Rozhodujeme na základe dôveryhodných dát?

V minuloročnom prieskume publikovanom v magazíne Wall Street & Technology sa až 79% odborníkov finančného sektoru vyjadrilo, že kvalita dát, s ktorými pracujú, predstavuje problémovú oblasť v ich organizáciách. 20% investičných bankárov, asset manažérov a správcov fondov priznalo, že štvrtinu až polovicu svojho času venujú kontrole vstupných dát.

Predstava, že vo vašej organizácii je situácia radikálne lepšia je väčšinou iba ilúziou. Výsledkom je, že buď značný čas trávite opravovaním údajov namiesto produktívnej analýzy, za ktorú ste platení, alebo robíte rozhodnutia na základe nedôveryhodných dát.

Prečo je v dátach neporiadok, čo všetko môže spôsobiť a ako z toho von?

Dôležitosť kvality dát

Kvalita dát býva často nedocenená. Jej dôležitosť je možné si najlepšie uvedomiť pri jej nedostatku. „Špinavé dáta“ spôsobujú mnohé ťažkosti:

• Nekonzistentnosť v dátach  – spôsobená nedostatočnými procedúrami pri spracovaní vstupných údajov vo viacerých primárnych systémoch napr. nesúlad medzi klientom a zadaným vekom (rodným číslom) alebo pohlavím.
• Neexistujúca „Data Governance“  – chýbajúce biznis pravidlá vedú k množstvu času strávenom manuálnymi korektúrami údajov a celkovej konsolidácii dát pre účely interného reportingu alebo štatutárneho výkazníctva.
• Duplikované záznamy  – rôznorodosť a nezávislosť systémov ako zdrojov dát vyúsťuje do skutočnosti, že rovnaké údaje sú v systémoch zaznamenané viacnásobne, napr. meno klienta, jeho kontaktné údaje, informácie o objednaných produktoch, atď.
• Nepresné kalkulácie  – chyby vo vstupných údajoch o zákazníkovi a jeho produktoch môžu viesť k nepresným výpočtom hodnoty klienta, profitability produktu, ďalším finančným ukazovateľom, a teda k skresleným celkovým výsledkom.

Nedostatočná starostlivosť o čistotu dát môže mať v konečnom dôsledku negatívny vplyv na celkovú výkonnosť organizácie.

• Nižšie celkové príjmy  – nepresnosti v dátach môžu znamenať nevyužité príležitosti na cross-sell a up-sell, čo negatívne ovplyvňuje celkový výsledok organizácie.
• Obmedzená možnosť odhalenia podvodov  – neexistujúce alebo nedostatočné mechanizmy na identifikáciu tej istej osoby medzi viacnásobnými záznamami výrazne znižuje možnosti odhaľovania podvodov, napr. pri poskytovaní úverov alebo poisteniach.
• Úbytok klientskej základne  – zvýšený počet podvodov zvyšuje nároky na réžiu, a tak pôsobí na zvýšenie cien poskytovaných produktov. To vedie k zvýšenej odchodovosti klientov.
• Neprimerané rezervy  – neoptimálne stanovenie potrebných rezerv na základe nekonzistencií v dátach vedie buď k viazaniu privysokého kapitálu v rezervách, čo znižuje možnosti investícii alebo k nedostatočným rezervám, čo zvyšuje riziko insolventnosti.
• Sankcie zo strany regulátora  – chyby v dátach môžu viesť k nepresným údajom v štatutárnom výkazníctve a potenciálnym postihom zo strany regulátora.

SAS a dátová kvalita

Spoločnosť SAS je podľa Gartneru dlhodobým lídrom na celosvetovom trhu nástrojov pre čistenie dát a celkovú starostlivosť o dáta – Data Governance. Pod spoločným označením DataFlux ponúka sadu nástrojov, ktoré korešpondujú s uvedenou metodikou prístupu k riešeniu otázky dátovej kvality a sú flexibilne použiteľné v závislosti od existujúcej architektúry, aktuálnych potrieb a nových požiadaviek.

Každé DataFlux riešenie obsahuje množinu pravidiel, definícii, noriem a zvyklostí špecifických pre Slovenskú republiku a slovenčinu označovanú ako SAS Quality Knowledge Base (QKB). SAS v prípade potreby disponuje ďalšími definíciami QKB, ktoré sú prispôsobené pre desiatky iných krajín a jazykov.

Nespornou výhodou riešenia dátovej kvality prostredníctvom SAS nástrojov je fakt, že po úvodnej implementácii ostáva riešenie v prevádzke pripravené pre priebežné používanie. Vďaka otvorenosti a flexibilite nástrojov môžu používatelia využívať nástroj v rutinnej prevádzke a ďalej ho rozvíjať podľa aktuálnych požiadaviek. Nejde teda o jednorazové „black-box“ riešenie.

(Dušan Krcho)