Качество данных — это работа каждого

Томас Редман

27 июня 2016

Каждый из нас в работе зависит от данных, собранных кем-то другим. Сталкиваясь с ошибками, большинство людей первым делом пытаются как-то откорректировать нужные им данные, ведь когда приходится ежедневно обрабатывать огромное число заданий, самым простым и эффективным способом справиться с важной задачей кажется именно такая корректировка. Беда в том, что в итоге поиск и исправление ошибок превращаются в перманентную процедуру, дорогую, пожирающую время и ресурсы, а самое главное — толку от этого мало. Слишком много ошибок все же просачивается, а потом вновь дает о себе знать и приводит к серьезным промахам, неверным решениям, недовольству клиентов.

Единственная альтернатива — предотвращать ошибки в зародыше и тем самым избавляться от необходимости искать их и исправлять. Казалось бы, решение очевидное, однако большинству людей оно просто не приходит в голову. Тут-то и пора вмешаться специалистам, которые готовы работать с данными проактивно, мотивировать к этому свои команды, отделы и целые компании. Нужно, чтобы как можно больше сотрудников брало на себя такую роль, а сами фирмы должны устранять все препятствия, мешающие эффективной работе с данными.

Некоторое время назад я опубликовал блог, в котором описывал «революционеров данных», людей, которые проталкивают в компаниях новую политику — работу с качественными данными. С тех пор я решительно пересмотрел концепцию, объясняющую, почему одни люди добиваются потрясающих результатов, другие более-менее справляются, а третьи терпят фиаско. Те, кто достигает наилучших результатов, не считают себя революционерами, они просто стараются как можно лучше делать свое дело, но, присмотревшись к своей задаче, видят, что для ее выполнения требуется новый подход к качеству данных. Поняв это, революционеры начинают добиваться перемен внутри существующей системы управления.

Читайте материал по теме: Большие данные: как Google угрожает экономическим интересам общества

Революционеры данных, с которыми мне довелось работать, имели самые разные должности и профессии: ученые, пиарщики, младшие менеджеры и начальники отделов, новички и ветераны. Никто из них первоначально и не нацеливался на революцию данных и даже не искал иного подхода к улучшению их качества. Например, Ким Руссо, глава маркетингового отдела TeleTech Services. Компания предоставляла операторам данные по трафику, и Руссо задумалась, как вывести свою компанию в лидеры. Ей пришла в голову мысль, что за ошибочные данные можно было бы предоставлять скидку, но в таком случае требовалось рассчитать, во сколько это обойдется. То есть нужны были специальные измерения. Ким обратилась к Стефани Фетчен, главе операционного отдела, и та стала ежемесячно отмечать ошибки на контрольном графике. Затем к этому процессу удалось привлечь всех сотрудников и таким образом значительно сократить число ошибок в данных. На этом Руссо и Фетчен не остановились, они опубликовали результаты на сайте компании и предложили каждому, кто найдет ошибку, не скидку, а приз.

Все известные мне истории о революционерах данных поразительно напоминают этот сюжет: каждый был недоволен сложившейся ситуацией, искал способы ее улучшить и в итоге задал себе вопрос, как нужно правильно обращаться с данными. Их привлекла идея предотвращать ошибки «на корню», они ее опробовали на небольшом проекте и, по мере того как осваивали этот подход, распространяли его все шире — на другие подразделения и отделы. Все революционеры сталкивались с сопротивлением, но упорствовали и добивались убедительных результатов — экономили миллионы долларов, или десятикратно сокращали количество ошибок, или же добивались существенного конкурентного преимущества для своих организаций.