«Последовательное, качественное улучшение процессов и смежных функций со временем дает ощутимый эффект для всего бизнеса»

CNews: Data Sapience позиционирует себя как отечественный вендор с пятью линейками продуктов. Как вы определяете главные принципы разработки и выбора направлений для новых решений?

Алексей Рундасов: Здесь, наверное, можно выделить два ключевых принципа, на которых в Data Sapience строится и разработка продуктов, и выбор новых направлений.

Первый — это глубокая проектная экспертиза, которая лежит в основе всего нашего портфеля. В нашей команде — специалисты с десятками лет опыта работы с целевым маркетингом, Big Data платформами, бизнес- и клиентской аналитикой, управлением рисками, Data Science, аналитическим моделированием в консалтинге и с ведущими вендорами. За плечами у них сложные, масштабные проекты, многие из которых получали высокие оценки в отраслевых рейтингах.

По сути, именно этот практический опыт и стал фундаментом для создания наших продуктов. Мы опираемся не на абстрактные идеи, а на реальное понимание того, как устроены процессы у крупных компаний и какие решения действительно работают.

Второй принцип — осмысленная цифровизация и «бережная» разработка. Мы создаем продукты не ради внедрения технологий как таковых и не ради того, чтобы написать как можно больше кода. Каждое решение должно давать заказчику понятный бизнес-эффект — для нас это принципиально.

Это может быть рост выручки, снижение затрат на эксплуатацию ИТ-систем, уменьшение рисков или повышение прозрачности управления и качества принятия решений за счет работы с данными. Именно этот фокус на практической пользе и определяет, какие продукты появляются в нашем портфеле и как они развиваются.

CNews: Можете привести пример, когда внедрение платформы Data Sapience действительно изменило работу бизнеса клиента?

Алексей Рундасов: Могу привести пример из недавней практики. В ноябре мы проводили первую собственную конференцию Data Sapience Data Day, и один из наших заказчиков — крупный банк — как раз подробно рассказывал о своем кейсе.

Коллеги построили систему управления данными с использованием наших продуктов Data Ocean Governance EMM и DQ и, по сути, выстроили единый прозрачный процесс создания отчетности. В результате сроки подготовки новых отчетов сократились примерно в два раза — time-to-market уменьшился вдвое. Для такой организации это очень серьезный результат.

Параллельно удалось существенно повысить и качество данных: мы внедрили автоматические проверки, которые позволяют выявлять и устранять ошибки на ранних этапах. В совокупности эти изменения напрямую повлияли на скорость и качество принятия управленческих решений. В банковском бизнесе это, в том числе, отражается на таких чувствительных областях, как кредитные решения, а значит — на том, как банк зарабатывает деньги.

Важно и то, что в результате вырос уровень доверия к данным внутри организации. Бизнес стал более прозрачным, снизилось количество спорных ситуаций и ручных проверок. При этом речь не идет о каком-то резком «перевороте». Наш подход — это последовательное, качественное улучшение процессов и смежных функций, которое со временем дает ощутимый эффект для всего бизнеса.

CNews: Вы упомянули про первую конференцию Data Sapience Data Day. Какие ее моменты показались вам особенно важными для отрасли и для общения с клиентами?

Алексей Рундасов: Сама идея проведения Data Sapience Data Day для нас была очень важной. Мы хотели, чтобы конференция стала площадкой для обмена мнениями между дата-экспертами. Нам было важно, чтобы люди, которые занимаются данными, собрались в одном месте и могли обсудить, с какими задачами и вызовами они сталкиваются в условиях новой экономической реальности. Мне кажется, у нас это получилось.

На конференции говорили про разные подходы, архитектурные парадигмы и бизнес-задачи, которые стоят перед компаниями. Большой интерес у аудитории вызвала панельная дискуссия. В ней участвовали представители компаний — лидеров рынка, и было видно, что они двигаются в том же направлении, куда движемся и мы как вендор. Это было действительно интересно.

«Гибкость становится ключевым требованием — она и позволяет адаптировать платформу данных под конкретного заказчика»

CNews: Насколько активно сегодня компании обмениваются опытом между собой, и как это помогает вам развивать продукты?

Алексей Рундасов: Мир в целом сильно изменился, и обмен опытом между компаниями сегодня тоже происходит по-другому. Чтобы не быть голословным, приведу конкретный пример.

У нас есть заказчик — банк, который сейчас находится в процессе импортозамещения аналитического CRM и внедряет платформу CM Ocean. И есть потенциальный клиент, тоже из банковской сферы, который пришел к нашему заказчику за обратной связью по проекту. Все происходило без участия Data Sapience, так как было желание получить максимально честную оценку, где будут как плюсы, так и минусы. По итогу разговора оба банка связались с нами и рассказали эту историю. Как оказалось, диалог вышел честный и открытый, что благотворно повлияло и на отношения с нами.

И здесь, я уверен, в ближайшее время мы тоже зайдем в проект и сможем сделать еще одну успешную историю.

CNews: Ваши решения используются в банках, промышленности, ритейле и других сферах. Как удается адаптировать платформы под такие разные задачи? Есть ли общие принципы, или все же специфика отрасли сильно влияет на подход?

