Сергей Меднов, директор по информационным технологиям "Альфа-Банка", делится опытом создания и использования системы бизнес-аналитики.
Сергей Меднов, директор по информационным технологиям «Альфа-Банка», делится опытом создания и использования системы бизнес-аналитики. С ним беседует Михаил Зырянов, заместитель главного редактора журнала «Директор информационной службы».
Решением каких бизнес-задач обусловлено применение аналитических систем в «Альфа-Банке»? Как эти задачи согласуются с бизнес-стратегией вашей компании?
Среди задач, которые могут решаться методами бизнес-аналитики (Business Intelligence), я бы выделил четыре основные группы: управление активами и пассивами (Assets and Liabilities Management), управление отношениями (Relationship Management), оценка прибыльности (Profitability), a также оценки рынка и управление продажами (Sales and Marketing). Каждая из этих групп — это, по сути, набор большого числа конкретных задач анализа.
В «Альфа-Банке» с помощью BI решаются прежде всего вопросы оценки рынка и задачи по анализу продаж. Осуществляется анализ различных баз данных потенциальных клиентов и информации о клиентах банка с целью поиска перспективных направлений развития. Анализ производится в разрезах различных клиентских сегментов, регионов, отраслей, где работают клиенты. Также анализируется прибыльность отдельных клиентских сегментов, самих клиентов и банковских продуктов. Анализ и сбор информации — задача трудоемкая, и без технологий, построенных на хранилищах данных, и оперативной аналитической обработки (OLAP) здесь не обойтись.
Важно отметить, что использовать данные российского бухгалтерского учета в чистом виде для подобного анализа практически невозможно. Необходимо очистить эту информацию и придать ей правильный экономический смысл. Это одна из особенностей российской специфики построения подобных систем.
Другая особенность состоит в том, что достоверной информации о потенциальных клиентах, точных экономических показателей по индустриям и регионам немного. К сожалению, действительность такова, что сбор информации для бизнес-анализа, ее систематизация и построение правдоподобных прогнозов и отчетов становятся нетривиальными задачами.
Еще одна особенность российского рынка — в отсутствии историчности. Объем информации, накопленной за годы бизнес-практики, в России невелик, поскольку период новейшей истории страны насчитывает немногим более 10 лет. Кроме того, за это время происходило столько изменений, что даже если удастся найти исторические данные, то опираться на них можно будет с очень большой осторожностью, поскольку они появились совсем в ином правовом поле и экономическом пространстве. Приходится вносить многочисленные поправки, отражающие различные исторические факторы, которые оказывали влияние на эти данные.
Какие технологические подходы были выбраны в качестве ключевых принципов создания системы бизнес-анализа в вашем банке?
Мы придерживаемся нескольких простых принципов. Прежде всего, основываемся на известных моделях и продуктах, то есть не пытаемся использовать продукты, которые не являются лидирующими в своих рыночных нишах и не имеют достаточного количества положительных отзывов.
Очень существенное отличие рынка систем BI от других (например, от рынка автоматизированных банковских систем) состоит в том, что эти системы всегда создаются на заказ, но при этом базируются на множестве понятных и обкатанных технологических компонентов, которые должны работать в тесной интеграции друг с другом.
BI-система похожа на слоеный пирог и по структуре, и по некоторым другим особенностям, например, при попытке отойти от «рецепта» (апробированного на многих предприятиях варианта построения) конечный продукт наверняка окажется «несъедобным», непригодным к употреблению. Поэтому мы придерживаемся принципа привлечения к подобным проектам компаний, обладающих достаточной технологической компетенцией и знающих специфику задач, которые требуется решить, и российскую практику их решения.
Мы закупаем технологии у крупных западных поставщиков, но в качестве консультантов на этапе постановки задачи и настройки модели системы привлекаем российские команды, которые соответствуют перечисленным требованиям. К сожалению, на рынке не так много команд, обладающих и достаточным опытом в этой области, и знанием специфики их решения в условиях российского бизнеса.
