Защита данных: вам пора переосмыслить свою стратегию

2 августа 2019
Чтобы работа с данными не повлекла за собой новые риски для компании, переосмыслите свою действующую стратегию управления данными. Для того, чтобы это сделать нужно задать себе правильные вопросы. Список таких правильных вопросов подготовили для вас специалисты Informatica.

Защита данных не только после хакерской атаки

Защита данных – дисциплина, о которой обычно задумываются только после хакерской атаки или утечки. Это в природе человека – не задумываться о том, что нельзя увидеть или потрогать. Но новостные сюжеты о новых утечках и штрафах показывают, что такой поход неверен. Любой компании нужна надёжная стратегия защиты данных. Защита данных – комплексное и многоплановое понятие. Прежде всего, необходимо понять, где хранятся ваши данные, где они находятся в зоне риска и как обеспечивается защита данных.

Современная стратегия защиты данных или подход закрытого периметра?

Важно понимать, что информационная безопасность (ИБ) в целом сейчас всё больше становится дата-центричной. Раньше ИБ больше фокусировалось на вопросах доступа: кто и к каким сведениям может получить доступ. Проблема с таким подходом в том, что он не учитывает многие особенности использования данных. Большинство программ по ИБ устарели в мире, где многие компаний используют системы, которыми не управляют (мобильные системы, системы в облаках, SaaS-решения). Также программы информационной безопасности не учитывают разнообразие типов данных, которые генерируются людьми, системами и приложениями. Нужно, чтобы корпоративные стратегии по ИБ перестали так фокусироваться на доступе к информации, больше внимания уделялось использованию данных и их онтологии.

Не раскрываете ли вы случайно чувствительную информацию в своих метаданных?

Метаданные – данные о данных. Довольно давно для того, чтобы упростить хранение, поиск и выгрузку информации, было решено добавлять дополнительную информацию для описания данных в файлы данных. Эта дополнительная информация и есть метаданные. По сути своей они никак не отличаются от надписей, которые раньше делались на бумажной документации перед отправкой её в архив. Но с точки зрения защиты данных проблема в том, что метаданные сейчас стали очень обширными. Они могут содержать персональную, закрытую, конфиденциальную информацию и даже может позволять получить доступ к самим данным, которые описывает. Чем полнее метаданные, тем больше риск того, что они станут причиной раскрытия информации.

Знаете ли вы, где хранятся ваши данные? Заархивированы ли они? Есть ли их копии? Знаете ли вы, как попадают в открытый доступ сведения, которые больше не нужно защищать?

Ситуация с данными, которые сейчас не используются, находятся в покое, усложнилась с появлением облачных решений и решения SaaS. Ваши данные сейчас могут храниться где-то далеко и туда у вас может не быть доступа. Кроме того, данные часто хранятся во множестве копий. Даже если сами данные будут удалены, они не всегда утеряны. Зачастую их можно заново найти в системе хранения. Данные и метаданные, которые используются приложениями также могут быть связаны с рисками, особенно при их перемещении. Проблемы могут возникнуть при очистке данных (устранение дубликатов и ошибок в информации). Чувствительные корпоративные данные могут попасть в открытый доступ при работе с ними ИТ-специалистов (вы же не хотите, чтобы они увидели финансовую информацию клиентов и другое).

Как организована у вас защита данных для транзакционных данных и данных «на лету»? Используете ли вы маскирование данных и технологию очистки для них?

Я советую вам внимательно посмотреть на все данные, которые хранит ваша компания, на протяжении всего их жизненного цикла. Нужно определить риски, связанные с данными. Эти риски могут быть связаны с тем, как данные хранятся, используются, перемещаются, интегрируются, оказываются доступными внутри компании или снаружи и так далее. Как я уже писал, сейчас защита данных – это не только традиционные инструменты информационной безопасности, маскирование и очищение информации. На рынке сейчас есть целый ряд решений, которые позволяют оценить риски в области безопасности данных и определить:
  • То, что в последствии может перерасти в значительные проблемы с защитой данных;
  • То, где можно автоматизировать процессы для того, чтобы улучшить безопасность до желаемого уровня.
Пример такого решения – Secure@Source. Это решение обеспечивает автоматический анализ сведений компании. Такой анализ позволяет определить риски для того, чтобы снизить их, ввести новые политики и автоматизированные процедуры для подержания желаемого уровня защиты данных.

Что вы уже делаете в области защиты данных?

Защита данных – важная часть стратегии любой компании. Безусловно, стратегия не должна охватывать все аспекты сразу, но она может стать хорошим началом дискуссии в компании по этому поводу. Защита данных должна быть одним из важнейших приоритетов компании. Это убережёт вас от попадания в новости об очередной утечке и штрафов за неё. Также вам может быть интересна статья Защита данных в эру Big Data.

