Где искать корпоративную мудрость
Автор
Олег Седов
Основа любой базы данных - ее логическая и физическая модель, где «живут» биты и байты, в столбцах и колонках.
Когда вы начинаете смотреть на вещи по-другому,
то вещи, на которые вы смотрите, меняются.
Макс Планк, Лауреат Нобелевской премии по физике
Про концепцию Big Data сегодня говорят очень много и охотно, невольно складывается впечатление, что это очередной модный тренд, придуманный маркетологами. Но для банка «Уралсиб», который насчитывает 45 филиалов, 450 точек продаж и около 15000 сотрудников, объем информации только по розничным клиентам уже сейчас превышает 15 Тбайт. При этом вице-президент, главный исполнительный директор информационных технологий банка «Уралсиб» Алексей Широких видит смысл больших данных в жизненной цепочке, когда данные переходят в информацию, информация в знания, а знания в мудрость.
Алексей, когда и как начинает на практике проявляться проблема больших данных?
Я бы начал с определения того, что такое большие данные. Для кого-то 2–3 Тбайт уже большие данные, а для кого-то петабайты — норма. Все зависит от того, что накоплено в них. Это тот случай, когда за деревом леса не видно. То же самое и с данными, когда можно за одной цифрой увидеть целую цепочку информации. С моей точки зрения вопрос больших данных упирается не только в то, что данных много, но и в то, каких именно данных много, а каких не хватает. Вопрос упирается в полноту данных. Если из определенных данных нельзя извлечь полезную и качественную информацию, это уже пустые данные. В любой организации и в частности, в банке данные должны работать. Для нас клиент — это не только его счета в банке, его проводки, но и его поведение как клиента банка. Хороший пример — торговая площадка Amazon. Ее движок и платформа построены таким образом, что отслеживается поведение клиента на сайте. При повторном его заходе, система уже знает, какие книги он смотрел, какие покупки сделал и может предложить ему другие товары или услуги, исходя из его поведения на ресурсе Amazon. Таким образом, сам ресурс становится более проактивным по отношению к клиенту. Без качественных, релевантных данных построить подобные сервисы невозможно.
Для современных банков у меня есть ряд иных примеров. В частности, для кредитных карт западных банков накоплены шаблоны предсказуемого поведения злоумышленника, скажем, того, кто ее украл и потенциальные транзакции которые злоумышленник планирует сделать. Как правило, он начинает заправлять машину, совершать какие-то определенные покупки и т. д. То есть старается успеть сделать что-то, пока карту не заблокировали.
У меня был случай, когда я прилетел в страну, а кредитная карточка была заблокирована. Причина была в том, что моя нерегулярная активность с этой карты вызвала подозрение, что данные транзакции совершались не мной и повторяли шаблоны действий злоумышленников. И это все опирается на своевременные и качественные данные в совокупности со сложными алгоритмами анализа этих данных. Никакой человек не сможет оперативно отследить и проанализировать подобные действия.
Получается, что большие данные — это не проклятье, а благо? Но при условии, что с этими объемами данных удается работать эффективно!
Безусловно, данные не должны просто лежать в хранилище, они должны работать. И, как следствие, сейчас серьезно продвинулась аналитика, потому что, когда у нас две точки, через них можно провести прямую линию. Когда их несколько, то необходимо делать интерполяцию – применять соответствующие алгоритмы. Но качество аналитики существенно выросло за последние годы. С точки зрения ИТ, первой прорывной технологией можно назвать Интернет. А сейчас не столько ИТ, сколько сам бизнес стоит перед точкой перегиба, когда качество предоставляемых данных на основе современных алгоритмов позволяет делать уникальные вещи – трансформировать данные в информацию и знания.
Но я хотел бы вернуться к текущим задачам банка. Как видится сегодня проблема больших данных и какую пользу хотелось бы из них извлечь?
