+7 (831) 2 600 555
Отправить заявку

Обратная связь


Достоверность и непротиворечивость данных в вашей информационной базе

Чтобы руководитель смог получать персонально полезную информацию, необходимо обеспечить высокое качество данных в системе. Самое сложное в работе с данными в средней и крупной компаниях – это появление «помойки». Это ситуация, когда источник информации признается не надежным, и когда применение любого самого современного инструмента для получения и анализа данных бесполезно, так как еще сильнее искажает реальность для руководителя бизнеса. И для борьбы с "помойкой" на сегодня внятных инструментов рынок не предлагает. 

Как мы боремся с низким качеством управленческих данных? 

Проводим следующие мероприятия:

  1. Согласование данных. Мы организуем самый эффективный способ сбора и хранения данных в компании.
  2. Ввод данных.Технологии Metrika позволяют организовать правильный ввод данных в систему.  

  3. Ревизия данных. Технологии Metrika позволяют проводить ревизию данных в действующей информационной системе, а так же помогают подготовить данные для стартового ввода в новую систему.  

Как работает обеспечение достоверных данных

1. Эффективный способ сбора и хранения данных в компании. 

С точки зрения целостности и непротиворечивости информации лучше, если в компании действует не одна гигантская база, а ряд более мелких баз данных. Так как в ходе согласования как раз решается вопрос непротиворечивости. А одна база данных легче превращается в большую «помойку», чем несколько мелких.  Сорок простых бизнес-логик, которые физически обмениваются данными, проще решают задачу согласования смыслов. Не надо организовывать вычислительный кластер за 3 млн. долларов. Лучше организовать сбор данных от 40 баз и преобразование этих данных к новой информации в центре.

2. Правильный ввод данных в систему. 

Самые лучшие программы могут создавать «неправильные» данные! Не только могут, но и делают это. А человеческий фактор лишь усугубляет ситуацию. На этапе ввода данных используемые программные технологии должны способствовать сокращению умышленных и неумышленных ошибочных действий пользователя. К сожалению сегодня практически все традиционные программные продукты обеспечивают низкое качество данных именно на этапе их попадания в базу. Инструкции и жесткие правила  практически не влияют на улучшение ситуации. 

3. Ревизия данных и подготовка данных для ввода в систему.

Данные могут потеряться, как товар! Данные компании - сырье для ценной управленческой информации. Поэтому работа с данными сопровождается потерями, браком, пересортицей – в полном соответствии с ТМЦ. Так как качество данных страдает из-за человеческих ошибок и несовершенства программ, с помощью которых данные собираются и обрабатываются – требуется проводить ревизию данных  такой же ревизии как деньги или товар. В рамках такой ревизии самое главное в действующей системе проанализировать и восстановить логическую целостность и непротиворечивость данных, предназначенных для формирования управленческой информации.


   

Хотите узнать больше?

Отправить заявку









Почему программная платформа Mettrika Bill RP лучше других справляется с задачей использования данных для задач менеджмента?

«У нас есть много очень полезных данных. Как бы их проанализировать?» - самый популярный вопрос представителей ИТ-департаментов нашим специалистам. Как понять, что означают все эти данные и как их применить задачам менеджмента в своей компании? По большей части в террабайтах данных  почти нет сырья для формирования персональной управленческой информации. Потому что эти данные собраны отдельно от текущих запросов руководителей. Менеджмент не мыслит данными, он ставит задачи. Как привязать данные к задачам? У современного ИТ нет решений этого вопроса. Руководитель может попросить только в рамках имеющихся данных. Можно сказать, что концепция современного ИТ – это стандартизация управленцев по отношению к данным. Для администрирования регулярных процессов это как-то работает. Но в плане постановки и решения новых задач – существующий подход парализует управление.  

BillRP решает этот вопрос концептуально. Наша программа создает надстройку над системой данных. Идея в том, что непосредственно в данных никакой ценности не содержится. Требуется механизм, который бы превращал данные в информацию, а затем – в аргументы. 

Что значит - качество данных?

В систему вводится только то, что нужно и так, как нужно. В частности, специальные механизмы Bill RP способствуют сокращению умышленных и неумышленных ошибочных действий пользователя.

Какая требуется ИТ-инфраструктура для работы с данными?

Работа с данными в программной платформе Bill RP организована надежно и предсказуемо. Технология разработана на MS .Net., а техническая работа с данными осуществляется на базе MS SQL Server. MS-технологии известны, стандартны, понятны. Соответственно, требуется стандартная ИТ-инфраструктура для обеспечения работы сети и стандартное обслуживание технологической платформы.