Data Governance: когда данные работают по правилам

Знакомая ситуация: в понедельник утром руководитель просит два простых отчета. Продажи за месяц по клиентам и остатки товаров на складах.

Казалось бы, что сложного? Но через день выясняется:

• Менеджер по продажам считает выручку одним способом, бухгалтер — другим
• В отчете склада товар называется «Гайка М8», в продажах — «Болт крепежный 8мм»
• Никто не может объяснить, почему цифры в CRM не совпадают с данными в учетной системе
• Аналитик потратил полдня на то, чтобы понять, что означает колонка «Тип_2» в базе данных

В итоге простой запрос превращается в детективное расследование.

Именно эту проблему решает Data Governance — система правил и процессов, которая наводит порядок в корпоративных данных.

Что такое Data Governance простыми словами

Data Governance — это свод правил о том, как в компании работают с данными.

Если сравнить компанию с библиотекой, то:

• Данные — это книги
• Системы хранения — это полки и каталоги
• Data Governance — это правила, как книги каталогизировать, где размещать, кто может их брать и изменять

Основные принципы Data Governance:

Единая терминология. Все сотрудники понимают одинаково, что означает «клиент», «выручка», «остатки на складе».

Ясная ответственность. За каждый справочник и показатель отвечает конкретный человек или отдел.

Прозрачные процессы. Понятно, как создавать, изменять и использовать корпоративные данные.

Контроль качества. Данные регулярно проверяются на ошибки и несоответствия.

Реальный пример проблемы

Компания: Региональная сеть автосервисов, 8 точек, 150 сотрудников

Ситуация: Каждый автосервис ведет учет по-своему. В одном филиале услуга называется «Замена масла», в другом — «ТО двигателя», в третьем — «Сервис масл. системы».

К чему это привело:

• Невозможно сравнить эффективность филиалов — услуги записаны по-разному
• Клиенты получают разные счета за одинаковые работы
• Закупки запчастей дублируются — один артикул записан тремя способами
• Маркетинговые акции проваливаются — нет единого понимания, какие услуги популярны

Что потеряли: Из-за неразберихи с учетом услуг компания переплатила поставщикам 2,5 млн рублей за год и потеряла 30+ клиентов из-за путаницы в документах.

Что включает Data Governance на практике

1. Бизнес-глоссарий

Документ, где простым языком объяснено, что означает каждый термин в компании.

Пример:

• Клиент — юридическое лицо, заключившее договор на поставку товаров
• Выручка — сумма по отгруженным товарам без НДС
• Остатки — количество товара на складе на конец рабочего дня

2. Каталог данных

«Навигатор» по всем данным компании. Показывает:

• В каких системах хранится информация о клиентах
• Кто отвечает за ведение справочника товаров
• Откуда берутся данные для расчета прибыли
• Как часто обновляются складские остатки

3. Роли и ответственность

Владелец данных (Data Owner) — руководитель, который принимает решения по использованию данных. Например, коммерческий директор отвечает за справочник клиентов.

Стюард данных (Data Steward) — сотрудник, который следит за качеством данных в повседневной работе. Например, менеджер по работе с клиентами проверяет корректность контактов.

Пользователи данных — все остальные сотрудники, которые работают с информацией по установленным правилам.

4. Процессы и политики

• Как создавать новые записи в справочниках
• Кто может изменять критически важные данные
• Как часто проводить сверку между системами
• Что делать при обнаружении ошибок

Признаки того, что нужен Data Governance

• Разные отделы по-разному называют одни и те же вещи
• В отчетах одни и те же показатели отличаются на 10%+
• Есть поля в базах данных, смысл которых никто не помнит
• Новые сотрудники месяц разбираются, «где что лежит»
• Подготовка презентации для руководства превращается в сбор данных из 5+ источников
• При внедрении новой системы выясняется, что «старые данные никуда не подходят»

Что дает Data Governance бизнесу

• Скорость принятия решений. Руководители получают нужные данные за минуты, а не дни.
• Снижение операционных ошибок. Меньше дублирующих заказов, неправильных накладных, путаницы в документах.
• Качественная аналитика. Отчеты основаны на достоверных данных, которым можно доверять.
• Легкость масштабирования. Новые филиалы и системы легко интегрируются в существующую структуру данных.

Пример внедрения

Что сделали в компании автосервисов:

Шаг 1. Создали единый справочник услуг. 47 различных названий свели к 15 стандартным.

Шаг 2. Назначили ответственных. Технический директор стал владельцем справочника услуг, мастера в филиалах — стюардами.

Шаг 3. Прописали процедуры. Новая услуга добавляется только после согласования с техдиректором. Изменения вносятся раз в неделю.

Шаг 4. Настроили контроль качества. Еженедельная сверка данных между филиалами, ежемесячный аудит справочников.

Результат через 6 месяцев:

• Время подготовки сводного отчета сократилось с 3 дней до 2 часов
• Переплаты поставщикам снизились на 80%
• Количество жалоб клиентов на некорректные документы упало в 4 раза

С чего начать Data Governance

Шаг 1. Инвентаризация «болевых точек»
Найдите 3-5 самых проблемных мест в работе с данными. Где чаще всего возникает путаница?

Шаг 2. Создание глоссария
Выпишите 20-30 ключевых терминов и договоритесь об их едином понимании в компании.

Шаг 3. Назначение ответственных
За каждый важный справочник должен отвечать конкретный сотрудник.

Шаг 4. Простые правила
Пропишите базовые процедуры: как создавать записи, как их изменять, как контролировать качество.

Частые ошибки

• «Начнем с покупки дорогой системы Data Governance»
  Сначала нужно навести порядок в процессах, потом автоматизировать.
• «Назначим одного человека ответственным за все данные»
  Data Governance — это командная работа. Нужны владельцы данных в каждой предметной области.
• «Создадим 100-страничный регламент»
  Начните с простых правил, которым легко следовать. Усложняйте постепенно.

Главное

Data Governance — это не технология, а культура работы с данными. Можно внедрить базовые принципы даже в Excel-таблицах.

Основная идея: у каждого элемента данных должен быть хозяин, у каждого термина — четкое определение, у каждого процесса — прозрачные правила.

Это инвестиция в предсказуемость бизнеса. Когда данные работают по правилам, решения принимаются быстрее и точнее.

Если в вашей компании подготовка месячного отчета превращается в квест, а новые сотрудники месяц разбираются с корпоративными данными — пора внедрять Data Governance.