По мнению участников, один из ключевых вопросов BI сегодня — это качество данных, являющихся основой для анализа. Их объемы постоянно растут, информация приходит от разных источников в разных форматах. Поэтому задача систем бизнес-аналитики — научиться эффективно работать с неструктурированными разнородными данными.
«В своем докладе я рекомендовала закладывать в бюджет проекта ставку консультанта по источникам информации, — говорит Зумрат Мурадова, бизнес-аналитик Shell Neft. — Кроме того, необходимо внедрять показатели измерения качества мастер-данных. В качестве показателя качества мастер-данных рекомендуется использовать количество некорректных записей деленное на общее количество записей. Данный показатель не должен превышать 2%. Самый простой пример из практики: 95% легкомоторного направления Shell Neft составляет бренд Helix. Если часть данных записана как «Helix.», часть — как «Helix\», часть — «Helix », что мы увидим на круговой диаграмме? Несколько Helix’ов вместо ровного куска пирога равного 95%. Если учесть, что показателей очень много, правильного понимания ситуации такой отчет не даст. Радует, что поставщики BI систем не обходят вниманием этот вопрос: на конференции они много говорили о сложностях интеграции, о качестве данных, и презентовали конкретные инструменты».
С 2014 года Shell Neft использует систему «ST Чикаго» для управления дистрибуцией и контроля полевых команд.
«ST Чикаго» — пример системы, которая поставляет качественные данные для BI, — продолжает Зумрат. — Бизнес заинтересован отслеживать эффективность работы в онлайн-режиме. Так, если мы запускаем маркетинговые активности, мы хотим в реальном времени отслеживать их эффективность. Ручным способом это сделать невозможно: только на подготовку промежуточных отчетов требуется от двух до пяти дней. Естественно, внедрении BI-системы — отдельный проект, реализация которого требует человеческих ресурсов. Но в итоге мы избавляемся от огромного объема рутинной работы и даем бизнесу оперативные отчеты в самых разных разрезах».
