«Наше важное преимущество – скорость получения конечного результата»

Продукты компании Qlik оставляют ощущение простоты и удобства, неожиданное для дисциплины с серьезным названием «бизнес-аналитика». И это отражает философию компании, которая стремится сделать инструменты аналитики настолько удобными и функциональными, чтобы каждый человек мог извлекать пользу из данных в своей функциональной области, даже не разбираясь в ИТ-технологиях. О подходе Qlik и своей проектной практике рассказывает Сергей Полехин архитектор решений Qlik в России и СНГ.

Сергей, расскажите, какие сценарии применения бизнес-аналитики вы чаще всего встречаете на практике?

Очень часто говорят о типовых сценариях для различных отраслей, например, для ритейла, банков, логистики. Но в своей практике я чаще вижу не типовые сценарии, а уникальные бизнес-задачи, которые у каждого свои. Именно этим работа с аналитикой мне интересна: к нам приходит человек, который имеет конкретную аналитическую задачу и хочет ее решить. Обычно этот человек отвечает за некоторую область деятельности, у него накоплены уже какие-то или каждый день собираются новые данные. И ему на основе этих данных приходится контролировать свои бизнес-процессы и принимать решения. Зачастую процесс принятия решений требует еще и отработки ряда гипотез и ответов на вопросы «что-если?».

Несмотря на кажущуюся схожесть аналитических задач, на практике они все индивидуальны. Различия порождаются прежде всего приоритетами заказчика, т.к. причины анализа ситуаций требующих принятия решений, у каждого пользователя индивидуальны. И как раз в этом и состоит прелесть использования Qlik – в нем каждый пользователь имеет возможность анализа данных в той последовательности и в тех разрезах, которые свойственны мышлению и приоритетам именно этого человека. При этом несмотря на потенциально неограниченное множество вариантов решения аналитической задачи, для всех анализируемых данных гарантируется их целостность и непротиворечивость. Т.е. мы можем смело говорить о том, что данные представленные в Qlik, могут являться «единой точкой правды» для всех пользователей вне зависимости от их задач, приоритетов и способов анализа информации.

Реальные проекты настолько разнообразны, что нам не хватило бы времени в этом интервью для перечисления всех возможных вариантов. Поэтому упомяну лишь несколько, подчеркнув ими неограниченность сфер потенциального применения Qlik. Например, на одном из угледобывающих предприятий на основе данных об отгрузках угля мы сделали некий соревновательный дэшборд. Смысл его заключался в том, что для сотрудников бригад выходящих на смену, на мониторах у проходной отображались сравнительные результаты эффективности их работы. Т.е. по сути, мы воскресили давно известную еще со времени СССР доску почета, но реализовали ее в современном технологичном варианте и с актуальной мотивирующей каждого сотрудника информацией.

Еще пример - управление фондом оплаты труда для крупного промышленного предприятия, производителя пищевой продукции. Их менеджерам по продажам ставятся планы, и в соответствии с ними планируется мотивация. Высокий уровень конкуренции на рынке пищевой промышленности вынуждает предприятие часто обновлять ассортимент выпускаемой продукции. И на момент выпуска новой продукции на рынок, бывает почти невозможно правильно оценить параметры схемы мотивации продавцов. Есть конечно, вариант установить параметры мотивации для всех продавцов и групп товаров одинаковой. Но в этом случае если новый продукт «не выстрелит» то, продавец, оценивая свою потенциальную премию, окажется демотивированным. Если же продукт окажется высоко оценен и востребован рынком, то появляется существенная вероятность излишних мотивационных выплат, что будет в итоге способствовать перегреву рынка заработных плат в регионе присутствия предприятия. Поэтому для того, чтобы выплаты менеджерам соответствовали их реальной производительности, мы на основе Qlik создали решение, которое позволяет предприятию почти в реальном времени отслеживать фактическую производительность сотрудников по множеству параметров. Например, старые товары они продвигают или недавно вышедшие на рынок, новым клиентам или прежним и т.д. Это позволило очень точно поставит оплату труда в соответствие производительности.

Впрочем, типовые решения тоже существуют. Например, для банков это отслеживание аномальной активности с целью выявления мошенничества. В ритейле очень много аналитических сценариев связано с оценкой структуры и состава покупательской корзины в зависимости от различных факторов, например, проходимости, времени суток и ряда других параметров.

Как отличается практика применения аналитических решений в России и на западе?

