Проблемы качества данных ERP могут подорвать ваш бизнес

Реализация системы планирования ресурсов предприятия (ERP) терпит неудачу. Я не говорю, что есть кое-что, что не совсем удается - я говорю, что они часто терпят неудачу. В прошлом году Panorama Consulting обнаружила,  что процент отказов составил 21% . Тот же опрос показал, что расходы росли, удовлетворенность клиентов снижалась, а в мире внедрения ERP дела обстоят плохо  .

Одна вещь, которую вы можете сделать, чтобы увеличить вероятность успеха, прежде чем пытаться настроить новую систему ERP, - это тщательно очистить свои данные. Это должно помочь пресечь некоторые потенциальные проблемы в пресловутом зародыше,  прежде чем они станут настоящими проблемами .

Что такое качество данных?

Кто знал, что данные могут быть грязными? С ERP, как и во многих других вещах, вы хороши ровно настолько, насколько хороши ваши данные. Чтобы быть полезным, данные не могут быть просто полными. Его тоже нужно правильно отформатировать и организовать.

Чистые данные - это еще один способ сказать данные высокого качества. Качественные данные могут ответить на ваши вопросы. Большая часть этого - согласованность и точность, два важнейших ключа к качеству данных.

Представьте, что у вас есть инструмент для выставления счетов, который хранит адрес клиента как «XYZ Corp, 123 Lane Rd, Suite 34, London, UK W1H 7EX», а CRM хранит как «XYZ Corporation, 123 Lane Rd, Ste 34, London, UK W1H». . » Если вы когда-либо создавали отчет, пытаясь связать свой биллинг с вашими маркетинговыми усилиями, в конечном итоге вы получите путаницу из клиентов. Этой ошибки согласованности данных можно избежать.

Теперь представьте такую ​​же запись, как «XYZ Corp, 125 Lane Rd, Suite ??, London». Это ошибка точности. Возможно, вы сможете использовать эту информацию, чтобы дойти до компании - с некоторой помощью, - но это совсем не похоже на точность, которая потребуется для определения ставки налога с продаж.

Цель ERP - связать все ваши бизнес-инструменты и их данные, чтобы рассказать вам «правду» о вашем бизнесе. Но если у вас есть один показатель продаж из финансового отдела, другой из отдела продаж и третий из отдела маркетинга, ERP не сможет сказать вам то, чего вы еще не знаете. Убедиться, что одна и та же цифра представляет одни и те же данные независимо от их происхождения, является требованием для установления истины.

Почему данные важны?

Данные - ключ к пониманию того, что происходит в вашем бизнесе. Если вы ищете ERP, велики шансы, что никто не сможет увидеть и понять весь ваш бизнес. Он будет слишком большим для этого.

Однако ERP хороша настолько, насколько хороши ее данные. Если вы составляете отчет о средней ценности ваших клиентов, дубликаты и другие ошибки приведут к большему количеству ошибок. Затем вы принимаете решения на основе этих ошибок, и цикл продолжается.

Помимо затрат на планирование, представьте, что вы обнаруживаете, что 10% всего, что вы отправляете клиентам, так и не дошли до них. Это просто деньги на ветер.

Основы очистки данных

Ваши данные, независимо от того, сколько их у вас есть, будут содержать ошибки. Клиенты не обновляют свои данные, люди вводят неправильные данные, а названия мест меняются. У вас также могут быть данные, которые уже не являются достаточно точными из-за никого, в частности.

Если у вас есть устаревшая система, в которой  используется только пятизначный почтовый индекс , то у вас никогда не было ZIP + 4, который нужен вашей новой системе. Если вы ищете единообразия, вам нужно настроить все свои данные на использование одного и того же формата.

Наконец, чистые данные не содержат дубликатов. В ваших записях неизбежно окажутся и Johns Cleaning, и John's Cleaning. Один из них может уйти.

Как очистить ваши данные

Предполагается, что внедряемая вами ERP поможет вам вывести вашу компанию на правильный путь, но прежде чем вы сможете это сделать, вам нужно вместе поработать, чтобы убедиться, что вводимые данные стоят того.

Очистка данных во многом зависит как от ручных, так и от автоматизированных решений. Прежде чем вы сможете очистить данные, вам необходимо понять, какие данные у вас есть и насколько они точны. Обычно это делается с помощью первоначальной проверки вручную - или, например, с помощью небольшой автоматизации в Excel.

Например, с небольшим набором адресов вы можете просканировать пару сотен строк, чтобы увидеть, не выпадают ли дубликаты или отсутствуют поля. Это позволяет узнать, с какими проблемами вы, вероятно, столкнетесь при очистке данных.

Если у вас есть набор данных клиентов с сотнями тысяч записей, вам нужно будет использовать некоторые автоматизированные инструменты для обеспечения чистоты. Однако даже с инструментами будет некоторая доля участия человека.

Один из ключей к очистке данных - согласование стандартов данных между отделами. Будет ли это «Северная 34- я авеню» или «N 34-я авеню»? Как только вы согласитесь со стандартом, вам нужно будет сверить свои записи с основным списком. Замена «N» на «North» может показаться мелочью, но в конечном итоге это очень большое дело.

На практике выбранная вами ERP будет определять большую часть вашей работы с данными. Вы можете исправить дубликаты и удалить бесполезные записи, не зная, какую ERP вы будете использовать, но как только вы выберете одну, вам будет поручено привести вещи в правильный формат.

Набор данных, который вы получите, будет адаптирован к вашей ERP, не будет содержать каких-либо приблизительных данных и будет готов к отчету сразу же после этого.

Дополнительные советы и идеи по внедрению ERP можно  найти в блоге Platforms Logistics . Полный список опций и функций программного обеспечения вы найдете в  нашем каталоге ERP .

Заголовок Рэйчел Вилле
Дополнительные изображения Эбби Калер