Справочники и master data: порядок до автоматизации

Компания решила автоматизировать обработку заявок. Бот должен классифицировать обращение и назначить ответственного. Всё просто — пока не заглянешь в CRM. Поле «Тип обращения» содержит 47 разных значений: «Консультация», «консультация», «Конс.», «вопрос», «Вопрос по продукту», «вопросы», «???». Как боту понять, что это одно и то же?

И это не какой-то особый случай — так почти везде. За годы ручной работы в любой системе накапливается хаос: дублирующиеся значения, устаревшие справочники, несогласованные статусы. Люди как-то справляются — они понимают контекст, помнят историю, договариваются неформально. Автоматизация так не умеет. Ей нужны чёткие правила и консистентные данные.

В этой статье разберём, какие «справочные» данные нужно привести в порядок перед автоматизацией, почему это важно, и как это сделать практически.

Что такое master data и почему это критично

Master data, или мастер-данные — это справочная информация, которая используется во многих процессах. Это не транзакционные данные (конкретные заказы, звонки, платежи), а данные, на которые эти транзакции ссылаются: справочник товаров, перечень статусов, список регионов, структура организации.

Для людей небольшой бардак в справочниках — мелкое неудобство. Менеджер видит статус «В работе» и «в работе (новый)» — понимает, что это примерно одно и то же. Видит клиента в двух записях — мысленно объединяет. Видит регион «Алматы и Алматинская область» — знает, о каком регионе речь.

Для автоматизации это катастрофа. Бот видит два разных статуса — для него это два разных состояния, и он применяет разную логику. RPA видит два разных региона — он не может их сопоставить. AI-модель обучается на грязных данных — и её предсказания становятся непредсказуемыми.

Тут всё просто: автоматизация работает ровно настолько хорошо, насколько качественны данные, на которых она построена. Грязные справочники — кривая автоматизация.

Какие справочники проверить в первую очередь

Не все справочники одинаково критичны. Начните с тех, которые напрямую влияют на автоматизируемый процесс. Вот типичный список для большинства компаний.

Статусы сделок/заявок/обращений. Это самое важное. Автоматизация обычно завязана на переходы между статусами: «если статус X — сделай Y». Если статусов 50 и половина — исторический мусор, логика будет работать криво. Проверьте: сколько статусов? Какие реально используются? Есть ли дубли? Есть ли «мёртвые» статусы, которые никто не ставит?

Типы клиентов/обращений/задач. Классификация — основа маршрутизации. Бот должен понять тип обращения и направить куда нужно. Если типов слишком много или они непонятны — классификация будет неточной. Проверьте: есть ли чёткие определения для каждого типа? Пересекаются ли типы? Все ли актуальны?

Справочник сотрудников/ответственных. Автоматизация назначает ответственных. Если в справочнике уволенные сотрудники, дубликаты, неактуальные должности — назначения будут некорректными. Проверьте: соответствует ли справочник реальной структуре? Все ли сотрудники актуальны? Есть ли связь с оргструктурой?

Справочник продуктов/услуг. Если бот должен отвечать про товары или услуги — ему нужен актуальный каталог. Устаревшие позиции, дубли, несогласованные названия приведут к путанице. Проверьте: все ли позиции актуальны? Есть ли дубликаты? Заполнены ли описания?

Географический справочник. Регионы, города, адреса — если автоматизация завязана на географию (маршрутизация по регионам, расчёт доставки), этот справочник должен быть в порядке. Проверьте: единообразие написания, полнота, актуальность.

Типичные проблемы и как их решать

Проблемы со справочниками обычно одни и те же. Вот самые частые и способы их решения.

Дублирование значений. «Алматы», «г. Алматы», «Алма-Ата», «алматы» — это один город, но четыре записи. Решение: выбрать каноническое написание, объединить дубли, настроить валидацию на входе, чтобы новые дубли не появлялись.

Устаревшие значения. Статус «На согласовании у Иванова» — Иванов уволился три года назад. Продукт «Тариф Лайт 2019» — давно не продаётся. Решение: пометить как архивные или удалить. Настроить процесс регулярного ревью справочников.

Избыточная детализация. 150 типов обращений, из которых 100 используются реже раза в месяц. Решение: укрупнить, создать иерархию (основные типы + подтипы), убрать редкие в категорию «Другое».

Недостаточная детализация. Один статус «В работе» на все случаи жизни — непонятно, что происходит. Решение: разбить на подстатусы, которые отражают реальные этапы процесса.

