На нем, очевидно, стало намного больше «десяток» и существенно сменились лидеры. Невозможные без полной автоматизации реалтайм-отчеты на основе потока фискальных данных резко вышли на первое место, но также, за счет существенного прогресса по скорости обработки, в лидеры вышла аналитика по рынку - даже несмотря на падение по полноте, не все согласны в таких исследованиях участвовать. И только на третьем месте оказались данные дистрибьюторов, которые пока не готовы принимать участие в автоматическом обмене данными и потому не могут получить заметного импрува.
В первую очередь, как мы показали, полностью автоматизированные потоки данных драматически меняют скорость их поступления и обработки, и это главный результат их внедрения. Но также существенно меняются показатели сложности интерпретации результата и их точность. Игроки рынка не только получают более актуальные сведения о товаропроводящей цепочке, но и повышают их достоверность.
Человеческий фактор, изначально предполагающий возможность «ручной» обработки как более достоверной, на самом деле снижает качество результата. Аналитические способности любого специалиста при значительных (в миллионах строк) объемах данных стремятся к нулю по причине банальной ограниченности их трудовых ресурсов. Кроме того, количество неснижаемого объема ошибок при такой ручной обработке довольно велико – это первые проценты, точнее человек попросту не способен работать, тогда как автоматизированные системы при должном уровне разработки способны обрабатывать миллионы строк с точностью в доли процента ошибок, то есть на порядок точнее.
Да, звонок контрагенту для уточнения сведений никто не заменит, но это очень дорого, медленно и не может составлять базовый пайплайн. Более того, на выходе он только снижает качество исходных данных, так как мы не можем предугадать количество привнесенных ручной обработкой ошибок, особенно таких, которые, в свою очередь, невозможно распознать вручную, например, дублей одних и тех же записей.
Как правило, в надежде на ручной труд, компания не только не экономит средства, которые бы потребовало расширение IT-инструментария, но и тратит ограниченный ресурс своих аналитиков впустую, тогда как он мог быть востребован непосредственно в анализе результатов и планировании будущих активностей. К тому же, как мы покажем дальше, любой комплексный анализ автоматическими системами кто-то должен сперва придумать «на кончике пера», вместо того, чтобы обзванивать очередного контрагента. И на это в первую очередь должны уходить ресурсы аналитиков, а не на бесконечные проверки отчетов.