oбзор

Обзор: Рынок ИТ: итоги 2017

Валерий Панкратов

Валерий Панкратов:

Работа с большими данными – это не магия

Клиентская аналитика – одна из самых востребованных задач практически в любой организации. Накопленные данные в сочетании с новыми технологиями позволяют компаниям принимать взвешенные решения, ведущие к развитию бизнеса. О том, какая аналитика нужна российским компаниям, как реализовать риск-ориентированный подход в госсекторе, какие задачи решает логистика в ритейле и что поможет банкам выявлять мошеннические операции, рассказывает Валерий Панкратов, вице-президент, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

CNews: Как давно SAS работает на российском рынке? Расскажите немного о компании.

Валерий Панкратов: SAS работает на российском рынке уже 22 года. За последнее время мы существенно выросли. Я пришел в компанию восемь лет назад, тогда нас было 53 человека. Сейчас у нас 252 сотрудника, много стажеров. Общая численность работающих в московском офисе – порядка 340 человек.

Если говорить о продажах лицензий, здесь средний рост за последние семь лет превышает 30%. Консалтинговые услуги растут еще быстрее. И мы сами, и наши зарубежные коллеги, считают российское представительство очень успешным.

CNews: Кто ваши клиенты? В каких сегментах рынка вы работаете?

Валерий Панкратов: Принципиально важным для нас является банковский сектор. На проектах в этом сегменте мы традиционно зарабатываем от 60% до 70% выручки ежегодно. На втором месте по величине на сегодняшний момент находятся два рынка – госсектор и ритейл. Потом идут телекоммуникации, страхование, энергетика, транспорт, агробизнес, медицина. Мы считаем некоторые из них очень перспективными в силу их потенциала роста и большого количества бизнес-кейсов. Скажем, ритейл и госсектор – очень емкие, для нас они очень интересны. Но пока в экономике нашей организации они не занимают большого места.

CNews: Какие решения наиболее популярны на российском рынке? Какую информацию хотят получить ваши клиенты?

Валерий Панкратов: Значительную часть нашего продуктового портфеля составляет клиентская аналитика. Компании финансового сектора, ритейла, страхового рынка стараются понять своего клиента как можно лучше и адресовать свои продуктовые предложения с учетом всей имеющейся информации. Причем часто это не только накопленная внутри информация, но и купленная во внешних источниках.

CNews: Какие задачи ставит перед вами госсектор?

Валерий Панкратов: Основное предложение, которое мы на протяжении уже нескольких лет продвигаем для госсектора, – это риск-ориентированный подход. Этому вопросу уделяется много внимания. Президент нашей страны еще года четыре назад отметил его важность в связи с тем, что контроль и надзор за нашими предприятиями должен носить более современную форму и меньше отвлекать бизнес от его непосредственных задач. Риск-ориентированный подход позволяет надзорным органам проводить проверки не массово и повсеместно, а только для тех компаний, на которые, по ряду факторов, как раз выявленных с помощью аналитики, действительно нужно обратить внимание. Если такие проверки делать выборочно, то, соответственно, и расходы на этот процесс уменьшатся, и людей для этого нужно будет меньше. А количество выявляемых нарушений и их важность – увеличатся. Это очень перспективное направление. Мы наблюдаем интерес к таким проектам со стороны федеральных органов исполнительной власти. Уже сейчас мы проводим проектные работы по автоматизации этой деятельности с пятью ведомствами.

На протяжении нескольких последних лет мы работаем с Центральным банком России. Там инструментарий SAS используется для гарантирования качества данных, а также в рамках контрольной и надзорной деятельности. Я считаю, что это сигнал для всего банковского сектора. Если Центральный банк использует в своих процессах ведущие аналитические технологии, то и сами банки могут перенимать этот опыт для решения аналогичных задач.

У нас есть и другие проекты в госсекторе. Например, в Казахстане для одного из ведомств мы сейчас ведем крупный проект, который связан с мониторингом всего информационного поля Республики Казахстан.

