28 ноября 2025 г.

Андрей Барский

Что такое качество данных и почему это важно?

Сегодня многие компании все активнее опираются на данные при принятии управленческих решений, что повышает эффективность работы и позволяет точнее прогнозировать ситуацию на рынке. Для этого используют подходы, основанные на анализе собственных данных. Именно поэтому их качество (DQ, Data Quality) является критически важным.

При этом качество данных становится таким же бизнес-активом, как инфраструктура или команда. Чем оно выше, тем лучше вы сможете их использовать. Регулярный контроль качества позволяет быстро выявлять и устранять проблемы, влияющие на ключевые бизнес-показатели.

Высокое качество данных даёт компаниям три ключевых преимущества:

  • Позволяет принимать более точные решения. Корректные данные дают объективную картину для оценки своей деятельности и позволяют управлять развитием бизнеса.
  • Помогает оптимизировать процессы. Чистые, согласованные данные позволяют выявлять сбои. Это особенно важный фактор для отраслей, где важно работать в реальном времени, например, в логистике и сферах, которые используют телеметрию (сельское хозяйство, здравоохранение, добыча полезных ископаемых и др.).
  • Улучшает клиентский опыт. Маркетинг и продажи эффективнее работают с сегментацией, персонализацией и моделями поведения клиентов, когда информация не содержит ошибок и дубликатов.

Также важно отметить, что растущий спрос на AI-инструменты в управлении повышает требования к качеству данных. Поэтому корректность данных является приоритетом не только для решения повседневных бизнес-задач. Поскольку компании интегрируют технологии искусственного интеллекта и автоматизации в свои рабочие процессы, высококачественные данные будут иметь решающее значение для эффективного использования этих инструментов. Принцип «Мусор на входе — мусор на выходе» в эпоху машинного обучения остается весьма актуальным. Если алгоритм учится прогнозировать или классифицировать неверные данные, можно ожидать, что он даст неверные результаты.

Как оценить качество данных?

Основные причины ухудшения качества данных хорошо известны: человеческий фактор, несогласованность форматов, разрозненность систем, устаревшая информация. Ситуацию усугубляет отсутствие централизованного управления и нечеткое распределение ответственности.

Ни одна инициатива не может быть успешной, если её невозможно измерить. Когда вы постоянно измеряете свой прогресс, вы знаете, где вы находитесь и где вам нужно приложить больше усилий. Постоянное улучшение — это основа культуры качества данных. Настоящая ценность данных раскрывается тогда, когда их качество регулярно измеряют и улучшают.

Основные метрики, которые помогают оценить корректность данных:

  1. Точность — данные не должны содержать ошибок, тогда они правильно отражают реальное событие, объект или концепцию, которую представляют.
  2. Полнота — данные должны включать все обязательные свойства и значения, необходимые для их предполагаемой цели.
  3. Актуальность — данные должны быть доступны по требованию и регулярно обновляться. Это позволит вашей компании принимать эффективные решения в режиме реального времени.
  4. Согласованность — все наборы данных должны оставаться одинаковыми в разных базах данных и информационных системах. Данные должны соответствовать определенным форматам, правилам и допустимому диапазону, что помогает обеспечить их правильную структуру.
  5. Уникальность — каждая сущность представлена единожды. Нарушение этой метрики может исказить ваши прогнозы и быть причиной ошибок в принятии решений.

Как повышать качество данных?

Очистка данных — первый необходимый шаг. Удаляя дубликаты и исправляя ошибки, вы создадите основу для стандартизации и единого формата данных в компании. Без этого даже очищенные данные могут оставаться несогласованными между системами. Затем потребуется системная работа. Регулярная оценка данных по ключевым метрикам помогает выявлять проблемы до того, как они начинают влиять на бизнес.

В проектах нашей компании по бизнес-аналитике на основе многолетнего опыта подтверждено, что аналитические дашборды — эффективный инструмент для мониторинга качества данных. Они позволяют отслеживать динамику изменения объёма заявок на корректировку данных в информационных системах и объём отменённых заявок из-за несоответствия или неполноты описания информации, необходимой для выполнения заявки.

Важно отметить значение вовлечения в этот процесс не только бизнес-подразделения, но и остальных отделов компании. Например, уровень зрелости компании можно оценить, анализируя объём заявок на корректировку НСИ (нормативно-справочная информация), сформированных в результате исправления аномалий, выявленных в результате применения AI-методов нормализации данных. Измерение этого показателя поможет руководителю оценить эффективность работы IT-подразделений либо подрядчика, отвечающего за хранение данных.

