Ничто так ярко не иллюстрирует стремление к цифровой экономике, как спрос на бизнес-аналитику. В 2016 году выручка от продажи лицензий на программное обеспечение SAS выросла на 40%, доход от продажи консалтинговых услуг — на 30%, а штат увеличился на 16%.
Все свои аналитические приложения SAS планирует постепенно перевести на выпущенную в прошлом году облачную платформу Viya. Ожидается, что это даст кратное увеличение производительности и объемов обрабатываемых данных. А пока потенциальные российские пользователи Viya изучают возможности платформы с новой архитектурой, SAS продолжает накапливать экспертизу и расширять отраслевой охват. Так, на SAS Forum Russia 2017, собравшем примерно на 30% больше участников по сравнению с предыдущим годом, появились специальные секции для агроиндустрии и здравоохранения.
Однако более половины российских продаж SAS по-прежнему приносят банки, остающиеся наиболее инновационным сектором экономики, несмотря на все потрясения финансового рынка. В SAS наблюдают cтремление крупных банков анализировать в реальном времени информацию, поступающую по разным коммуникационным каналам, а также отмечают интерес к компонентам, связанным со сценарным анализом и стресс-тестированием, которые позволяют моделировать изменения в организационной структуре или в стратегии. И среди представленных на форуме результатов, полученных благодаря использованию аналитического инструментария, достижения банков вне конкуренции. К примеру, ВТБ24 с помощью высокопроизводительной платформы моделирования и системы анализа Больших Данных увеличил чистую маржу от кредитных операций в прошлом году на 16%. При этом розничный портфель в рублевом выражении вырос на 12%.
На втором месте по доходности для SAS стоит телекоммуникационная отрасль, которую догоняет наиболее динамичный сегмент — ретейл. В условиях падения выручки на клиента телеком становится несколько более консервативным и пересматривает перспективные направления для инвестиций, заметил Валерий Панкратов, гендиректор SAS Россия и СНГ.
В МТС модернизировали систему автоматизации процессов планирования, выполнения и оценки маркетинговых кампаний, которая позволяет моментально запускать как федеральные, так и индивидуальные акции. С ее помощью оператор создает портрет каждого абонента исходя из его активности и делает сложные выборки для точного попадания в различные сегменты целевой аудитории, включая самые узкие.
Общей тенденцией для банковской и телекоммуникационной отраслей Панкратов назвал интерес к лабораториям анализа данных, которые позволяют накапливать данные с различных функциональных направлений и ускоряют воплощение идей, найденных специалистами в области data science.
Что касается ретейла, то здесь уже достаточно широко распространена аналитика для пополнения запасов и отмечается подъем спроса на ПО для управления ассортиментом и ценообразованием. Кроме того, ретейлеры все чаще позитивно реагируют на те проекты, где аналитические задачи выстроены поточно и связаны между собой.
Немало пилотных проектов SAS ведет и в госсекторе. В частности, в структуре Росалкогольрегулирования реализован проект по поведенческой оценке риска нелегального оборота алкогольной продукции на оптовых предприятиях. Одним из профилей риска стало соотношение объема хранения продукции и складской площади. Риск-ориентированный подход позволяет оптимизировать ресурсы службы: за счет работы с оптовиками, набравшими критичное число баллов при общей оценке по профилям риска, резко повысилась эффективность инспекций.
В отрасли здравоохранения местный офис SAS начал работать в 2016 году, рассчитывая, что отечественная медицина будет развиваться в соответствии с мировыми тенденциями. «На Западе аналитика внедряется повсеместно, начиная от разработки лекарств и заканчивая поддержкой принятия врачебных решений», — считает Панкратов. По его словам, работающие в здравоохранении финансисты рано или поздно поймут экономическую целесообразность использования аналитических решений. За год компания успела реализовать пилотные проекты по автоматизации внутрибольничного аудита, по выявлению удовлетворенности клиентов результатами медицинских услуг и определению правомерности применения тех или иных способов лечения. В будущем планируется приступить к задачам, связанным c персонализированным обслуживанием пациентов, Интернетом вещей для медицины и поддержкой принятия врачебных решений.