2020/10/29 16:33:25

Владимир Сизых, РДТЕХ: «В ближайшие год-два мы увидим кратный рост проектов по внедрению Big Data»

Тема BI и Big Data перемещается из ярких заголовков публикаций в практическую повседневную жизнь российских компаний и организаций. Владимир Сизых, директор по стратегическому маркетингу компании РДТЕХ, рассказал TAdviser, как в нашей стране идет становление рыночного сегмента решений бизнес-аналитики и аналитики Big Data.

Владимир
Сизых
Наращивание компетенций по аналитике Big Data для нас – логичный путь развития

Современные компании и предприятия активно информатизируются. Как Вы полагаете, этот факт сам по себе открывает новые возможности для применения средств BI и анализа Big Data?

Владимир Сизых: Аппетит приходит во время еды. Первые внедрения показали, какую пользу можно получить от внедрения Big Data. И чем больше мы видим успешных кейсов, тем больше появляется новых проектов по внедрению. Это можно сравнить со снежным комом.

К компаниям можно применить принцип распределения по предрасположенности к инновациям. По моему мнению, рынок средств BI охвачен сейчас где-то наполовину. А вот инструментарий Big Data используют пока преимущественно так называемые компании-новаторы. Время повсеместного внедрения Big Data еще не наступило.

Можно получить косвенное подтверждение этого факта, взглянув на структуру использования ИТ-услуг. Например, телеком с технологической точки зрения – наиболее передовой сектор, где уже внедрены и BI, и Big Data, и его можно смело отнести к группе новаторов. Но в структуре ВВП это всего 4%. Доля передовых банков, где ведутся проекты с Big Data, – от силы одна десятая, а если переводить это в долю ВВП, то это еще 2%. Внедрение передовых технологий в ритейл добавит нам еще 2-3% ВВП. Ключевые с точки зрения ВВП рынки – промышленность и добыча – пока лишь только начинают внедрение этих технологий. Как зародилась масштабная коррупционная схема при внедрении ИТ в ПФР при участии «Техносерва» и «Редсис». Подробности 38.7 т

Сейчас наступает самое интересное время, когда компании-новаторы ощутили выгоду от цифровизации и делятся позитивным опытом с другими участниками рынка. В ближайшие год-два мы увидим кратный рост проектов по внедрению Big Data в промышленности, финсекторе, страховании.

Какие сегменты информационной поддержки бизнеса, с Вашей точки зрения, сегодня отлично проработаны поставщиками решений BI и BigData до такой степени, что все предлагают единый и весьма высокий функциональный уровень решений?

Владимир Сизых: Рынков, где отсутствовала бы конкуренция в функционале, практически нет. Есть сегменты с высокой степенью стандартизации функционала. Лидерами здесь выступают крупные телеком-компании, которые фактически первыми внедрили у себя технологию Big Data и представили рынку эти кейсы. Далее примеру телекома последовали банки и ритейл. И если взглянуть на коллег по цеху, то перечень кейсов будет приблизительно одинаков: прогноз оттока клиентов, анализ кредитоспособности, вероятность совершения покупки, подбор дополнительных товаров. Разница в основном заключается лишь в выбираемой платформе и масштабах бизнеса компании.

Компания РДТЕХ занимает высокие места в рейтингах российских компаний, работающих в области информатизации в различных отраслях. По Вашим оценкам, какие особенности Вашей компании дают возможность получать высокие оценки отраслевых экспертов? Какую роль в этих компетенциях играют аналитические способности внедряемых решений?

Владимир Сизых: Наша компания с момента своего основания специализировалась на работе с данными. Мы давно умеем их правильно «забирать» из информационных систем, правильно «складировать», обрабатывать, строить хранилища, озера, витрины. В этом ключе наращивание компетенций по аналитике Big Data для нас – логичный путь развития. Мы хорошо изучили особенности ее развертывания, понимаем, как она работает на специализированных программно-аппаратных комплексах и в чисто софтверных реализациях. Наши эксперты неоднократно настраивали Oracle Exadata/BigData, делали развертывание кластеров на платформе Cloudera, плотно работают с платформой ArenaData.

