ATK Consulting Group: Qlik Пресс-центр Публикации Алексей Шабалин: «Внедрение BI-системы тесно связано со стратегией банка до 2015 г»


Алексей Шабалин: «Внедрение BI-системы тесно связано со стратегией банка до 2015 г»

Сейчас во многих банках наблюдается повышенный интерес к внедрению систем бизнес-аналитики. Возможно, сказывается кризис и желание повысить эффективность бизнес-процессов и лояльность клиентов при помощи средств BI. Об одном из главных технологических событий 2013 года для Запсибкомбанка, внедрении BI-системы, рассказывает Алексей Шабалин, заведующий сектора систем отчетности отдела эксплуатации информационных систем ДИТ, Запсибкомбанк.

Алексей, на Ваш взгляд, какое событие стало ключевым для Запсибкомбанка с точки зрения ИТ?

С точки зрения технологий, я бы назвал основным событием года внедрение аналитической системы QlikView. Мы сделали первый шаг к автоматизации аналитики уже в прошлом году, но в этот год очень сильно нарастили функционал и уже получили значимые бизнес-результаты, например, рост привлечения клиентов и прибыльности банка.

Кроме того, внедрение BI у нас очень тесно связано со стратегией банка до 2015 года, которая включает автивное региональное развитие, повышение клиентоориентированности и развитие персонала. Аналитика здесь является ключевым звеном продвижения к стратегическим целям – основой планирования стратегических инициатив и механизмом отслеживания эффективности принятых решений.

Какими инструментами для аналитики Вы пользовались до внедрения специализированной BI-системы? Что не устраивало в этих инструментах и подтолкнуло к аналитическому проекту?

Я занимаюсь в Запсибкомбанке развитием технологий отчетности почти с самого основания банка, с 1995 года, и проследил эволюцию технологий в этой области. В свое время наша команда инициировала создание механизмов аналитической отчетности на основе OLAP-кубов. Эта технология была на пике популярности и позволяла исследовать данные силами бизнеса на очень продвинутом уровне. До 2012 года мы развивали OLAP-отчеты и разработали более 14 кубов.

Однако и бизнес не стоял на месте – к 2012 у нас уже выросла филиальная сеть в 36 городах с более 53 офисами, и нам предстояло удвоить это количество за следующие 2 года. Естественно, объемы данных и динамика бизнеса тоже увеличились в разы. OLAP технология перестала справляться с всевозрастающими требованиями бизнеса. Возможности получения отчетов из кубов уже не удовлетворяли пользователей, да и полноценной аналитикой получаемые отчеты трудно было назвать. Мы поняли, что пришло время менять технологию, чтобы поддержать бизнес и обеспечить его полной аналитикой.

Ваша BI-система – не самая типичная система для банковской аналитики в России. Алексей, какие еще BI-системы Вы рассматривали и почему выбрали именно ее?

В первую очередь нам необходимо было сменить платформу клиентской аналитики, поэтому мы рассматривали как аналитические блоки CRM-систем (Terrasoft CRM, Siebel, Sales Logix, Microsoft Dynamics CRM), так и специализированные BI-решения (SAP Business Objects, QlikView и Cognos). В этом списке QlikView действительно – новичок для российских банков, но мы включили его в наш short-list BI-систем, поскольку эта система обладает многими техническими преимуществами с точки зрения разработки и сопровождения. К тому же, мы изучили зарубежный опыт – система активно используется в Bank of America, Swedbank, Citi Group, HSBC и прочих, решая в том числе задачи клиентской аналитики. В итоге, когда эта BI-платформа оказалась лучшей по всем нашим критериям выбора (стоимость внедрения (без привлечения сторонних интеграторов, без закупки нового оборудования, без долгих итераций при изменениях), работа с большими объемами данных, простота сопровождения), мы не сомневались и начали проект.

Вы внедряли BI-решение полностью самостоятельно. Расскажите, соответствовала ли скорость проекта Вашим первоначальным ожиданиям? Какие были сложности в ходе проекта?

По скорости внедрения мы уложились – приведу один пример. Нашей первой разработкой, еще в 2012 году, стало приложение по розничной аналитике, которое объединило данные из АБС о клиентах банка, клиентских продуктах, счетах, картах и операциям по ним, а также банковским транзакциям. Приложение включает 280 основных размерностей и более 100 дополнительных. Проект был самостоятельно реализован за 4 месяца.

Как и в любом проекте по внедрению аналитики, мы больше всего беспокоились по поводу адаптации системы пользователями, максимально привлекали бизнес-экспертов и лидеров мнений для постановки задач и тестирования. Но, оказалось, что поводов для опасений здесь не было – после OLAP-отчетности пользователи быстро привыкли к новому интерактивному формату и расширенной функциональности. К тому же, при запуске в промышленную эксплуатацию, BI-система оперативно проявила себя при оценке программы лояльности и помогла увеличить перекрестные продажи в розничном департаменте, заработав дополнительную лояльность пользователей.