Несогласованность между системами. В CRM — «Алматы», в 1С — «г. Алматы», в рассылках — «Almaty». Решение: определить мастер-систему для каждого справочника, настроить синхронизацию, использовать коды вместо текстовых значений.

Процесс приведения в порядок: пошаговый план

Как практически привести справочники в порядок? Вот последовательность действий.

Начните с инвентаризации. Выгрузите все уникальные значения из каждого справочника. Посчитайте, сколько раз каждое используется. Это даст картину: что актуально, что — мусор.

Потом — анализ вместе с бизнесом. Покажите результаты тем, кто работает с этими данными. Они скажут: «Это одно и то же», «Это устарело», «Это нужно разделить». Без бизнеса вы не поймёте смысл значений.

На основе анализа спроектируйте целевую структуру. Определите, как должен выглядеть справочник: какие значения, какая иерархия, какие атрибуты. Зафиксируйте в документе.

Составьте маппинг: старое → новое. Для каждого существующего значения определите, во что оно превращается. «Алматы» → «Алматы», «Алма-Ата» → «Алматы», «алматы» → «Алматы».

Теперь можно мигрировать данные. Обновите существующие записи согласно маппингу. Это можно сделать скриптом или вручную, в зависимости от объёма.

Важно настроить валидацию. Сделайте так, чтобы новые некорректные значения не могли появиться. Выпадающие списки вместо свободного ввода. Проверки при сохранении. Ограничение прав на редактирование справочников.

И наконец — задокументируйте всё. Опишите, что означает каждое значение, когда его использовать. Без документации через полгода снова будет хаос.

Статусы и переходы: особенно важно

Статусы заслуживают отдельного внимания, потому что на них завязана большая часть автоматизации. Бот меняет статус — запускается цепочка действий. RPA проверяет статус — решает, что делать дальше.

Что должно быть в порядке со статусами? Минимальный набор, который покрывает реальный процесс. Не 50 статусов «на все случаи», а ровно столько, сколько нужно для управления. Лучше 7-10 чётких статусов, чем 30 размытых.

Чёткие определения. Для каждого статуса — когда его ставить, что он означает, какие действия ожидаются. «В работе» — это когда? Когда менеджер взял заявку? Когда начал действовать? Когда связался с клиентом?

Определённые переходы. Из какого статуса в какой можно перейти? Можно ли вернуться назад? Какие условия для перехода? Это важно для автоматизации — она должна знать правила.

Ответственные на каждом этапе. Кто отвечает за запись в каждом статусе? Кто должен сделать действие для перехода? Без этого невозможно настроить уведомления и эскалации.

Мастер-система: откуда брать правду

Когда справочники живут в нескольких системах, возникает вопрос: где источник истины? Если в CRM одно, а в 1С другое — кто прав?

Решение — определить мастер-систему для каждого типа данных. Клиенты — мастер в CRM. Товары — мастер в 1С или ERP. Сотрудники — мастер в HR-системе или Active Directory. Регионы — мастер в геоинформационной системе или отдельном справочнике.

Остальные системы получают данные из мастера через синхронизацию. Не дублируют вручную, а синхронизируют автоматически. Изменения вносятся только в мастер — оттуда расходятся по остальным.

Для автоматизации это значит: бот или RPA обращается к мастер-системе или к копии, которая синхронизирована с мастером. Не к случайному источнику, где данные могут быть устаревшими.

Как поддерживать порядок после очистки

Очистить справочники — половина дела. Если не настроить процессы, через полгода всё вернётся к хаосу. Вот что нужно сделать.

Ограничить права на изменение справочников. Не каждый сотрудник должен добавлять новые значения. Определите владельца каждого справочника — он решает, нужно ли новое значение или можно обойтись существующим.

Использовать выпадающие списки вместо свободного ввода. Там, где возможно — не давать вводить произвольный текст. Выбор из списка гарантирует консистентность.

Регулярно ревьюить справочники. Раз в квартал — проверка: появились ли новые мусорные значения? Есть ли устаревшие? Актуальна ли структура?

Обучать сотрудников. Люди должны понимать, почему важно выбирать правильные значения, а не писать «как удобно». Это инвестиция в качество данных.

Встроить проверки в автоматизацию. Если бот встречает неизвестное значение — не молча игнорировать, а сигнализировать. Это индикатор, что справочник нужно обновить.