У нас ситуация такая: существует корпоративное хранилище данных, построенное на платформе SAP BW, и больше количество разрозненных прикладных систем. Это общая проблема для всех банков — во-первых разрозненность информации, а во-вторых, зоопарк унаследованных систем. Очевидно, что при переходе к безналичным платежам наличные деньги постепенно если и не исчезнут, то существенно снизят свою платежную активность. А у «новых денег» бумажного аналога нет, есть только биты и байты, и они где-то должны храниться. Если раньше в банках в больших сейфовых хранилищах, сейфовых ячейках хранилось что-то физически ценное, то сейчас, мне кажется, для банка главный вопрос, а что произойдет, если с данными в хранилище что-то случится? И для банков это становится ключевой головной болью.
В современных условиях получается, что с точки зрения хранения данных в банке не вполне очевидно, кто именно должен эту проблему поставить и возглавить ее решение?
Я уже несколько раз сталкивался с проблемой выбора. Когда существует множество мнений какая архитектура лучше и каждый из департаментов прав в своей области. Но в результате ничего не получается, и решение проблемы не продвигается не на шаг либо двигается очень медленно. И так бы все и оставалось, пока инициативу в свои руки не взял департамент экономики и финансов, который является владельцем ресурса, а не данных. Именно тогда движение началось по определенному вектору. Не могу сказать, что это идеальное решение для всех, но с точки зрения выгрузки и загрузки данных в хранилище — архитектура достаточно стройная. А минусы, которые у этого решения есть - определенные тактические проблемы, а не стратегические. В качестве программно-аппаратной платформы было выбрано решение для корпоративного хранилища данных на базе SAP BW, как корпоративный стандарт. А вот поддержка и развитие инфраструктурной составляющей, отказоустойчивой и надежно зарезервированной, — это уже зона ответственности ИТ.
Но хранилище данных — это первая ступень, где данные представлены в битах и байтах. Далеко не технический вопрос, как данные превращаются в информацию, а из информации прилучаются продукты и услуги, которые уже выводят на рынок?
Основа любой базы данных ее логическая и физическая модель, где «живут» биты и байты, в столбцах и колонках. Но это все птичий язык ИТ, непонятный и достаточно сложный для бизнеса. Поэтому возникает некая абстракция в виде логической модели, из нее уже получается представление об информации, достаточно понятное бизнесу и близкое к языку, на котором принимаются решения. Но сведения из базы данных — это все еще сырье для аналитики. Вот здесь уже должна рождаться информация, чьим конечным потребителем будет какой-то человек. И в результате работы с информацией у человека возникают знания о клиенте, о его поведении или мотивации. Если этим занимается один человек, то информация носит субъективный оттенок. Но если работает отдел или целая корпорация — это принимает оттенок коллективного разума.
До этого места более-менее понятно, как происходит преобразование данных и информации. Но меня интересует большее: как преобразовать эти знания в корпоративную мудрость? Может быть, когда количество и объем знаний начнет переходить в мудрость. Но это случится, когда знания получат подтвержденные рыночные практики.
Как при этом может выглядеть то, что вы подразумеваете под корпоративной мудростью?
Мне кажется, у корпоративной мудрости должен быть ряд характерных свойств. Во-первых, мудрость — то, что объединяет в себе и данные, и информацию, и знания. Но при этом сугубо специфично для конкретной организации или банка. Потому что знания можно передать с человеком, который вдруг решил уйти в другую организацию и унести с собой полученный опыт, практики, клиентскую базу. Но мудрость передать нельзя! Это не тиражируется! Это сугубо индивидуально, что «полируется» долгие годы через труд, ошибки и удачи. У каждой корпорации своя мудрость!
На мой взгляд, популярная сегодня тема больших данных во многом преувеличена. В принципе ИТ может хранить любые объемы информации. И эти объемы действительно растут, а бизнес сетует, что ему не хватает информации для принятия управленческих решений — вот где начинается проблема больших данных. Как быть с талантом самих пользователей?
