Ценность ваших данных

Формальное управление качеством данных выстраивается по аналогии с непрерывным управлением качеством других продуктов. Качество данных контролируется на всех фазах их жизненного цикла посредством определения стандартов и встраивания механизмов обеспечения и контроля их соблюдения в процессы создания, преобразования и хранения данных, включая наборы измеримых показателей соответствия данных стандартам качества на всех этапах. Для внедрения комплексного подхода к обеспечению качества данных обычно требуется команда по реализации программы качества данных (data quality program team). Она отвечает за привлечение к участию и координацию действий профессионалов в области управления данными со стороны бизнеса и технических подразделений при проведении работ, обеспечивающих последовательное применение методов, которые гарантировали бы пригодность любых данных для использования по назначению. Более того, команде программы качества данных, вероятно, потребуется принять участие в серии проектов, прежде чем она сможет внедрить в организации устойчивые процессы с использованием передовых практик непрерывного управления качеством данных. Параллельно должны приниматься экстренные меры по устранению неотложных проблем.

Поскольку управление качеством данных предполагает управление их жизненным циклом, программа качества данных неизбежно накладывает определенные требования и ограничения на использование данных и предусматривает ответственность за обеспечение их соблюдения при осуществлении операционной деятельности. В обязанности участников команды программы качества данных может входить, например, составление отчетности об уровнях качества данных; участие в анализе данных и сборе статистики; выявление и приоритизация проблем с данными.

Помимо этого, команда программы качества данных отвечает за взаимодействие с потребителями данных при решении вопросов, касающихся обеспечения их потребностей, а с теми, кто задействован в создании, обновлении или удалении данных, – вопросов обеспечения соблюдения правил обращения с данными. Качество данных зависит от всех, кто с ними работает, а не только от профессионалов в области управления данными.

Так же как руководство и управление данными в целом, управление качеством данных осуществляется именно как систематическая программа, а не разовый проект. При этом программа качества данных включает и работы, проводящиеся на проектной основе, и плановую деятельность по сопровождению информационных систем и ресурсов, а также обеспечение эффективных коммуникаций и обучение[511].

15.3.2. Цели и бизнес-драйверы

Программы качества данных преследуют следующие цели:

● выработка управляемого подхода к обеспечению соответствия данных нуждам их потребителей;

● определение стандартов и спецификаций механизмов контроля качества данных как составной части жизненного цикла данных;

● определение и внедрение процессов измерения, мониторинга и учета уровня качества данных;

● выявление и поддержка использования возможностей по повышению качества данных посредством внесения изменений в системы и процессы, а также осуществление деятельности по проведению измеримых улучшений качества данных на основе требований их потребителей[512].

Бизнес-драйверы, обусловливающие необходимость наличия формализованной программы качества данных:

● повышение ценности данных и информационных ресурсов организации и реальной отдачи от их использования;

● снижение рисков и издержек, обусловленных низким качеством данных;

● повышение эффективности и производительности в масштабах организации;

● защиту и укрепление репутации организации.

Организации, стремящиеся получать полноценную отдачу от имеющихся данных, прекрасно понимают, что высококачественные данные ценнее данных низкого качества. К тому же некачественные данные чреваты ущербом репутации, штрафами, упущенной прибылью, оттоком клиентов и негативными отзывами в СМИ. Обеспечивать высокое качество данных нередко предписывают также нормативно-правовые документы и отраслевые регламенты. Ну и наконец, некачественные данные влекут за собой и всевозможные прямые убытки. Приведем лишь некоторые примеры негативных последствий:

● ошибки в выставленных счетах;

● увеличение числа обращений в службу поддержки клиентов при одновременном снижении способности разрешать возникшие проблемы;

● упущенные возможности и, как следствие, падение оборота и выручки;

● задержка интеграции в процессе слияний и поглощений;

● повышенная уязвимость перед угрозой мошенничеств и злоупотреблений;

● убытки вследствие ошибочных бизнес-решений, сделанных на основе неверных данных;

● потеря бизнеса и/или клиентуры из-за неспособности подтвердить свою репутацию и/или кредитоспособность.