Золотодобывающая компания «Мангазея Майнинг» реализовала проект по нормализации справочников НСИ в учетных системах компании. Основной его целью стало повышение качества данных за счет очистки, стандартизации и устранения дублирования в справочниках. Это позволило сократить ошибки, ускорить работу с информацией и повысить точность бизнес-процессов. О реализации проекта рассказывает Татьяна Логинова, начальник отдела автоматизации, планирования и управления запасами «Мангазея Майнинг» и номинант на премию Data Award.

- Что привело «Мангазея Майнинг» к необходимости наведения порядка в справочниках НСИ? Почему качество данных перестало устраивать?

Компания управляет большим объемом запасов, закупает оборудование и материалы, контролирует производственные процессы. Мы начали замечать серьезные последствия после сравнения справочников НСИ в учетных системах.

Во-первых, из-за несогласованных наименований возникали ошибки в закупках: одна и та же позиция могла числиться в системе по-разному, что приводило к дублирующимся закупкам и росту издержек. Во-вторых, сотрудники тратили слишком много времени на поиск нужной информации. В-третьих, в системе накапливались устаревшие и некорректные записи, усложняя работу при оприходовании, списании, мешая планированию и аналитике.

Критическим моментом стало то, что неточность данных начала напрямую влиять на эффективность работы внутренних заказчиков и сотрудников складов. Например, кабель мог быть закуплен в километрах, а списываться в метрах, что приводило к ошибкам в учете остатков. Аналогичная ситуация была с маслами, смазками и другими материалами, где единицы измерения не соответствовали реальному использованию.

Мы осознали, что без системного подхода к управлению данными справочники продолжат «разрастаться» хаотично в информационных системах, и со временем бизнес столкнется с еще большими сложностями. Поэтому было принято решение провести диагностику, выявить проблемные зоны, наладить мэппинги между базами и навести порядок в НСИ.

- Почему это важно?

Ошибки в справочниках НСИ не просто создавали неудобства, а напрямую влияли на операционные процессы и финансовые показатели компании. Несогласованные наименования, устаревшие данные и дубли приводили к сбоям в закупках: материалы заказывались не в том количестве или с неподходящими характеристиками, что увеличивало издержки и замедляло выполнение работ.

Сотрудники тратили много времени на уточнение данных и поиск информации, так как справочники не были унифицированы. Это снижало скорость принятия решений и увеличивало нагрузку на бизнес-процессы.

Рост уровня запасов стал еще одной проблемой: из-за ошибок в данных склад мог закупать больше материалов, чем нужно, или не учитывать имеющиеся остатки. Это приводило к замораживанию средств и усложняло планирование.

Мы понимали, что без единой структуры данных, строгих стандартов ведения НСИ и автоматизированного контроля ситуация будет только ухудшаться. Поэтому решили провести диагностику, выявить проблемные зоны и выстроить систему, которая обеспечит точность, согласованность и актуальность справочников.

- Какие задачи были поставлены при реализации проекта?

Было важно выявить и устранить дублирующиеся, устаревшие и некорректные записи, унифицировать наименования позиций, чтобы снизить ошибки в закупках и управлении запасами, оптимизировать классификацию и структуру данных для удобства аналитики и планирования. Требовалось также ускорить поиск и обработку информации, сократить трудозатраты сотрудников и наладить систему контроля, которая позволит поддерживать справочники в актуальном состоянии.

- Какие инструменты использовались?

Анализ и очистка данных проводились с помощью специализированного сервиса «Диагностика справочника НСИ» от В2B-Center (входит в группу компаний наряду с РТС-тендер и ОТС). Сервис автоматически проверяет записи по десяткам параметров и позволяет быстро выявить дубли, некорректные наименования и другие типовые ошибки. Для нас это стало особенно актуально: в компании используются несколько различных баз данных, и вводить дополнительную — полноценную систему MDM — в настоящий момент нецелесообразно. Также мы понимали, что самостоятельная доработка существующих систем под проверку справочников обойдётся дорого и станет нагрузкой для ИТ-команды.