Рекомендуем также

MDM-система: решаем 5 проблем цепочки поставок

24 июля 2019
О том, как MDM-система помогает управлять цепочкой поставок, рассказывает Антония Реннер, старший менеджер по маркетингу решений в Informatica. Также читайте статью Антонии Мастер-данные в цифрах: 12 реальных результатов внедрения MDM-системы. Подробнее о принципах работы MDM-систем читайте в статье «Золотые записи» в MDM-системе: что это и как настроить их построение.

Проблемы всех отделов закупок похожи

Поговорите со специалистами, которые работают с цепочкой поставок в разных сферах: в производстве, дистрибуции или в рознице. Окажется, что проблемы у всех будут похожими. Если вы закупаете товары или услуги у нескольких производителей, вы обязательно столкнётесь с типичными для всех сложностями.
  • У компании может не быть чёткой картины всех поставщиков, с которыми она работает, доступ к необходимой информации может быть затруднён.
  • Метод управления поставщиками и данными о них может быть неэффективным. Он может создавать излишнюю нагрузку на сотрудников, в частности, из-за того, что многие процессы выполняются вручную.
  • Затраты на управление поставщиками могут быть высокими. Эта проблема становится особенно остро, когда отдел закупок пытается получить корпоративные скидки.
  • Время выхода на рынок новых продуктов или предложений может затягиваться из-за медленной регистрации новых поставщиков.
  • У специалистов по закупкам не всегда может быть возможность эффективно оценить риски, связанные с поставщиком, и понять, насколько его деятельность соответствует требованиям законодательства. Это может быть большой проблемой для бизнеса компании.

Как поможет MDM-система

Управление цепочкой поставок с помощью MDM-системы – это объединение, очищение, синхронизация всех данных о поставщиках и управление ими в едином чётко определённом режиме. Управление мастер-данными – это больше, чем техническое решение или методология. Это – и отдельная дисциплина, процесс и образ мышления, которые позволяют успешно решить указанные проблемы управления цепочками поставок.
  • Главная задача, которую выполняет MDM-система – централизованное управление мастер-данными во всей организации. Это позволяет получить доступ к полной и точной информации о всех поставщиках во всей компании и об отношениях с ними.
  • MDM-система помогает снизить затраты. Благодаря ей закупщики и соответствующие приложения получают комплексную, единую и надёжную картину всех поставщиков организации. Некоторым компаниям удаётся экономить миллионы долларов в год только за счёт оптимизации и автоматизации управления цепочек поставок. Кроме того, закупщики и команды по поиску подрядчиков получают возможность мониторить общие затраты на одного поставщика. Результаты этого мониторинга они могут использовать для обсуждения более выгодных условий, корпоративных скидок, цен и условий оплаты. Кроме прочего, это позволит снизить и стоимость поиска новых подрядчиков.
  • MDM-система помогает повысить и операционную эффективность компании. В частности, с помощью MDM-системы оптимизируется управление цикла жизни поставщика, становится проще мониторить его деятельность. Вы всегда сможете найти ответы на такие вопросы, как «Всегда ли этот поставщик доставляет товары вовремя?», «Соблюдены ли договорённости о качестве и количестве товара в этом заказе?».
  • Автоматизация процессов с помощью MDM-системы поможет сделать деятельность компании гибче и быстрее выводить новые продукты на рынок. В частности, уменьшится время, которое требуется на заведение нового поставщика. Разница может быть значительной: там, где раньше требовались недели, теперь требуются дни.
  • MDM-система позволяет загружать во все приложения для поставщиков, инструменты Business Intelligence, аналитические программы надёжные, хорошо управляемые, актуальные данные о закупках, финансовую, юридическую информацию. Это облегчает процесс мониторинга и анализа рисков, связанных с поставщиками. А также позволяет быть уверенным в том, что данные соответствуют требованиям регуляторов.
Интересуют детали работы MDM-системы оптимизации цепочек поставок? Присылайте вопросы на почту info@dis-group.ru Также читайте статью о том, как MDM-система обеспечивает максимальную клиентоориентированность.

Рекомендуем также

Система управления знаниями не приносит результатов? Ищем слабые места в стратегии

19 июля 2019
О трёх основных составляющих успешной стратегии управления знаниями читайте в другой статье блога. В этой статье эксперты KMS Lighthouse рассказывают о важных моментах в процессе обмена бизнес-информацией, которые также необходимо учесть при составлении такой стратегии.

