Как снизить риск при подготовке данных вручную

Почему ручное управление недостаточно хорошее?

Каждый аналитик знает, что методы автоматизации дают улучшение качества данных, более точную отчетность и, в конечном итоге приводят к тому, что вы можете сосредоточиться на более масштабном анализе. Запуск процесса исправления или автоматизации данных обычно выявляет все скелеты в шкафу, на которых не обращали внимание на протяжении многих лет.

Поэтому, если процессы ручной обработки работают «достаточно хорошо», и у вас есть отличные аналитики, то может возникнуть следующая мысль – «автоматизация может подождать». Но эту мысль нужно отбросить, и вот почему:

  • Самая большая проблема с ручной подготовкой данных заключается в том, что одному или нескольким людям необходимо уделить время для обработки данных, для того, чтобы использовать их в различных отчетах. Это также означает, что они потратят время на анализ данных и принятие обоснованного и своевременного решения (при условии, что данные верны). Эта «двойка» стоит денег с обеих сторон уравнения, потому что тратятся часы не только на подготовку данных, возникают дополнительные расходы в будущем в том случае, если данные не получены время. Первое относительно легко вычислить, а второе – нет.
  • Если данные не являются общедоступными, а бизнес-логика не централизована, группы могут сообщать о разных и конфликтующих наборах данных. Один отдел или пользователь может вычислить что-то одним способом, а другой – другим. Отсутствие единого «источника правды» приводит к недоверию к данным и, как правило, приводит к ручному манипулированию ими, поэтому пользователи могут чувствовать себя уверенно, принимая решение или рекомендацию. Со временем это, как правило, приводит к разрозненности данных и усложняет межведомственное согласование и сотрудничество.
  • Ручные процессы неизбежно означают неточности или ошибки в расчетах и отчетности. Простые ошибки, такие как неудачное копирование и вставка или неправильный VLOOKUP, со временем усугубляются и могут остаться незамеченными, пока не станет слишком поздно. Если данные за год или квартал обозначены желтым или красным цветом, вряд ли вас ждет приятный разговор с боссом. Но хорошая новость заключается в том, что большинство, если не все, эти потенциальные риски можно уменьшить, максимально автоматизировав процессы обработки данных.

Шаги для автоматизации

  • Очистите ваши данные. Очистите данные в источнике и установите правила и процессы на месте, чтобы гарантировать, что данные остаются без изменений (насколько это возможно). Например, «WI», «Wi», «Висконсин», «Висконсн» и другие варианты могут не бросаться в глаза, но для точного отчета все они должны быть в одном формате. Даже если всего несколько значений не соответствуют требованиям, это может иметь негативные последствия при составлении отчетов. Определите параметры для полей, убедитесь, что числовые поля получают числовые значения, и сделайте важные поля обязательными. Как только правила вступят в силу, найдите время для очистки устаревших данных. Этот процесс может занять некоторое время, но вам нужно будет сделать это только один раз.
  • Выберите правильные инструменты. То, какой инструмент будет лучше, зависит от множества разных вещей, но суть в том, что инструменты могут автоматизировать задачи очистки и гарантировать, что введенные данные будут в правильном формате в базе данных для хорошей отчетности. Эти инструменты могут выполнять аудит отчетов, чтобы выявлять проблемы с данными, быстро решать их и гарантировать, что одна и та же ошибка не повторяется.
  • Централизация бизнес-логики. Подобно инструментам автоматизации, есть множество различных инструментов и методологий, которые можно использовать для централизации бизнес-логики. Независимо от того, вкладываете ли вы средства в полноценное хранилище данных или используете SQL для создания метрики, единственное определение метрики с централизованным хранением гарантирует, что все используют одни и те же значения в своем анализе. Теперь вместо того, чтобы пользователи проводили собственный анализ, хранилища данных исключаются, и все сотрудники организации находятся в одной аналитической среде. Это означает, что больше нет звездочек рядом с числами на межведомственных совещаниях и есть консенсус по самым важным метрикам.
  • Предоставьте пользователям больше возможностей для анализа. Чем больше пользователей адаптируется, тем больше инструментов и процессов можно усовершенствовать. Предоставив пользователям возможность (и время) анализировать данные вместо того, чтобы тратить время на манипулирование ими, они смогут быстрее составлять отчеты, быстрее адаптироваться к постоянно меняющейся бизнес-среде и в конечном итоге делать больше полезного с данными. Все предыдущие шаги, перечисленные в этой статье, позволяют пользователям делать это и делать уверенно.

Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий

57 queries in 0,425 seconds