Когда компания растёт, данные оказываются в разных системах: CRM, ERP, BI и разных решениях документооборота. Одни и те же сущности начинают храниться в разных версиях, что может привести к искажению отчетности. Системы MDM решают эту проблему, создавая единый источник данных и обеспечивая их согласованность во всём ИТ-ландшафте. Такой подход формирует надёжную основу для аналитики, AI и автоматизации, а также помогает снизить затраты на поддержку систем, ускорить запуск новых продуктов и повысить доверие к данным на уровне всей организации.

Какие методы можно применять?

Хотя современные AI-методы уже доказали свою эффективность в работе с данными, для автоматизации процесса повышения качества данных эксперты нашей компании рекомендуют применять совокупность современных AI-методов и программных средств, доказавших свою эффективность.

На практике выделяют четыре группы методов:

  1. Регулярные выражения и правила валидации;
  2. Сверка и верификация данных с использованием языков программирования высокого уровня;
  3. Методы нечёткой логики в аналитике данных, имитирующие человеческое мышление.
  4. Алгоритмы машинного обучения.

Кто отвечает за качество данных?

Ответственность за качество данных в компании зависит от многих параметров. При этом, роли и обязанности в области качества данных выходят далеко за рамки специальной команды — они пронизывают все уровни современной организации и становятся общей целью. Такая распределенная ответственность имеет смысл, так как практически каждая бизнес-функция сегодня ежедневно взаимодействует с данными.

Однако для целей формирования бюджета и планов по формированию команды перечислим основные роли, влияющие на качество данных в компании.

Основные роли, влияющие на качество данных в компании:

  • Chief Data Officer (Директор по данным) — ответственный за получение максимальной бизнес-ценности от корпоративных данных. CDO обычно определяет стратегию организации в отношении данных и контролирует функции управления данными, такие как:
    • управление данными,
    • качество данных,
    • анализ данных
    • и безопасность данных.
  • Data steward (распорядитель данных) — ответственный за управлением стандартами качества данных и обеспечение их соблюдения. Гарантирует, что данные остаются точными, согласованными и управляемыми на протяжении всего жизненного цикла.
  • Бизнес владелец данных — обычно являются руководителями высшего звена, которые отвечают за бизнес-процессы компании. Контролирует качество конкретного массива или нескольких массивов данных, а также управляет им, задаёт требования к качеству данных.
  • Куратор от ИТ-подразделения — специалист, в чью зону ответственности входит:
    • обеспечение работоспособности и доступности систем, где хранятся данные,
    • поддержка инструментов, которые помогают поддерживать качество данных,
    • настройка резервного копирования данных и их мониторинга,
    • реализация технической части правил и политик по работе с данными, которые устанавливает бизнес.

Совместная работа всех участников процесса важна, но ключевым фактором остаётся развитие устойчивой культуры работы с данными. В ней данные рассматриваются как общий корпоративный актив. Во многих компаниях проблемой становится отсутствие чёткой ответственности, поэтому важно, чтобы каждый сотрудник понимал свою роль.

Обучение, развитие компетенций и расширение полномочий специалистов, отвечающих за данные, формируют среду, в которой качество становится нормой, а не разовой инициативой. Стоит отметить, что надёжные данные становятся фундаментом для управленческих решений, и достоверность информации напрямую влияет на качество принимаемых решений. Сильная культура качества формируется тогда, когда все участники понимают ценность корректных данных, придерживаются единых стандартов и сознательно работают над тем, чтобы поддерживать их на высоком уровне.

Чтобы качество данных стало настоящей бизнес-метрикой, важно превратить её в управляемый актив.

Для этого компании стоит:

  1. Зафиксировать ответственность. Закрепите владельцев данных и распределите зоны ответственности между бизнесом и ИТ. Чёткое понимание, кто управляет данными и кто отвечает за их корректность позволит вам быстрее находить и устранять ошибки.
  2. Внедрить регулярный контроль. Начните использовать дашборды и автоматизированные инструменты, такие как MDM-системы для мониторинга ключевых показателей качества. Контроль должен быть постоянным, а не эпизодическим, чтобы ваша компания могла выявлять проблемы до того, как они отразятся на бизнес-процессах.
  3. Развивать культуру работы с данными. Обучение сотрудников, единые стандарты и прозрачные процессы создают среду, в которой данные становятся доверенным корпоративным ресурсом. Сильная культура качества данных снижает количество ошибок, ускоряет принятие решений и повышает эффективность внедрения аналитики, AI и автоматизации.

Только сочетание ответственности, контроля и культуры позволяет качеству данных стать полноценной бизнес-метрикой, превращая информацию в реальный стратегический актив компании.

Источник: Андрей Барский, руководитель направления аналитики и управления данными ИТ-интегратора «ФТО»