MDM-тренды: почему порядок в данных становится основой успеха бизнеса?
Системы класса Master Data Management (MDM) сегодня не просто инструмент для упорядочивания информации, а стратегическая необходимость. Рассмотрим ключевые тренды развития MDM и их влияние на бизнес.
Содержание:
Катализаторы трендов: импортозамещение и гигиена данных
Один из ключевых трендов в этой сфере — импортозамещение западных систем. Многие крупные компании, особенно в производственном секторе, долгое время использовали западную систему как монолитное решение, покрывающее все задачи, связанные с учетом и управлением данными. Однако геополитическая ситуация вынудила их искать альтернативы. Это болезненный, но необходимый процесс, который стимулирует развитие российского рынка программного обеспечения.
Несмотря на возможное возвращение западных поставщиков в 2025 году, никто из российских компаний, уже стартовавших проекты миграции, не будет рисковать надежностью ИТ-экосистемы и вкладывать время и ресурсы в переезд обратно на импортное ПО. Поэтому в ближайшие несколько лет этот тренд будет только набирать силу.
Еще один заметный тренд — осознанное отношение к чистоте данных. Сегодня компании сталкиваются с огромным объемом информации, которая поступает из множества источников: CRM, ERP, мобильные приложения, веб-ресурсы, CDP, специализированные платформы, перечислять можно долго. Такой большой объем данных чисто физически не может быть верифицирован без MDM-систем — особенно когда в игру вступает третий тренд: рост бизнеса. Консолидация на рынках, волна M&A-сделок на фоне ухода западного бизнеса из России, органический рост компаний — все это приводит к увеличению объема данных, усложнению их структуры и жизненного цикла.
Гармония данных: зачем бизнесу нужна MDM-система?
Искусственный интеллект (ИИ) и большие языковые модели (LLM) становятся неотъемлемой частью MDM-решений. Они позволяют автоматически находить дубликаты, обрабатывать данные с учетом опечаток, синонимов и даже разных языков. Например, записи «Леонид Андреевич», «Лёня» и «Leonid» система может распознать как относящиеся к одной, если заранее задать критерии, которым эти записи удовлетворяют и качественно обучить модель. Это значительно повышает качество данных и снижает нагрузку на сотрудников.
Наконец, существует тренд на глобализацию ИТ-продуктов — современные MDM-решения должны быть гибкими и легко интегрироваться в любую ИТ-инфраструктуру. Компании ожидают, что системы будут иметь развитое API и набор готовых коннекторов для быстрого подключения к внешним и внутренним системам.
Для кого критически важен порядок в данных?
Ключевой вопрос при управлении данными — помимо их объема — заключается в количестве информационных систем, которые эти данные генерируют и используют. Если у вас два источника данных, поддерживать порядок относительно просто. Но когда их становится пять и больше (например, данные по физлицам ведутся в CRM, личном кабинете на сайте, мобильных приложениях, приходят с посадочных страниц и платформ для ведения мероприятий, и это еще не весь контур для данного справочника), риски хаоса кратно возрастает. Данные поступают из разных источников, в разном формате и с разной структурой, сложно понять, где первоисточник, а где дубликаты, каким данным стоит доверять, а какие использовать для обогащения.
Результат – финансовые и репутационные потери для компании. На том же примере физлиц, компания, отправляет клиентам дублирующие сообщения или теряет лояльность из-за ошибок в данных. Чем больше систем и данных, тем выше потребность в MDM, и пример с физлицом является одним из простейших.
Особенно остро проблема с ведением данных будет ощущаться в отраслях с большим количеством справочных данных и сложными бизнес-процессами. К ним относится металлургия и производство: компании, используют MDM для управления торгово-материальными ценностями и номенклатурой, FMCG и ритейл: здесь MDM помогает работать с клиентской базой в широком понимание этого слова, избегая дублирования и ошибок, а также банки и финансы: управление данными о клиентах с высокой точностью и актуальностью.
То есть для успеха любого проекта автоматизации нужно организовать работу с данными таким образом, чтобы не создавать хаоса. МDM – это не просто еще «одна корпоративная система», а фундамент для цифровой трансформации. Но чтобы проект не превратился в дорогостоящий хаос, нужна четкая последовательность. Сначала – правила игры — методология, потом – наведение порядка – нормализация данных, и только затем – автоматизация – внедрение MDM системы.
Влияние MDM на KPI бизнеса
Следовательно методология – на первом месте
Около 70% операционных директоров признаются , что проекты автоматизации не достигают поставленных целей. В условиях нестабильной экономической ситуации и оптимизации расходов такая ситуация серьезно бьет по бизнесу. Тем временем, большинство проблем связано именно с работой с данными. Можно разработать самые инновационные и эффективные процессы, внедрить самые передовые ИТ-продукты, но если эти процессы будут использовать нерелевантные данных, то результата не будет: рассылки попадут не тем клиентам, баллы в системе лояльности будет начислена дважды, а закупки окажутся ненужными. Электронная подпись: как не стать жертвой мошенников Как машинное обучение меняет ландшафт борьбы с мошенничеством в рекламной сфере NGFW: останется только один. Недостатки и дружественные решения
Многие клиенты начинают осознавать масштаб проблем с данными и готовы начать с их упорядочивания. На первый план выходит разработка методологии и нормализация данных. В процессе разработки методологии учитывается множество параметров: какие данные собираются и обрабатываются, для каких целей, кто работает с данными, какие должны быть правила и принципы их обработки и многое другое.
Методология для конкретной отрасли, а после и нормализация исходных данных, согласно разработанной методологии и является основой для последующего проекта автоматизации. Без четких правил и порядка в данных любые усилия по автоматизации и оптимизации процессов обречены на провал. Спрос на методологов растет с каждым годом, ведь именно так можно определить, как данные и с какой структуре будут храниться в будущей MDM и какие правила будут реализованы для работы с ними. После можно переходить непосредственно к выбору решения для автоматизации.
Критерии выбора MDM и экономический эффект
При выборе MDM-решений обращают внимание на следующие аспекты:
Измерить прямой экономический эффект от внедрения MDM достаточно просто, так как эти системы влияют на бизнес через повышение эффективности других процессов. Можно выделить несколько ключевых преимуществ.
Прежде всего, это сокращение издержек. Устранение дублирования данных и ошибок в закупках, логистике и производстве. Далее — повышение лояльности клиентов. Более точная и персонализированная работа с клиентской базой. И, конечно же, ускорение процессов. Доступ к актуальной информации в реальном времени позволяет быстрее получать актуальную отчетность и принимать решения.
Рентабельность инвестиций в MDM
***
MDM – необходимое и одно из ключевых звеньев в процессе автоматизации бизнеса и работы с данными. Порядок в данных – это вопрос эффективности работы цифровых инструментов и, как следствие, принятых с их использованием управленческих решений. Поэтому в конечном счете MDM становится фактором роста всех показателей бизнеса. Читайте также
Shadow IT. Между цейтнотом и безопасностью Возможен ли корпоративный мир без Shadow IT или это утопия? Как управлять теневой стороной корпоративной инфраструктуры и снизить риски ИБ, IT-World разбирает с Евгением Цецориным, ведущим системным администратором Simplity.
Сейчас, когда ценность таких решений не подвергается сомнению, рынок MDM стремительно набирает свои обороты. Заметен фокус на более осознанное отношение к данным, а в перспективе 3-5 лет многие организации будут выстраивать свои управленческие и ключевые бизнес решения именно на единственной точке правды – достоверных данных.
Журнал IT Expert
Дарья КагарлицкаяТехнический директор компании NaviconMDM (Master Data Management)