Наводим порядок в данных, устраняем хаос в отчётности и создаём основу для надёжной аналитики и ИИ-инициатив.
Зачем это нужно
Когда источники данных растут, а отчёты множатся, компании теряют контроль над тем, чему можно верить. Разные отделы видят разные цифры, решения принимаются на предположениях, а не на фактах.
Аудит данных помогает восстановить управляемость, выстроить единые принципы качества и вернуть уверенность в цифрах. Это фундамент для аналитики, машинного обучения и стратегических решений.
Что вы получите
- Полную картину потоков и хранилищ данных
- Оценку качества, дублирования и актуальности данных
- Диагностику BI-ландшафта и отчётных систем
- Рекомендации по архитектуре данных и управлению метаданными
- План внедрения Data Governance и стандартов качества
- Презентацию результатов и приоритетов по улучшению
Результаты
- Модель архитектуры данных (источники, интеграции, витрины)
- Отчёт о состоянии качества данных и рисках
- Каталог данных и схема ответственности (Data Owners / Stewards)
- Рекомендации по целевому Data Governance
- План оптимизации BI-и аналитических решений
Как мы работаем
- Сбор и анализ источников данных
- Картирование потоков и систем
- Оценка качества данных и метрик достоверности
- Диагностика BI-решений и их связей
- Разработка целевой модели и рекомендаций
- Презентация результатов и roadmap по улучшению
Кейс: Аудит данных и BI-систем в промышленной компании
BRAVIX провёл аудит корпоративных данных и аналитических систем для производственного холдинга.
Были выявлены дублирование показателей, разрозненные отчётные базы и отсутствие централизованных правил валидации.
Результатом стало внедрение единого каталога данных и оптимизация BI-отчётности, что позволило руководству принимать решения на основании согласованных показателей.
Метрики:
- 32% сокращение времени на формирование управленческой отчётности
- 100% синхронизация ключевых KPI между подразделениями
- 20% снижение нагрузки на BI-команду
- 1,5 месяца срок проведения аудита