Алексей Рундасов: На самом деле индустриальная специфика есть везде, и было бы неправильно говорить, что задачи во всех отраслях одинаковые — достаточно просто установить продукт, и он сразу заработает. Если, например, говорить о системах аналитического CRM, то в банках это один подход, в ритейле — уже другой. Базовые принципы, безусловно, общие, но при этом всегда есть нюансы, связанные со спецификой бизнеса: требования к скорости реакции, к формированию регуляторной отчетности и к другим процессам.

Поэтому мы стараемся изначально проектировать продукты так, чтобы они были гибкими и могли адаптироваться под конкретный сегмент рынка, с которым работаем. Это, на наш взгляд, и есть лучшая практика. Если взять в качестве примера Lakehouse-платформу данных Data Ocean Nova, то мы работаем с большим количеством компаний из банковского сектора, страхования, а также ритейла и FMCG.

У всех есть свои особенности: разный ИТ-ландшафт, разные legacy-системы, которые либо должны интегрироваться с нашими платформами, либо постепенно на них переезжать. И именно поэтому гибкость становится ключевым требованием — она и позволяет адаптировать платформу данных под конкретного заказчика.

CNews: Какие самые частые сложности с данными видят ваши клиенты, и как ваши платформы помогают их преодолевать?

Алексей Рундасов: Мне кажется, наша точка зрения может отличаться от мнений других поставщиков. Ранее данные распределялись по разным системам — кто-то хранил терабайты в Greenplum, кто-то — в Hadoop или ClickHouse. Это сильно влияло на скорость доступа к данным и замедляло принятие решений, основанных на аналитике.

Мы с помощью платформы Data Ocean помогаем клиентам преодолевать эти сложности за счет создания гомогенной среды, которая объединяет все доступные данные и позволяет работать с разными аналитическими движками. Таким образом закрывается весь спектр задач, которые стоят перед дата-офисом.

CNews: Что дают компаниям ваши инструменты аналитики и MLOps, чего сложно достичь с зарубежными решениями?

Алексей Рундасов: Этот вопрос действительно интересный. Большинство зарубежных MLOps-платформ развернуть On-Prem достаточно сложно. Все наши решения, в том числе из линейки Kolmogorov AI, могут быть развернуты в облаке, On-Prem или в гибридной среде, чтобы соответствовать инфраструктурной стратегии заказчика. Также поддерживаем разные подходы к лицензированию, чтобы взаимодействие с нами как вендором было максимально комфортным.

Мы обеспечиваем прозрачный стэк и активно собираем обратную связь от клиентов, чтобы дорабатывать продукты и максимально эффективно решать стоящие перед ними задачи. Команда разработки, находясь в одном часовом поясе с клиентом, взаимодействует с ним напрямую, избегая «испорченного телефона». При этом подход к поддержке у нас проактивный, и всегда присутствует возможность скорректировать дорожную карту развития продукта под потребности бизнеса.

Кроме того, мы наполняем платформу методологическим контентом: уже доступно порядка 70–80 готовых метрик для банков, ритейла и телеком-сектора. И еще один важный аспект — наши решения с рублевым прайс-листом, что помогает минимизировать валютные риски.

«Мы хотим, чтобы лучшие мировые практики и наработки были доступны отечественным пользователям»

CNews: Как вы оцениваете текущую готовность российского рынка к аналитическим и data-решениям? Что станет ключевым в ближайшие пару лет?

Алексей Рундасов: Мне кажется, рынок готов уже давно, вопрос в том, к чему именно. Мы видим, как постепенно меняется парадигма актуальных решений: сначала были западные вендоры и разного класса решения, затем появились хранилища данных (Data Lake), а позже — активное развитие платформ данных нового поколения (Lakehouse).

Ключевым моментом для рынка аналитических решений в ближайшие годы станет стоимость владения системами. Потребность в подходе, основанном на данных, растет, и поэтому компании будут уделять пристальное внимание эффективности владения системами и готовности к новым технологическим вызовам.

Мы также наблюдаем, что тема ИИ становится все более актуальной. Рынок ждут спад интереса к устаревшим технологиям и постепенный переход на новые архитектурные парадигмы — об этом уже открыто говорят лидеры рынка.

CNews: Какие новые технологии или направления планирует развивать Data Sapience, чтобы клиенты могли не просто заменить зарубежное ПО, а получить реальный эффект?

Алексей Рундасов: Когда создавался Data Sapience, нашей целью было не просто добиться импортозамещения, а создать продукты, которые будут конкурентоспособными и смогут обладать экспортным потенциалом.

Очень отрадно, что наши решения уже востребованы не только в России. Есть успешные кейсы на рынках, где вопрос импортозамещения не стоит. Там клиенты могут использовать любые решения, но доверяют нам и реализуют совместные проекты, которые успешно работают уже несколько лет.

Data Sapience стремится к тому, чтобы наши платформы были доступны как в облачной, так и в локальной (on-premise) среде, конечно, с учетом специфики клиентов. При этом мы хотим, чтобы лучшие мировые практики и наработки были доступны отечественным пользователям, причем по максимально справедливой стоимости.