Разработка приложения с нуля оказалась для нас неожиданно легкой в силу особенностей технологии, но таила в себе и «подводный камень». В первом приложении для розничного департамента, модель мы создали очень быстро и все внимание уделили разработке интерфейса и отображению бизнес-показателей. Когда мы приехали на тренинг к нашему партнеру по поставке лицензий, Консультационной Группе АТК, и продемонстрировали свою разработку, нам сразу обратили внимание на возможности оптимизации и прочитали тренинг с акцентом на проектирование модели и тюнинг производительности. После тренинга мы повысили скорость работы приложения в несколько раз, и поняли важность должного проектирования модели данных для повышения быстродействия.

Какие департаменты являются самыми активными пользователями?

На сегодняшний день ключевые департаменты банка уже начали работать с новой системой аналитики – департаменты розничного бизнеса, корпоративного бизнеса, планирования и прогнозирования, риск-менеджмента, управление по рекламе и сектор систем отчетности. Мы начали запуск проекта новой технологии аналитики с руководителей департаментов и среднего звена менеджмента банка. Этот подход оправдал себя на 100%, поскольку решение очень быстро завоевало лидеров мнений, и распространение системы пошло во взрывном темпе. Следующим шагом планируем разработать специализированные информационные панели (дэшборда) для руководства банка.

Какие преимущества Вы уже получили от реализации проекта?

Во-первых, скорость обработки информации и формирования аналитики сократилась в десятки раз, с 2-3 часов до 2-3 минут. Кроме того, ранее аналитику приходилось сначала выпускать несколько разных отчетов по очереди, а затем соединять данные из них вручную, что занимало уйму времени. Теперь все данные в одном приложении, и достаточно только выбрать нужный отчет в закладке. Новая скорость генерации аналитических отчетов мотивирует пользователей чаще к ним обращаться и опираться в своей работе на единые данные.

Во-вторых, обучив своих аналитиков работе в новой BI-системе, и дав им навыки разработки собственных отчетов — мы тем самым снизили нагрузку с IT службы по разработке, выгрузке и составлению отчетов по заявкам отделов. 

В-третьих, мы увеличили объем информации и разрезы данных для аналитики как никогда. Например, наш департамент корпоративного бизнеса теперь анализирует не только данные из АБС по клиентам и их динамике операций, остатков и оборотов, эффективности клиентских менеджеров, структуре поступлений и списаний, но и дополнительную информацию – показатели анализа рынка и мониторинг конкурентов в конкретном регионе, дни рождения руководителей и т.д. Все это дает новый потенциал для роста продаж. Так, за год использования BI-системы департамент корпоративного бизнеса смог увеличить привлечение клиентов на 30%.

В-четвертых, внедрение QlikView оказало влияние на повышение эффективности и прибыльности банка. Наш департамент розничного бизнеса и управление по рекламе благодаря новому BI-инструментарию резко повысили эффективность коммуникаций с клиентами. Например, система помогает нашей рознице выявить конкретных клиентов, которых необходимо прогнать по скорингу, и сделать целевое предложение на нужный продукт. Кроме того, BI помогает проводить сегментацию клиентов, чтобы повысить эффективность взаимодействия с небольшими, целевыми группами клиентом, получив максимальный отклик. Мы интегрируем большинство доступных критериев для сегментации, в том числе историю откликов на наши маркетинговые предложения. Это позволяет сэкономить на коммуникациях, предлагая максимально интересные клиентам предложения по правильным каналам (смс, письмо, звонок и т.д.) и одновременно повышая отклик по этим предложениям.

Ну и последнее – мы получили такой продукт, которого у нас никогда не было – не отчетную систему, а полноценную платформу интерактивной аналитики, которая уже дает банку новые возможности. Сейчас в департаментах, которые стали пионерами использования новой BI-технологии, систему включили как основополагающее звено в управлении по циклу PDCA (Plan-Do-Check-Act[1]) для разработки планов и управления эффективностью тактических шагов по достижению целей. Скоро QlikView станет поддерживать эту управленческую методологию и на уровне высшего менеджмента банка.

Какие у Вас планы по дальнейшему развитию и использованию BI-решения?

Если говорить о функционале решения, в ближайшее время мы планируем подключить к системе высшее руководство и создать для них специальную информационную панель, содержащую всю управленческую отчетность банка. Ведется разработка аналитики по расчетам обязательных нормативов банка, бюджетирования, эмиссий. Следующим шагом станет перенос всех оставшихся OLAP-отчетов на новую технологию. Тем самым, QlikView станет у нас единым корпоративным BI-решением для получения любой аналитики. Еще одна цель – расширение круга пользователей аналитики, как за счет подключения новых пользователей (более сотни в 2014 году), так и за счет организации автоматической рассылки статичных отчетов. Для этих задач мы уже сейчас рассматриваем переход с отдельного сервера, на котором у нас сейчас развернуто решение, на вычислительный кластер.



[1] Цикл Деминга-Шухарда (Plan-Do-Check-Act – Планирование-Действие-Проверка-Корректировка) – циклически повторяющийся процесс принятия решения, используемый в управлении качеством

 

Републикуется с разрешения журнала «Банковские технологии», №     12, декабрь 2013 года

Все права сохранены.

15.01.2014, 1757 просмотров.

Скачать QlikView: полнофункциональная версия, с правом использования программы только на одном компьютере

Скачать Qlik Sense: полнофункциональная версия, с правом использования программы только на одном компьютере