Дело не в системе управления знаниями

Давайте представим, что вы внедрили систему управления знаниями, а она не оправдала ваших ожиданий. Возможно, дело не в качестве системы, а в том, как вы организовали стратегию управления знаниями в своей организации. Опыт показывает, что скорее всего, слабое место скрыто в процессе обмена знаниями. Ваша стратегия управления знаниями должна помочь оптимизировать процесс обмена информацией даже в непростых ситуациях. Например, в организации могут быть приняты нестандартные методы сотрудничества (например, викарное обучение, когда сотрудник учится не на основе инструкций, а на основе наблюдений за другими сотрудниками). При таком методе, обмен знаниями будет особенно непростым. Что создаёт самые большие проблемы с распространением знаний? Конечно, люди. Поэтому важно не зацикливаться на показателях внедрения системы управления знаниями, а постараться решить проблемы корпоративной культуры. Это позволит достигнуть более высоких результатов. Давайте подробнее рассмотрим два примера из этой области.

Проблема управления знаниями №1 – строгая иерархия

Традиционная корпоративная иерархия сейчас выглядит немного архаичной. Но она всё ещё сохраняется во многих компаниях. При традиционной иерархии поток знаний повторяет логику взаимодействия между сотрудниками. Поток этот направлен только в одну сторону: сверху вниз. Информация передаётся от руководства рядовым специалистам. В этой модели может быть затруднён обмен бизнес-информацией между коллегами одного уровня, особенно если ваша корпоративная культура поощряет конкуренцию среди коллег. Обмен знаниями в такой культуре будет скорее формальным и будет происходить только по распоряжению руководства.

Что нужно учесть в стратегии управления знаниями

В этом случае стоит ориентировать стратегию управления знаниями на диверсификацию потоков знаний. Несомненно, начинать стоит с внедрения централизованной системы управления знаниями. Также нужно организовать команду, которая внесёт в эту систему бизнес-сведения, которые будут доступны всем в компании через инструменты поиска. Это обеспечит всех сотрудников компании равным доступом к знаниям. Кроме того, у сотрудников должная быть возможность находить в базе экспертов и запрашивать их консультации. Таким образом поток информации будет идти и от менеджеров, и от коллег одного уровня. При этом, сотрудникам, которые привыкли к иерархичным отношениям может понадобиться дополнительная мотивация для того, чтобы делиться информацией. Мотивировать их можно с помощью официального введения соответствующих процессов. Можно включить задачи по добавлению информации в систему управления знаниями и их очистке в обязанности каждого сотрудника. После официального внедрения новых процессов, стоит дополнительно провести тренинг (онлайн или оффлайн), чтобы больше стимулировать обмен знаниями.

Проблема управления знаниями №2 – слабая коммуникация между командами

Может сложиться ситуация, когда коммуникация внутри одной команды эффективна, а сотрудники разных команд практически не общаются друг с другом. Такие изолированные друг от друга команды могут быть эффективны. Но наладив сотрудничество между ними, вы полнее раскроете их потенциал.

Что нужно учесть в стратегии управления знаниями

Правильно подобранная единая система управления знаниями позволит потоку бизнес-информации пересечь границы между изолированными командами. Она обеспечит лёгкий и точный поиск информации. Процесс использования системы управления знаниями оптимально формализовать и применять повсеместно во всей организации. Стратегию управления знаниями важно построить так, чтобы она помогала выделить сотрудников, которые ослабляют процессы обмена бизнес-информацией. Кроме того, можно создать кросс-командные форумы и базы знаний с обучающими материалами. Так информация будет циркулировать в организации более свободно и поможет получить лучшие результаты. Остались вопросы по составлению успешной стратегии управления знаниями? Присылайте их на почту info@dis-group.ru

Рекомендуем также

Data Governance от управления рисками к ценности для бизнеса

О том, как сейчас меняется значение Data Governance (DG) рассказывает Джитеш Гай, старший вице-президент и генеральный менеджер по решениям в области качества данных, Data Governance и безопасности данных.

16 июля 2019

Data Governance теперь и для бизнес-задач

Данные – новая нефть. Скорее всего вы уже слышали эту аналогию или другие похожи на неё: данные также называют новым топливом для реактивных двигателей, новой валютой и так далее. Однако, согласно исследованию New Vantage Partners, менее одной трети организаций действительно строят свой бизнес вокруг данных. Хотите максимально эффективно использовать возможности, которые открывают перед организацией данные? Необходимо дать как можно большему числу сотрудников доступ к данным, которые будут релевантными для выполнения их обязанностей. Другими словами, фокус Data Governance должен сместиться с управления рисками на выполнение бизнес-задач. Кроме того, Data Governance нужно масштабировать, чтобы охватить больше данных, их типов и пользователей. Каким же образом происходит этот переход? Data Governance должен помочь разработать и реализовать стратегию работы с данными, повысить грамотность сотрудников в области данных, их доверие к данным, улучшить конфиденциальность данных. Давайте рассмотрим каждый пункт в отдельности.