Многолетняя практика и знание предметной области позволяет нам правильно разговаривать с клиентом и помогать ему в выборе эффективного решения. Одним из вариантов может быть предложение строить корпоративное информационное хранилище на традиционных технологиях реляционных баз данных, поскольку Big Data не всегда нужна клиенту по причине малых массивов данных и несопоставимых затрат на развертывание и поддержание «озер».

С Вашей точки зрения, где сегодня проходит линия конкуренции, которая отделяет одних поставщиков аналитических решений от других? Она имеет, скорее, отраслевой характер или функциональный?

Владимир Сизых: Недавно мы обсуждали с коллегами, имеют ли высокотехнологичные бэкенд-решения, к которым в том числе относится обработка Big Data, отраслевую специфику. И пришли к общему выводу, что внутри технологии различие носит скорее функциональный характер. Именно поэтому конкуренция идет на технологических стыках: знание форматов данных фронтенд-систем помогает быстрее решить вопрос загрузки и подготовить BI-среду для финансового или промышленного предприятия.

Приведите, пожалуйста, примеры реальных проектов внедрения решений BI и Big Data, которые, с Вашей точки зрения, можно считать образцом наиболее продвинутых решений.

Владимир Сизых: Как я уже говорил выше, рынок можно легко сегментировать по отношению к новациям. Практически все топовые компании на рынках телекома и финансов уже вовсю используют возможности новых технологий. Это хорошо видно в том числе и по материалам, которые публикует TAdviser и другие отраслевые СМИ. В качестве образца я бы выделил ВТБ и Тинькофф Банк. Последний - это, по моему мнению, банк-новатор, который первым начал создавать экосистему, внедрил Big Data. ВТБ – это пример системного подхода, они сформировали образцово-структурированную ИТ-стратегию.

У вас есть примеры проектов, где Ваша компания самостоятельно полностью развернула полный стек технологий Big Data?

Владимир Сизых: Говоря про Big Data, в первую очередь мы думаем про архитектуру: какой она должна быть, чтобы соответствовать требованиям компании хотя бы в среднесрочном горизонте 3-5 лет.

В одном из проектов перед нами встала задача создать ИТ-платформу для медицинского сервиса Actenzo. Это сервис по круглосуточному мониторингу состояния здоровья с использованием различных гаджетов, где с помощью искусственного интеллекта строится персональный профиль здоровья, и есть возможность удобно делиться результатами наблюдения с близкими или лечащим врачом. В случае если у наблюдаемого пользователя происходит выход за пределы индивидуального нормального состояния, он или доверенные люди могут получать уведомление на свои смартфоны.

Изучив техническое задание, мы сразу решили, что будем строить Actenzo на технологиях Big Data. Для ответа на вопрос «почему именно Big Data?» нужно чуть глубже погрузиться в проект.

Сервис по мониторингу состояния здоровья был задуман как для b2b, так и для b2c-потребителей. И если в b2b мы еще можем просчитать потенциально конечное количество пользователей, то в b2c – нет. Отсюда вытекает задача хорошей горизонтальной масштабируемости в каждом элементе.

Следующая особенность сервиса заключается в том, что мы не знаем, каким будет по составу пакет данных, приходящих от пользовательских гаджетов к сервису. Предположим, пользователь использует фитнес-трекер, 2-3 раза в неделю встает на умные весы, а на тренировке надевает профессиональный нагрудный пульсометр. Пульс меряется раз в две минуты, несколько раз в день замеряется уровень стресса, иногда – ЭКГ, иногда – давление. Все это приводит к тому, что параметры пакета с данными каждый раз будут разными. Добавим сюда нестабильность интернета и – вуаля! – «то пусто, то густо», то есть находящиеся в пакете данные каждый раз могут быть разными. Думаю, вы согласитесь со мной, что идеальным решением для обработки и хранения таких данных будет Big Data.

Традиционный сегмент корпоративной аналитики - поддержка принятия решений на уровне руководства компании. Какие современные тренды в развитии таких решений Вы можете отметить?

Владимир Сизых: В первую очередь надо отметить, что заметно вырос уровень цифровой грамотности руководителей среднего и высшего звена. Потребность докопаться до сути, понять природу изменения того или иного показателя требует применения новых инструментов. Мы видим, что наши клиенты хотят иметь возможность не просто «провалиться» до исходного показателя, но и самостоятельно искать корреляции между фактами, видеть тренды с уточнением вероятности свершения того или иного события.

