Часть вторая.Заполняем белые пятна и собираем сырые данные

Определите, что такое "сырые" данные в вашей компании

Первичные, или сырые, данные — это необработанная информация из ежедневной работы компании. Например, накладные, стоимость аренды, производства, трудозатраты на любую операцию. Первичные данные вводятся в систему, преобразовываются по заданным алгоритмам в соответствии с методологиями управленческого учёта, а потом используются в аналитике. Стоимость товара в чеке — это первичные данные, а вот средний чек и маржинальность — преобразованные, это уже аналитические данные.

Как понять, что данных не хватает

Проведите аудит тех источников информации, которые есть в компании. В каждом из них постарайтесь понять и проследить, участвуют ли данные в итоговой статистике. Через какие методологии расчётов они проходят, можно ли что-то упростить или, наоборот, необходимо добавить.

— Приведу пример, когда не хватает сырых данных, речь идёт про отсутствие плановых показателей при отображении фактических результатов. В компании плановые показатели продаж спускаются один раз в год, они зафиксированы в отдельном документе, а в системе их нет. Поэтому у менеджера по продажам нет возможности видеть промежуточный результат своей работы. Ему сложно оценить, где именно он находится на пути к итоговому показателю. Нужно ли ускориться, чтобы достичь месячного плана, или нет. Сотрудник видит мифическую конечную цифру и может просто не рассчитать своих усилий. Например, намного проще, когда изо дня в день система показывает менеджеру рассчитанный дневной объём продаж, необходимый для выполнения плана. Чтобы работать в таком формате, нужны первичные данные в виде плановых показателей, — объясняет Евгений Шишков, заместитель директора по продажам.

Где искать сырые данные, если их не хватает

— Если данных не хватает, необходимо сделать так, чтобы нужная информация появилась в системе. Для примера возьмём банковскую операцию по оформлению кредита. Иногда случается, что менеджер забывает внести себя в систему как ответственного за процедуру. Потом этот сотрудник может перейти в другой отдел, уйти в отпуск или уволиться. Если клиент перестанет вовремя выплачивать проценты, то в банке не смогут быстро разобраться, кто несёт ответственность за этот кредит, просто потому, что в системе нет информации. Это ситуация, когда не хватает сырых данных. Одно из эффективных решений: в системе учёта необходимо сделать поле "ответственный" обязательным для заполнения, — рассказывает Дарья Касперова, заместитель директора по развитию бизнеса.

Итак, где искать сырые данные, если их не хватает? Есть несколько способов. Первый — это ручной ввод тех данных, которые можно достать из накладных, товарных чеков, договоров, плановых показателей. Второй вариант — автоматизировать процессы: например, роботизировать операцию введения данных с товарно-транспортной накладной на складе, или поставить датчик, и таким образом данные с промышленного оборудования передавать в систему.

— И снова постараюсь объяснить на примере. Собственник производства задаётся вопросом: "Почему на входе у меня Х материала, а на выходе — Y готовой продукции?". Возникает задача — найти, где случаются потери. Для этого IT-команда обращается к сырым источникам данных. Если их не хватает, то необходимо придумать, как же получить цифры. Мы смотрим, как процессы оцениваются в начале и в конце, что можно измерить и оцифровать. Возможно, где-то надо поставить весы, где-то — датчики, в другом месте — человека с секундомером. Когда данные собраны, есть повод задуматься, как оптимизировать технологический процесс. Также можно измерить себестоимость и маржинальность продукции — мы снова ныряем в новый пласт сырых данных и детально всё разбираем, пока система не заработает, — рассказывает Дарья Касперова.

Как сделать так, чтобы данных хватало

Не всегда всё можно и необходимо автоматизировать. Это зависит от целей и задач конкретного бизнеса. Например, плановые показатели можно продолжать хранить в Excel, просто интегрировать документ с учётной или аналитической системой, и информация будет автоматически забираться по установленному расписанию. Если каких-то сырых данных всё же не хватает, то бизнес получает аналитику не в полном объёме и просто принимает этот факт как данность.

Что необходимо знать о сырых данных:

• Сырые данные — это вся необработанная информация, которая фигурирует в деятельности компании.
• Сырых данных может быть слишком много, тогда в них сложно разобраться, либо их может недоставать. Это влияет на то, насколько точно и достоверно получится определить показатели для отчётов и аналитики.
• Если сырых данных недостаёт, их можно добыть несколькими способами — это ручной ввод информации в систему или автоматизация процессов, чтобы получить недостающие данные.
• В системе, которая хранит и обрабатывает первичные данные, стоит обозначать, какую информацию необходимо вводить обязательно. Это один из способов быть уверенным, что первичных данных будет достаточно.
• Если сырых данных всё же недостаёт, бизнес принимает этот факт как данность, но при удобном случае закрывает это информационное белое пятно.