НСИ используются в прикладных информационных системах управления организацией при формировании необходимый отчетности, планировании и анализе финансовой деятельности. Качество управленческих решений напрямую зависит от качества мастер-данных. Ошибки в НСИ, связанные с неактуальной и недостоверной информацией, приводят к серьезными финансовым потерям на предприятии.
Если при формировании баз данных НСИ не использовались единые стандарты, положения и локальные нормативные акты организации, то необходим этап нормализации, который позволит сделать корпоративные мастер-данных качественными и структурированными.
Проблемы и потребности компаний к системе управления НСИ
В каждой компании используется не одна, а несколько информационных систем, поддерживающих различные бизнес-процессы, в которых независимо друг от друга ведутся одни и те же базы данных НСИ. Типичная ситуация для большинства компаний – это низкое качество корпоративных мастер-данных:
- ошибки в наименованиях, описаниях и параметрах номенклатурных объектов;
- неполнота атрибутивного состава номенклатурных объектов;
- проблемы с разнесением объектов МТР по иерархии классификации;
- наличие дублирующих записей;
- устаревшие наименования и обозначения.
Перечисленные проблемы не позволяют однозначно идентифицировать номенклатурные позиции в базе данных НСИ, что приводит к уменьшению и дроблению объема заказов, к образованию складских неликвидов и повышению трудоемкости процесса формирования консолидированной отчетности.
Процесс нормализации записей справочников включает в себя следующие этапы:
- Аудит нормативно-справочных данных с целью оценки их качества:
- позволяет получить «взгляд со стороны» на проблемные участки в ведении НСИи принять необходимые решения по составу и охвату требуемых изменений. Этап предусматривает разработку методик по нормализации данных, определение и согласование уровней классификации и моделей данных НСИ.
2. Разработка и согласование методик по нормализации НСИ:
- согласовываются правила и стандарты нормализации данных, которые в дальнейшем будет основой управления НСИ в компании;
- определяется и согласовывается уровень нормализации (выделение классов, структурирование, обогащение, создание параметрической модели и т.д.)
3. Формирование шаблонов описания позиций:
- определяется онтологическая потребность (создание шаблонов описания объектов номенклатуры).
4. Разработка регламентов по ведению справочников НСИ:
- разрабатываются инструкции по взаимодействию пользователей и экспертов НСИ;
- разрабатывается описание процессов создания и редактирования объектов НСИ.
5. Формирование справочников, нормализация и наследование контента:
- нормализация мастер-данных;
- стандартизация значений атрибутов номенклатурных объектов;
- определение потенциальных дубликатов.
6. Сопровождение справочников:
- уровень сопровождения согласовывается персонально для каждого Заказчика.
Инструменты нормализации
Весь процесс нормализации, в том числе формирование каталожных описаний, реализуется с помощью специализированной подсистемы разбора неструктурированных данных, которая позволяет контролировать качества исходной информации и производить нормализацию больших объемов неструктурированной НСИ. На этапе ввода информации контролируется: типизация атрибутов, опции обязательности и уникальности значений атрибутов, соответствие маске, списки допустимых значений атрибутов.
В состав подсистемы входит модуль разбора строк, который позволяет автоматизировать процесс нормализации данных. Исходная строка, содержащая наименование номенклатурного объекта, разбивается на атрибуты в зависимости от его принадлежности к определённому классу объектов НСИ.
Алгоритмы нечеткого поиска на основе методов N-грамм и Левенштейна, позволяют осуществлять поиск дублей, назначать выявленные дубликаты аналогами эталонных объектов НСИ или производить слияние их атрибутивного состава.
Функционал подсистемы разбора неструктурированных мастер-данных:
- наследование мастер-данных в прикладные информационные системы Заказчика в требуемом формате;
- выявление ошибок и отклонений в описании номенклатурных позиций;
- автоматический разбор результатов импорта исходных данных, включая поиск дубликатов;
- экспертный анализ результатов, включая работу с дубликатами и выявление эталонных записей;
- упрощенный бизнес-процесс по контролю качества мастер-данных;
- генерация описания на основе методики нормализации мастер-данных по номенклатуре.
Компания SDI Solution предлагает полный комплекс услуг в области управления качеством НСИ от аудита до внедрения специализированных систем, основанных на передовых методиках корректного ведения нормализованных мастер-данных.