Качество данных на вес золота

Производственные процессы в горнодобывающей отрасли оперируют не только тоннами руды и унциями золота, но и точностью данных. Каждый болт, каждый метр кабеля, каждая банка смазки — это не просто товар, а часть производственного процесса, и ошибка в их характеристике означает простой и убытки. Не нашел кладовщик для механика нужный фильтр — техника встала, заказали не ту смазку — растет риск вывода из строя дорогостоящей установки. Масштаб последствий напрямую зависит от точности данных, поэтому качество данных — не роскошь, а необходимость.

На складе лежат четыре идентичных фильтра, но с разными кодами: один указан как «Фильтр грубой очистки», второй — как «Ф/г очистки», третий имеет дополнительный артикул, а четвертый заведен с ошибками. В информационной системе — это четыре разных позиции, хотя физически речь идет об одном и том же товаре. Без нормализации данных система такие ошибки «не видит». Подобные нестыковки могут копиться годами — незаметно, но потенциально чреваты серьезными последствиями.

Нормативно-справочная информация (НСИ) сегодня — это не просто вспомогательный блок в ИТ-инфраструктуре, а критически важный элемент всей операционной модели. Эффективность процессов напрямую зависит от корректности наименований и единиц измерения, а также от точного описания аналогов и соответствий. Слаженная НСИ — это быстрый подбор, точные закупки, прозрачный учет и минимизация рисков, а некачественная — потери ресурсов и доверия к системе.

Компания «Мангазея Майнинг», осуществляющая добычу золота в Забайкальском крае, включает предприятия, охватывающие производственный цикл: от добычи до переработки руды и сервисного обеспечения. Справочник компании насчитывает десятки тысяч номенклатурных позиций — и продолжает расти по мере расширения операций. Однако, как это часто происходит при масштабировании, постепенно данные начали терять единообразие — позиции дублировались, а правила ведения наименований нарушались. С ростом операций все это стало влиять на повседневную работу: задержки в снабжении, неоднозначности в аналитике, сложности в оперативной работе склада и пр. Требовалось переосмыслить подход к управлению НСИ и на новых принципах выстроить единую систему нормализации справочников.

Начало

Проект был инициирован накопившимися системными нестыковками. Специалисты по снабжению и учету все чаще сталкивались с ситуациями, когда рутинные, на первый взгляд, процессы начинали затягиваться: дольше формировались заявки, появлялись расхождения между остатками на складах и данными в учетной системе, а закупки возвращались на доработку. Все это было следствием «разрастания» справочника без должной архитектуры.

Особое внимание привлекали случаи, когда одна и та же позиция закупалась под разными кодами — иногда с разницей в характеристиках, а иногда и просто из-за опечаток или разных форматов записи. Например, в системе могли быть заведены и «фильтр 15–12», и «фильтр 15.12», но на практике это один и тот же фильтр. Такие расхождения мешали нормальной работе: система не видела дубли, имелись проблемы с выдачей ТМЦ (товарно-материальных ценностей) и аналитикой данных. Все это напрямую влияло на планирование, закупки и списания.

Точечно решить проблему не получалось — требовался инструмент, позволявший быстро и объективно оценить масштаб проблем. В этот момент команда «Мангазея Майнинг» познакомилась с сервисом «Диагностика справочников» центра компетенций НССИ (часть ИТ-платформы В2В-РТС) — инструментом, который не требовал интеграции с имеющейся ИТ-системой, но позволял выполнить аудит данных «на входе». Сервис автоматически проверяет справочник по более чем 20 параметрам — от дублей, лишних символов и орфографических ошибок до нарушений стандартов наименований и транслитерации.

Сначала была проведена базовая диагностика — экспресс-анализ состояния справочника, чтобы объективно оценить масштаб работы. Выяснилось, что 17 тыс. записей содержали орфографические ошибки, дубликаты, ошибки в единицах измерения или устарели.

Далее пришло понимание, что проблема с НСИ — это не вопрос одной-двух неудачных карточек, а системная проблема, например, по результатам проверки в половине случаев записи номенклатуры содержали ошибки (таблица 1). Но прежде чем что-то менять, нужно было ответить на простой вопрос: что именно не так со справочником и насколько это глубоко? Был проведен детальный срез справочника, который наглядно позволил увидеть:

• сколько позиций имеют дубли (полные и частичные);
• ошибки в записях (орфография, пробелы и т. д.);
• насколько часто нарушены шаблоны наименований;
• где не заполнены ключевые поля (характеристики, аналоги);
• какие группы ТМЦ наиболее подвержены ошибкам;
• где есть риски в классификации и применимости карточек.

