Интервью TAdviser с генеральным директором компании Visiology Иваном Вахмяниным

Иван Вахмянин: Принимая решение о старте разработки собственной BI-системы, мы опирались на две вещи. Первое – это значительный накопленный опыт внедрения информационно-аналитических систем зарубежных и российских вендоров. Мы хорошо понимаем достоинства и недостатки существующих решений, понимаем, за счет чего мы можем с этими решениями конкурировать. Второе – это опыт продуктовой разработки программного обеспечения в области визуализации данных и имеющаяся сильная команда разработчиков с хорошими математическими компетенциями. Например, наше ПО Polywall (в России оно носит название «ВИРД») для управления отображением информации на видеостенах используется в сотнях проектах по всему миру. Конечно, разработка собственной BI-платформы требует значительных ресурсов, но рынок анализа данных активно растет, и на нем есть за что побороться.

Иван Вахмянин: Наиболее «горячими» темами в сфере BI являются, безусловно, Self-Service BI и продвинутая аналитика. Мы очень активно работаем в обоих этих направлениях.

Например, в области Self-Service мы предлагаем удобный инструмент, с помощью которого бизнес-пользователи могут получать доступ к данным и строить отчеты без необходимости проходить специальное обучение. Этот инструмент работает в паре с нашей аналитической In-Memory базой данных, что позволяет быстро исполнять запросы даже на больших объемах данных.

Вместе с тем, на мой взгляд, базовым задачам внедрения BI-систем, таким как построение хранилища данных, интеграция с учетными системами, обеспечение полноты, точности и целостности данных, не всегда уделяют должное внимание. Да, это не такая «модная» тема, как Big Data, но это та базовая платформа, на которой строится внедрение аналитической системы, и без которой ни Self-Service, ни продвинутая аналитика не заработают в масштабах предприятия.

Иван Вахмянин: Далеко не всегда для BI-системы можно точно посчитать ROI. Выгоды от внедрения скорее качественные, достигаемые за счет более обоснованного принятия решений руководителями.

Основным признаком эффективности является то, насколько активно бизнес пользуется системой. Хорошая BI-система постоянно «живет» - разрабатываются новые отчеты, корректируются показатели, дорабатывается ETL. Если же разработанные при внедрении дэшборды за год никто не попросил переделать, значит системой никто не пользуется, и выгоды она не приносит.

Что касается Big Data проектов, к ним, напротив, нужно относиться как к НИОКРам. То есть до старта проекта определять четкие метрики, по которым будет оцениваться успешность проекта, а также лимитировать сроки и бюджет. Это связано с исследовательским характером таких проектов, который не дает возможности до старта проекта гарантировать получение бизнес-выгоды.

Иван Вахмянин: Одно из наших основных преимуществ – это продвинутая визуализация. Мы достигаем этого как за счет функций, заложенных в платформу, так и благодаря опытной команде аналитиков и дизайнеров, которая может помочь с разработкой визуализации для данных любой сложности.

Второе преимущество - для решения задач продвинутой аналитики у нас есть собственный штат инженеров по данным (Data Scientist), кроме того в нашу BI-платформу интегрирован сервер приложений R, который позволяет использовать всю мощь современных Machine Learning алгоритмов и привязывать разработанные модели к дэшбордам.

Третье преимущество – адаптация для отображения информации на экранах сверхвысокого разрешения, таких как видеостены. Это делает нашу систему наилучшим выбором для использования в ситуационных центрах, центрах мониторинга и диспетчерских.

Также стоит отметить, что наша платформа является полностью собственной российской разработкой. Для заказчика это с одной стороны означает свободу от валютных рисков, а с другой – доступность разработчиков ядра системы для оперативного разрешения каких-то нестандартных проблем или помощи в реализации проектов высокой сложности.

Иван Вахмянин: У нас есть два очень интересных проекта в работе в настоящее время. Один из них, проект для казахстанского акимата, интересен большим объемом разнородных анализируемых данных. Только на одном из этапов проекта мы совместно с Polymedia (российский интегратор) реализовываем более 140 дэшбордов по более чем 1000 показателей. Такой объем уже требует построения в рамках проекта процессов управления требованиями, ожиданиями, изменениями и качеством.

Другой интересный проект находится полностью в области Big Data. Проект выполняется для крупного нефтехимического предприятия, и задача состоит в том, чтобы, используя Machine Learning алгоритмы, построить математическую модель зависимости качества производимого продукта от огромного количества параметров, регистрируемых в MES системе. Объем сырых данных в проекте составляет до 100 ГБ, и особенно интересным проект делает высокая сложность предметной области (синтез полимеров!).

Иван Вахмянин: На мой взгляд, главное помнить, что внедрение Business Intelligence – это не только и не столько закупка ПО, сколько подъем компании на новый уровень зрелости в плане управления данными.

Первое, с чего следует начать – это найти, так называемого, спонсора проекта, который понимает, зачем ему проект, готов его поддерживать и уделять время. Причем этот человек должен обладать большими полномочиями. В идеале им должен быть руководитель компании, ведь внедрение, так или иначе, затронет почти все подразделения. Без спонсора вероятность успешного внедрения падает практически до нуля.

