Новосибирские компании тратят от 30 до 40% денег, заложенных на аналитическую инфраструктуру, на повторяющиеся отчёты и хранение одних и тех же сведений в разных системах. Об этом заявил руководитель «ОТР Интеграция» (входит в ГК ОТР) Евгений Гончаров. По его словам, предприятия каждый год накапливают огромные объёмы информации, но для принятия управленческих решений качественных и достоверных данных по-прежнему не хватает. Причина — нет «золотых записей», то есть единого достоверного профиля клиента. Сведения о заявках, покупках, обращениях в поддержку и использовании мобильного приложения лежат в разных системах и не складываются в целостную картину поведения клиента. «Сегодня у бизнеса избыток данных как сырья, но острый дефицит готового продукта. Мы можем знать, что клиент оставил заявку, совершил покупку, обращался в поддержку и пользовался мобильным приложением. Но если эти данные находятся в разных системах, компания так и не увидит полную картину его поведения», — отметил Евгений Гончаров.
Одну из самых распространённых и при этом недооценённых проблем крупных организаций эксперт видит в дублировании данных и отчётности. Один и тот же показатель одновременно существует в нескольких BI-системах, десятках аналитических витрин и множестве Excel-файлов, которые разные подразделения создают под собственные задачи. Параллельно компании хранят избыточные объёмы информации «на всякий случай», что увеличивает затраты на инфраструктуру и сопровождение систем, но не повышает ценность аналитики. По оценке Гончарова, из-за отсутствия единых правил управления данными 30–40% бюджета аналитической инфраструктуры компаний Новосибирска расходуется не на новые возможности для бизнеса, а на поддержку дублирующих процессов, хранение одинаковых наборов данных и формирование практически идентичных отчётов в разных подразделениях. «Представьте библиотеку, куда свезли миллионы книг на десятках языков, но не сделали каталог. Книг много, но быстро найти нужную невозможно. С данными происходит то же самое: их объём постоянно растёт, однако без единой системы управления они не превращаются в знания», — пояснил эксперт.
Проблема сказывается и на работе искусственного интеллекта: получая противоречивые данные из разных источников, он формирует ошибочные выводы и рекомендации. Из-за этого компании не могут полноценно анализировать поведение клиентов, прогнозировать их потребности и эффективно применять ИИ-инструменты. По словам Гончарова, снизить эти расходы позволяет отказ от дублирующих процессов: единая версия данных и единые правила формирования отчётности снимают необходимость хранить одинаковую информацию в нескольких системах и заново создавать идентичные отчёты в разных подразделениях. Это сокращает избыточные расходы и повышает отдачу от аналитических инвестиций.