Отчет по диагностике получился информативным и визуально убедительным: диаграммы по качеству данных, процентные срезы по дублям и неполным карточкам, конкретные примеры ошибок, скриншоты проблемных позиций с комментариями. Оказалось, что качество справочника в разных категориях сильно отличается — в некоторых до 60% позиций нуждались в корректировке, поэтому стало понятно, что без системной чистки и нормализации дальше двигаться будет сложно.

Благодаря отчету стало проще выстроить аргументацию для руководства, определить приоритеты и объяснить, почему работа со справочником — это не рутинная «бюрократия», а основа бизнес-изменений.

Итак, диагностика стала точкой отсчета и задала рамки всего проекта: обозначила критические зоны, показала масштаб и помогла не распыляться. К тому же на основании отчета был сформирован ясный план: какие группы прорабатывать первыми, где задействовать автоматические проверки, а где потребуется ручная экспертиза. При этом на данном этапе отказались от внедрения тяжелых платформ, а решили идти по пути локальных улучшений: систематизировать справочник, выстроить процесс валидации — и только потом, при необходимости, рассматривать дальнейшие технологические внедрения.

Важно, что диагностика данных не осталась на уровне «посмотрели и забыли», а легла в основу управленческого решения и позволила объективно оценивать прогресс. Справочник — это не только технология, но и культура обращения с данными. И диагностика в этом смысле сыграла ключевую роль.

Этапы проекта

После получения отчета от сервиса диагностики была сформирована рабочая группа, в которую вошли специалисты отделов главного механика, главного энергетика, сотрудники золотоизвлекательной фабрики, снабжения, автоматизации и склада. Каждый участник внес свою лепту в экспертизу: кто-то знал специфику оборудования, кто-то детали закупок и логистики. В целом все это позволило сформировать объемную картину.

Шаг 1. Диагностика и категоризация проблем. Все найденные несоответствия были классифицированы по типам: дубликаты, ошибочные единицы измерения, пересечения по названиям, устаревшие позиции и пр. Для каждой группы были определены критерии, по которым будет приниматься решение: объединять, удалять, корректировать или оставлять без изменений (таблицы 2–4).

Шаг 2. Приоритизация по значимости. Команда проекта определила ключевые категории ТМЦ (см. рисунок), оказывающие наибольшее влияние на производственные процессы и бюджеты. Именно с этих категорий началась активная работа по нормализации. Такой подход позволил мгновенно почувствовать эффект и поддержать мотивацию сотрудников.

Пример приоритизации категорий ТМЦ по значимости (A: наиболее ценные номенклатурные записи, 80% нарастающего итога от общего объема количественного показателя; B: менее ценные номенклатурные записи, от 80% до 95% нарастающего итога от общего объема количественного показателя; С: наименее ценные номенклатурные записи, от 95% нарастающего итога от общего объема количественного показателя; S — номенклатурные записи, занимающие 80% и более нарастающего итога от общего объема количественного показателя, в таком случае у остальных номенклатурных записей категория рассчитывается без учета категории S)

Шаг 3. Разработка шаблонов описаний и правил. Если не закрепить новые правила, то справочник снова быстро «разрастется», поэтому параллельно с чисткой начали создавать инструкции, справочные материалы и проводить внутреннее обучение.

Шаг 4. Вовлечение экспертов и валидация. Особое внимание было уделено подтверждению дубликатов. Автоматическое совпадение по описанию еще не гарантия идентичности, поэтому каждая потенциальная связка рассматривалась вручную в ходе консультаций с техническими специалистами и сверки каталогов.

Шаг 5. Поддержка и контроль. Параллельно с нормализацией внедрялись процедуры контроля качества новых записей — создавались черновики, которые проходили повторную диагностику, вводились согласования, фиксировались отклонения.

