Вход Регистрация
Подписка

Данные как новая валюта

05.06.2017

Вячеслав Семенихин, директор по глобальному маркетингу компании «Смартфин» и модератор первой секции конференции «Real-time аналитика и Business Intelligence в банке», побеседовал со Светланой Бовой, директором департамента аналитических систем Росбанка, и Ириной Елистратовой, главным директором Центра BI Альфа-Банка, о вызовах, которые бросают банкам большие данные

Ирина Елистратова (Альфа-Банк), Вячеслав Семенихин («Смартфин») и Светлана Бова (Росбанк)

 

Вячеслав Семенихин: Коллеги, тему BI, мне кажется, пока еще не очень глубоко рассмотрели, прошла только первая секция. Ирина скорее рассказала с точки зрения стратегии своего подразделения, а Светлана поделилась своим опытом. Если попробовать копнуть тему BI глубже, на что бы вы обратили внимание с точки зрения российского рынка?

Светлана Бова: Во время первой сессии рассматривались вопросы монетизации, оценки целесообразности инвестиций в проекты по созданию хранилищ данных, внедрения BigData-технологий, методик расчета доходной части бизнес-кейсов подобных проектов, потому что в фокусе любого банка всегда продажи, клиенты и собственно бизнес. Если говорить о тренде развития BI-направления, на мой взгляд, сейчас все становятся ориентированными на визуальное восприятие данных. Вопросы подготовки данных (как их складывать и выверять) — важные, трудозатратные, но это только необходимая подготовленная база. А далее нужно быть готовыми к оперативному представлению анализа этих данных. Топ-менеджмент банка хочет видеть состояние активов, пассивов, маржинальность сделок, динамику притока клиентов и прочие показатели бизнеса на любом устройстве (мобильном телефоне, планшете) и в онлайне.

Вячеслав Семенихин: …И руководитель хочет увидеть эти данные в своем мобильном телефоне прямо во время оперативного совещания.

Светлана Бова: Абсолютно точно. Например, на комитете по управлению активами и пассивами удобно было бы смоделировать в онлайне в формате дашборда ситуацию изменения курса валюты на несколько позиций и тут же увидеть влияние этого на портфель банка. А какой массив данных обрабатывается и какой IT-системой для выдачи результата этого моделирования — вопрос технологов. Также на первый план выходит скорость получения данных, как прогнозных, так и статистических. Поэтому технологии использования большого массива информации и вывод результатов его анализа в понятном графическом представлении (дашборды, виджеты, графики) в режиме онлайн становится амбициозной задачей, так как это требует инвестиций и большого человеческого ресурса.

Вячеслав Семенихин: Я бы добавил, что нужно данные не только быстро откуда-то извлечь, но и правильно представить, а это целая наука, есть отдельные решения для этого. Мы видели сегодня на конференции, что многие банки данные представляют в Excel.

Светлана Бова: Так все привыкли.

Вячеслав Семенихин: Хотя есть более современные, мощные и простые инструменты представления данных.

Светлана Бова: Привычный цикл разработки — от постановки бизнес-требований, создания документации до установки разработанного релиза в приложении к BI-визуальному слою отображения информации — также требует изменения. Сейчас подразделение BI должно уметь делать предложение внутреннему заказчику (бизнес-домену): «Вот дашборд, вот здесь вы видите динамику роста кредитного портфеля физических лиц, здесь относительно прошлой недели, а здесь относительно показателей рынка. Вам удобно это будет в использовании? Что бы вы хотели улучшить, изменить? Здесь поменять графики местами, изменить цветовую палитру диаграмм? — Хорошо». Это уже немного другой подход к разработке и к имплементации любого изменения, изменение классической парадигмы.

Ирина Елистратова: Я соглашусь со Светланой, мы примерно год назад стали больше внимания уделять визуализации в процессах дистрибуции данных. Прослеживается следующая динамика развития роли аналитики в Банке. Ранее много задач в Центре BI было направлено на то, чтобы создать DWH и интегрировать большие новые системы-источники, и очень большой фокус был на доверие, единую методологию, качество выпускаемых данных. К визуализации требований предъявлялось не очень много, хотя бы в простом виде отдайте эти данные, но обеспечьте качество.

На текущий момент больший объем задач появляется, где аналитика является частью продукта в сквозных бизнес-процессах Банка. И, насколько правильно и хорошо ты придумаешь визуализацию, насколько эффективно будет использоваться аналитика. Вот где чувствуется реальная сила информации — в принятии решения.

