Автор статьи: Сергей Каменский

Не секрет, что сегодня качество данных становится ключевым фактором успеха любых проектов автоматизации, использующих даже небольшое количество базовой нормативно‑справочной информации — НСИ. В экосистеме 1С, и не только в ней, данные еще часто формируются вручную и интегрируются из множества источников и нам необходимо создать процессы, обеспечивающие чистоту и актуальность НСИ для того, чтобы в будущем не было мучительно больно и дорого расти. В первой части цикла статей, посвященных качеству данных рассмотрим возможности и подходы, имеющиеся у бизнес‑аналитика (далее БА) или исполняющего эту роль при работе с типовыми конфигурациями 1С.

Что такое управление качеством данных (Data Quality Management) в 1С?

DQM — это комплекс мер, направленных на контроль точности, полноты, согласованности и актуальности данных. В 1С это может включать:

Валидацию на этапе ввода (например, проверку дублей клиентов, номенклатуры).
Автоматизацию процессов заполнения/обновления данных с возможной минимизацией человеческих ошибок (обсудим это далее).
Мониторинг данных полноты заполнения данных через отчеты и дашборды.
«Дообогащение» данных в системах‑приемниках при интеграциях путем преобразования или в процессе передачи или вручную/автоматически при получении.

В чем же роль БА на всех этапах работы с данными? БА выступает связующим звеном‑переводчиком между пользователями, разработчиками (если они есть) и руководством. Его задача — предотвратить появление и выявить «проблемные точки» в данных, формализовать требования к их качеству и внедрить механизмы контроля, включая организационные изменения.

Почему качеством данных стоит заниматься?

При развитии бизнеса вы можете столкнуться с:

Ростом данных в справочниках — без договоренностей о правилах у вас будут появляться дубли, могут случаться ошибки платежей, начнется рост неликвидов так как будет сложно найти на складе по наименованию то, что внесено в справочнике, а при запрете закупок рискует остановится бизнес.
Объединением бизнеса с другой компанией: вам понадобится «стыковка данных» путем дедубликации — исключение дублей и нормализации — согласование структуры и полноты данных.

Расчет стоимости нормализации для некачественной НСИ можем сделать от цены за запись и их количества. Например, 500 рублей за запись справочника «Товары», что для справочника в 30 тысяч позиций превратиться в целый проект от 15 млн. рублей и продолжительностью до года.

Начало пути — Бухгалтерия

Начнем с простого примера: компании, в перспективе ожидающей эволюционный рост и самостоятельно ведущей информационную систему. БА ограничен возможностями типовой системы и возможностями ее доработки (стартуем в облачном варианте). Роль БА — функциональная, им может быть любой пользователь, который заинтересован в дальнейшем эффективном развитии: главный бухгалтер, руководитель отдела продаж. Рассмотрим базовые справочники и типовые проблемы в них, которые чаще всего допускаются пользователями.

1. Справочник «Контрагенты»

Проблемы:

Дубликаты по ИНН/названию — как филиалы, так и путаница с местами регистрации — по месту регистрации или как крупнейший налогоплательщик. Система не запрещает создавать дубли.
Незаполненные или некорректно указанные обязательные реквизиты (ИНН, КПП).
Некорректные юридические данные (например, несуществующий юридический адрес).

Решения:

Предоставить права создания/изменения контрагентов только выделенным и обученным сотрудникам, с определением списка обязательных к заполнению реквизитов по типам контрагентов. Обращаем внимание на сообщение системы по актуальности контрагента по ИНН/КПП по данным ИФНС.

Для удобства можно использовать группы (папки) контрагентов, например: Государственные органы, Поставщики, Покупатели. Но при подключении или переходе на новые системы (1С Управление торговлей, 1С ERP) — папки использоваться не будут. Поэтому заранее ограничимся простой структурой папок.

При необходимости сделать дополнительную аналитику (регионы, категории и т. п.) — делаем ее на механизме «Дополнительные реквизиты», также в нем конструктором настроим обязательность заполнения и видимость при сочетаниях других реквизитов, например сделать обязательным новый реквизит «Регион», если тип юридическое лицо и страна регистрации «Россия».

* При небольшом количестве обновлений контрагентов часть информации можно получать через входящий в подписку ИТС сервис 1С:Контрагент.

2. Справочник «Номенклатура»

Проблемы:

Дубликаты по артикулам или названиям.
Отсутствие единиц измерения или некорректные единицы (например, «шт.» и «штуки»), дубликаты по единицам измерения — литры и бочки.

