— Роман, чего хотят сегодняшние банки от BI?

— Сегодняшний опыт использования BI в целом говорит о не сов­сем корректном понимании, что такое BI и зачем нужна бизнес-аналитика. Исторически сложилось так, что она призывалась на службу в тех областях, для которых она изначально не предназначалась. К примеру, для построения регламентированной отчетности. Поэтому, как это ни удивительно, BI сейчас воспринимается, в первую очередь, как инструмент визуализации данных, а не аналитическое средство. Но понятие BI включает в себя и средства сбора, хранения и обработки данных.
Сейчас в банковской сфере основные операционные процессы, как правило, уже автоматизированы. Каждый банк может насчитать с десяток операционных систем. И когда систем много, то количество закономерно должно переходить в качество. BI как раз и является важным инструментом измерения качества.
Отчетность в том или ином виде во многих банка реализована уже давно, без этого никак. В незрелых банках количество отчетных и операционных систем одинаково, то есть у каждой операционной системы свой инструментарий построения отчетов. При таком ландшафте и подходе у руководства нет шансов оперативно видеть картину бизнеса глобально, так как консолидация данных из разных источников для отчетов делается вручную. Собрать данные в единой аналитической среде способна BI-система.

— Как же тогда правильно позиционировать BI? Чем BI-система на самом деле лучше Excel?

— BI — это абсолютно другой подход к работе с данными. BI выступает единым аналитическим пространством, где есть ряд преднастроенных предметных областей. Пример такой предметной области — анализ кредитного портфеля. Используется ряд атрибутов и показателей, на основе которых можно строить произвольные отчеты.
Без BI не обойтись, когда важна консолидация данных из множества источников, обработка большого объема информации, совестная работа пользователей в единой среде, автоматическое обновление данных по расписанию или в режиме онлайн.
Рассчитать возврат инвестиций в BI крайне сложно. Но компании, у которых есть хорошая система бизнес-аналитики, как правило, успешны. Как минимум стратегия единой BI-системы снимает напряжение, которое вызвано тем, что бизнес не может сделать ни один отчет без участия специалистов IT, а те не считают такие задачи первоочередными. Более того, результат грамотного использования бизнес-аналитики бросается в глаза. Когда в одном банке мы с помощью BI запустили маркетинговые кампании, то первые же из них были настолько успешны, что колл-центр не успевал обрабатывать звонки. Некоторые кампании даже пришлось остановить. Заказчик понимал, что именно благодаря правильной сегментации клиентов с помощью BI были выделены целевые аудитории. Если раньше отклик на предложения банка был меньше 1%, то с использованием бизнес-аналитики он вырос до 5%.

— Вы все время оперируете термином «заказчик», а заказчики бывают разные. Это могут быть аналитики, которые действительно хорошо работают с Excel, а бывает, что пользователи BI — это топ-менеджмент. Что BI дает руководителю? Может ли он сам строить нужные ему аналитические модели?

— Такая возможность есть. Но не надо питать иллюзий: топ-менеджеры никогда не строят аналитических отчетов. Чем же тогда выгодно использование BI руководителю? Без системы бизнес-аналитики отчетность для председателя правления крупного банка может готовить группа из 50–70 человек и представлять ее в виде «плоской» презентации раз в неделю. Причем в этом файле можно написать что угодно, далекое от реальности.
Там, где есть правильно построенная BI-система, руководитель может в любой момент открыть информационную панель и работать с актуальными данными. Вероятнее всего, эта панель будет отражать данные за вчерашний день (потому что загрузка обычно происходит ночью), но никак не за прошлую неделю. Банк не должен жить в прошлом, отставая от сегодня на неделю.
Кроме того, топ-менеджер не должен открывать пять презентаций или систем, вся информация должна быть представлена в одном интерфейсе и доступна с любого устройства. Это не имеет ничего общего с планшетом для топ-менеджера «Газпрома» за 120 млн рублей.

— В 2008 году, когда «грянул» кризис, были очень популярны опросы вроде «Какие IT-решения нужны в данной ситуации?». И, наверное, самым популярным ответом был: «BI». Изменились ли BI-системы с тех пор?

— Суть систем бизнес-аналитики осталась неизменна. Обновляются интерфейсы, появляются какие-то отдельные новые функции, но в целом сохранилась архитектура, которая была заложена еще в конце 90-х — это загрузка и обработка данных в хранилище с последующей их визуализацией. Появились «облачные» BI-системы, но они у нас пока мало популярны. Добавилась «мобильность». Но суть работы BI осталась прежней: на основе действий пользователя в системе формируется логический запрос, который отправляется на BI-сервер, база данных возвращает набор данных, а система трансформирует их в графики и таблицы на экране пользователя.

Без системы бизнес-аналитики отчетность для председателя правления крупного банка может готовить группа из 50–70 человек и представлять ее в виде «плоской» презентации раз в неделю

— А если говорить о зрелости BI именно в банках, можно ли утверждать, что есть развитие?

— Не все «светлые идеи» консультантов воплощаются в реальность. У клиентов обычно свои требования, и внедрение BI не означает готовность кардинально изменить сложившиеся подходы в работе. Обычно случается так: на старте проекта заказчик выдвигает требования к системе бизнес-аналитики «пусть все работает, как сейчас». Уже потом, когда люди видят, что инструмент действительно полезен, говорят: «Давайте еще вот это сделаем».

— Какие задачи может решить банк с помощью BI?

— Это сегментация клиентской базы для более прицельного проведения маркетинговых кампаний, анализ кредитного портфеля. Например, у банка 1 млн клиентов с просрочкой. Часть должников вполне перспективна, с ними очень успешно может работать коллекторская служба банка. Самые сложные клиенты отдаются в коллекторские агентства. Анализ кредитного портфеля с помощью BI намного облегчает отбор клиентов, готовых вернуть деньги, и делает этот процесс более эффективным.
Кроме того, сейчас для банков очень актуальным является анализ эффективности размещения точек продаж. И здесь очень хорошо проявляет себя геоаналитика, которая детально отвечает на вопросы: где клиент платит, сколько и кому. На основе этих данных банки принимают решение, где поставить отделение или банкомат.

— Могут ли банкам быть полезны «большие данные»?

— Да, но цена полученной пользы может оказаться неоправданно высокой. Пока я не вижу области, где модель big data была бы однозначно необходима. «Большие данные» сейчас, скорее, новая модная тема, но это не подвергает сомнению ценность самой идеи. Уверен, в скором будущем настанет час big data. Мы сами готовимся к этой эре, в компании разворачивается демо-стенд. Задач для «больших данных» у банков, повторюсь, пока немного. Возьмем, например, анализ сообщений из соцсетей, чтобы выудить из них ценные данные. Покупка этих сообщений может стоить дороже, чем BI-решение для их обработки. Существующие задачи банков отлично решаются с помощью традиционных аналитических средств. Ведь что нужно для правильного анализа данных? Большая история и хороший инструментарий. Сейчас у банков есть и то, и другое.