При этом визуализация данных очень отличается от уровня пользователей этой аналитики: клиентский менеджер в отделении, директор сети, руководитель бизнес-блока — на каждом уровне и сама аналитика, и способ ее представления различаются, но они в том и в другом случае должны помогать за несколько минут принимать верное решение.

А насколько мне подсказывает мой опыт, чтобы хорошо сделать визуализацию данных, их нужно самому очень хорошо понять с точки зрения бизнеса. Я лично убедилась в этом, когда мы с командой решили сделать отчетность для членов правления на iPad. Это удобно — аналитика и ключевые KPI всегда под рукой, при этом в динамике, не нужно ни у кого просить прислать данные, сравнивать с тем, как это было в прошлом году и т.д. И поверьте: в момент создания это оказалась очень непростой задачей. Вопрос был не в технологиях и инструментах, а в том, что именно и в каком виде визуализировать, чтобы топ-менеджеры, которые перегружены разной информацией, участвуя в принятии важных решений на разных комитетах, получили помощь через удобную визуализацию.

Понимание бизнеса и верная визуализация в век быстрых скоростей и больших данных — это ключевая компетенция. Наличие данных и умение правильно управлять ими — важный шаг в трансформации организаций, для того чтобы выжить в диджитал-мире.

Вячеслав Семенихин: Хотелось бы обсудить вопрос, связанный с охватом людей, участвующих в процессе. С моей точки зрения, должна быть вовлечена вся организация — люди, принимающие решения, от рядовых до самых серьезных, которые должны понимать ценность данных, должны уметь представлять их как для себя, так и для своих подчиненных. Здесь невозможно свести все к одному подразделению, которое занимается BI. Важен элемент корпоративной культуры отношения к числам и умение их обсуждать.

Светлана Бова: Я бы сказала «отношения к данным». Поскольку мы затронули тему сквозного цикла данных и централизованного управления, могу поделиться опытом. Эта тема казалась логичной и хорошо разделялась на конкретные задачи, а при реализации оказалась достаточно сложной. Что мы сделали, когда встали перед проблемой реинжиниринга корпоративного хранилища данных? Мы решили сделать сквозное описание бизнес-атрибута — от внесения его в единый бизнес-глоссарий до уровня физического размещения в базе данных и до уровня пользовательского отчета в итоге, с использованием метаданных. Делалось это для того, чтобы, когда у пользователя появится инициатива создания нового отчета, он смог зайти в это единое информационное пространство Business-Glossary, посмотреть, есть ли необходимый ему атрибут в хранилище данных, можно ли его сделать самостоятельно, без привлечения IT из имеющихся юниверсов нашего BI-инструмента, или нужно его заказывать для реализации в IT как новый. Казалось бы, просто и элементарно. Но задача найти и закрепить бизнес-владельца для каждого атрибута хранилища данных оказалась достаточно трудоемкой. Потому что «владение» подразумевает ответственность за постоянную актуализацию описания бизнес-атрибута, деятельность по оценке влияния изменений как внутренних бизнес-процессов, оперирующих данными, так и изменений регуляторов, затрагивающих методику расчета тех или иных показателей.

Вячеслав Семенихин: Подведем итоги. BI будет рулить?

Светлана Бова: BI будет рулить, а CDO (Chief Data Officer — директор по управлению данными — Прим. Ред.) — это самая центровая фигура. Действительно, это тот человек, который определяет, какие данные важны для банка, для принятия управленческих решений, для оптимальных процессов в банке, какие данные оказывают существенное влияние на развитие бизнеса, поэтому постоянное улучшение качества этих данных является приоритетной задачей. Это ключевое реперное звено, относительно которого все, если это организационно выстроить, ложится в техническую реализацию уже нарезанных проектов, активностей и т.д.

Ирина Елистратова: Поддержу. Люди, которые будут знать про данные, а главное, где и какие данные есть в понимании ценности для бизнеса и сердца организации, будут править миром. Объединение данных, математики и понимания бизнеса — это лучший коктейль на самых модных вечеринках. Те специалисты, которые начинали работать в BI и насквозь прошли все процессы по сбору и консолидации данных из разных областей банка — продажи, риски, обслуживание, взыскание  — как никто другой знают ценность данных.

Вячеслав Семенихин: Герман Греф говорит: данные — это нефть. Поэтому давайте увеличивать приоритет этих данных, принимать более точные решения и «качать нефть».

Ирина Елистратова: Данные — это новая валюта, про «нефть» говорили два года назад.



05.06.2017
Эта статья была разослана 1347 on-line подписчикам bosfera.ru
Материалы альянса финансовых медиа:
Разговоры финансистов

АДРЕСА БЛАГОТВОРИТЕЛЬНОСТИ
Перейти в Раздел
Вверх