Согласно отчету "Магический квадрант Gartner для инструментов по повышению качества данных" (Gartner 2017 Magic Quadrant for Data Quality Tools) компании Experian был присвоен статус Претендента (Challenger). Этот статус указывает на полноту мировоззренческой концепции Experian и наличие реальных возможностей для ее успешной реализации.

Несмотря на многочисленные выгоды, связанные с использованием данных, многие организации признаются, что не могут полагаться на свои собственные данные при принятии важных решений, от которых зависят их доходность и соблюдение требований регулятора.

Недавнее исследование Experian Data Quality установило, что компании считают неточными 27% своих данных, а 52% организаций при принятии решений руководствуются лишь эмпирической оценкой или интуицией. В ситуации, когда компании стремятся повысить уровень надежности данных, особую важность приобретают отраслевые отчеты об инструментах, которые могут этому способствовать.

"Надежные данные очень важны для современной предпринимательской деятельности, – отмечает Мария Чепурина, руководитель направления Аналитика, Experian в России и странах СНГ. – При хорошем понимании данных и уверенности в их высочайшем качестве организации могут улучшить взаимодействие с клиентами, что повысит их конкурентоспособность в условиях цифровой экономики".

Во многих организациях принятые практики управления данными далеки от идеала. Компании хотели бы радикальным образом изменить такое положение вещей: 95% компаний, по их словам, планируют реализовать проект по улучшению управления данными в ближайшие 12 месяцев.

"Пользователи всех отраслей хотят извлекать из данных необходимые им знания. Для этого им следует оперативно внедрять системы управления качеством данных, обеспечивающие отдачу от инвестиций. В этом им приходит на помощь Experian, – продолжает Мария Чепурина. – Мы помогает своим клиентам лучше понимать имеющиеся у них данные и осуществлять необходимые преобразования. Это позволяет клиентам быстро и эффективно реализовывать проекты, связанные с данными, чтобы извлекать максимальную пользу из имеющейся у них информации".