Что послужило импульсом к развертыванию бизнес-аналитики?
К развертыванию системы бизнес-аналитики мы пришли не в одночасье. Скорее всего, иначе и быть не могло. На мой взгляд, применение бизнес-аналитики характеризует зрелость организации и ее масштабы. Очевидно, что при анализе базы из десяти клиентов потребность в серьезном инструменте не возникает, анализ можно провести куда более простыми средствами. В организации с масштабами «Альфа-Банка» без серьезной бизнес-аналитики обойтись трудно.
Другой важный фактор — обострение рыночной конкуренции. Необходимо принимать более тонкие, взвешенные решения, которые не всегда очевидны, не лежат на поверхности. Становится все сложнее зарабатывать деньги, маржа падает, и, чтобы ее удерживать, требуются дополнительные интеллектуальные усилия.
Кто из высших руководителей проявил наибольшую заинтересованность в реализации проекта?
Заказчики всех крупных ИТ-проектов нашего банка — бизнес-подразделения. «Альфа-Банк» ведет бизнес по трем основным направлениям: обслуживание корпоративных и частных клиентов, а также инвестиционная деятельность. Руководители этих направлений — потенциальные заказчики ИТ-проектов.
В случае проекта по бизнес-аналитике, помимо бизнес-подразделений, отвечающих за работу с корпоративными клиентами, заказчиками являются также финансовые подразделения банка. Еще одной заинтересованной стороной проекта является ИТ-подразделение.
На каких тиражируемых технологических компонентах базируется решение в области бизнес-аналитики, развернутое в банке?
В качестве платформы СУБД у нас применяется IBM DB2. Эта СУБД является корпоративным стандартом для ИТ-решений в нашем банке. Мы стремимся уменьшить разнородность различных платформ, чтобы уменьшить совокупную стоимость владения ИТ-системами, в частности, за счет снижения затрат на сопровождение и поддержку.
Для оперативного анализа информации выбрана платформа для бизнес-анализа MicroStrategy. Ha наш взгляд, она наиболее адекватно отражает потребности банка в объемах обрабатываемой информации и сложности анализа, имеет оптимальное соотношение цены и качества применительно к требованиям и специфике нашего банка.
Для извлечения данных, их проверки, очистки, загрузки в хранилище данных применяется несколько различных инструментов. В настоящее время идет их унификация. Мы пока не выбрали продукт, которому хотели бы отдать предпочтение в качестве основного инструмента для решения задач предварительной обработки данных. Этот вопрос сейчас обсуждается.
Какие компании были выбраны в качестве консультантов?
Разумеется, мы пользуемся услугами консультантов IBM (поставщика платформы СУБД) и планируем взять на вооружение их методологию построения хранилищ данных Business Data Warehouse.
Среди других консультантов я бы отметил две компании. Первая — «Диасофт» и ее подразделение Datagy, разработавшее одноименное комплексное решение из области хранилищ данных и OLAP. Отрадно, что их подход к построению подобных систем полностью совпал с нашей идеологией построения. Вторая компания — HPS International (филиал известной австрийской компании S&T). Ee специалисты обладают высокой компетенцией в этой области.
Мы стараемся получить синергетический эффект от совместной работы представителей различных ИТ-компаний.
Как в самых общих чертах выглядит схема работы BI-системы в вашем банке? Она близка к «классической»?
Да. В ее основе лежит классическая модель, предусматривающая сбор, подготовку и загрузку данных в хранилище, а затем их очистку и выгрузку в витрины данных, где происходит их анализ и представление.
Специфика банка состоит в объемах обрабатываемых данных и в его территориально распределенной структуре. Извлечение, передача и хранение данных являются одними из основных элементов. Правда, хранилище данных не совсем классическое: в нем собирается и накапливается первичная информация из множества различных систем, и там происходит их очистка. В будущем, возможно, эта схема изменится.
Я убежден, что, проектируя аналитические системы, нельзя слепо копировать чужие наработки. Классическая модель не является панацеей. Необходимо учитывать массу особенностей.
