Анатомия данных: как устроено управление информацией

Данные — новая нефть, золото, уран? Забудьте. Данные — это океан, который заливает сервера, базы и облака, пока инженеры пытаются не захлебнуться в логах и аналитике. Управление данными — одна из самых молодых и недооценённых дисциплин в IT. Её не было 15 лет назад, но сегодня без неё невозможно представить ни один крупный бизнес.

Какого масштаба поток данных? Несколько лет назад мы прикинули: на каждого жителя Земли уже тогда приходилось по шесть Ленинских библиотек информации. А теперь умножьте это на два — каждый год. Гигабайты превращаются в терабайты, петабайты в зетабайты, а полезного в этом потоке — крохи. Львиная доля — шум: багованные логи, дубли, мемы и бесконечные тиктоки.

Но и нужных данных становится больше. Ещё недавно с корпоративной информацией работали в основном финансисты и риск-менеджеры. Сегодня же данные — фундамент всех бизнес-процессов. Без них не запустишь персонализированные продукты, не оптимизируешь расходы и не предскажешь спрос.

Задача на ближайшие годы — не просто накапливать информацию, а научиться управлять этим потоком так, чтобы он работал на бизнес, а не создавал хаос. Но как?

Алексей Бондаренко

Вице-Президент, начальник Департамента управления данными Газпромбанка

Цифровой профиль вместо личного визита: как банки превратились в дата-платформы

Еще десять лет назад банковское обслуживание выглядело совсем иначе: клиент приходил в отделение, садился напротив операциониста, показывал документы и так подтверждал свою личность. После чего совершал нужные операции. Сегодня всё решает смартфон — в приложении можно совершить большую часть финансовых операций, а банки повсеместно используют алгоритмы, чтобы сделать обслуживание еще более удобным и персонализированным. Эта эволюция не случилась за ночь. Сначала были «банк-клиенты», потом интернет-банки, затем мобильные приложения. Теперь банки становятся экосистемами, обменивающимися данными в реальном времени. А значит, объём собираемой информации растёт экспоненциально.

Как обуздать поток данных

Как же устроена работа с данными в крупных организациях? В ее основе — корпоративное хранилище данных (КХД), своего рода фундамент, где собирается информация из всех внутренних систем компании. Это может быть классическая реляционная база, озеро данных или другая технология — главное, чтобы существовала централизованная площадка для консолидации информации. Без такого фундамента невозможно выстроить эффективную систему управления.

Еще один ключевой элемент — системы класса MDM (Master Data Management), отвечающие за управление основными данными. Они собирают информацию из разных источников и устраняют несоответствия, создавая единое представление о каждом объекте: клиенте, продукте, сделке, контрагенте. В результате формируется так называемый «золотой профиль» — наиболее точная и полная версия данных.

Пример из жизни: клиентка выходит замуж и меняет фамилию, контактные данные, адрес. MDM-система анализирует изменения, понимает, что это все тот же человек, и сохраняет его историю взаимодействий с банком, включая информацию о счетах и сбережениях. При этом существуют разные типы MDM-систем: для работы с физическими и юридическими лицами, для учета сделок и контрактов, а также для управления справочными данными.

Данных в корпоративных хранилищах огромное количество — порой они исчисляются петабайтами. Однако без удобных инструментов остаются неструктурированным массивом, с которым сложно работать. Представьте, что атрибуты в системе названы по сложному шаблону (Naming Convention), и вам приходится разбираться с названиями вроде «CustActStatCD345x». Даже если они более-менее понятны, разобраться, какие именно данные скрываются за каждым атрибутом, все равно бывает непросто.

Чтобы упростить поиск и обработку информации, в организациях внедряются репозитории метаданных, каталоги и глоссарии. По сути, они работают как корпоративный аналог голосового помощника: сотрудник вводит запрос на понятном языке, а система подсказывает, где искать нужные сведения. Благодаря этому время на поиск информации сокращается в разы.

Но у каталогов и глоссариев есть еще одна важная функция — создание единого языка внутри компании. Например, слово «клиент» в разных отделах может означать совершенно разные вещи. Для одних это любой человек, заключивший договор, для других — только активные заемщики, для третьих — все, у кого когда-либо был счет. В результате одно подразделение может считать, что у компании 5 миллионов клиентов, другое — что 10 миллионов, а третье — всего 2 миллиона. И все будут правы в рамках своих критериев.