Она не очень отличается по сценариям применения и решаемым задачам, но отличается отраслями. Среди российских заказчиков преобладают финансовые организации, страхование и ритейл, эти отрасли работают напрямую с деньгами, на рынке с очень высоким уровнем конкуренции и в этом контексте для них очевидны смысл и значение аналитических решений. Производственных заказчиков пока в России меньше, чем хотелось бы.

Кстати о деньгах. Насколько трудно выразить в деньгах отдачу от применения решений бизнес-аналитики?

О, если бы результат внедрения аналитического решения всегда можно было пересчитать в денежном выражении, всем было бы проще и удобнее. Однако на практике это обычно трудно или вовсе невозможно сделать. Ничего трагичного в этом, на мой взгляд, нет. Если некоторая задача была решена аналитическим инструментами, бизнес получил определенную пользу – снизился процент брака, увеличилась производительность, стало более достоверным планирование ресурсов, удалось избежать неудачных вложений – все это и составляет ценность и отдачу от решения. Большинству заказчиков этого достаточно.

Если же ряд заказчиков предпочитает перевести эти ценности в измерение полученной выгоды в тех или иных денежных единицах, но тут уже каждый сам себе хозяин, т.к. приоритеты и ценность тех или иных выгод у каждого заказчика индивидуальны.

Насколько продукты Qlik можно применять в решениях для работы с конфиденциальными данными, например, с персональными данными? Имеют ли продукты необходимые для этого сертификаты?

Действительно, обработку данных той или иной категории конфиденциальности регламентируют различные законодательные требования, установленные, например, ФСТЭК. В настоящее время мы взаимодействуем c ФСТЭК по вопросу сертификации продуктов Qlik. Однако сертификация не является единственным и обязательным требованием для допуска решения к обработке тех или иных данных. Поэтому решения, построенные с участием продуктов Qlik, благодаря правильно реализованным организационно-техническим мерам, вполне могут пройти аттестацию для работы с данными, имеющими различные категории конфиденциальности, например, с персональными данными. 

Какие конкурентные преимущества выделяют технологии Qlik среди других средств бизнес-анализа?

Во-первых, скорость получения конечного результата. За считанные дни, максимум 1-2 недели, мы вместе с заказчиком строим прототип решения, в который заказчик может загрузить реальные данные, «покрутить» их, и в результате сформировать четкое понимание - устраивает ли его такая аналитика. Такая скорость предоставления результата не повторима на данный момент ни одним другим игроком на рынке ИТ.

Во-вторых, целый ряд уникальных технологий, которые мы в совокупности называем «ассоциативной моделью». Среди них – «всеядность», то есть готовность к работе с любыми данными из любых источников, не обязательно специально подготовленными, возможность анализировать информацию в любых направлениях, обработка данных в оперативной памяти для повышения производительности и интерактивности, возможность визуального «захвата» информации пользователем на экране и т.д.

В-третьих, возможность работы из любого современного браузера на любом современном стационарном или мобильном устройстве начиная от ноутбука и заканчивая планшетом или смартфоном. Сам движок Qlik можно развернуть на любой серверной ОС Windows, при этом неважно где выполняется развертывание – в собственной инфраструктуре заказчика, на серверах представляемых провайдером (хостинг), в физической или виртуальной среде.

И наконец, самодостаточность. Т.е. в Qlik встроены все инструменты необходимые для построения решения «с нуля». Инструменты загрузки, подготовки данных, создания моделей, визуализации, доставки на рабочие места, обеспечение заданных уровней безопасности, самого анализа данных индивидуальным пользователем и инструменты совместного обсуждения и принятия решений – все это интегрировано в единую платформу Qlik. Поэтому когда к нам приходят заказчики со своими данными и аналитическими задачами, им достаточно приобрести решение Qlik и разместить его на каком-то оборудовании или на хостинге.

Другие же производители даже для решения небольших аналитических задач просто вынуждены «продавливать» заказчика на использование дополнительных продуктов из своего технологического стека (СУБД, инструменты совместной работы, средства визуализации и т.п.). И в этом между собой не отличаются большинство известных компаний, например, такие собственные стеки продуктов предлагают Microsoft, Oracle, SAP.

Мы же позволяем решать все задачи анализа данных одним инструментом. Поэтому если вернуться к первому преимуществу, выражающемуся в скорости достижения конечного результата, то становится очевидным, что столь высокая скорость достижима в Qlik именно благодаря тому, что все задачи, связанные с подготовкой и анализом данных, решаются одним инструментом, не вынуждая заказчика тратить деньги и время на создание монстрообразных ИТ-инфраструктур.