Как с помощью аудита данных собирать качественную информацию для принятия управленческих решений

Ежедневно мировое сообщество производит 2,5 квинтиллиона байтов информации. В 2022 году рынок Big Data вырос до отметки 274 млрд долларов, за ним тянется маркет платформ аналитики. Тенденция эта является восходящей и не собирается снижать обороты.

Для бизнеса данные приносят много пользы. Во-первых, данные – это неисчерпаемый кладезь идей, здесь маркетологи черпают вдохновение. Во-вторых, информация описывает привычки и ожидания потребителей, на основе данных строятся перспективные прогнозы развития компании и выбираются методы борьбы с конкурентами.

Анализ качества данных, в первую очередь, подразумевает проверку подлинности информации. Но это далеко не все. Основная задача аудита заключается в определении того, как собранный массив данных может помочь компании в решении поставленных задач. Взвешенные управленческие решения бизнес в состоянии принимать только на основании корректных данных. Поговорим подробнее об аудите данных, его преимуществах и порядке проведения.

Преимущества, которые получает бизнес, использующий аудит данных

Данные для компании – спасательный круг, если их количество не вызывает у менеджмента проблем. Хранить много информации достаточно дорого, ее необходимо вовремя систематизировать и правильно использовать, для чего пригодится аудит. Аудит данных помогает:

• Связать разобщенные базы данных из разных отделов. Аудит с использованием облачных инструментов объединяет информацию по всей компании. И вот уже маркетологи могут пользоваться ценной информацией, которую собрал отдел продаж.

• Решить проблему целостности данных. В базах данных компаний часто встречается задвоенная, неполная или некорректная информация – она не может служить опорой для бизнеса. Для решения бизнес-задач требуются релевантные и достоверные сведения. 

• Соблюдать требования регламентов. С целью поддержания порядка в бизнес-процессах многие компании прописывают внутренние регламенты работы с информацией, а некоторые сферы деятельности регламентируются извне. Аудит способствует соблюдению предписанных правил, позволяя избегать штрафов за нарушения сроков хранения и использования информации.

• Избегать утечек данных. Утечка данных – несанкционированный доступ третьих лиц к информации, которая для них не предназначена. Проблемы компании в сфере безопасности персональных данных крайне существенные, поэтому бизнес усиливает бдительность в этом направлении. Аудит данных подсвечивает уязвимые места.

Этапы проведения аудита данных

Шаг 1. Планирование работ

На данном этапе необходимо составить пошаговый план аудита и назначить ответственных за его подготовку, проведение и презентацию результатов. От того, насколько качественно пройдет планирование, зависит успех всей «операции».

Шаг 2. Обследование и сбор информации

Разберитесь, какая информация в настоящий момент хранится в компании. Как она собирается и сколько времени подлежит хранению, а главное – в каких бизнес-процессах используется.

Шаг 3. Анализ и оценка полученных данных

Оцените ситуацию на предмет соответствия законодательству и принятым нормативным актам. Проверьте безопасность данных и определите порядок доступа сотрудников к информации.

Шаг 4. Разработка рекомендаций

Сформируйте корректные бизнес-процессы и внедрите их на практике. Откажитесь и замените неработающие алгоритмы. Дайте рекомендации сотрудникам, как работать с информацией. Удалите избыточные данные, поставьте актуальные сроки хранения тем сведениям, которые быстро устаревают. Предоставьте доступ к информации тем сотрудникам, которым она поможет в работе.

Кто является ответственным лицом за аудит данных

Чаще всего аудитом данных занимается data scientist или эксперт по работе с данными. В отдельных случаях целесообразно создать команду, состоящую из компетентных лиц, для контроля за использованием информации, решения вопросов о бюджетировании и назначения приоритетов. Итогом работы команды обычно становятся внутренние предписания и стратегии по обработке данных, которые затем распространяются в массы. Так происходит обучение сотрудников внутри компании работе с данными.

Зачем нужна автоматизация аудита данных

Опираясь на анализ событий трех прошедших лет, можно смело утверждать, что информация о клиентах стремительно устаревает: так молниеносно и неожиданно меняется их поведение и желания. Аудит качества данных необходим современному бизнесу, так как дает возможность достаточно точного прогнозирования хотя бы недалекого будущего. Но обрабатывать огромные массивы информации вручную практически нереально.

Автоматизировать аудит данных выгодно для компании: в значительной степени высвобождается рабочее время сотрудников, которое они могут потратить на решение более важных и креативных задач. Кроме того, полученные результаты получаются точнее и достовернее, чем если бы базу обрабатывал человек. Робот не ошибается, не отвлекается, не устает, его взгляд не «замыливается», поэтому в данном вопросе он работает гораздо лучше живого персонажа.

Как выбрать инструмент для автоматизации аудита данных

Специально для этих целей были созданы и успешно развиваются платформы для сбора и хранения маркетинговых данных. В этом деле во многом преуспел искусственный интеллект, с помощью которого маркетинг бьет прицельно, реклама транслируется на заинтересованную аудиторию.

«Умные» платформы идентифицируют новых посетителей с тегами JavaScript, отслеживают ID. Созданные профили постепенно обрастают информацией: дополняются поведенческие особенности, демографические данные и история покупок. Данные не путаются между пользователями, корректно обрабатываются и подвергаются анализу.

При выборе платформы обращайте внимание на возможность сегментации юзеров по целевым аудиториям в режиме онлайн. Бизнесу проще продвигаться на рынке, когда накоплено достаточное количество полезной информации. Главное, чтобы эта информация была применима для улучшения текущих бизнес-процессов, идущих в компании.

Читайте также

Data Science – наука о будущем: как использовать в бизнесе