Такие расхождения не просто усложняют подготовку отчетности, но и приводят к ошибкам в стратегическом планировании. Поэтому важно четко формализовать термины и их значения: «активные клиенты», «кредитные клиенты», «клиенты с открытыми счетами» и т. д. Это не просто вопрос удобства, а критически важный аспект для точности бизнес-аналитики и принятия решений.

Когда ошибок не избежать: темная сторона больших данных

Ошибки в данных неизбежны. Человеческий фактор никто не отменял: сотрудник может пропустить букву, перепутать цифры или случайно нажать не ту клавишу. Даже автоматические системы ввода, например, OCR для распознавания документов, тоже не дают 100% точности. Машины, конечно, ошибаются реже (для сравнения: у авиадиспетчеров всего одна ошибка на тысячу операций, а в автоматизированной системе ошибки возникают на порядки реже), но полностью исключить погрешности невозможно.

Однако настоящая угроза не в самих ошибках, а в том, как они распространяются. Одна неточность в первичных данных, попадая в систему, начинает размножаться как вирус — заражает новые массивы, реплицируется при каждом использовании информации и в итоге распространяется каскадом по всей организации.

Исправлять такие ошибки — адская работа. Нужно не просто найти источник сбоя, но и проследить весь путь ошибки: где она появилась, куда распространилась, какие данные уже испорчены. Например, исправление всего одной неточности в персональных данных может занять до двух часов. Теперь умножьте это на тысячи подобных случаев — и получите астрономические затраты.

Бороться с ошибками проще на этапе их предотвращения, чем потом выгребать последствия. Поэтому компании внедряют сотни и тысячи системных проверок, чтобы отсекать брак ещё на входе. Некоторая информация очевидна: например, серия паспорта РФ — это всегда четыре цифры, а номер — шесть. Подобные форматные проверки легко автоматизировать.

Но есть и более сложные кейсы. Если человек запрашивает кредит, его возраст явно не может быть 12 или 120 лет. Или, скажем, в анкете указано имя «Екатерина», а в графе «пол» значится «мужской» — это очевидная ошибка. Такие проверки интегрируются прямо в фронт-офисные системы, чтобы сотрудники физически не могли ввести неадекватные данные.

Разработка и внедрение этих механизмов требует времени и ресурсов. Но если посмотреть на цифры, становится понятно: это копейки по сравнению с теми суммами, которые пришлось бы тратить на армию корректировщиков, устраняющих миллионы ошибок.

Хранители цифрового будущего

Централизация данных — не просто тренд, а необходимость. Без консолидации информации не построить ни предиктивную аналитику, ни эффективные государственные системы. Конечно, можно мечтать о мире, где всё хранится в изолированных базах, но это так же бессмысленно, как пытаться заменить автомобили конной тягой.

Однако большие данные — большая ответственность. Мы все знаем, как часто звонят «следователи МВД» или «капитаны ФСБ» с предложением срочно перевести деньги. Основная угроза — не внешние кибератаки, а человеческий фактор. Большинство утечек персональных данных — не результат сложного взлома, а банальный «вынос» информации инсайдерами.

Хотя нас пока не уничтожает «Скайнет» из фильмов 90-х, бережное отношение к данным — уже не вопрос выбора, а необходимость. Три базовых принципа цифровой гигиены помогут снизить риски:

1. Минимум данных. Если сервису нужен только email, не указывайте номер телефона и адрес. Чем меньше информации вы раздаёте, тем сложнее её украсть.
2. Выбор надёжных сервисов. Крупные компании вкладываются в кибербезопасность, потому что их репутация на кону. У небольших организаций ресурсы на защиту ограничены, а контроль слабее.
3. Здравый смысл. Самые сложные системы защиты бесполезны, если пользователь игнорирует элементарные правила безопасности.

Сегодня мы лишь в общих чертах коснулись темы управления данными. За кадром остались вопросы технологий, контроля качества и информационной безопасности. Но ясно одно: способность эффективно работать с данными — ключевой фактор конкурентоспособности любой крупной компании, а специалисты в этой сфере сейчас необходимы.