Также в госсекторе одной из ключевых областей для нас является здравоохранение. В мире решения SAS де-факто признаны технологическим стандартом для анализа и обмена клиническими данными. В этой связи приятно отметить, что в российском здравоохранении наши решения тоже используются. Так, например, Московский городской фонд ОМС использует платформу SAS для экспертной работы и контроля качества оказания медицинской помощи в учреждениях здравоохранения города Москвы, а это затрагивает здоровье более 12 миллионов человек. На мой взгляд, очень важно, что наши технологии и опыт помогают городу и москвичам в этой сфере. Для нас это большая честь..

CNews: Какие еще интересные проекты вы реализовали в прошедшем году?

Валерий Панкратов: Есть ряд индустрий, которые для нас интересны и перспективны, я уже упоминал банки, ритейл, госсектор, агросектор. В прошлом году мы начали серьезно стали работать со страховыми компаниями, выделили это направление в отдельную практику, у нас состоялся ряд интересных проектов в этой сфере.

В ритейле мы занимаемся вопросами, связанными с оптимизацией логистики, для этого мы предлагаем решение SAS DDPO (Demand Driven Planning and Optimization – Планирование и оптимизация с учетом спроса). Для крупных торговых сетей логистика, ассортиментное планирование и ценообразование являются ключевыми областями, на которых можно получить значительную экономию себестоимости и добиться роста среднего чека.

У нас есть четыре проекта по оптимизации логистики и большой список клиентов, которые пока присматриваются, оценивают возможные перспективы. Я вижу большой потенциал на этом рынке. В ритейле, без сомнения, как и в других индустриях с массовым потреблением, очень интересуются клиентской аналитикой. И наши продажи там растут. Причем, клиентская аналитика интересует сейчас как крупных игроков, например, с нами работают сети, которые входят в X5 Retail Group, так и небольших участников рынка и даже новичков. В прошлом году мы реализовали проект для сети «Смартори», в результате они выстроили стратегию персонализации с покупателями и отметили снижение оттока и рост оборота без падения маржинальности.

valeriyjurievichsas2.2-crop_600-800.jpg
Валерий Панкратов: Пока рынок находится на стадии изучения и внутреннего принятия того факта, что технологии интернета вещей в принципе могут быть полезны. Поэтому о громких успехах говорить рано.

Если говорить про агросектор, то здесь мы, пожалуй, все-таки вынуждены создавать собственные аналитические продукты. Почему? Потому что этот сегмент плохо поддается унификации. И каждый раз, когда где-то за пределами России реализуются подобные проекты, я вижу, что этот опыт не универсален. Трудно заимствовать зарубежные модели, чтобы, например, прогнозировать урожайность или проводить факторный анализ, т.е. что влияет на урожайность, или прогнозировать, сколько нужно будет удобрений, и на каких участках. Все эти задачи приходится апробировать здесь и сильно дорабатывать с учетом нашей специфики. Но мы уже активно работаем в этой отрасли, ведем и пилотные проекты, и промышленные внедрения. Я могу, например, похвалиться, что компания «АгроТерра» в прошлом году начала в промышленном масштабе использовать наше решение для прогнозирования урожайности. В целом, агробизнес очень быстро развивается, осваивает новые технологии, и растет спрос на аналитические решения. У них накапливается много данных. Еще десять лет назад такого не было, а сейчас вся техника оснащена датчиками, с которых постоянно собираются различные данные.

CNews: Мы плавно перешли к теме интернета вещей. Расскажите, какие перспективы этой технологии вы видите?

Валерий Панкратов: Это интересная тема, но пока не очень результативная с точки зрения практики. Я читал недавний отчет о спонсированном SAS исследовании, которое проводилось среди 100 европейских компаний. Целью было выяснить, насколько широко уже применяется аналитика для интернета вещей. Конечно, авторы отчета воодушевлены динамикой, но говорить, что большинство компаний используют аналитику для интернета вещей, пока преждевременно. Об этом многие думают, но есть серьезные лимитирующие факторы, и среди них – нехватка специалистов по работе с данными. Это наблюдается, кстати, на всех рынках – хороших специалистов очень мало. Пока рынок находится на стадии изучения и внутреннего принятия того факта, что эти технологии в принципе могут быть полезны. Поэтому о громких успехах говорить рано. Для нас это перспективная тема, она создает колоссальный задел для будущего. На глобальном уровне в компании SAS создано отдельное подразделение, которое занимается решениями для интернета вещей. В России мы также инвестируем в это направление.

