Когда покупатель не находит нужный товар на полке, чаще всего виноват не склад, не поставщик и не логист. Виноваты данные. Точнее, их несогласованность и ошибки в системах, которые управляют ассортиментом, поставками и продажами. В крупной рознице, где в обороте тысячи SKU, десятки складов и миллионы чеков в день, это типичная ситуация: система показывает наличие, а товар физически отсутствует. Или, наоборот, на полке лежит продукт, но система считает, что его нет.
На первый взгляд, проблема кажется технической: сбой учёта, ошибка в загрузке, человеческий фактор. Но на самом деле это классическая задача управления данными. Один и тот же товар может иметь разные названия, коды, единицы измерения. В ERP он записан как «йогурт 2,5% 200 мл», в CRM — «ЙОГУРТ клубника/вишня», а в BI — просто числовым идентификатором. В результате аналитика путается, отчёты противоречат друг другу, а replenishment-модель перестаёт корректно работать.
Data Governance позволит навести порядок. За счёт каталогизации источников данных, создания единой справочной модели и автоматического контроля качества данных все системы начинают говорить на одном языке. Появляется сквозное понимание: где находится товар, сколько его на самом деле, как он называется, в каком источнике данных хранится достоверная информация об остатках. Это не просто очистка справочников — это бизнес-инструмент, который влияет на точность заказов, сокращение логистических потерь и снижение уровня «невидимых» остатков.
«Когда у вас десятки систем и сотни категорий товаров, качество данных становится не вспомогательной задачей, а необходимой частью операционного процесса. Продукты для управления качеством данных помогают бизнесу видеть реальные остатки, синхронизировать маркетинг и логистику, убирать противоречия в витринах и ассортименте. Для ритейла это прямые деньги: если нет сквозного описания товара, то нет доверия к данным, а значит, нет гарантии, что клиент получит то, что видит онлайн или ждёт в офлайне».
В эпоху омниканальности и гиперконкуренции нельзя строить надёжную стратегию продаж без чистой и согласованной информации. Даже идеальный товар теряет свою ценность, если данные о нём недостоверны. В цифровой рознице товар существует только тогда, когда он правильно описан и понятен всем системам учёта.
Для того чтобы создать корпоративное хранилище данных, построенное на принципах сквозного управления качеством, или Data Quality by Design, необходимо пройти несколько практических шагов:
- анализ текущего стека и архитектуры;
- оценка критичности данных и их приоритизация;
- формирование требований к данным и проверкам качества;
- внедрение каталога данных и бизнес-глоссария;
- внедрение MDM.
Каждый шаг декомпозируется на понятые и простые элементы, внедрение которых позволит на каждом этапе получать ценность от хранимых данных и решить конкретные бизнес-задачи. Например, такие как управление товарными запасами или обнаружение потерянных остатков.