Тинькофф банк раскрыл секреты анализа клиентских данных: видео-интервью с руководителем управления хранилищ и отчетности

SAS, SAP или Tableau? В каких источниках хранятся данные клиентов банка? Кто и как анализирует ваши доходы, расходы и кредитную историю? Где обучают аналитиков для такой работы и какие BI-инструменты используют в банке, - рассказал Сергей Сотниченко, руководитель управления хранилищ данных и отчетности Тинькофф банка.

- В какой момент вы решили, что банку требуются BI-инструменты для анализа данных?

- С самого начала. В компании стояла достаточно простая аналитическая платформа SAS и какое-то время мы ей пользовались, но было понятно, что необходимо развиваться и менять ее на что-то более масштабное. Четыре года назад мы искали новую платформу. Итоговый выбор был между двумя решениями: Tableau и SAP. Мы остановились на SAP. Но с течением времени у бизнеса появилась потребность в понятной, удобной визуальной отчётности и стало ясно, что SAP нам тоже недостаточно. Бизнес-подразделения начали самостоятельно разрабатывать отчёты в HTML, на Java-скрипт, и мы решили попробовать Tableau. Это открытая платформа, где можно, во-первых, дать бизнесу возможность разработать отчёт самостоятельно, на тех данных, которые у него есть, а, во-вторых, за счёт открытых API и богатого комьюнити мы, как IT-подразделение, смогли интегрировать Tableau в нашу сложную экосистему. Поэтому сейчас мы используем Tableau.

- Сколько времени заняло внедрение и из каких этапов оно состояло?

- Tableau мы внедрили достаточно быстро: поставили сервер и запустили туда пользователей. Всё. Ну, плюс потратили какое-то время на интеграцию с нашими базами данных, но это была буквально неделя на все работы. Правда, в дальнейшем, когда мы интегрировали Tableau в нашу аналитическую платформу, была необходимость написать несколько процедур на питоне. Но в целом всё прошло достаточно гладко, и мы не столкнулись с каким-то значительными трудностями. Мы всё смогли сделать самостоятельно; для меня это - большой плюс. Наши аналитики, которые используют Tableau в работе, - это вчерашние выпускники. Обычно они не знакомы с BI-инструментами. Но они пробуют и что-то получается. У них есть желание учиться – это главное.

- Как построен процесс анализа данных в банке? Какие источники данных вы используете?

- У нас есть основной источник данных – это аналитическое хранилище, в которое загружается информация из операционных систем. В этом хранилище есть аналитическая бизнес-модель, которая в бизнес-терминах описывает происходящее у нас в компании. И на этой бизнес-модели пользователи строят свои отчёты. Ключевыми пользователями у нас являются сотрудники двух подразделений: финансы и риски. Если им чего-то не хватает, они сами всегда могут залезть в сырьё, достать нужные данные, написать какие-то запросы, и уже на результатах этих запросов построить аналитику - в Tableau, например.

- Какой объем данных вы анализируете?

- Если говорить про Tableau, то речь идёт о гигабайтах. То есть, если взять один отчёт, то он обычно не больше гигабайта. Может быть... ну, в среднем. Но, для того, чтобы этот гигабайт построить, нужно перелопатить порядка 60 терабайт данных в нашей аналитической базе.

- Как устроена работа аналитиков в компании? Это отдельная команда или они встроены в разные отделы?

- У нас есть IT-подразделение, которое строит платформу для бизнеса. В IT у нас есть свои аналитики, которые по заказу бизнес-пользователей могут сделать для них отчётность. Но основная аналитическая сила находится внутри каждого подразделения. То есть, внутри каждого бизнес-направления, бизнес-линии, бизнес-отдела есть аналитики – люди, которые анализируют данные, делают какие-то выводы. В основном это просто умные ребята, выпускники лучших вузов России, которых мы набираем, обучаем, и дальше они показывают, на наш взгляд, гораздо лучшие результаты, чем если бы мы брали людей с рынка. Молодёжь талантливая, быстро впитывает, амбициозная – их можно научить делать правильно. А люди, которые приходят с рынка – как правило, приходят со своим изученным, неправильным подходом.

- С какими проблемами сталкиваются аналитики банка, какие трудности сейчас актуальны?

- Проблемы носят технический характер. Например, у нас много данных, поэтому с ними сложно работать. Чтобы обработать 5 терабайт данных, нужно уметь писать правильные запросы, разбираться в том, что такое таблица, что такое распределение, как поджойнить по ключу распределения и так далее. Порой это вызывает сложности у аналитиков - им приходится учить технические подробности, а они не всегда к этому готовы. Кроме того, у нас бизнес достаточно динамичный: новые продукты, новые технологии появляются очень быстро и не всегда они так же быстро появляются в данных. То есть для того, чтобы анализировать только-только выпущенный продукт, приходится залезать в сырьё, там находить эти данные – это не всегда удобно.

- Вы видите положительный эффект от использования инструментов визуализации данных?

- Да, эффект есть. У нас более ста созданных отчётов, регулярно обновляющихся, и это позволяет бизнес-пользователям принимать управленческие решения, которые делают наш бизнес эффективнее.

И могу сказать про себя: я использую Tableau в работе своего управления, мы анализируем наши внутренние процессы. И с помощью Tableau мы сделали ряд полезных выводов – например, поняли, как распределены данные в наших хранилищах, что нужно, что используется, что не используется, какие расходы несёт IT-подразделение и так далее.

- Поделитесь планами по развитию аналитики в банке?

- Мы строим свою платформу на принципах Open Source. Собираем команду, которая развивает эту аналитику, дорабатывает нужные фичи, нужную функциональность для нашего бизнеса, интегрирует различные наследия нашей компании в единое целое, в единую платформу.

От автора: это часть большого интервью с Сергеем. Информацию по анализу данных у банков добывать сложно, но я старался. Надеюсь, мне удалось пролить хоть немного света на тему, для тех кому любопытны такие детали.