Компании годами пользуются устаревшими, полными ошибок и задвоений справочниками клиентов, контрагентов или товаров, но не рассчитывают, насколько дорого это обходится. Справочники и классификаторы, содержащие основные данные бизнеса, называются НСИ (нормативно-справочная информация). По ссылке выше я рассказывал, что это и зачем приводить НСИ в порядок.

Несмотря на убытки, вызванные некачественными данными, бизнес часто откладывает проект по внедрению системы управления НСИ как дорогостоящий. Я приведу расчет ROI (return of investment – коэффициент рентабельности инвестиций) для телеком-компании, которая уже на 2 год может выйти на окупаемость 192% с опорой на пошаговый план внедрения, который позволит не затянуть проект.

Я уже более 10 лет работаю в сфере корпоративной бизнес-аналитики, и, основываясь на этом опыте, могу сказать, что первым препятствием к внедрению часто является непонимание, какую вообще пользу можно получить и какие данные для этого надо анализировать.

Это статья – первая из серии, где я раскрою оптимальную последовательность обработки информации, которая позволяет получить максимальную ценность из данных. Рассматривать буду на примере ресторанной сети, поскольку мой опыт в значительной степени был связан именно с аналитикой для «большой тройки» фастфуда.

Вот roadmap, по которому мы будем двигаться, и сегодня в фокусе финансовые показатели.

Задумывались ли вы, во сколько вашему бизнесу обходятся ошибки в справочниках компании? По данным Gartner — ведущей мировой исследовательской компании, неверные данные о клиентах могут стоить компании 30% ее годового дохода. С точки зрения информационных технологий, данные о клиентах относятся к мастер‑данным или, как они еще называются, — основным данным.

Поделюсь тем, что такое мастер‑данные, почему ими важно управлять и как с помощью внедрения стратегии управления мастер‑данными (master data management — MDM) сократить потери бизнеса.

Потребность в разработке стратегии MDM тесно связана с назревшей необходимостью цифровой трансформации бизнеса. Этот процесс сопровождается накоплением и умножением десятков, иногда сотен различных приложений и систем, которые генерируют и используют данные. Сведения передаются от отдела к отделу, от бизнеса к бизнесу и в конечном итоге фрагментируются, повреждаются, дублируются…

В таких обстоятельствах использование данных становится все более трудным, если не сказать — невозможным. Причем это касается не только сложных проектов! Даже выявление наиболее прибыльных клиентов или высокомаржинальных продуктов является невыполнимой задачей, если не научиться управлять мастер‑данными.