В результате выполнения этих шагов дубликатов стало меньше и повысилась прозрачность в аналитике, закупках и управлении запасами. Суммарно была проведена работа с тысячами карточек, охватывающая десятки категорий ТМЦ. В результате удалось связать и нормализовать более половины позиций. Даже по отраслевым меркам это высокий результат — обычно при внутренней чистке удается сопоставить не более 20–30%. Были не только устранены дубли, но и сформулированы единые правила формирования карточек. Учтены принципиально важные для пользователей особенности разных групп ТМЦ: для кабельной продукции — метраж и исполнение, для масел — характеристики и единицы измерения и т. д. Каждая позиция теперь включает необходимые поля: точное наименование, характеристику, единицу измерения, аналоги, категорию и применимость. Это дает эффект по всей цепочке: от поиска до закупки и логистики. Если ранее в справочнике были позиции, отличающиеся одной буквой или символом, а существующая информационная система не позволяла их выявить, то благодаря проекту удалось выстроить не только процесс чистки, но и правила валидации. Теперь вероятность случайного дублирования при создании карточки — минимальна.

Экономический эффект от выполнения проекта не заставил себя ждать — за счет вовлечения аналогов снизился объем избыточных остатков, а благодаря точному планированию сократилось время на закупочные процедуры и, как следствие, уменьшились риски простоев.

Культура данных

Проект по нормализации справочника стал для компании «Мангазея Майнинг» не просто решением очередной технологической задачи, но и отправной точкой формирования новой культуры работы с данными, затрагивающей вполне прикладные изменения: от пересмотра подходов к созданию карточек до изменения восприятия информации внутри команды.

До начала проекта справочник воспринимался как второстепенный инструмент для снабжения — карточки создавались по мере необходимости, а приоритетом была скорость, а не структурность записей. Это приводило к накоплению дублей и неунифицированным наименованиям, лишним позициям и путанице на складах, избыточным запасам и рискам при учете, а также сложностям в аналитике — имеется десяток вариантов одного и того же товара, названного чуть-чуть по-разному, а на складе лежат лишние запасы, но система учета не понимает, что они взаимозаменяемы.

После проведения диагностики и нормализации карточек ситуация начала меняться. Оказалось, что качество НСИ — это не бонус, а необходимое условие для нормальной работы всей цепочки от планирования до закупок и логистики.

В результате проекта было внедрено несколько практик:

• дополнительная проверка новых карточек на соответствие шаблону и наличие дублей;
• четкое разграничение ролей: от создания до утверждения;
• регулярный мониторинг качества данных и техническая валидация.

В итоге в компании появилось понимание, что работа с НСИ — это сквозной корпоративный бизнес-процесс, к которому так или иначе подключаются все ключевые подразделения: от эксплуатации до финансов. Постепенно сформировалась новая установка: данные — это актив, с которым нужно осознанно и уважительно работать.

Системность побеждает хаос

Проект в «Мангазея Майнинг» показал, что даже в сложной структуре с тысячами товарных позиций, множеством производственных площадок и устоявшихся практик можно навести порядок в справочнике и без внедрений тяжелых ИТ-систем, дополнительных платформ или привлечения внешних методологов. Ключевым фактором стала системность — последовательная работа на стыке ИТ-отдела, служб снабжения и эксплуатации, а также технических специалистов и методологов.

Из «частной» задачи нормализации НСИ проект превратился в точку культурного сдвига — теперь данные воспринимаются как актив всей операционной бизнес-модели. Это значит, что работа со справочником входит в зону ответственности не отдельных специалистов, а всех сотрудников, а данные стали фактором, напрямую влияющим на эффективность бизнеса.

Хорошей отправной точкой стал бесплатный онлайн-сервис «Диагностика справочника» от В2B-РТС.

Удачно себя зарекомендовал пошаговый подход без избыточных реформ, в рамках уже действующих процессов.

***

Работа с данными должна быть не «чьей-то задачей», а общим интересом компании. Однако должны быть установлены прозрачные правила: упростить контроль качества для ускорения работы; наладить контроль результата, позволяющий не только отслеживать прогресс, но и стабильность внедренных решений.

Важно, чтобы инициатива нормализации НСИ шла снизу — от команды, которая каждый день работает с данными. Это сделает процесс не формальным проектом «сверху», а внутренним движением за улучшение.

Татьяна Логинова (t.loginova@mangazeya.ru) — начальник отдела автоматизации, планирования и управления запасами, «Мангазея Майнинг», номинант на премию Data Award 2025 (Москва).