Методи нормалізації даних за впровадженні ERP-систем: реальні кейси, технічні аспекти та ризики

Нормалізація даних є критично важливим етапом під час впровадження ERP-систем (Enterprise Resource Planning), особливо для забезпечення узгодженості, структурованості та мінімізації дублювання даних. Неправильна нормалізація може призвести до численних операційних проблем і збоїв у функціонуванні ERP-системи.

У цій статті розглянемо методи нормалізації даних на прикладах реальних компаній із врахуванням технічних аспектів і потенційних ризиків.

1. Визначення ключових атрибутів та основних сутностей даних

Кейс: Компанія з виробництва електроніки

Завдання: За впровадженні ERP для управління виробництвом і продажами компанія зіткнулася з проблемою розрізнених даних про продукти, постачальників і клієнтів у різних системах, що ускладнювало їхню інтеграцію.

Метод: Визначення ключових атрибутів для основних сутностей (products, suppliers, customers) стало першим кроком. Це передбачало створення єдиної структури для кожного типу даних із атрибутами, такими як product_id, SKU, vendor_id, та contact_info, що знижувало ризик дублювання та помилок при об'єднанні даних. Важливим кроком було створення ERD (Entity-Relationship Diagram) для чіткої візуалізації зв'язків між сутностями.

Результат: Завдяки впровадженню єдиних сутностей і ключових атрибутів компанія зменшила кількість помилок у записах на 40%, що дозволило більш оперативно виконувати замовлення.

Ризики: Без єдиних атрибутів і структури, дубльовані та неструктуровані дані можуть спричинити плутанину, особливо під час масштабування системи або додавання нових функціональних модулів.

2. Використання уніфікованих форматів даних

Кейс: Роздрібна мережа

Підписуйтеся на наші соцмережі

Завдання: Велика роздрібна мережа стикнулася з проблемою неузгоджених форматів даних у різних регіональних системах, що ускладнювало обмін даними між ERP і POS (Point of Sale) терміналами, а також SCM (Supply Chain Management) системами.

Метод: Введення єдиного формату даних (єдині формати для дат, чисел, адрес, телефонних номерів) у різних системах за допомогою механізмів ETL (Extract, Transform, Load) дозволило забезпечити правильність передачі та відображення даних між ERP і суміжними системами. Стандартизація включала перетворення форматів із використанням регулярних виразів та адаптацію під стандарти, як-от ISO 8601 для дат і UTC для часових зон.

Результат: Після впровадження єдиних форматів час обробки замовлень скоротився на 25%, а обсяг помилок у документації зменшився на 50%.

Ризики: Уніфікація даних може створювати проблеми з сумісністю з іншими системами, особливо якщо вони використовують локальні або кастомні формати. Це може призвести до затримок у процесі міграції даних і навіть викликати конфлікти в структурі баз даних.

3. Видалення дубльованих записів за допомогою алгоритмів розпізнавання

Кейс: Фінансова компанія

Завдання: Під час впровадження ERP компанія виявила дубльовані записи клієнтів у базі даних, що спричиняло труднощі з управлінням інформацією про клієнтів.

Метод: Для виявлення дубльованих записів застосували алгоритми deduplication (дедублікації), які використовують fuzzy matching та ML-моделі для ідентифікації схожих записів. Завдяки налаштуванню алгоритмів на розпізнавання різних версій одного запису (зокрема, схожих імен та спільних атрибутів, таких як адреса) компанія змогла очистити базу від зайвих дублікатів.

Результат: Компанія скоротила кількість дубльованих записів на 70%, що значно покращило аналітику та дозволило уникнути втрати даних.

Ризики: Недостатньо налаштовані алгоритми дедублікації можуть видалити критичні записи, або, навпаки, залишити зайві, що може спричинити подвоєння даних у звітах і помилки у CRM-системі.

4. Стандартизація процесів введення та управління даними

Кейс: Компанія з постачання продуктів харчування

Завдання: У компанії відсутність єдиних підходів до введення даних в ERP та інших суміжних системах ускладнювала управління запасами та даними про продукти.

Метод: Розробка чіткої політики Data Governance, включаючи процедури Data Entry Standards, дозволила стандартизувати введення даних на рівні системи. Компанія впровадила MDM (Master Data Management) для забезпечення єдиного підходу до управління даними та оптимізації обробки інформації. Це включало створення документації з процесами та проведення навчань для персоналу.

Результат: Завдяки стандартизації зменшився час, витрачений на корекцію даних, а також збільшилася точність даних у системі.

Ризики: Відсутність чітких стандартів введення даних може призвести до неузгодженості та помилок, що особливо критично під час інтеграції ERP з іншими корпоративними системами.

Переваги нормалізації даних

Висновок

Інвестування у нормалізацію даних за впровадженні ERP дозволяє компаніям уникнути численних проблем у подальшій роботі, забезпечує кращу точність даних і підвищує ефективність бізнес-процесів. Використання методів, як-от deduplication, уніфіковані формати даних і стандартизація процесів, допомагає уникнути розрізненості даних і забезпечити надійну основу для роботи ERP-системи.

Підписуйтеся на наші соцмережі