Data Governance для разработки и реализации бизнес-стратегии

У вас наверняка есть бизнес-стратегия, но обозначена ли в ней стратегия управления данными? Согласно исследованию McKinsey, стратегия управления данными есть только у 30% компаний. Data Governance помогает понять, как данные связаны с бизнес-процессами и их результатами. На основе этого вы сможете построить стратегию управления данными и выбрать приоритетные активности для этого на основе бизнес-целей (увеличение прибыли, снижение затрат и минимизация рисков).

Data Governance для грамотности в области данных

Gartner считает, что к 2020 году 80% организаций будут развивать компетенции своих сотрудников в области работы с данными. Уже много раз говорилось, что недостаточно собирать больше данных. Сотрудники компании должны хорошо понимать, какие данные есть в их распоряжении, каким значением для бизнеса они обладают и в каком бизнес-контексте находятся. Data Governance вносит значительный вклад в выполнение этих задач. DG помогает искать данные, каталогизировать их, стандартизировать бизнес-терминологию и политики работы с данными. Кроме того, он помогает создать стандартный для всей компании язык для работы с данными. Всё это играет всё большее значение по мере того, как число сотрудников растёт, а также расширяется разнообразие их навыков и профессионального опыта.

Data Governance для доверия к данным

Данные всё больше используются всеми сотрудниками в организации. Важно поддерживать их уверенность в том, что данные подходят под их бизнес-задачу. При этом в одной из статей Harvard Business Review указано, что только 3% данных соответствует основным стандартам качества. Data Governance помогает оценить качество данных и связи между ними, а это позволяет определить релевантность источника информации для конкретной бизнес-задачи. Data Governance также позволяет понять, как качество данных меняется по мере движения информации между системами и в разных процессах. Кроме того, Data Governance помогает внедрить проверку данных непосредственно в бизнес-процессы, чтобы обеспечить высокое качество информации уже не этапе занесения в ИТ-системы.

Data Governance для конфиденциальности данных

Защита данных и ответственное их использование имеет большое значение, если организация планирует продолжать использовать клиентские данные. Согласно исследованию компании RSA Security, почти 70% потребителей товаров и услуг по всему миру готовы бойкотировать любую компанию, которая, по их мнению, несерьёзно относится к защите данных. Data Governance помогает определять и внедрять специальные политики, гарантирующие соответствующий сбор, использование и цикл жизни персональных данных. Благодаря Data Governance компания всегда сможет ответить на любые вопросы своих клиентов. Например, на вопросы: «Какие данные собирает ваша компания?», «Как они используются?», «Кто имеет к ним доступ?».

Для Data Governance нужна автоматизация и искусственный интеллект

Когда стратегия Data Governance в основном ориентировалась вокруг соответствия требованиям регуляторов, требования к данным и управлению ими чётко контролировались и были чётко регламентированы. Этот узкий подход позволил вручную осуществлять процессы Data Governance и курирования данных (Stewardship). Теперь, как я выше отметил, ценность Data Governance определяется его ценностью для бизнеса. Сейчас сам объём данных и необходимость совместной работы во всех функциях организации делает автоматизацию критичной для успеха DG. Сегодня мы используем озёра данных с петабайтами данных, данные в них постоянно обновляются в реальном времени, в частности, сведениями с датчиков интернета вещей, социальных данных и данных о геолокации с мобильных телефонов. К корпоративной информации есть доступ у тысяч пользователей из различных отделов (отдел финансов, продаж, маркетинга, закупок, отдела исследований, производства, логистики и дистрибуции). А это в тысячи раз увеличивает масштабы и сложность управления данными. Остаётся один способ справиться с этим – автоматизация Data Governance с помощью искусственного интеллекта. Gartner предсказывает, что в 2022 году на 45% процентов меньше задач будет выполняться вручную благодаря машинному обучению и автоматизации. Хотите узнать больше о Data Governance? Смотрите серию вебинаров DIS Group. Также присылайте свои вопросы по Data Governance на почту info@dis-group.ru

Рекомендуем также

Почему бизнес-пользователям нужно освоить управление данными

8 июля 2019
Управление данными играет всё большее значение во многих компаниях. Но стоит ли бизнес-пользователям его активно осваивать или можно оставить эту область на откуп ИТ-специалистам? Читайте размышления на этот счёт Моники МакДонелл. Моника – ключевой член европейской команды консалтинга в Informatica.

Управление данными не только для ИТ-отдела

Я работаю в Informatica, в компании, которая разрабатывает программное обеспечение для управления данными. Мне часто приходится сталкиваться с тем, что не ИТ-специалисты считают нашу сферу слишком технической. Мне и моим коллегам постоянно указывают на дверь ИТ-отдела. Сотрудники всех остальных департаментов считают, что именно там мы должны рассказывать о своих решениях и технологиях. Однако нельзя отрицать, что данные сейчас имеют большое значение не только для ИТ, но и практически для всех в компании. Я понимаю, ваш рабочий день может быть наполнен требованиями к эффективности цепочки поставок, KPI по продажам, маркетинговыми мероприятиями или задачами по снижению стоимости продукции. Поэтому может показаться, что управление данными должно быть задачей кого-то другого. Но это только наполовину правда.