Второе - нужно провести аудит имеющихся данных и процессов подготовки отчетности. Часто бывает так, что объем имеющихся баз данных значительный, но лишь малую долю этой информации можно использовать для аналитики из-за проблем в данных. Нужно оценить качество данных (выбросы, пропуски, накопленный объем, дубликаты), мастер-данных (беда всех BI-проектов - отсутствие согласованных справочников, НСИ), процессов (наличие утвержденных показателей и методик их расчетов, объем «скрытых данных» - данных, которые используются при подготовке отчетности, но в ИС не обрабатываются) и т.п. Только после этого можно понять, какие именно компоненты BI-системы нужно внедрить и как.

Третье - спланировать проект, включая закупку ПО и железа, привлечение интеграторов и консультантов, найм и/или обучение персонала, изменение регламентов, доработки смежных информационных систем.

Четвертое - внедрить :).

Иван Вахмянин: Собрать несложный проект, пилот или proof-of-concept на нашей платформе можно очень быстро, в течение недели-двух. Однако, если мы говорим о полноценном проекте для достаточно крупного предприятия, включающем построение хранилища данных, то по опыту внедрение занимает от трех до шести месяцев.

Стоимость BI-проекта в целом состоит из лицензионной составляющей и стоимости услуг внедрения и консалтинга. Стоимость собственно ПО зависит от набора выбранных компонентов и количества именованных пользователей системы. С точки зрения лицензирования наша система может быть особенно выгодна для крупных внедрений или для не совсем стандартных кейсов (например, когда компания приобретает BI-систему не для внутреннего пользования, а для предоставления аналитики клиентам).

Иван Вахмянин: Если мы говорим о бизнес-пользователях, то, на мой взгляд, система должна подстраиваться под пользователей, а не наоборот. Очень важно при разработке аналитических приложений учитывать подготовку пользователей, то, как им удобно работать с информацией. Если топ-менеджеру удобнее всего быстро посмотреть информацию утром по дороге в офис в автомобиле со смартфона, значит, система должна давать ему эту возможность.

Что касается ИТ-специалистов, обслуживающих систему, они, безусловно, должны обладать базовыми компетенциями (такими, как понимание структуры баз данных, умение писать запросы), а также пройти обучение настройке системы. Для написания сложной логики дэшбордов наша система поддерживает C#, Python и R, поэтому желательно иметь базовые знания одного из этих языков.

Если говорить о дивидендах, то компания начинает получать их сразу, уже на этапе аудита данных и процессов управления ими, потому что бизнес начинает не только понимать, какие данные у него есть, но и насколько этим данным можно доверять, и каких данных не хватает для эффективной работы.

Иван Вахмянин: На наш взгляд, российский рынок BI еще далек от насыщения, что позволяет ему держаться на плаву, мы настроены оптимистично и предполагаем умеренный рост в 2016-2017 году. Кроме того, объявленный государством тренд на импортозамещение поможет расти отечественным разработчикам аналитических систем.

Рынок BI за последнее время обрел новую существенно важную черту – клиенты становятся более разборчивыми, а проекты более осознанными. Прежде чем принимать решение о полноценных инвестициях, современный клиент хочет убедиться, что BI-система действительно принесет выгоду его бизнесу, найдет причины неэффективных затрат или новые возможности роста. Это, безусловно, связано с кризисом, находясь в котором бизнес начинает еще более тщательно взвешивать все риски. Рынок в целом становится более зрелым, компании начинают внедрять BI и продвинутую аналитику не потому, что это модно, а потому, что это действительно необходимо. Ведь в кризис руководителю особенно важно иметь полную и актуальную информацию о своем предприятии, поэтому потребность в аналитических инструментах только увеличивается. Другое дело, что в кризис и возможностей для внедрения становится намного меньше, но здесь как раз может быть выгодным переход на российское ПО, цена которого не зависит от колебаний курсов валют.

Иван Вахмянин: Безусловно, наиболее «денежными» являются BI-рынки США и Западной Европы, но эти рынки являются и наиболее сложными и конкурентными, выход на них требует значительных инвестиций. Мы уже реализуем проекты в ближнем зарубежье (здесь наибольшие перспективы мы видим в Казахстане), а на следующем этапе планируем выходить на рынки Латинской Америки, Ближнего Востока и Индии.

Что касается конкурентоспособности, то, общаясь с зарубежными партнерами, мы видим, что репутация России как разработчика ПО очень высока, что создает определенный кредит доверия. Наша задача – держать марку в Business Intelligence.

Иван Вахмянин: «Идеальная» BI-система, о которой все мечтают, должна обеспечивать обработку данных без участия человека. В идеале руководитель должен нажать кнопку, а система должна предложить ему оптимальные варианты решения на основе имеющихся данных. К сожалению, на сегодняшний день это невозможно, несмотря на серьезные достижения в области искусственного интеллекта. Тем не менее, это неплохая цель, к которой стремятся все разработчики. И в движении к этой цели BI-системы получают функции и инструменты, которые позволяют облегчить работу и разгрузить таких дефицитных специалистов, как инженеры по данным (Data Scientists), бизнес-аналитики, разработчики ETL. Но, конечно, до замены инженеров компьютерами еще очень и очень далеко.