В своей прошлой жизни, когда я занимался вычислительной физикой, разработкой математических моделей, один из моих научных руководителей смотрел на сложнейшие уравнения и определял, какой элемент в данном уравнении важен для точности результата, а какой — нет. По поведению данных он определял важность тех или иных решений, что тогда существенно сокращало машинное время. В результате лишь несколько ключевых элементов реально влияли на качество результата. Вот это и был талант пользователя. Искусство общения с цифрами и данными. Сегодня банки охотно принимают на работу специалистов, получивших образование и опыт, которые привыкли работать и чувствовать данные и их поведение.
Но вместе с тем в банки и другие компании приходит молодое поколение специалистов, менеджеров, которое этими навыками не обладает.
Это верно. Приходят молодые специалисты. Провал 90-х в образовании сейчас очень остро, а местами и трагично сказывается. Но это также проблема и зона ответственности уже опытных сотрудников организации, которые не создают внутри компании сквозного цикла передачи знаний. Чтобы мудрые не учили на своих ошибках, а помогали их избегать. Поэтому если накопленный опыт не передавать, он никогда не станет мудростью.
Мне кажется, нам еще предстоит формировать определенную корпоративную культуру данных. Как, на ваш взгляд, она может выглядеть?
Прежде всего, не должно быть такого, что кто-то сидит на своих данных, как в неком информационном княжестве, и никого к ним не подпускает. Что довольно свойственно менталитету российских сотрудников. Если ему начать следовать, то вскоре появится отдельный островок информации, потерянный для других данных. Это часто случается, когда звучит фраза: «Айтишники не успевают, и мы будем делать сами». И эти островки начинают расти. Тогда правда становится у всех своя, а она, по-хорошему, должна быть единой. На одном из предыдущих мест работы мой руководитель говорил, что хранилище должно быть единственным источником правды, тогда если ошибаются, то ошибаются все. Иначе, кто быстрее подготовил отчет и принес его руководству, тот и прав. Очень скоро диалог между коллегами перестает быть конструктивным, и тогда приходится тратить время на разбирательства, кто прав. Вместо того чтобы совместно решать глобальные проблемы. Как результат этой совместной деятельности, хранение данных, их передача и трансформация в информацию – все это должно быть неотъемлемой частью корпоративной культуры.
А то, что люди время от времени уходят из организации, — нормальный процесс, и к нему все привыкли. Но уходя, они уносят с собой часть корпоративной культуры. Ограничивать это невозможно. Это тоже нормально, так как подобными примерами они формируют цивилизованный рынок. И тем самым мы и другие компании поднимаем компетенции рынка в целом.
В итоге, какова сейчас картина с большими данными и их управлением в банке?
У нас инициирован ряд проектов поддержки маркетинговых компаний, кросс-продаж, которые предполагают получение обратной связи, сбор данных и т. д. Мы выбрали для этого поставщика средств аналитики, он будет установлен сверху нашего хранилища данных. Мы надеемся, что это позволит нам повысить проникновение на рынок за счет качественного клиентского сегментирования и прочих инициатив. В итоге нам важно оценить качество предоставления наших розничных услуг клиентам и использовать эту информацию для более качественного обслуживания наших клиентов. С данными работает не только ИТ-отдел, но и все смежные подразделения. Это коллективная работа, в которой я бы не выделял кого-то индивидуально. С данными работают давно, но вопрос: насколько эффективно? Когда их размер оценивается парой таблиц, это одни оценки эффективности. Toп-менеджмент, может быть, и не нуждается в детальной информации, но если предоставить ему возможность в случае необходимости вникнуть в проблемную область, это потянет за собой солидный объем информации, связанный с большим объемом работ, алгоритмов, очистки данных от информационного шума и мусора. Я не думаю, что у бизнеса всегда возникает такое желание глубоко вникать в данные, но такая возможность должна быть предусмотрена, поскольку данные и информация должны работать на бизнес. Как результат, данные и работа с ними — живой инструмент, который дает представление, что происходит с бизнесом.
IT Manager №11, 2012
Опубликовано 23.11.2012
Об авторах