Что такое управление данными?

Чтобы понять, почему управление данными – задача всех сотрудников компании, давайте разберёмся со значением этого термина. Международная ассоциация по управлению данными DAMA даёт следующее определение: «управление данными – это разработка, применение и мониторинг планов, политик, программ и практик для контроля данных и информационных активов, их защиты, выгрузки и повышения их ценности». Важно понимать, что управление данными не ограничивается их интеграцией.

Управление данными для всех

Сотрудники различных департаментов должны принимать участие в управлении данными. Если участия они принимать не будут, как-то влиять на эти процессы они не смогут. Бизнес-пользователи давно признали данные ценным активом, но до сих пор стараются ускользнуть от активного участия в управлении данными. Однако в отличие от других активов, данные не входят область ответственности одного отдела. Данные создаются во многих системах и используются многими людьми. Из-за этого сложно просить один отдел (даже если это ИТ-отдел) полностью брать ответственность за управление данными. Давайте подробнее рассмотрим три основные причины того, почему не ИТ-специалисты должны принимать активное участие в управлении данными.

Управление данными – это командный спорт

Самые успешные спортивные команды включают в себя игроков с разными умениями. Также и команда по управлению данными требует разных компетенций. Чтобы управление данными было максимально эффективным, бизнес-пользователи должны помогать определять самые ценные и чувствительные данные. Также не ИТ-специалисты лучше определяют качество данных в определённом контексте и лучше определяют, как часто должны выгружаться данные для разных процессов, в каком качестве и так далее. При этом именно ИТ-специалисты должны в конце концов отвечать за то, что данные доставлены вовремя, очищены, защищены и в конце концов заархивированы в соответствии с правилами и политиками. Однако не стоит полностью оставлять ИТ-отдел подготовку этих политик и правил, чтобы избежать недопонимания того, что бизнесу нужно от данных.

Именно бизнес-пользователи получают выгоду от данных высокого качества

То, как качественные данные напрямую влияют на эффективное выполнение KPI, можно видеть на примере клиентов Informatica. При этом большинство ИТ-систем и аналитических алгоритмов прекрасно будут работать и с некачественными данными. Но в чём будет смысл их работы? Некачественные данные становятся причиной некачественных результатов. Это в свою очередь приводит к переделкам и неэффективному процессу принятия решений. Именно поэтому очень важно для бизнес-пользователей принимать участие в управлении данными, так они могут напрямую улучшать качество данных и их доступность.

Будущее организации может зависеть от управления данными

Экономика сейчас активно становится цифровой. В основе процесса цифровой трансформации – данные, потому что все цифровые продукты и сервисы и потребляют, и производят данные. Уже сейчас на многих рынках лидируют организации, которые умеют быстро извлекать инсайты из своих данных. Без эффективного управления данными сложно уже сейчас сложно выполнять многие бизнес-задачи, а в будущем это будет делать ещё сложнее. Надеюсь, вы найдёте мои доводы о важности управления данными убедительными. Остались вопросы? Присылайте их на почту info@dis-group.ru

Рекомендуем также

Смотреть видео: История успеха. Informatica Big Data Management помогает АСНА обрабатывать рекордные объемы данных на Hadoop

21 июня 2019
Подробности истории успеха читайте здесь.

Рекомендуем также

Связка «MDM — система — Customer Intelligence» для максимальной клиентоориентированности

О том, что такое Customer Intelligence, почему решения этого класса должны применяться совместно с MDM-системой, рассказывает Дженнифер Вэйланд, ведущий руководитель целого ряда решений в Informatica.

20 июня 2019
Если вы не очень хорошо знакомы с концепцией мастер-данных, начните знакомство с ними с другой статьи блога. Подробнее о том, как настроить формирование единых золотых записей с помощью MDM-системы, читайте здесь.

MDM-системы для оптимального управления мастер-данными

MDM-системы помогают достигать реальных бизнес-результатов и позволяют компаниям максимально использовать прорывной потенциал корпоративных данных. Благодаря MDM-системам бизнес-пользователи могут доверять данным. MDM-системы можно применять для информации разных доменов (в том числе данных о клиентах, поставщиках, продуктах, активах и так далее). Мастер-данные обычно включают в себя структурированные атрибуты, которые определяют объект. Для домена данных «клиент» это – имя, адрес, дата рождения, информация о контракте, регистрационные данные и другие атрибуты, специфичные для каждой индустрии. Данные, которые хранятся в различных системах, могут иметь разный набор таких атрибутов. Например, в одной системе у клиента может быть указаны только имя и фамилия, в другой – имя, фамилия и отчество. Или в одной системе – номер телефона, в другой – адрес электронной почты.

Все атрибуты сливаются в золотые записи в MDM-системах

MDM-системы решают эту проблему за счёт создания единой «золотой записи» для каждого отдельного клиента. Чтобы создать такую запись, сопоставляются атрибуты клиентских данных в разных источниках, несколько записей сливаются в одну или во всех записях обновляются отдельные атрибуты. За счёт этого становится возможным обновлять данные в источниках и создавать надёжное и непротиворечивое видение клиента. Единое видение транслируется во все приложения организации, попадает во всю аналитику. Ни один подход к сопоставлению нескольких записей не может предусмотреть все возможные варианты данных. Поэтому сопоставлением занимаются специализированный алгоритм в MDM-системе и отдельно выделенный для этого эксперт. Алгоритм в MDM-системы для сопоставления может быть детерминистическим, эвристическим, стохастическим. Он может сочетаться с другими техниками сопоставления, оценки, поиска. Возможность искать единые записи клиентов, оценивать источники и создавать из нескольких записей одну – золотую – приносит значительную пользу. Это касается и планирования спроса, и регистрации новых клиентов, и распределения территорий, и соответствия требований регуляторов. Также единое понимание клиента будет полезным для маркетинговых активностей, персонализации предложения, кросс-продаж, допродаж, управления компаниями по улучшению клиентского опыта.

В дополнение к MDM-системе Customer Intelligence

Сегодня все большей популярностью пользуются технологии Big Data, всё больше компании работают с источниками неструктурированных данных. В таких условиях появляются новые решения, ориентированные на клиентскую аналитику – Customer Intelligence. Цель таких платформ – выявлять связь различных объектов с клиентами. Такие решения помогают бизнес-пользователям понять контекст поведения клиентов, их цели и предпочтения на основе данных. Платформы Customer Intelligence созданы для того, чтобы обогащать клиентские записи инсайтами, полученными на основе мастер-данных и других данных (в том числе неструктурированных). Решения Customer Intelligence позволяет сопоставить и синтезировать данные о взаимодействии компании с клиентом с инсайтами о его поведении и предпочтениях, а также его цифровым профилем, который хранится в копании. При этом учитывается надёжность источника, из которого получены данные. Решения Customer Intelligence могут использоваться и в операционной работе, и для составления аналитики. Такие решения вносят свой вклад в проведение маркетинговых активностей, в цифровую трансформацию, персонализацию предложения, создание омниканальной коммуникации с клиентом, глубокую аналитику, рекомендательные сервисы, снижение оттока клиентов и другое. MDM-системы и решения Customer Intelligence дополняют друг друга. Эта связка незаменима для эффективной цифровой трансформации и для повышения клинтоориентированности компании. Также читайте статьи о том, как управлять данными с помощью MDM-систем в нефтегазовом секторе и как управлять данными интернета вещей с помощью MDM-систем. Хотите больше узнать о том, связке «MDM-системы-Customer Intelligence»? Присылайте свои вопросы на почту info@dis-group.ru

Рекомендуем также

Зачем нужна база знаний в кол-центре

О том, какую пользу может принести качественная база знаний в контакт-центре, рассказывают специалисты KMS Lighthouse.

19 июня 2019

База знаний: чтобы клиент не висел на проводе и не копил раздражение

Самый простой способ резко снизить показатели эффективности кол-центра – долго и без необходимости удерживать звонки клиентов. В трубке может играть приятная музыка, но раздражение позвонившего всё равно будет расти. Когда оператор будет готов ответить на вопрос клиента, тот будет готов выплеснуть на него это раздражение, даже если будет предложено оптимальное решение его проблемы. Так и происходит в кол-центрах, где не внедрена качественная база знаний для оперативного поиска бизнес-информации.

База знаний – залог счастья для всех

Клиенты должны уходить от вас счастливыми, а операторы кол-центра не должны страдать от стресса и агрессии на работе. Очевидно, что, если клиент быстро получит решение своей проблемы, то не будет проявлять агрессию по отношению к оператору. Такая ситуация выгодна для всех. Как этого добиться? Во-первых, организуйте лёгкий доступ к каналам самообслуживания для клиентов. В каналах самообслуживания должен быть качественный контент. Они должны быть подключены к той же базе знаний, которая используется в кол-центре. Во-вторых, важно выбрать качественную базу знаний. Она должна держать операторов в курсе изменений в бизнес-информации. База знаний должна быть интегрирована с ИТ-решением для мониторинга обращений клиентов в компанию. Это позволяет значительно экономить время при звонке. Оператор сможет использовать информацию оттуда для поиска правильно ответа именно для этого конкретного клиента и лучшего решения его проблемы.

Что говорит статистика?

Согласно отчёту Harvard Business Review:
  • 65% клиентов хотят, чтобы их проблема была решена с первого раза;
  • 62% – считают, что сотрудник, который хорошо владеет бизнес-информацией, имеет ключевую роль в обеспечении хорошего клиентского обслуживания;
  • 50% – перестаёт поддерживать бренд, если компания не может решить его проблему менее, чем за неделю;
  • один из лучших методов обеспечения быстрого и качественного сервиса – это применение управления знаниями и базы знаний во всех кол-центрах компании;
  • многие операторы кол-центров сами для себя записывают информацию, которая позволяет быстрее решать распространённые проблемы. Несомненно, это помогает сохранить время на поиск информации при звонке, но вы не можете быть уверены, что при этом используется актуальная и точная информация.

Польза от базы знаний

Давайте составим список всех преимуществ использования базы знаний в кол-центре:
  • База знаний – залог роста продуктивности работы операторов возрастает. При этом необходима программа с понятными процессами, которая будет стимулировать операторов использовать базу знаний и улучшать качество информации в ней.
  • База знаний помогает повысить качество знаний и их непротиворечивость. С её помощью руководство сможет сделать информацию во всех каналах коммуникации с клиентом лучше.
  • Благодаря базе знаний растёт уровень клиентской лояльности и доверия. Когда клиент во всех каналах коммуникации получает качественную информацию, он начинает больше доверять вашей компании и бренду, становится лояльнее к вам.
  • После внедрения базы знаний снижаются затраты компании, а дополнительные ресурсы на обработку запроса привлекаются реже. База знаний для кол-центра позволяет решать проблемы клиентов быстрее. Звонков в компанию становится меньше.

Вместо заключения

Клиенты играют ключевую роль в любом бизнесе и в любой индустрии. В условиях современной экономики для того, чтобы быть успешным, нужно обладать эффективным методом постоянного улучшения клиентского опыта. Частично решить эти проблемы помогут эффективный маркетинг и новые технологии. Но, чтобы добиться особенно высокого уровня удовлетворённости клиентов и их лояльности можно только организовав эффективную работу кол-центра. А это возможно, только если у вас есть качественная база знаний. Читайте также о том, как базу знаний в кол-центрах используют Globe, Связь-Банк, DHL.

Рекомендуем также

5 драйверов развития интеграции данных

12 июня 2019
Несмотря на то, что технологии интеграции данных используются уже давно, сейчас они переживают настоящий бум. О причинах этого размышляет Дэвид Линтикум – старший партнёр в Cloud Technology Partners, международный эксперт и автор книг по ИТ.

Первый драйвер развития интеграции данных: интернет вещей

О том, почему для успешной стратегии IoT нужна интеграция данных, читайте в другой статье блога. Если коротко, интеграция данных играет большое значение при перемещении информации с датчиков IoT в специальные приложения или базы данных. При этом данные интернета вещей поступают в потоке, часто требуют обработки в реальном времени. Как результат, возникает необходимость в новых высокопроизводительных подходах и к интеграции данных. Сейчас такие подходы активно появляются, они значительно меняют область интеграции данных как таковую.

Второй драйвер развития интеграции данных: технологии в области здравоохранения

Индустрия здравоохранения активно меняется. С одной стороны, меняются технологии, кторые используются в этой области. С другой, возникают всё новые требования регуляторов по защите данных пациентов. Что касается технологий, индустрия движется от дорогостоящих массивных диагностических аппаратов (таких, как МРТ) к портативным устройствам, которые мы носим для мониторинга показателей здоровья. Несомненно, первые остаются по-прежнему очень важными. Но вторые могут поведать о нашем здоровье не меньше, а иногда и больше. Обработка данных с этих портативных устройств также приобретает всё большую важность. Данные эти собираются с приборов, помещаются в большие хранилища данных, где их можно анализировать в реальном времени, в том числе с помощью предиктивной аналитики. Здесь, как и в случае с интернетом вещей, необходимость эффективного сбора активно влияет на развитие интеграции данных.

Третий драйвер развития интеграции данных: ужесточение в области защиты данных пациентов

Законодательство в области защиты данных пациентов в будущем будет становиться только строже. Касается это и контроля конфиденциальности данных, и контроля их использования по назначению. Будет регулироваться и возможность делиться данными и использовать их в интересах пациента. Интеграция данных в этой области будет играть ключевую роль для соблюдений требований регуляторов, в частности, для составления различной отчётности.

Четвёртый драйвер развития интеграции данных: Big Data

Без Big Data и тут не обошлось. Масштабные хранилища данных призваны хранить масштабные объёмы данных, которые поступают в реальном времени, а также исторические данные. Эти данные могут быть структурированными и неструктурированными, бинарными и традиционными. Но вне зависимости от этого вам постоянно придётся почти постоянно перебирать их, чтобы найти необходимые ответы на свои вопросы. Технологии Big Data и интеграция данных идут рука об руку. Первые не принесут много пользы без возможности обеспечить их миграцию с устройства, от пользователя, из хранилища данных в системы технологий Big Data. Несомненно, у инструмента для интеграции данных должны быть соответствующие возможности в том, что касается производительности и объёмов данных, с которыми они работают. К счастью, инструменты интеграции данных значительно продвинулись в выполнении этих задач.

Пятый драйвер развития интеграции данных: новые технологии

Появление других новых технологий также способствует популярности интеграции данных. Среди них – мобильные технологии, технология Connected Car («подключенные» автомобили, оснащенные различными системами коммуникации и связи) и так далее.

Рекомендуем также

Партнеры присылают много документов в разных форматах? Поможет парсинг данных от Informatica

10 июня 2019
О том, как эффективно применять парсинг данных и зачем это нужно, рассказывает Елизавета Сидорина. Елизавета – технический менеджер по продуктам Informatica в DIS Group. Только за последние полгода она разработала целый ряд проектов по парсингу данных с использованием Informatica Data Transformation для крупных российских компаний. Парсинг данных – это процесс разбора неструктурированного или сложноструктурированного документа (файла, текста, сообщения т.д.). Парсинг данных включает в себя извлечение данных, их структурирование и загрузку в формате, удобном для дальнейшего использования, обработки, анализа (например, в реляционном формате).

Эффективный парсинг данных в документообороте – скачок в операционной эффективности

Сведения от партнёров и клиентов могут поступать в самых разнообразных форматах (Excel, PDF, документах Microsoft Word, презентациях). Если из них необходимо извлечь определённую информацию, сотрудники чаще всего делают это вручную. Из-за человеческого фактора могут возникать ошибки и неточности. Когда бизнес начинает развиваться, документооборот растёт, приходится нанимать всё больше сотрудников. Операционные затраты растут, а эффективность падает. Автоматизировать этот процесс может помочь парсинг данных с помощью Informatica Data Transformation. Инструмент эффективно работает даже со сложными иерархичными документами в разнообразных форматах.

Проект №1 по парсингу данных – торгово-производственная компания

В DIS Group обратилась одна из крупных российских торгово-производственных компаний. Чтобы заказать товары b2b-клиенты этой компании оформляют технические задания (ТЗ). В каждой компании-заказчике принят свой формат формирования ТЗ. Структура технических заданий также у всех разная: по-разному указаны наименование продукта, его характеристики, количество. В одном техническом задании может быть таблица, поля которой будут иметь соответствующее название. В другом – в текстовом документе указано: «ручка, ш., 54» или «ручка должна быть красной», или «ручка, толщина шарика от 0,5 миллиметров». После получения ТЗ сотрудники торгово-производственной компании вручную ищут каждый товар в каталоге товаров для составления коммерческого предложения. Процесс это трудоёмкий и требует много человеко-часов. Его нужно было автоматизировать – настроить парсинг данных из ТЗ с помощью Informatica Data Transformation. Informatica Data Transformation легко справился с этой задачей, смог эффективно вычленять наименования товаров и их характеристики из технических заданий. Понять, какая именно характеристика указана (зелёный – это цвет или размер?), помогает Informatica Data Quality. На основе полученных данных Data Quality ищет в продуктовом каталоге товары, которые максимально полно соответствуют тому, что указано в ТЗ. Сложные и сомнительные случаи отправляются на проверку и разбор вручную людям. Результаты этой проверки возвращаются в Informatica, на основе этого система продолжает дообучаться. В вопросах оптимизации можно пойти ещё дальше: автоматически формировать коммерческое предложение. Informatica Data Transformation справится и с этим. Он поставит на поток подготовку таких коммерческих предложений, с которыми привыкли работать ваши клиенты, подрядчики и партнёры.

Проект №2 по парсингу данных – страховая компания

Второй проект был разработан для крупной страховой компании. Нужно было из договоров перестрахования автоматически извлекать определённые показатели и загружать эти сведения в систему. Форматы документов здесь оказались ещё более разнообразными. Но Informatica Data Transformation успешно справился и с ними. Эффективный парсинг данных откроет перед страховой компанией большие возможности оптимизации операционной деятельности и затрат на это. А для бизнеса с таким масштабным документооборотом подобная оптимизация безусловно станет значительным конкурентным преимуществом. Остались вопросы по кейсам? Хотите узнать больше о парсинге данных с помощью Informatica Data Transformation. Пишите на почту info@dis-group.ru

Рекомендуем также