Другой момент, который хотелось бы отметить, – это снижение роли транзакционных систем. Конечно же, по-прежнему важно, чтобы платежи проходили быстро и безопасно. Но в силу того, что сегодня клиентоцентричность правит миром, информации только из платежной системы недостаточно, чтобы выстраивать долгосрочные клиентские отношения. Это понимание, которое мы отмечаем у наших заказчиков, возвращается к нам как задача по созданию удобного инструмента для работы с данными.

Как Вы полагаете, современные решения BI и Big Data – это инструмент профессионального аналитика? Или речь идет о том, чтобы дать в руки каждому бизнес-менеджеру мощные аналитические инструменты, которые помогут ему в его работе?

Владимир Сизых: Аналитические инструменты, с одной стороны, постоянно усложняются, с другой же – идет упрощение интерфейсов, и большое внимание уделяется как раз возможности формировать свои собственные витрины непрофессиональным аналитикам. Я бы отметил, что этот тренд начался несколько лет назад, когда Microsoft и Oracle выпустили упрощенные BI-приложения для мобильных устройств. Это позволило бизнес-менеджеру получить простой инструмент для работы с аналитикой, который не требует специальных знаний матмоделей.

Но в тоже время там, где обрабатываются большие данные, сложно обойтись без профессионального ПО и высококвалифицированных аналитиков с хорошим уровнем знания инструментов. Профессиональный инструмент сегодня подразумевает разные модели его использования разными людьми в зависимости от целей и квалификации. Производители аналитических программ будут развивать обе линейки, вовлекая менеджеров в раздумья над цифрами и делая удобнее работу аналитиков.

Качество аналитических решений во многом зависит от качества самих данных. По Вашим оценкам, какие типовые ошибки совершают компании, когда задумывают внедрить аналитическое решение «быстро, легко и просто»?

Владимир Сизых: Особенность построения современных хранилищ заключается в том, что для них не требуется заранее создавать единую структуру хранения данных. Это значительно упрощает первичный ввод и хранение. Но эта простота имеет и обратную сторону. Мы хорошо знаем присказку «мусор на входе – мусор на выходе». И чтобы хранилище было функциональным, надо не забывать про так называемый ETL-уровень. Не торопитесь при первичной загрузке данных. Проанализируйте их структуру, соотнесите с тем, что есть у вас сейчас, – это поможет в дальнейшем сэкономить гораздо больше времени.

С какими вендорами аналитических решений работает Ваша компания? Почему выбраны именно они?

Владимир Сизых: РДТЕХ сочетает в себе два подхода: стабильность и новаторство. Если мы выбираем ту или иную технологию, то это, как правило, надолго. Рынок ценит такой подход. Все знают, что мы одни из лучших специалистов по Oracle в России и ближнем зарубежье. Банки видят в нас надежного партнера в ПОД/ФТ-решениях. При этом мы всегда находимся в поиске новых инструментов, которые могут принести пользу нашим клиентам. В этом нам помогают новые партнеры. Например, в этом году мы стали партнерами компании ArenaData.

Когда мы говорим, например, про Big Data, мы не продаем «построение озер данных», мы помогаем клиентам увидеть ценность от использования технологии. А ценность зависит от области применения. Например, для финансовой службы это может быть скорость построения отчетов и, соответственно, более быстрое реагирование менеджмента на ситуацию в компании. В случае маркетинга – это возможность гибко настраиваемой динамической сегментации клиентов.

Какие направления BI и Big Data, по Вашим оценкам, ожидает быстрый рост в ближайшей перспективе?

Владимир Сизых: Говоря про тренды, я бы отметил, что благодаря Big Data сейчас возрастает значимость служб маркетинга в ритейле, финансах и страховании. В промышленности мы видим интерес со стороны не только маркетинга, но и служб главного инженера.

Постоянный поиск ценностей, которые помогали бы нашим заказчикам быть полезными и востребованными в их сегменте рынка – вот ориентир, которого придерживается РДТЕХ долгие годы. Вчера это называлось ценностным подходом, сегодня это клиентоориентированность. Я не знаю, как это будет называться завтра, но я уверен, что честные партнерские отношения с заказчиками всегда будут залогом успеха и наших клиентов, и нашего бизнеса.