Андрей Заварзин, директор дирекции процессов BI «Альфа-Банка»; AZavarzin@alfabank.ru

Ситуация, когда менеджеры, каждый из которых пришел на совещание со своим отчетом, пытаются отыскать единую версию правды за столом переговоров, не является вымыслом.

Я оказался свидетелем ситуации, когда генеральный директор одной крупной международной компании, готовясь к важной встрече с главным акционером, запросил информацию от трех ключевых бизнес-подразделений. И получил крайне противоречивые цифры. После этого он дал задание ИТ-директору (моему хорошему товарищу) подготовить «правильные» цифры и разобраться в причинах существенных расхождений.

Так кто же в ответе за качество информации?

 

Роли и процессы

На наш взгляд, ключ к успеху — в определении правильных организационных ролей и выстраивании необходимых процессов. Опыт показывает, что в крупных организациях экономически оправданны выделение роли «драйвера» качества информации и одновременное внедрение института офицеров качества информации. Это две ключевые роли.

В сферу ответственности «драйвера» входит выстраивание и контроль процессов обеспечения качества информации, речь о которых пойдет ниже. В нашем банке таким драйвером выступает специально созданное подразделение.

Другая ключевая роль, играть которую могут только представители бизнес-подразделений, — так называемые офицеры качества данных. Это бизнес-менеджеры, чьи процессы могут пострадать при низком качестве питающей их информации. Они обладают полномочиями активно влиять на источники снижения качества. В пример можно привести организацию и проведение тематических совещаний по вопросам качества данных, применение различных мер к сотрудникам, являющимся виновниками снижения качества данных, выделение средств на доработки информационных систем и т. д. Все вышеперечисленное мы используем в нашем банке.

В словосочетании «качество информации» важны оба слова. Слово «качество» должно навести на мысль о том, что универсальные принципы управления качеством применимы и к управлению качеством информации. Об этом говорят многие мировые эксперты, например Ларри Инглиш в своей работе «Применяем 14 пунктов программы Деминга к качеству информации». Это означает, что процессы обеспечения качества достаточно универсальны.

Изучив мировой опыт и переработав большое количество внутренних кейсов, мы выделили и внедряем (а также совершенствуем) следующие четыре процесса обеспечения качества информации.

 

Процесс №1: задание целей «как будет»

Здесь мы, во-первых, оцениваем потери от некачественной информации, а во-вторых, на основе понимания потерь задаем целевые значения комплекса характеристик (атрибутов), которые определяют понятие качества информации — например, полнота, соответствие реальности, своевременность. Такую работу мы проделываем по каждому выделенному направлению (например, клиентская отчетность корпоративного банка, контактные данные клиентов розничного банка).

Такой подход кажется академичным, но он работает. Рассмотрим, например, обеспечение качества контактных данных. С одной стороны, мы посчитали, сколько просроченной задолженности собирается на один успешный контакт и какой процент вторичных продаж потерян из-за недоставленных предложений. Это вид функции потерь. С другой стороны, нам удалось задать адекватные целевые значения характеристик качества информации на основе сбора статистики по сотням наших отделений. Например, адрес электронной почты есть не у всех клиентов банка, однако доля таких клиентов примерно известна.

Процесс №2: оценка «как есть»

В рамках этого процесса проводятся разовые аудиты качества данных, идет регулярная работа по мониторингу качества информации, а также контролируется развитие информационных систем и процессов с точки зрения сохранения текущего качества. На последнее обратим особое внимание. Даже чтобы сохранять качество информации на достигнутом уровне, нужно постоянно прикладывать усилия. А чтобы двигаться вперед, необходимы гораздо большие усилия. Как правило, в стартовой точке уровня качества организация несет потери в размере от 15 до 40% бюджета.

 

Процесс №3: управление

Управление позволяет перевести наблюдаемое качество информации в целевое. Под управлением понимаются два процесса, полностью идентичных процессам ITIL, — «управление инцидентами» и «управление проблемами», а также регулярные чистки данных.

Чистки данных являются своеобразным «налогом на некачественные данные». Это фактически вычерпывание воды из дырявой лодки — и одна из составляющих затрат на обеспечение качества информации.

