Чтобы смягчить дорогостоящее воздействие «долга данных» (data debt), компании должны обеспечить надежное управление данными, повысить грамотность сотрудников в области данных, а также внедрить инструменты и политики для обеспечения высококачественной, хорошо организованной и отвечающей требованиям практики работы с данными, пишет на портале ITPro Today Мэтью Скаллион, генеральный директор компании Matillion.
Не зря данные часто называют новой нефтью: высококачественные, доступные данные — один из самых важных ресурсов, которые может использовать бизнес. Данные выступают в качестве топлива, которое помогает продвигать бизнес вперед, обеспечивая операционную эффективность, принятие стратегических решений и цифровые инновации, такие как искусственный интеллект и машинное обучение. Однако преимущества данных могут быть реализованы только тогда, когда компании освобождаются от бремени долга данных.
Под долгом данных понимается множество проблем, связанных с неадекватным управлением данными в организации. Эти проблемы — низкое качество данных, отсутствие управления или неправильное форматирование — не позволяют компаниям реализовать истинный потенциал своих данных. Долг данных часто приводит к финансовым, операционным и производственным потерям, а также создает серьезные проблемы с соблюдением нормативных требований и безопасностью, которые могут поставить под угрозу бизнес.
Поскольку компании все больше полагаются на данные для принятия внутренних решений, повышения операционной эффективности и производительности и получения новых доходов, игнорировать долг данных становится невозможно. Бизнес-руководители должны понимать, как возникает этот долг, каковы последствия бездействия и как его предотвратить, чтобы сохранить полный контроль и добиться значимых результатов.
Как образуется долг данных
В конце
Сегодня для удовлетворения своих потребностей в хранении данных многие компании используют гибридную облачную инфраструктуру, применяя комбинацию локальных систем хранения, сред для работы с большими данными и облачных систем. Хотя гибридный подход обеспечивает мобильность, безопасность и финансовые преимущества, сложности управления активами в нескольких средах для многих компаний приводят к росту долга данных.
Фрагментированный характер современных систем хранения в сочетании с быстрым накоплением корпоративных данных в значительной степени способствуют росту долга данных. Поскольку наборы данных часто хранятся изолированно в разных местах, компаниям зачастую сложно следовать единым методам управления данными и поддерживать надлежащие администрирование и безопасность.
Долг данных может расти и из-за других факторов, таких как низкая грамотность сотрудников в области данных и изменения в организационной структуре. Сотрудники, не обученные правильному управлению данными, могут следовать неэффективным практикам или методологиям, которые затрудняют эффективное использование данных. Компании, пережившие слияния и поглощения, обычно вынуждены перемещать и реструктурировать свои активы данных, что часто приводит к несоответствиям, которые еще больше увеличивают долг данных.
Последствия долга данных
Компании, которые не решают проблему долга данных, сталкиваются с различными последствиями. Например, преобразование низкокачественных данных в высококачественные требует значительных усилий от инженеров по данным, специалистов в области науки о данных и бизнес-аналитиков, что может приводить к потере времени и ресурсов и повышенным операционным расходам.
Любое время, потраченное на очистку, проверку и преобразование данных, означает, что бизнес меньше внимания уделяет инициативам, которые способствуют прогрессу. Как говорится в руководстве Matillion по долгу данных, специалист в области науки о данных может тратить около 80% своего времени на подготовку данных к анализу, в результате чего на моделирование и анализ времени остается совсем немного.
Долг данных затрудняет получение компаниями действенных инсайтов, которые могут улучшить процесс принятия решений. Некачественные данные делают результаты моделей ИИ или аналитики неточными и ненадежными, не позволяя компаниям получить знания или идеи, которые могут улучшить рост и производительность, что является основной альтернативной ценой.
Долг данных также может создать серьезные проблемы для предприятий, работающих в отраслях с жестким регулированием, таких как здравоохранение или финансы. Компании, не обеспечивающие надлежащее хранение и управление персональными или другими конфиденциальными данными, могут оказаться несоответствующими отраслевым нормам и столкнуться с серьезными штрафами.
Борьба с долгом данных
Хотя долг данных может показаться серьезным препятствием, которое необходимо преодолеть, компании могут использовать следующие тактики, чтобы справиться с этой проблемой:
Приоритет качества и надлежащего управления. Разработайте политику управления и регулирования, направленную на обеспечение качества данных, например стандарты ввода данных, регулярные аудиты и постоянный мониторинг данных. Кроме того, обеспечьте повышение квалификации сотрудников в области грамотного использования данных и сделайте надлежащее управление компонентом культуры компании.
Каталогизация активов данных. Создайте четкий перечень всех наборов данных, их местонахождения, уровней чувствительности и принадлежности, чтобы ими можно было легко пользоваться и управлять. Для повышения эффективности используйте инструменты каталогизации, чтобы автоматизировать процессы и обеспечить постоянное обновление записей.
Оцените влияние на бизнес. Поймите и объясните другим заинтересованным сторонам в компании последствия долга данных, чтобы они могли лучше понять его влияние на операционную и финансовую деятельность.
Уделите особое внимание сотрудничеству. Убедитесь, что команды согласовали политику управления данными и вопросы собственности на них. Добейтесь, чтобы сотрудники сообщали о любых изменениях в процессах или системах хранения и оставались прозрачными в своей работе.
Отслеживайте прогресс. Анализируйте и сообщайте о прогрессе компании в сокращении долга данных, чтобы владельцы данных несли ответственность за свою работу. Используйте ключевые показатели эффективности (KPI) и метрики, чтобы понять, снижают ли новые процессы долг данных и улучшают ли они качество данных.
Долг данных — это серьезный бизнес-риск, который может помешать компаниям полностью реализовать потенциал своих данных. Инвестирование в инструменты для повышения продуктивности работы с данными дает возможность компаниям создавать чистые, структурированные и хорошо поддерживаемые данные, которые позволяют получать ценные инсайты, обеспечивать соответствие нормативным требованиям и использовать новые возможности для получения прибыли.
