Цифровая трансформация начинается с управления данными: как качество информации влияет на бизнес-результаты

87,5% проектов цифровой трансформации терпят неудачу. Основная причина — плохие данные. Организации инвестируют в облачные платформы, автоматизацию, машинное обучение, но не получают отдачи, потому что опираются на фрагментированные, устаревшие и недостоверные данные. Без надежной информационной базы технологии не работают на бизнес.

Цифровая трансформация — это не просто автоматизация. Это пересмотр логики бизнеса и операционной модели, переход к работе с цифровыми данными в реальном времени, к принятию решений на основе фактов. Но чтобы данные действительно работали на трансформацию, их нужно системно собирать, проверять, очищать и использовать. В этой статье — о том, как управление качеством данных влияет на успех цифровой трансформации и как этого качества достичь.

Почему данные — основа цифровых преобразований

Трансформация начинается не с технологий, а с информации. Без качественных данных:

• снижается точность аналитики;
• прогнозы и стратегические решения становятся ошибочными;
• клиенты получают неактуальные предложения;
• ресурсы распределяются неэффективно.
  ‍

Цифровая трансформация требует точных, полных, согласованных и актуальных данных из разных источников: CRM, ERP, систем логистики, маркетинга и продаж. Проблема в том, что многие компании используют разрозненные и несовместимые системы. Это затрудняет интеграцию, мешает анализу и приводит к искажению информации.

По оценкам Gartner, 20% всех данных, с которыми работают компании, являются некачественными. Исследование Experian показало, что 55% руководителей компаний не доверяют данным, с которыми работают ежедневно. Эти руководители утверждают, что некачественные данные — ресурсы отходов, поскольку:

• приносят убытки;
• снижают качество аналитики;
• снижают качество обслуживания клиентов;
• замедляют выполнение заказов;
• препятствует соблюдению государственных и отраслевых норм;
• замедляют цифровую трансформацию.

Примеры

Если отправить маркетинговую рассылку по устаревшей базе, то результатом кампании статут недоставленные письма, потерянные лиды и снижение ROI.

Если допустить ошибку в адресе клиента, то результатом продажи станут срыв доставки, претензия покупателя и падение лояльности.

Сравнение данных высокого и низкого качества

Влияние данных на провал трансформации

Низкое качество данных замедляет развитие, приводит к неэффективности, сбоям в работе и операционным проблемам. Можно выделить несколько причин, по которым данные тормозят цифровые инициативы:

1. Низкое качество данных. Трансформация опирается на данные из разрозненных, в том числе устаревших систем. Данные низкого качества — неточные, неполные, противоречивые — приводят к некорректному анализу и принятию решений, пустой трате ресурсов, разочарованию клиентов и упущенным продажам.

2. Отсутствие стратегии работы с данными. Без четкой стратегии организация не сможет качественно собирать, управлять и использовать данные. Это приводит к разрозненности и неэффективному использованию данных, отсутствию согласованности между инициативами в области данных и бизнес-целями. Даже когда данные анализируются, компаниям сложно преобразовать результаты в конкретные действия, повышающие ценность бизнеса.

3. Неадекватное управление данными. В ходе цифровой трансформации быстро генерируется огромное количество разнообразных данных. Организации сталкиваются с трудностями при управлении ими: не умеют правильно собирать, сортировать, хранить и анализировать. В результате они не получают содержательной информации, не выявляют тенденции, закономерности и возможности. Другой аспект проблемы — сосредоточение внимания на сборе данных, а не на их использовании.

4. Проблемы безопасности. Для стабильной работы и доверия клиентов компания должна эффективно защищать конфиденциальные данные. Согласно опросу Fujitsu, 74% розничных продавцов считают вопросы безопасности и конфиденциальности ключевой проблемой трансформации. Недостаточные меры безопасности подвергают организации киберугрозам и санкциям регулирующих органов.

5. Игнорирование человеческого фактора. Трансформация требует изменений в организационной культуре и поведении сотрудников. Если работники не будут знать, как работать в новых системах, и понимать ценность трансформации для них, то будут сопротивляться изменениям. Без культуры, которая ценит данные и поощряет принятие решений на их основе, не получится внедрить аналитику данных в повседневную деятельность.

6. Ориентация на технологии, а не на потребности бизнеса. У руководства может быть недостаточно данных о том, как новые технологии решают конкретные бизнес-проблемы или улучшают качество обслуживания клиентов. Это приводит к напрасной трате ресурсов, неудачным реализациям и отсутствию окупаемости инвестиций.

Показатели качества данных

Метрики качества данных — это стандартизированные показатели, которые оценивают их точность, согласованность и надежность. Они отражают состояние данных и помогают командам выявлять и устранять проблемы, которые могут повлиять на бизнес-операции. Отслеживая метрики качества данных, компании гарантируют надежность и соответствие своих данных поставленным задачам, принимают более обоснованные решения и повышают операционную эффективность.

Управление данными

Управление данными помогает обеспечить их целостность и безопасность. Для этого определяют и внедряют политики, стандарты качества и процедур сбора, владения, хранения, обработки и использования данных.