Решения:

Предоставить права создания/изменения номенклатуры только выделенным и обученным сотрудникам, с определением списка обязательных к заполнению реквизитов по видам номенклатуры + дополнительным полям.
Для сложной аналитики используем «Дополнительные реквизиты».
* Часть справочной информации можно получать автоматически при подписке на сервис 1С:Номенклатура (опять же смотрим размеры нашего справочника и учитываем ограничения по реквизитам бухгалтерии).
Договариваемся что учет ведем в основной единице измерения (единицах списания) и сразу пересчитываем поступление в единицах списания — тем самым вместо бочек сразу оформление поступление в литрах.
Из‑за сложности ведения номенклатуры в собственных кодах/наименованиях, а не в наименованиях поставщиков (усложнится оформление поступлений) — простых решений без сложных доработок или договоренностей с поставщиками нет. При появлении такой потребности лучше отказаться от старта с одной Бухгалтерией, а использовать связь 1С Бухгалтерия + Управление торговлей или 1С Комплексная автоматизация.

Эволюция – переход на 1С ERP

Рассмотрим, что есть «из коробки» для решения проблемы эволюции с предыдущего решения.

1. Справочник «Партнеры» и связанный «Контрагенты»

Решения:

Права будем ограничивать аналогично бухгалтерии. Но в ERP уже есть блокировка создания дубликатов в справочнике «Контрагенты» и предупреждение при создании партнера‑дубля по наименованию. Для полной защиты чистоты данных этого будет недостаточно, но уже шаг к ней.
Группы (папки) контрагентов преобразуются в признаки партнеров «Поставщик»/»Покупатель», то чего будет не хватать в признаках (например «Государственные органы» переносим в свойства для дальнейшей работы адаптации работы и перехода в новую структуру. В новых системах на базе ERP (Управление торговлей, Комплексная автоматизация, сама ERP) от использования иерархии папок в партнерах/контрагентах отказались по причине тесной интеграции с BI системами, где используются плоские таблицы для построения аналитических отчетов.

2. Справочник «Номенклатура»

Решения:

Настраиваем шаблоны наименований, блокируем их изменения.
Включаем контроль уникальности рабочего наименования и характеристик.
Для классификатора «Виды номенклатуры» заранее определяем значения по умолчанию и список реквизитов, обязательных к заполнению и включаемых в контроль уникальности.
Организуем работу со справочником «Номенклатура контрагентов» — при переходе с предыдущих решений, не имеющих подобного механизма — желательно перейти на учет в собственных наименованиях/кодах номенклатуры. Это позволит задействовать все механизмы планирования и прогнозирования ERP, а в дальнейшем предотвратить дубликаты данных.

Инструменты и методы для БА

Инструментов регулярного контроля данных доступных аналитику без изменения конфигурации не так много:

Универсальный отчет с условиями отбора на пустые значения, на ошибочные символы. Но на каждую проверку придется настраивать свой вариант отчета, решение — сборка всех вариантов в пакет в механизме «Рассылка отчетов» и формирование по расписанию. Ответственным будут приходить только отчеты с некорректно заполненными записями по справочникам.
Консоль запросов с валидацией данных с дальнейшим «оборачиванием» регулярных запросов в простые отчеты на СКД. Требуется знание языка запросов 1С, но дает упрощение при консолидации данных + можно выполнить расчеты качества, проверять на дубли.
Для решений на своих серверах можно подключить дашборды с применением продукта 1С Аналитика (или Power BI, что будет несколько сложнее). Преимущество — на одном дашборде одновременно выводить результаты нескольких выборок данных (консолидация универсальных отчетов). Также можем подключить адаптированные запросы.

Что рекомендуется внедрить как можно раньше

Проверку дублей контрагентов по ИНН+КПП и рабочим наименованиям (для партнеров).
Проверку заполнения поля «Артикул» для номенклатуры, поиск дублей по артикулу (для начала можно ограничить номенклатурой вида «Товар» в поступлениях за последний месяц/год и расширять период).
Выбор неиспользуемых более 3–5 лет в документах товаров и контрагентов без остатков с целью дальнейшей блокировки/классификации как «неактивные».
Еженедельный отчет по незаполненным контактным данным партнеров (клиентов/поставщиков).

Доверие к аналитике начинается с качественных данных. Ваша задача — подготовить их к эпохе data‑driven подхода. Основе работы с типовой системой ERP и правильной ее настройке, а также практическим применениям запросов/СКД в аналитике мы учим на нашем курсе ХХХХ.

Итог

Качество данных в 1С зависит от системного подхода аналитика:

Профилактика и разграничение доступа: Валидация на этапе ввода, там, где это возможно. Ограничение прав на создание/изменение и описание регламентов — для всех остальных случаев.
Контроль: Регулярные проверки отчетами и использование дашбордов.

Совет: Начните с критичных и легко поддающихся улучшению справочников (например, Контрагенты), выберите актуальные за последний месяц/год записи и постепенно охватывайте остальные.

Разобраться, как эффективно распределять косвенные расходы в 1С:ERP с помощью стандартных инструментов и простых доработок, можно на открытом уроке 21 мая. Если интересно — записывайтесь бесплатно по ссылке.

А если хотите научиться моделировать бизнес-процессы и грамотно анализировать проекты в 1С, то онлайн-курс «Бизнес‑аналитик 1С» — то, что вам нужно. На странице курса можно ознакомиться с подробной программой.

Управление качеством данных в 1С: Как бизнес-аналитику обеспечить доверие к аналитике