| |
Изначально низкое и постоянно снижающееся в процессе работы
качество данных препятствует полноценному использованию информационных
систем и значительно снижает или делает невозможным возврат
инвестиций в эти системы.
Мы предлагаем полный спектр услуг по обеспечению качества
уже существующих данных и по формированию ряда мер по предотвращению
дальнейшего падения качества данных. Своевременно принятые меры
позволят Вам получить максимальную отдачу от Вашей информационной
инфраструктуры, исключить досадные неприятности от ошибок, получить
новые знания о Ваших клиентах, поставщиках и других аспектах
деятельности Вашего предприятия.
Последствия низкого качества данных:
- Потери при рассылках, обзвонах и других способах взаимодействия с клиентами
- Дорогостоящие переделки внедренных приложений
- Задержки во внедрении или провалы проектов
- Сотрудники не доверяют информацию внедренной системе
- Потеря накопленных данных
- Потеря доверия клиентов
- Отчетность, построенная на неправильных данных,
ведет к неправильным решениям
Основные проблемы в данных:
- Отсутствие единого стандарта.
Однотипные данные содержатся в разном формате, особенно
контактная информация: ФИО, адреса, телефоны
- Дублирование. Одна и та же
информация попадает в базу несколько раз и воспринимается
как разная. Например, Петя Иванов и Петр Иванов
- Противоречия. Различные записи
об одном и том же объекте или процессе, которые не могут
быть одновременно истинны
- Ошибки. Опечатки или заведомо
искаженная информация
- Нехватка информации. Например,
адреса без города или улицы или телефоны без кода города
- Избыточная информация. Информация,
которая не может быть использована в будущем
Основные источники проблем:
- Ввод данных
- Ошибки при вводе
- Неудобные экраны и формы ввода
- Неустановленные процедуры ввода
- Процедуры ввода, способствующие появлению
неверных данных (фальсификация, скрывание данных)
- Деградация данных во времени
- Некачественные данные, перенесенные из предыдущих
систем
- Устаревшая структура базы данных
- Потеря знаний о данных
Когда необходимо заняться качеством данных:
- Компания внедряет CRM
- Канал взаимодействия с клиентами влечет избыточные
расходы (недоставленные письма, звонки по несуществующим
номерам и т.д.)
- Компания собирается построить хранилище данных или
киоск данных
- Компания внедряет ERP
- Компания интегрирует существующие внутри нее системы
или разрабатывает новую систему
- Компания объединяется с другой компанией
- В компании объединяются несколько департаментов
В чем сложность интеграции данных:
- Множество источников в различных форматах
- Необходимость разбора и преобразования таких сложных данных как адреса, ФИО, телефоны
- Информация об одном и том же атрибуте в разных источниках
представляется по-разному:
- Разные значения (М/Ж, Miss/Mrs, M/F)
- Разная детальность (Credit card/Cash, Credit
card/Cash/Both)
- Разные единицы измерения ($ и тыс. $)
- Разное представление отсутствующих значений
(null, “”, «нет данных», 99999)
- Часть информации о данных содержится в логике
программы или в головах людей
|