Не все прорабатываемые направления улучшения качества данных и информации оказывают существенное влияние на решаемую задачу. Гораздо большее внимание бизнес обычно обращает на возможности, чем на потери. Например, мы выявили ряд потерь, обусловленных низким качеством данных, в процессах подготовки бухгалтерской отчетности. Как дырявые трубы требуют замены, так низкое качество данных требует постоянной работы бухгалтерии по исправлению ошибок. Это стоит денег. Однако активность по улучшению качества данных тоже требует ресурсов, причем экспресс-оценка указывает на серьезные затраты. Скорее всего, они меньше, чем текущие потери, то есть эффект будет и работы окупятся. Но при ограниченности ресурсов топ-менеджмент гораздо охотнее «инвестирует» в улучшение качества информационных продуктов, которые способствуют принятию эффективных управленческих решений по бизнесу — например, по клиентам, продуктам, точкам и каналам продаж, клиентским подразделениям.

 

Процесс №4: улучшения

Улучшения составляют значительную часть затрат на обеспечение качества информации. Они разбиваются на три направления: люди, процессы и технологии.

Любые данные попадают в системы и преобразуются в информацию с помощью людей. Поэтому крайне важно формировать культуру каждого сотрудника организации в области борьбы за качество информации. Культура формируется посредством понятных и практических ходов. Например, таких, как освещение темы в корпоративном издании и на внутренних мероприятиях. Не бывает управления без контроля. Посредством внедренных и внедряемых инструментов контроля качества информации собирается статистика по исполнителям и предпринимаются корректирующие воздействия. Например, это касается ввода контактных данных в розничных отделениях. Очевидно, что не у всех клиентов банка есть адрес электронной почты. И в какой-то день у одного банковского сотрудника собираемость этого контакта может быть ниже, чем у другого. Но в результате анализа интегрированной картины за месяц в разрезе московских и региональных отделений качество работы сотрудников банка в части сбора контактных данных становится совершенно прозрачным.

Плохо сформированные или неэффективные процессы могут являться как причинами ошибок людей, так и содержать методологические неточности и гарантированно давать некачественные результаты. Информационные потоки в организации обычно пересекают границы различных подразделений, поэтому крайне важно получить и реализовать полномочия на оптимизацию кросс-функциональных процессов. Нам это удалось.

Технологическое направление улучшения качества информации распадается на оптимизацию архитектуры информационных систем и работы с дефектами и доработками, влияющими на повышение качества информации. Эффективная архитектура снижает риски инцидентов, связанных с дублированием информации и техническими причинами. Доработка банковских систем, вероятно, одно из самых дорогостоящих мероприятий по обеспечению качества данных в нашей организации. Особенно если это касается интеграции.

Целый ряд инициатив по улучшению затрагивает и направление «процессы», и направление «технологии». Мой товарищ, ИТ-директор крупной компании, поделился со мной своей историей успеха в области обеспечения качества данных. Постоянно возникающие проблемы подтолкнули его к принятию на свое подразделение дополнительной работы — ручному ведению всех справочников организации. Тем самым, по его выражению, он взял под контроль ключевые информационные точки — «почту, телефон, телеграф». В результате стало уменьшаться количество проблем, вызванных некорректным ведением справочников. Структурировав и затем автоматизировав работу с ними, он вернул эту функцию в бизнес вместе с хорошо спроектированными процессами и эффективной автоматизированной системой.

Бизнес не всегда хорошо понимает связь между инициативами, связанными с развитием ИТ-поддержки, и своими проблемами. Поэтому требуется тщательная подготовка их защиты. Недавно мы наступили на такие «грабли», показывая в рамках стратегии развития бизнес-аналитики банка программу управления мастер-данными. Один из важных справочников банка, активно используемый в управленческом учете, — это справочник центров финансовой ответственности. Всего в нем несколько сотен наименований. Это пустяк по сравнению с многими миллионами записей, которые обрабатываются в системе централизованного хранения клиентской информации. Полученный на защите вопрос — как можно ставить на одну доску такие разные по масштабу проекты? — застал нашего докладчика врасплох. Правильным подходом было бы оценить влияние децентрализованного ведения нескольких экземпляров справочника на качество информации. В нашем случае это влияние в разы превосходит влияние клиентской информации. Ежемесячная управленческая отчетность строится на проводках, данных по счетам и корректировках, которые исчисляются десятками миллионов в месяц. Заполнение поля «центр финансовой ответственности» неверными данными из соответствующего справочника порождает проблему колоссального размера.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF