Управление качеством данных поднимает бизнес-процессы в России на новый уровень
На 10-м форуме «Управление данными — 2025» в Москве Николай Шевцов, директор дирекции по управлению данными ОТП Банка, поделился опытом внедрения сквозной системы управления данными (Data Governance) на примере банка.
Эта система успешно функционирует уже более двух лет. Особое внимание спикер уделил инструменту, который позволяет в режиме реального времени контролировать сотни ключевых показателей всего массива данных финансовой организации — автоматическим проверкам данных.
«Подход «Data Quality by Design» значительно повышает надежность информации и одновременно помогает экономить средства, превращая контроль качества данных из затратной статьи в стратегический актив, улучшающий финансовые показатели компании», — отметил Николай Шевцов.
Эксперт объяснил, что традиционные системы контроля качества данных часто связаны с рутинными отчетами и многочисленными ручными проверками. В результате бизнес-пользователи сталкиваются с ошибками в отчетах, а аналитики тратят до 70% времени на устранение инцидентов, что замедляет процессы и приводит к выгоранию сотрудников. В свою очередь, централизованная платформа Data Governance аккумулирует все метаданные — бизнес-глоссарий, каталог данных, домены, владельцев и процессы. Ключевая особенность платформы — интеграция документов с требованиями (BRD и FSD) как структурированных объектов, а не разрозненных файлов в Word или Confluence. Глубокая автоматизация и контроль на этапе разработки data-продуктов объединяют работу бизнеса и IT, обеспечивая прозрачность и оперативное реагирование на инциденты.
«Благодаря тому, что создание DQ-проверок мы встроили в Framework разработки Data – продукта, 75% проверок создаются теперь автоматически на основе бизнес-правил, без участия человека. Таким образом, мы смогли прийти к значительному ускорению процессов – меньше минуты на создание проверки качества данных против 10-15 минут режиме ручной поверки. И добились снижения операционной нагрузки на команды в сотни раз. При этом почти на треть вырос уровень качества данных, потому что мы успеваем проверять то, до чего раньше не доходили руки. Как результат – на 25% сокращены затраты на решение инцидентов качества данных за счет автоматизации рутинных операций», - пояснил Николай Шевцов.
Он также подчеркнул, что команде ОТП Банка удалось интегрировать «ген качества» в ДНК бизнес-процессов, что открывает новые перспективы для повышения эффективности ML-моделей и работы искусственного интеллекта.