шкодити організації в ефективному управлінні і контролі клієнтської інформації. Розростання джерел веде до сумнівних, повторюваним і неточним уявленням клієнтів. Наприклад, імена та адреси можуть бути описані різними способами, тому всередині і між базами даних може виникнути неузгодженість.
Проблема ускладнюється тим, що окремі системи можуть використовувати різні схеми нумерації для кодування клієнтської інформації. Наприклад в одній застосовується прізвище та номер клієнта, а в іншій - випадкове число. В результаті для одного клієнта може бути відразу кілька записів, кожна з яких являє собою деяку версію відомостей про цю людину.
В окремих системах ці різні уявлення одного і того ж клієнта прийнятні, так як операції виконуються в різних додатках. Але якщо інформація накопичується в цих додатках і інтегрується в єдиний джерело клієнтської інформації, то важливо, щоб ці різні уявлення одного і того ж об'єкта були консолідовані і давали єдину картину для кожного конкретного споживача.
З часом будь-які дані застарівають, оскільки відбуваються зміни (змінюються називання продуктів, облікові протоколи фінансових систем і інш.). Це особливо стосується клієнтських даних. Розглянемо тривалість життя цінних клієнтських даних. Дослідження під назвою Якість даних і підсумкова прибуток raquo ;, проведене TDWI (The Data Warehousing Institute), показує, що: Основна проблема в тому, що якість даних різко падає з часом. Експерти стверджують, що 2% записів в клієнтському файлі застарівають протягом місяця, оскільки клієнти вмирають, розлучаються, одружуються і переїжджають raquo ;. Щоб спроектувати цю статистику на майбутнє, припустимо, що у компанії є 500 тис. Реальних і потенційних клієнтів. Два відсотки застарілих записів за місяць складе 10 тис., А за рік - 120 тис. Тому за два роки половина всіх записів виявляться застарілими, якщо їх не перевіряти.
Так як успіх або невдача компанії грунтуються на якості клієнтської інформації, то багато організацій сьогодні вибирають CDI-рішення, з двома додатковими компонентами:
надійними можливостями підвищення якості даних;
складним ідентифікаційним аналізом (управлінням ідентифікацією.
За допомогою цих компонентів можна підвищити якість даних, ідентифікуючи і керуючи наборами клієнтських даних за різними джерелами і додатків. Компонент якості даних зазвичай починається з фази поглибленого профілювання. Компанія будує бізнес-правила для стандартизації різних атрибутів, узгодження конфліктуючих даних. Проводиться перевірка імен і адрес, а також додавання демографічних даних для підвищення цінності інформації.
Другий етап - ідентифікаційний аналіз, дуже важливий для будь CDI-заходи. Його завдання - виявити, чи є клієнт, знайдений в різних джерелах, одним і тим же. Потім проводиться інтелектуальна інтеграція клієнтської інформації з безлічі додатків і баз даних. За допомогою такої логіки можна пов'язати за певними параметрами (таким як адресу або телефонні номер) клієнтів з різних додатків і виділити найбільш точні відомості.
. Формування звітів
Сьогодні прийняття обґрунтованих управлінських рішень неможливе без точної інформації про діяльність окремих підрозділів і компанії в цілому. Впровадження управлінських систем на тлі швидкого розвитку компаній часто призводить до того, що обсяги інформації, що збирається починають дуже швидко рости. Це породжує нову проблему - навіть якщо в компанії налагоджений облік даних про операції поточної діяльності, це ще не гарантує, що маса цих показників є інформативною. Надлишок показників низького рівня може тільки істотно ускладнити аналіз.
Крім усього іншого в сучасних умовах від бізнесу вимагають прозорості та відкритості компанії. Це виражається, зокрема, і як вимога надавати регулярну звітність, підготовлену відповідно до МСФЗ або GAAP.
Компаніям необхідний постійно діючий механізм консолідації величезних масивів даних за окремими операціями в інформацію, що відображає діяльність компанії в цілому і придатну для формування звітності, що дозволяє адекватно приймати рішення. При цьому даний механізм повинен дозволяти керівникам компанії проводити аналіз інформації в частині формування перспективних напрямків розвитку та оцінки наслідків можливих управлінських рішень. Amp; Decision пропонує вирішення цих проблем шляхом впровадження системи управлінської звітності, яка представляє собою механізм обробки даних управлінського обліку (включаючи дані бухгалтерського обліку, дані систем контролю за виробництвом і т.д.), агрегування їх і надання у вигляді звітів про діяльність підрозділів і компанії за період. При цьому система управлінської звітності дає можливість користувачам самостійно фор...