Параметры качества данных — это точки их потенциальной неэффективности: неточность снижает качество маркетинга, неполнота — мешает аналитике, несогласованность — искажает прогнозы. Они помогают организациям оценивать прогресс в достижении стандартов, установленных в рамках практики управления. К ним относят:

• Точность. Высококачественные данные точно отражают реальные явления и события. Точность позволяет получать достоверную информацию и улучшать процессы принятия решений.
• Полнота. Гарантирует, что все релевантные данные доступны, поэтому при их анализе не будет пробелов. Это позволяет глубоко понимать ситуацию.
• Согласованность. Обеспечивает единообразие наборов данных или показателей. Согласованные данные непротиворечивы, поэтому не угрожают надежности и интерпретируемости.
• Своевременность. Подразумевает, что факты представляются нужной аудитории, в правильном формате и в нужное время. Это позволяет принимать оптимальные решения и заблаговременно реагировать на меняющуюся ситуацию.
• Достоверность. Надежные данные правильно отражают реальную ситуацию и доступны постоянно, что повышает доверие к ним.
• Уникальность. Каждая точка уникальных данных отражает отдельный объект или событие, что обеспечивает единый источник достоверной информации. Он важен для устранения разногласий и сохранения достоверности данных.

{{cta}}

Наблюдаемость данных

Это практика мониторинга и управления данными. Она обеспечивает их качество, доступность и надежность. В ее основе лежит отслеживание метрик качества данных, которые объясняют, как они измеряются — количественно или качественно. Практика наблюдаемости отслеживает следующие метрики:

• Соотношение данных и ошибок. Чтобы вычислить этот коэффициент, нужно измерить количество известных ошибок данных в наборе и соотнести с общим размером набора. Когда ошибок становится меньше, а объем данных остается постоянным или увеличивается — качество данных повышается.
  ‍

• Количество пустых значений. Пустые значения указывают на отсутствие важной информации или на то, что она была записана в неверное поле.
  ‍

• Ошибки преобразования данных. Проблемы с переводом данных из одного формата в другой указывают на проблемы с их качеством.
  ‍

• Объем темных данных. Темные данные компания собирает и хранит, но никак не использует. Большие объемы темных данных указывают на проблемы с качеством данных, поскольку никто не удосуживается их изучить. Многие компании не до конца осознают потенциальную ценность имеющихся у них данных. Чтобы использовать эти данные, их нужно извлечь, оценить их корректность, согласованность и полноту.
  ‍

• Расходы на хранение данных. Если цены на хранение данных растут, а объем используемых данных не меняется, то часть данных плохого качества.
  ‍

• Время получения ценности от данных. Большое количество ошибок при преобразовании данных или потребность в ручной очистке указывают на низкое качество данных. Чем быстрее команда преобразует данные в бизнес-ценность, тем выше качество данных.
  ‍

• Показатели отказов электронной почты. Продажи и маркетинг могут быть успешными только при наличии качественного списка адресов электронной почты. Данные о текущих и потенциальных клиентах могут быстро деградировать, что снижает качество наборов данных и эффективность кампаний.
   

• Процент дублирующихся записей. Дублирующиеся записи появляются из-за ошибок ввода данных, системных проблем или по другим причинам. Их количество отражает качество управления данными.
  ‍

• Задержки обновления данных. Нерегулярное обновление данных приводит к принятию решений на основе устаревшей информации. Эта метрика помогает поддерживать актуальность и релевантность данных.
  ‍

• Инциденты в конвейере данных. Конвейеры данных — это системы, которые собирают, обрабатывают и передают данные из одного места в другое. Мониторинг количества инцидентов в конвейерах, таких как сбои или потеря данных, помогает командам выявлять места, где целостность данных может быть нарушена.
  ‍

• Работоспособность таблиц. Это обобщенный показатель, который измеряет общую работоспособность таблицы базы данных. Он включает количество пропущенных значений, диапазон данных и целостность записей в таблице — метрики, обеспечивающие комплексную оценку качества данных для отдельных наборов.

Управление качеством данных

Это совокупность методов по повышению и поддержанию качества данных организации. Ключевой метод управления — профилирование данных: анализ их структуры и содержания для оценки качества и установления базового уровня. Относительно этого уровня будут оцениваться меры по исправлению ситуации. Качество данных оценивается по параметрам и метрикам.

Если данные некачественные, то их можно очистить: исправить ошибки и несоответствия в исходных наборах данных. После очистки данные можно преобразовывать — переводить в формат, пригодный для анализа.

Использование данных в цифровой трансформации

Разработка стратегии

Анализ данных помогает определить, на каком этапе цикла трансформации находится организация, чего она хочет достичь и как ей этого достичь. 

