать налог на прибыль международных компаний, к точности учета и строгому внутреннему контролю всех процессов, связанных с отчетностью. Дело в том, что новое законодательство требует обеспечения прозрачности, и это стало приоритетнейшей задачей. Каждая компания теперь должна быть в состоянии показать, откуда у нее такие показатели, а для этого необходимы соответствующие регламенты и информационные системы.

Этот сдвиг не дается легко руководителям налоговых отделов. Специалисты выделяют следующие проблемы, характерные для компаний в разных сферах деятельности:

  • "не достаточно точные" резервы для уплаты налога на прибыль
  • "не достаточно точные" остатки по отложенному налогу на прибыль
  • неэффективность процесса резервирования подоходного налога
  • отсутствие прозрачности и понимания, что влияет на консолидированные налоговые показатели
  • слабые системы внутреннего контроля

Большинство руководителей рассматривают эти проблемы как проблемы налогового характера, решить которые смогут только опытные, высококвалифицированные специалисты по налогам. Однако эксперты, которые предлагают взглянуть на проблему внимательнее, считают, что это не столько налоговые проблемы, сколько проблемы качества данных.

Каждая компания имеет свои финансовые данные, обрабатывает их в соответствии со всеми соответствующими правилами налогообложения и составляет отчеты, согласно стандартам финансовой отчетности. При этом, по мнению аналитиков, есть три области, где могут возникнуть проблемы: данные, правила налогообложения и правила отчетности. Например, многие руководители налоговых отделов назовут своей самой большой проблемой согласование и управление данными бухучета. Это проблема данных. Или другой пример. Обычно у налогового отдела уходит более девяти месяцев, чтобы преобразовать данные бухучета в приемлемый формат налоговой декларации. При этом фактические данные доступны уже в конце года, правила налогообложения известны. Получается, это снова проблема данных.

Если данные, входящие в систему, не точны, то результаты на выходе также не будут точны. Например, неэффективные методы сбора и консолидации данных могут привести к тому, что изначально точные данные будут консолидированы некорректно. При использовании стандартных ручных методов и сбора данных на основе электронных таблиц, которые требуют многократного введения одних и тех же данных вручную, вероятность ошибок возрастает. Для решения проблемы целостности данных эксперты предлагают стандартизировать системы ввода и владельцев данных для каждой важной записи, чтобы данные поддерживались, хранились и распространялись между сотрудниками без потери значения.

В современных условиях финансовый директор должен подтвердить достоверность данных сообщаемых в годовом отчете. Чтобы сделать это, он должен знать, что сотрудники, предоставляющие эти данные, отвечают за них. Для этого необходимо формализовать процесс владения данными и отслеживать все случаи вмешательства в исходные данные, рекомендуют специалисты.

Управление налоговой информацией помимо повышения целостности данных значительно увеличивает скорость и точность обработки налоговой информации при одновременном снижении нагрузки на налоговый отдел и контроллеров на местах. Оно позволяет значительно сократить обычно ресурсоемкие процессы сбора, консолидации и согласования налоговых данных.

Конечно, все это требует соответствующих немалых инвестиций, но, как отмечают эксперты Ponemon Institute, игнорирование этих усилий может стоить на миллионы долларов больше. В результате проведенного исследования они установили, что приведение данных в соответствие с финансовым законодательством в среднем обходится корпорациям в 3,5 млн. долларов, с учетом сложности реализации этих программ. Однако, ошибки и нарушения при составлении отчетов, снижение производительности труда и штрафы за несоблюдение установленных правил обходятся в 9,4 млн. долларов.

Заключение

Работа компании и, в частности, функционирование BPM и BI-систем сильно зависят от качества исходных данных. Проблема данных становится все актуальнее, учитывая лавинообразный рост объемов данных. Все это требует от компаний повышенного внимания к проблеме качества данных. В противном случае значительные средства, выделенные на внедрение новых технологий, будут потрачены зря. Но при грамотном и комплексном подходе, напротив, инвестиции в управление качеством данных помогут сэкономить не только средства, но также время и усилия сотрудников.

Публикации

  1. Жюстина Керн. Управление данными дорого, но несоблюдение правил - еще дороже (Justin Kern. Data By the Book Expensive, But Noncompliance is More). 31 января 2011 г.
  2. Линда Аймонти. Чтобы улучшить BPM, вернитесь к исходным данным (Linda Imonti. To Improve BPM, Go Back to the (Data) Source). 27 января 2011 г.
  3. Жюстина Керн. Стратегия в области данных не гарантирует качества: отчет (Justin Kern. Data Strategy Doesn't Ensure Quality: Report). 27 января 2011 г.
  4. Стив Эванс. Управление данными. Обзор от CBR (Steve Evans. CBR Data Governance Survey). 14 января 2011 г.
  5. Джим Харрис. Ваши данные полны и точны, но бесполезны? (Jim Harris. Is Your Data Complete and Accurate, But Useless to Your Business?). 1 февраля 2011 г.
  6. Джинеш Рададиа. Когда сертифицирование вашей налоговой декларации рискованно (Jinesh Radadia. When Certifying Your Tax Statement is Perilous). 26 августа 2010 г.