Облачная бизнес-аналитика
На вопросы редакции IT News отвечает Георгий Нанеишвили,
директор по развитию партнерской сети компании Qlik Russia.
Какие тенденции развития рынка Business Intelligent вы наблюдаете сегодня?
Во-первых, это смещение к аналитике, которую может строить или модифицировать сам пользователь – “User-Driven BI”. Во-вторых, это переход к облачным предложениям, все больше появляется игроков, которые не просто предлагают решение на выбор – с установкой у заказчика или в «облаках», а чисто облачные решения.
Как на вашем бизнесе в России, связанным с бизнес-аналитикой, сказались санкции и падение курса рубля?
Наша компания перешла на расчеты в рублях, что повысило нашу привлекательность на рынке, помогла партнерам и заказчикам, которым больше не надо было страховать курсовые риски.
В каких отраслях российской экономики увеличились продажи в связи с кризисом?
Мы отмечаем рост интереса к нашим продуктам, особенно со стороны финансовых организаций. Однако происходит и снижение интереса со стороны госорганов и это связано с новыми тенденциями по импортозамещению.
Насколько в России за последние два года стала более востребована углубленная аналитика?
Я несколько лет занимался предиктивной аналитикой, продвигая «тяжелые» решения по datamining. Однако, в то время бизнес не был готов к решениям подобного класса, их стоимости и эффективности. Зачем тратить немалые деньги на достижение эффекта в 3-5%, когда подобного результата можно добиться, просто наведя порядок или увеличив уровень сервиса? Это на западе, где все выстроено довольно эффективно, подобные результаты вызывают восторг. В России пока еще есть пространство для маневра, но оно сокращается с каждым месяцем, и скоро использование углубленной и предиктивной аналитики станет бизнес-необходимостью.
«Клиентская аналитика», «Управление рисками», «Аналитика в госсекторе», «Аналитика в рознице» и «Аналитика в ТЭК», «Борьба с мошенничеством» какие из перечисленных направлений аналитики для вашей компании в России являются приоритетными и почему?
Все данные направления являются высокоприоритетными для нашей компании. Коммерческие компании хотят понять, кому они продают и то ли они продают своим клиентам, оптимизируя ассортиментную матрицу и каналы продвижения продукции, переходя от массового продвижения к таргетированному. Банки, разумеется, очень интересуются AML-решением на Qlik – это связано с новыми требованиями ЦБ, да и «рисковики» хотят иметь удобные инструменты для оценки всевозможных рисков.
Работают ли в России ваши аналитические системы с по-настоящему Большими данными?
Работают. Как всегда, впереди телеком, поисковые системы и ряд крупных банков, именно те организации, где подобные данные (распределенные, слабоструктурированные) действительно есть. В ходе одного из проектов была реализована гибридная модель, когда данные (CDR) хранятся в Hadoop, их статистическая обработка и группировка производятся пакетом Mahaut, а Qlik агрегирует уже данные из Mahaut, «склеивая» их с финансовой информацией (баланс, остаток, последний платеж по неделям) и прочей информацией, например, обращения в колл-центр. Таким образом, мы получаем возможность быстрой работы с довольно большим массивом информации, проверяя ту или иную теорию или сегментируя клиентов, анализируя их поведенческие модели, и при необходимости получаю полную детальную информацию прямым запросом в Hadoop, использую механизм Direct Discovery.
Появились ли в последние два года новые технологии очистки данных и управления данными?
Да, появился новый термин – “Data Blending”: есть и новые решения (и коннекторы) не просто для экстракции данных и их трансформации, а для их автоматического связывания, чистки выбросов, связанных, например, с проведением маркетинговых кампаний или восстановлением структуры спроса. Это является дальнейшим развитием «User-driven BI», когда пользователь уже не обращается к IT-службе, а хочет самостоятельно работать с данными.