Как система управления данными может сэкономить компании 20,3 млн. руб. в год?

Данные относятся к категории нематериальных активов и определить их фактическую цену в денежном выражении проблематично. Компании могут оценивать стоимость информации на основе экономического влияния, которое она оказывает на бизнес. А именно:

Поскольку все ключевые бизнес-процессы задействуют данные, ошибки и неточности в них расходуют ресурсы компании. Это могут быть оплачиваемые часы работы сотрудников, неликвид на складах, прямые убытки в виде штрафов, конфискаций или бракованных партий товаров, потеря клиентов из-за репутационных рисков.

Вот несколько конкретных примеров из разных отраслей:

Среди всех корпоративных данных выделяется большая группа относительно неизменных и постоянно используемых сведений, которая называется нормативно-справочная информация (НСИ) или основные данные (master data). Их постоянство и частота использования в бизнес-процессах заставляют обратить на них особое внимание, когда компания начинает задумываться о качестве данных.

Для разных отраслей основные данные могут отличаться и иметь разную степень влияния на бизнес. Например, для ритейла самым объемным и важным справочником является справочник «Товары (SKU)» – от ошибок в нем зависит логистика, излишки или недостатки складских запасов, риски потери товаров в связи с истечением сроков годности. А для телекома большее значение будет иметь справочник клиентов.

Ниже приведены примеры объектов основных данных в разных отраслях:

Существует несколько вариантов организации системы НСИ в зависимости от того, как НСИ взаимодействует с клиентскими информационными системами организации. Для каждой из форм организации НСИ характерны свои плюсы и минусы, которые нужно учитывать при выборе подхода к построению системы.

Исходя из нашего опыта построения систем НСИ, оптимальная архитектура, которая обеспечит одновременно гибкость, управляемость и надежность системы выглядит следующим образом.

На первом уровне находится интеграционный слой – информационная шина, к которой подключаются все бизнес-системы. Именно через этот слой происходит информационный обмен. Шина управляет трансформацией данных между разными информационными системами, автоматическими проверками и уровнями доступа разных пользователей к определенным данным.

Следующий слой – корпоративное хранилище данных (КХД, DWH), где хранятся необходимые для работы различных бизнес-систем данные. Система НСИ находится именно в этом слое, где она обеспечивает доступность этих данных, их актуальность, качество и правильную структуру.

На третьем слое находятся BI-инструменты, в том числе self-service, инструменты ML-анализа. Главная цель сбора данных – их дальнейший анализ для извлечения ценности: принятия верных управленческих решений, получения инсайтов для развития бизнеса. Чтобы результаты анализа были корректны, важно, чтобы данные «на вход» были чистыми. За это во многом отвечает система НСИ.

На схеме видим, что на старте всегда проводится обследование, с помощью которого определятся исходное состояние (AS IS):

• 3 системы-источника
• 7 систем-потребителей
• 50 тысяч исторических записей, которые не нормализованы, имеют дубликаты, ошибки и пустые поля
• 10 основных атрибутов справочник
• 200 бизнес-пользователей

Задача проекта: вычистить некачественные данные, структурировать информацию и выделить характеристики, чтобы иметь возможность делать параметрическое описание номенклатуры.

Параметры системы (TO BE) по итогам реализации проекта:

• Единая система-источник
• Единая методика ведения
• Структурированные характеристики
• Система классификации записей
• 40 тысяч нормализованных записей
• 1000 номенклатурных групп

Для примера, рассмотренного выше, рассчитаем инвестиции и окупаемость.

Рассматриваем проект продолжительностью 1,5 года. Полгода – период аудита и описания текущих процессов, разработки структуры и хранения данных, создания методической документации нормализации справочников и запуск системы в промышленную эксплуатацию. Еще год – сервисное обслуживание справочника для обеспечения обучения пользователей, мониторинга качества и выполнения заявок.

Теперь рассмотрим за счет чего будет обеспечен возврат инвестиций и в какие сроки он возможен. Самое существенную экономию в нашем примере обеспечит снижение расходов на логистику и хранение излишков на складе, остальная экономия достигается за счет снижения трудозатрат. Таким образом, уже на второй год рентабельность инвестиций в проект составит 192%, а экономия превысит 20 млн рублей в год.

Разумеется, конкретные цифры инвестиций и ROI зависят от количества объектов НСИ, качества исходных данных и бизнес-процессов компании. Нередкой является ситуация, когда компания начинает управление НСИ с нормализации одного небольшого справочника для оценки возможного экономического эффекта или разработки нормативно-методической документации для своих справочников.

Вне зависимости масштаба проекта по управлению НСИ, первым шагом будет аудит текущего состояния информационных систем. В ходе аудита выявляются основные проблемы в качестве, структуре, полноте и согласованности данных, определяется состав номенклатурных групп. На основе данных аудита можно не только построить детальный план работ и определить оптимальные инструменты, но и рассчитать экономический эффект, который принесет проект.

Qlever Solutions предлагает услугу бесплатного аудита, на основании которого мы предложим дорожную карту внедрения проекта. Наша команда зарекомендовала себя как надежный партнер в управлении НСИ. В нашем портфеле заказов – реализованные проекты по внедрению эталонного справочника в нефтяной отрасли, созданию методологии ведения справочников капитального строительства и разработке НСИ для номенклатуры, участвующей в производственных процессах переработки.

Кроме реализованных проектов по управлению НСИ, Qlever Solutions имеет 10-летний опыт внедрения корпоративной бизнес-аналитики и консалтинга в области эффективного использования данных. Мы поможем вам взглянуть на свои данные под новым углом и сделать их драйвером роста вашего бизнеса.