Диагностика оказалась удобным и практичным решением: мы смогли навести порядок в данных без сложных интеграций и долгих внедрений.

- Какие организационные и технические меры предприняты для дальнейшего поддержания качества данных?

Чтобы сохранить достигнутый результат, в компании внедрили несколько важных процессов. Мы разработали регламент обновления справочников, и теперь данные вносятся и редактируются по четко установленным правилам. Кроме того, используем механизмы автоматической проверки данных. Этот сервис контролирует дубли, ошибки в наименованиях и расхождения в характеристиках. Конечно, провели обучение сотрудников: пользователи, работающие со справочниками, освоили новые стандарты работы с данными. Чтобы обеспечить единообразие данных во всех подразделениях, настроили интеграцию с другими системами. Для оперативной обработки записей, содержащих ошибки, подготовили обработки массивов данных.

- Какие результаты достигнуты?

Уже на первом этапе выявили несовпадения форматов и устаревшие данные: 29% позиций не соответствовали актуальным характеристикам. Были устранены неудобные для сотрудников склада единицы измерения – например, кабель в километрах, масла и смазки в килограммах, рукава в бухтах и т. п. Сервис «Диагностика справочника НСИ» также позволил оперативно выявить явные дубли, орфографические и другие ошибки. В результате данные удалось привести к единому формату, исправлены ошибки.

По результатам проекта ошибки в справочниках снижены на 42%, объем справочников оптимизирован на 29%, скорость работы с данными увеличена на 20%.

Кроме того, были обновлены справочники аналогов, что повысило вовлеченность запасов в производство. Улучшилась координация между отделами за счет стандартизации данных.

- В чем выражаются экономические эффекты?

Мы уже видим значительный экономический эффект от проекта: оптимизация справочников позволила сократить объем запасов и снизить количество ошибок в заявках, что напрямую повлияло на издержки. Кроме того, ускорилась обработка данных, а значит, уменьшились трудозатраты сотрудников – по нашим оценкам, примерно на 20%. Еще одно важное изменение – повышение точности планирования запасов. Теперь мы можем более эффективно управлять складскими остатками, что сократило расходы на хранение и закупки.

- К каким показателям по качеству данных стремитесь?

Мы ставим перед собой цель удерживать высокий уровень качества данных. Доля корректных записей в справочнике должна быть не ниже 95%. Стремимся минимизировать количество дублирующихся позиций – их доля не должна превышать 2%. Проводим обновление данных в соответствии с установленными регламентами. Не менее 98% позиций должны быть актуальными. Важную роль играет автоматизация обработки данных для снижения ручного труда и ускорения процессов.

- В чем роль проекта для бизнеса компании, а может и для отрасли в целом?

Реализация проекта позволила нам минимизировать финансовые потери из-за несогласованности данных, ускорила процессы закупок и повысила точность планирования. В значительной мере удалось помочь сотрудникам на местах, снижая их временные издержки. Это дало нам возможность сократить издержки и повысить эффективность операций.

Проект сочетает комплексный анализ данных, автоматизацию процессов и стандартизацию. Использование передовых инструментов позволило достичь высоких результатов за короткий срок без сложного обучения сотрудников.

Мы показали, как качественные данные могут улучшить операционные процессы в горнодобывающей сфере. Опыт «Мангазея Майнинг» может быть полезен другим компаниям, сталкивающимся с аналогичными проблемами.

- Каковы дальнейшие планы, направления развития проекта?

В будущем мы планируем доработать и расширить классификатор, чтобы учитывать больше характеристик товаров. Это позволит точнее идентифицировать позиции и снизить вероятность ошибок. Также мы внедрим дополнительные инструменты автоматизации контроля за изменениями в справочниках, чтобы обеспечивать их актуальность без лишних трудозатрат.

Еще одно важное направление – развитие системы интеграции с внешними поставщиками. Мы стремимся к тому, чтобы получать данные в стандартизированном виде, что упростит их обработку и снизит количество несоответствий.

Кроме того, мы продолжаем обучение сотрудников и работаем над повышением уровня культуры работы с данными, потому что качественное ведение НСИ – это не разовая задача, а постоянный процесс.