Качественные данные для среднего бизнеса: почему без промышленной платформы интеграции не обойтись?
Средний бизнес: почему в 2025 году без промышленной платформы интеграции не обойтись?
Качество данных и его значение для среднего бизнеса.
В эру цифровизации качество данных становится жизненно важными для компаний. Но актуально ли внедрение интеграционной шины и систем управления мастер-данными (ESB и MDM) не только для крупных предприятий, но и для малых и средних?
Многие полагают, что если у бизнеса используется несколько информационных систем, проще создать кастомные интеграционные решения. Это может показаться разумным, особенно для стартапов, которые только начинают свой путь в 2024 году. Однако, на практике такая стратегия может принести больше проблем, чем преимуществ.
Почему возникает такой вопрос?
На рынке бытует мнение, что если компания использует небольшое количество информационных систем, проще создать собственные интеграционные сервисы на заказ, сэкономив время и ресурсы, чем внедрять корпоративные системы ESB или MDM. Особенно это относится к молодым компаниям, которые начали свое развитие в 2024 году. Кажется, что можно обойтись «малой кровью», не задумываясь о качестве и актуализации данных. Однако из нашего опыта следует, что это далеко не так.
Средний бизнес в России и его особенности
Рисунок 1. Кто относится к среднему бизнесу в России?
Под средним бизнесом в России понимаются компании с численностью сотрудников от 101 до 250 (для легкой промышленности — до 1000, а для предприятий общепита — до 1500), а также с доходами от 801 млн до 2 млрд рублей. Согласно Министерству экономики, половина созданных в 2024 году средних компаний заняты в торговле, строительстве и доставке. Это динамичные секторы, которые требуют высокой скорости адаптации и точности данных.
Рисунок 2. Количество предприятий среднего бизнеса.
Что такое качество данных?
Рисунок 3. Что такое качество данных?
Качество данных (Data Quality, DQ) характеризуется совокупностью политик и технологий, направленных на достижение точности и достоверности данных. Это включает целостность, методологическую надежность, точность, удобство поддержки, доступность и полноту.
Чтобы обеспечить высокое качество данных в организации, необходимо разработать соответствующую политику работы с ними и внедрить программные решения, которые будут гарантировать ее соблюдение. Основные характеристики качества данных можно описать следующим образом:
Целостность — вся информация об операционной деятельности компании собирается, обрабатывается и используется в соответствии с принципом объективности.
Методологическая надежность — все регламенты, необходимые для сбора информации о деятельности организации, подробно описаны во внутренних методических документах.
Точность, достоверность и уникальность — исходные данные, используемые для управления и анализа, формируются в информационных системах, которые применяет ваш бизнес. При этом каждое первичное значение должно быть точно зафиксировано и не может быть изменено без оставления цифрового следа.
Удобство обслуживания — вся инфраструктура обеспечения качества данных должна быть прозрачной, одинаково обслуживаться методологически и технологически, а также иметь простые способы контроля качества наборов данных, используемых для управления организацией.
Доступность и полнота — наборы данных и метаданных, создаваемые в вашей компании, должны позволять контролировать ключевые параметры, важные для ведения бизнеса. При этом данные должны быть уникальными, непротиворечивыми, представлены в понятном виде и доступны пользователям в соответствии с их правами доступа.
Если данные в вашей организации не соответствуют указанным критериям, это может привести к негативным последствиям в следующих аспектах:
Принятие решений — низкое качество данных может стать причиной ошибочных управленческих решений, которые могут негативно сказаться на бизнесе. Например, если номенклатура не классифицирована и не структурирована, то это может привести к некорректным данным о продажах, что, в свою очередь, затруднит получение аналитических сведений о наиболее прибыльных продуктах.
Эффективность бизнес-процессов — некорректные данные могут замедлить или даже остановить бизнес-процессы. Например, если данные о клиентах неполные или неактуальные, это может осложнить процесс доставки товаров.
Доверие к анализу данных — качество данных напрямую влияет на доверие к результатам бизнес-анализа. Если данные недостоверны, аналитики не смогут корректно сформировать статистические данные, сделать выводы и предоставить эффективные рекомендации.
Риски низкого качества данных:
Рисунок 4. Риски низкого качества данных
Ошибочные решения: неправильная классификация данных может привести к ошибкам в отчетах и при принятии управленческих решениях.
Снижение эффективности: некорректные данные могут замедлять бизнес-процессы.
Проблемы с доверием к анализу: недостоверные данные подрывают доверие к результатам анализа.
Почему это важно для среднего бизнеса? Практический кейс:
Рассмотрим молодую торговую фирму. В начале пути она может работать с ограниченными наименованиями товаров и небольшим числом бортов поставок, используя одно или две информационные системы, например, 1С. Однако по мере роста предприятия возникают потребности в расширении ассортимента и географии торговых операций, а также автоматизации взаимодействий с множеством контрагентов.
В таких условиях количество обрабатываемых данных и сложность их структуры значительно увеличиваются. В этом случае попытка обойтись самописными решениями может привести к росту затрат и снижению качества данных.
Рисунок 5. Процесс управления бизнесом
Основные рекомендации и подходы к выбору решений:
Рисунок 6: Основные рекомендации и подходы к выбору решений
В этом контексте использование систем ESB и MDM для среднего бизнеса становится оправданным. Эти системы помогают:
1. Обеспечить масштабируемость:
Использование единого решения для интеграции потоков данных создает прочный фундамент для надежного роста вашего бизнеса. Каждый новый информационный ресурс, который становится необходим для вашей деятельности — будь то маркетплейс, электронная торговая платформа, сайты поставщиков или новая CRM-система — будет сразу интегрирован в единый процесс работы с данными.
Понимание принципов нормализации и проверки дублирующихся записей на начальном этапе поможет сделать процесс изменений в вашем бизнесе более управляемым и экономически выгодным. Вы будете четко представлять, как будут обрабатываться ваши данные, какие записи будут проверяться и где хранятся эталонные значения различных параметров.
2. Оптимизировать кадры.
Выбор программного продукта среди представленных на российском рынке для работы с качеством данных позволяет оптимизировать требования к сотрудникам вашего ИТ-отдела. Возможно, вам не потребуется содержать полноценную команду разработки с собственным архитектором информационных систем и тестировщиком.
Достаточно будет иметь в штате специалистов по конкретному программному продукту, которые смогут его настроить и администрировать.
Внимание к качеству данных предприятия на этапе роста — стратегическая необходимость для компаний среднего бизнеса, стремящихся к устойчивому развитию и успеху на рынке.
С какими проблемами сталкивается средний бизнес на данный момент?
Поделитесь в комментариях.