CNews: Расскажите о ваших проектах в банковском секторе.

Валерий Панкратов: Мы отмечаем, что банки стали интересоваться нашим решением AML (Anti-Money Laundering). Это система противодействия легализации доходов, полученных преступным путем и финансированию терроризма (ПОД/ФТ). По сути, решение помогает расследовать и предупреждает проведение мошеннических схем по отмыванию денег. Стандартные методы, которые позволяли выявлять уже известные схемы, преступники искусно обходят. ЦБ уделяет большое внимание тому, как и какими средствами банки ведут процессы ПОД/ФТ, и не раз заявлял, что использовать решения на базе стандартных наборов правил и триггеров, уже нельзя. Поэтому я ожидаю новых проектов по внедрению SAS AML. Ряд банков его уже внедрили, например, «Тинькофф банк», МТС Банк, «Открытие».

Очень интересный проект у нас был со Сбербанком. Сбербанк – одна из образцовых организаций в том плане, что культура работы с аналитикой там достаточно высока. Перед нами была поставлена задача создания Hadoop-кластера, который позволяет проверять гипотезы сразу сотням аналитиков. И если какие-то гипотезы являются оправданными с точки зрения повышения производительности или клиентского опыта, они сразу же переносятся в промышленную среду, которая по своей архитектуре подобна как раз вот этой лаборатории. Они это так и называют – лабораторный кластер. Я уверен, что для всех крупных банков России подобная архитектура и подобный бизнес-процесс имеет смысл. Вообще, наличие такого центра или лаборатории является одним из принципиальных факторов успешного применения аналитики. И здесь Сбербанк является передовым. Сейчас мы видим запросы от других банков. Так что я думаю, создание таких лабораторий будет трендом.

CNews: Какие еще тренды в аналитике будут актуальны в ближайшем будущем? На что стоит обращать внимание?

Валерий Панкратов: Знаете, есть долгие тренды, которые уже достаточное время работают на нашем рынке – использование больших данных, создание лабораторий для проверки гипотез, основанных на данных. И они еще долго останутся актуальными.

Работа с большими данными – это не что-то особенное, это не магия. Здесь надо упорно работать с материалом, искать интересные закономерности, корреляции и аномалии, стараться осмыслить, с чем это связано, проверять гипотезы на практике. В конечном счете, вот эти крупицы опыта приводят к дифференциации компании на рынке, повышению качества сервисов и созданию новых продуктов. Большие данные работают, без сомнения.

Я бы отметил, применительно к банковской сфере, что широкое использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта действительно становится практичным. К примеру, раньше для оценки кредитного риска, использовались скоринговые карты, которые строились на основе экспертных правил и простейших математических моделей. Сейчас многие банки стараются к этому методу дополнительно привлечь глубокий анализ накопленных в компании данных и внешних источников. В этом случае для построения моделей оценки кредитного риска наряду с классическими подходами используются современные алгоритмы машинного обучения.

CNews: Какие факторы способствуют вашему успеху в России?

Валерий Панкратов: Здесь, пожалуй, важно, как именно мы, как компания, стараемся работать на этом рынке, чем мы стараемся отличаться от других. Прежде всего, мы работаем только с аналитикой. Это важно. Во-вторых, когда я пришел в SAS, была поставлена задача, чтобы наши проекты все были успешными и приносили результат. Может быть, они не все референсные, потому что иногда заказчики просто не хотят говорить о своих проектах в силу того, что какие-то вещи они считают своими ноу-хау, которые не стоит раскрывать. Но важный показатель, который действительно можно объективно замерять, это отток клиентов. Наш отток клиентов из года в год составляет порядка 1,5–2%, и он является техническим. То есть компании сливаются и объединяют свои ИТ-инфраструктуры. Или компании пропадают с рынка – такое тоже случается. Но в целом мы видим, что заказчики от нас не отказываются, и это свидетельствует о качестве сервиса, о качестве программного обеспечения, о качестве команды, которую мы предлагаем для внедрения наших продуктов.

Мы периодически сталкиваемся в тендерах с конкурентным окружением. Есть сильные вендоры, которые составляют нам серьезную конкуренцию. Но мы занимаем лидирующее положение в ряде функциональных задач, используем накопленную экспертизу и проектный опыт. И это позволяет нам внедрять наши решения экономичнее. Мы можем это делать дешевле, причем не в ущерб собственной экономике. Я считаю, что это и есть принципиальное преимущество лидера на рынке, когда он действительно накапливает достаточное количество опыта и, систематизируя его, может выделять повторяющиеся артефакты. Повторное использование приводит к существенной экономии. Это является показателем сильной команды и продуманных бизнес-процессов.

CNews: А есть что-то, что тормозит ваш успех, препятствующие факторы?

Валерий Панкратов: Если брать госсектор, то нам не нравится остракизм по отношению к зарубежному программному обеспечению. Но мы вынуждены работать в таких условиях. Подобное положение дел не является абсолютным запретом для использования нашего софта, наша платформа два года назад прошла сертификацию ФСТЭК РФ, соответствует требованиям по информационной безопасности, поэтому мы находим возможности предлагать программное обеспечение SAS, и наши заказчики из госсектора находят возможность его покупать. Так что мы будем продолжать работать в этом направлении. Как я уже отметил, дефицит подготовленных кадров является сильным ограничением. То есть компания осознает, что аналитика может быть для нее полезна, но отсутствие квалифицированных людей и аналитической культуры внутри приводит к тому, что проекты либо откладываются, либо вообще не получают развития.

CNews: Вы можете на это как-то влиять, помочь с кадрами?

Валерий Панкратов: Да, мы работаем над этим. У нас есть достаточно развитая академическая программа. В России она была сильно обновлена и перезапущена в 2013 году. Тогда же мы подписали официальное соглашение о сотрудничестве с ВМК МГУ. Курсы по SAS там читаются с осени 2012 года.

На сегодня в России мы работаем с такими вузами, как МГУ, ВШЭ, МИФИ, МФТИ, МГТУ им. Баумана, МИИТ, МЭИ, РГГУ, КФУ, ТПУ, Финансовый Университет, РГУ нефти и газа, МИРЭА, РЭУ им. Плеханова, Уральский Федеральный Университет им. Ельцина. В рамках академической программы мы и сами читаем курсы, и обучаем преподавателей, помогаем разрабатывать учебные программы и курсы и встраивать их в учебный процесс, организовываем совместные мероприятия, в том числе соревнования и мастер-классы для студентов.

И мы масштабно расширили свою стажерскую программу, широко рекламируем возможность подбора кадров для заказчиков из числа молодых стажеров. Кстати, многие наши заказчики этим активно пользуются.

CNews: Что интересного у вас запланировано на ближайшее будущее?

Валерий Панкратов: У нас вышла новая платформа SAS Viya, будем работать с ней. Это важный шаг в развитии продуктов SAS. Эта новая платформа основана на принципах доступности и открытости для конечных пользователей, она снимает ограничения на работу со сторонними приложениями, вариативна при развертывании.

Общемировым трендом является развитие self-service инструментов для бизнес-пользователей. SAS Viya предоставляет пользователям такие self-service инструменты для работы с большими данными и решения задач углубленной аналитики. Например, SAS Data Loader for Hadoop и SAS Visual Data Mining and Machine Learning. Они представляют собой интуитивно понятные графические веб-интерфейсы для всех пользователей. Помимо этого, SAS Viya предоставляет программные интерфейсы как для программирования на языке SAS, так и на Open Source, в том числе на R и популярном сегодня Python.

Это высокопроизводительная платформа, и она задействует все преимущества работы на кластере и in-memory обработки данных. Пользователям SAS Viya не требуется совершать никаких дополнительных действий при масштабировании на кластер, в отличие от традиционных Open Source инструментов. Проще говоря, SAS вывела на рынок уникальную платформу, которая элегантно реализует промышленную инфраструктуру и сочетает возможности Open Source.

А в целом, я вижу, что наш бизнес здоров, и я не вижу каких-то оснований для пессимизма. Мы не отклоняемся от стратегии, которую разработали несколько лет назад. В основном, мы занимаемся операционной работой и расширением своей доли рынка. 

Вернуться на главную страницу обзора