Нужны ли коробочные решения?

Юлий Гольдберг, директор управления аналитических систем компании R-Style Softlab

Решение аналитических задач на основе корпоративного хранилища данных

Практически все более или менее крупные аналитические задачи подразумевают использование в качестве информационной базы детально структурированных банковских данных. В большинстве случаев такая детализация возможна лишь на основе доступных для аналитического приложения массивов первичных банковских данных, соответственно, эти задачи могут наиболее эффективно решаться только на базе корпоративного хранилища информации. В настоящем докладе не рассматриваются преимущества и недостатки хранилищ, поэтому не буду подробно останавливаться на множественности источников данных, недостаточном качестве этих источников для решения управленческих задач и прочих проблемах информационной инфраструктуры современных российских кредитных учреждений, которые способствуют популяризации идей хранилища. Тем не менее, раз уж мы сказали о целесообразности внедрения тиражируемой ИАС для решения сложных аналитических задач, то должны говорить и о внедрении в банке тиражируемого хранилища данных.

Возможно ли это? В общем — да, хотя здесь уместно вспомнить, что тиражируемые решения находятся меж двух полюсов — «коробочного» ПО и заказных проектов и степень близости к тому или иному полюсу определяется спецификой конкретного приложения. К какому полюсу ближе тиражируемое хранилище банковских данных — очевидно. Но построить типовое хранилище кредитного учреждения можно, и, что самое главное, оно уже в таком стандартном виде может оказаться весьма полезным для заказчика. Это хранилище будет содержать готовую структуру фактических данных (например, первичных данных из АБС: счетов, проводок, клиентов и т. п.), механизмы загрузки этих данных из промежуточных форматов, все необходимые метаописания для реализованных разработчиком на основе хранилища и востребованных заказчиком аналитических методик.

Говоря о типовом хранилище, нужно помнить: когда речь идет о небольшом бюджете и малых сроках внедрения, не стоит рассчитывать на то, что там будет собрана вся банковская информация. В большинстве случаев быстро не удастся собрать ничего, кроме данных Главной книги (счетов, проводок, клиентов и сопутствующих справочников). Однако как одного «Операционного дня» часто хватает, чтобы в первом приближении автоматизировать работу банка, так и загрузки данных Главной книги в хранилище может оказаться вполне достаточно, чтобы реализовать требуемый на начальном этапе перечень управленческих отчетов и получить таким образом реальный эффект от внедрения аналитической системы.

Как повысить эффективность внедрения тиражируемой ИАС? Если банк по тем или иным причинам понял, что оптимальный для него вариант — это внедрение тиражируемой ИАС, то в первую очередь нужно определиться с приоритетами прикладных аналитических задач, чтобы не ставить себя и своего потенциального ИТ-поставщика перед неразрешимыми проблемами. Ситуация, когда банку нужно все в равной степени и «уже вчера», — самая печальная, потому что систему, где одинаково хорошо были бы проработаны все области аналитики, как известно, не найти (косвенное подтверждение тому — продолжающиеся на Западе процессы взаимных покупок и слияния компаний, производящих аналитические системы и BI-платформы). Понятно, что кто-то из разработчиков больше сталкивался и соответственно лучше реализовал маркетинговый анализ, кто-то — бюджетирование и планирование, кто-то — управленческий учет и т. п.

Затем, принимая во внимание установленные приоритеты, можно сформулировать критерии поиска и найти разработчика приемлемого решения. Только следует помнить, что в итоге в банке должна быть лишь одна ИАС и, разумеется, один «придворный» поставщик аналитических технологий. Скажем, положение, когда в кредитном учреждении для автоматизации разных видов бизнеса используется множество различных программных продуктов от разных разработчиков, на сегодня вполне нормально: своя автоматизированная система для центральной бухгалтерии, своя — для торговых операций, своя — для обслуживания физических лиц и т. д. А вот две информационно-аналитические системы («коробочные» приложения для анализа контрагентов здесь не в счет) и два хранилища данных — это уже нонсенс, противоречащий основной идее — существованию единого источника объективной информации для принятия решений. Так что над определением приоритетов аналитических задач и над выбором поставщика ИАС банку в любом случае стоит тщательно поразмышлять. Тем более, что практически любая аналитическая задача может быть безболезненно разделена на ряд подзадач, которые возможно решать последовательно: бюджетирование разложить на планирование, контроль, анализ и прогнозирование; риск-менеджмент — на управление рыночными, кредитными, валютными и другими рисками и т. п.

Таким образом, чтобы сегодня продвигать свои аналитические решения на массовом банковском рынке России (иными словами — чтобы включить в число потенциальных клиентов средние и небольшие столичные и региональные банки), разработчику недостаточно просто создать или взять готовую платформу для построения хранилищ данных и для реализации прикладных аналитических систем (как, например, в случае применения зарубежных BI-платформ типа Cognos или Business Objects). Надо иметь в своем арсенале достаточно широкий набор актуальных для банков тиражируемых аналитических приложений, реализованных на этой платформе и уже включающих все необходимые потенциальному заказчику типовые технологии: от загрузки данных до настроенных форм отчетов и тематических витрин.

Подводя краткий итог, отметим, что невозможно раз и навсегда четко разграничить «коробочные» решения и тиражируемые, тиражируемые и заказные и пр. Критерии такой классификации в значительной степени субъективны, следовательно, и отнесение программного продукта к той или иной категории всегда может быть оспорено. Тем не менее среди множества аналитических задач можно выделить области, для которых на сегодня наиболее эффективно применение именно «коробочных» решений, и области, для которых подойдет только тиражируемое настраиваемое решение либо программное обеспечение, созданное индивидуально для заказчика. Важнейший фактор, определяющий, в какую сторону пойти банку, — это наличие или отсутствие у него развитой аналитической службы и пакета собственных, проверенных временем аналитических и управленческих методик. Готовы ли банковские аналитики (и, разумеется, менеджеры банка) принять типовые технологии разработчика или считают применимыми и реально эффективными только свои ноу-хау? Вот в чем вопрос.