Очень ценной для нас оказалась помощь специалистов компании «Диасофт», которые не стали зацикливаться на каком-то одном решении, а подошли к проектированию решения творчески и непредвзято. Не секрет, что обычно ИТ-консультанты любой ценой навязывают именно те продукты, что сами продают. У наших партнеров иной подход: есть технологии, из которых, словно из кубиков, выстраиваются нужные нам, как заказчику, решения.
Что оказалось самым сложным при создании системы бизнес-аналитики?
Донести до бизнес-пользователей, какие объемы работ предстоит сделать, какие усилия придется предпринять, чтобы бизнес-аналитика заработала и они получили именно то решение, которое ждали. Бизнес-пользователи часто недооценивают ресурсоемкость проектов, в которых есть ИТ-составляющая, а также сложность последующего использования аналитической системы. Привыкшие к таблицам Excel, они полагают, что реализация функций бизнес-анализа будет не намного сложнее.
Кто и как разрабатывает модели анализа?
Для этого применяется общий подход, принятый в банке. Бизнес-пользователи совместно с ИТ-специалистами и консультантами описывают бизнес-требования (Business Requirements Definition). Этот документ ложится в основу функциональных спецификаций, которые содержат более детальное описание, сформулированное в терминах разработчиков. Затем строится модель ИТ-системы, после чего осуществляются разработка, тестирование и внедрение.
Как бы вы охарактеризовали значимость и ценность бизнес-аналитики для «Альфа-Банка»?
Он не может без этого жить. Бизнес-аналитика является основой для принятия решений.
Что бы вы порекомендовали коллегам, осуществляющим аналогичные проекты?
Поскольку рынок BI на Западе развивается уже долгое время, то я бы порекомендовал использовать уже существующие подходы и технологии, не изобретая собственных велосипедов. Это значительно поднимает эффективность и снижает риски.
Кроме того, следует приглашать консультантов, которые получили опыт реализации систем в компаниях, сопоставимых с вашей по масштабам решаемых задач. В противном случае не миновать ошибок.
Наконец, очень важно управлять ожиданиями пользователей. Необходимо объяснить им, что сама по себе система не решает задач анализа, это лишь инструментарий, хотя и сложный, комплексный. Для решения задач анализа нередко оправданно применение правила 80/20: правильно выбранные 20% данных помогают достаточно быстро и точно решить 80% бизнес-задач. Правда, этого недостаточно, чтобы быть на 100% уверенным в том, что решение выбрано верно. Другими словами, можно быстро получить приблизительную аналитическую оценку, но есть риск ошибиться. Можно поступить иначе: тщательно подготовить точный анализ, но в этом случае есть риск, что процесс займет слишком много времени и ваша компания окажется на обочине рыночной гонки.
«Альфа-Банк»
«Альфа-Банк» — крупнейший частный банк России, успешно работающий с 1990 года. В настоящее время «Альфа-Банк» является высокотехнологичным универсальным банком, предоставляющим полный комплекс услуг корпоративным и частным клиентам. «Альфа-Банк» входит в пятерку крупнейших финансовых структур России по величине активов и собственного капитала. По данным аудированной финансовой отчетности (МСФО) за 2002 год, активы группы «Альфа-Банк», куда входят ОАО «Альфа-Банк», дочерние банки и финансовые компании, составили 4,12 млрд. долл., чистая прибыль — 105 млн. долл., собственный капитал — 431 млн. долл., кредитный портфель — 2,4 млрд. долл.
Клиентами «Альфа-Банка» являются более 50 тыс. корпоративных клиентов и около 500 тыс. физических лиц. Для их обслуживания в Москве и других регионах России открыто более 100 отделений и филиалов банка, в том числе дочерние банки в Башкортостане и Татарстане. Дочерние банки также работают в Казахстане, на Украине и в Нидерландах. Представительства банка действуют в Великобритании и США.
Сергей Меднов