Первый шаг цифровой трансформации — оценка текущего состояния цифровых процессов организации. Компании необходимо знать, какие данные у нее есть, каково их качество, где они хранятся и кому необходим к ним доступ. Оценка текущего состояния позволяет:

• получить информацию для разработки индивидуальной стратегии трансформации, соответствующей конкретным потребностям и целям организации;
• выявить узкие места, неэффективность и области, в которых цифровые технологии могут оказать наибольшее влияние;
• эффективно распределять ресурсы, проводить бюджетные, кадровые и технологические инвестиции;
• выявлять области, в которых может возникнуть сопротивление изменениям, и применять проактивные стратегии для его устранения;
• ставить реалистичные и достижимые цели трансформации;
• оценивать успешность инициатив по трансформации относительно начального уровня и вносить необходимые коррективы.

Переход от хранилищ данных к интегрированному использованию данных

В 64% организаций цифровая трансформация затруднена устаревшими системами управления качеством данных. Важные данные часто разбросаны в отдельных хранилищах разных отделов — маркетинга, продаж и финансов, а также в филиалах. Из-за этой разрозненности сложно обеспечить доступ к данным, проверить целостность, провести аналитику.

Технологии управления качеством данных помогают организациям перейти от разрозненных хранилищ к интегрированным системам данных. Для перехода нужно очистить данные в каждом хранилище и стандартизировать их:

• неструктурированные данные преобразовать в нужную структуру;
• отдельные структуры — стандартизировать в единую;
• неполные данные — исправить или удалить;
• некорректные данные — удалить.

При надлежащем управлении качеством данных их можно интегрировать в единый надежный источник знаний. Он дает целостное представление о бизнесе, единый контекст и синхронизацию процессов, упрощает обмен важными данными и позволяет принимать более обоснованные решения.

Переосмысление основных операций

Компаниям необходимы данные, чтобы управлять основными операциями. Управление качеством данных позволяет получать и обрабатывать эти данные быстро и точно.

Цифровые операции — это операции, основанные на данных. Данные помогают проводить анализ, чтобы изменить и автоматизировать ручные процессы. Автоматизация делает процессы бесперебойными при минимальном вмешательстве человека или без него. 

Оптимизация усилий по цифровой трансформации

Исследование Everest Group показало, что 73% компаний не получают никакой бизнес-ценности от усилий по цифровой трансформации, поскольку у них нет четкой стратегии или целей. Решить эту и другие трудности, возникающие в процессе преобразований, помогает постоянный приток высококачественных данных.

Анализ данных в реальном времени выявляет пробелы в стратегии и ошибки в ее реализации, узкие места и неэффективность бизнес-процессов. Он показывает и потенциальные риски, такие как мошенничество или угрозы безопасности. Так руководство может регулярно корректировать стратегию, чтобы принимать превентивные меры по снижению рисков и улучшать результаты преобразований. 

Более быстрое и обоснованное принятие решений

При надежном управлении качеством данных руководство компании получает точную и актуальную информацию и может принимать обоснованные решения. Такие решения лежат в основе повседневной деятельности, долгосрочного стратегического планирования, распределения ресурсов и будущих инвестиций.

Мониторинг данных в реальном времени позволяет компаниям отслеживать прогресс, выявлять области для улучшения и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Анализ исторических данных помогает прогнозировать будущие тенденции и оптимизировать распределение ресурсов.

Ускорение роста бизнеса

Полные, точные и актуальные данные — конкурентное преимущество в любой отрасли. Они позволяют руководству быстрее реагировать на изменения рынка, лучше понимать потребности клиентов и оптимизировать текущие операции. Благодаря этому бизнес стабильно растет и развивается, его легко масштабировать.

Роль управления качеством данных в успехе цифровой трансформации

Цифровая трансформация данных тесно связана с управлением качеством. Оно:

• Закладывает основу доверия внутри организации. Управление устанавливает правила и рекомендации по доступу к данным, их использованию и управлению ими. Когда все понимают эти параметры, неопределенности становится меньше. Это доверие распространяется на уверенность в высоком качестве данных и их безопасном управлении, что способствует принятию более обоснованных и надежных решений.
  ‍

• Разрабатывается с учетом конкретных потребностей и целей организации. Каждая компания имеет свою уникальную культуру и цели, под которые необходим индивидуальный план управления данными. Это гарантирует соответствие усилий по цифровой трансформации стратегическим целям.
  ‍

• Минимизирует запутанности. Когда члены команды имеют четкие инструкции, то менее склонны к импровизации или принятию произвольных решений в отношении данных. Согласованность повышает общее качество и надежность аналитики, которая служит основой для принятия преобразующих бизнес-решений.
  ‍

• Расширяет возможности организации по использованию данных и аналитике. Внедренные правила и процессы гарантируют, что данные будут корректно обрабатываться от создания до архивирования или уничтожения. Комплексное управление жизненным циклом критически важно для адаптации к постоянно меняющемуся цифровому ландшафту.

Цифровая трансформация невозможна без системы управления качеством данных. Это не поддерживающая функция, а ядро изменений. Компании, которые выстраивают культуру работы с данными, получают не только технологическое, но и стратегическое преимущество. Чтобы внедрение новых платформ и решений давало результат, нужно начинать с основ — с чистых, актуальных, доступных и полезных данных.

{{cta}}