На прошедшем в Москве форуме по бизнес-аналитике SAS Forum Russia 2016 компания SAS Россия/СНГ объявила о готовности предоставлять доступ к аналитическим решениям из облака. В рамках нового для российских клиентов направления вендор предлагает различные варианты использования решений в сфере бизнес-аналитики по модели SaaS/BaaS. Есть ли спрос, на кого рассчитаны облачные услуги и в каких случаях выбор в пользу сервисов оптимальный вариант? На вопросы журнала Connect отвечает директор по инновациям компании SAS Россия/СНГ Юлий ГОЛЬДБЕРГ.
– Какие тенденции в сегменте бизнес-аналитики на российском рынке в новых экономических условиях вы могли бы отметить?
– По объективным причинам интерес заказчиков смещается в сторону ИТ-проектов, которые не требуют крупных единовременных инвестиций и дают быструю отдачу. Для развития или оптимизации бизнеса многие компании предпочитают использовать agile-подход, а при внедрении новых решений настаивают на поэтапном достижении финансовых результатов.
Еще одна очевидная тенденция – рост зрелости рынка больших данных. Эффект новизны уже ослаб, идет активный поиск вариантов монетизации таких технологий. Все хотят не просто приобщиться к миру Big Data, но выгодно использовать накопленные терабайты информации для решения актуальных бизнес-задач, связанных, например, с продвижением продуктов и услуг, предотвращением оттока клиентов, мошенничества и киберугроз.
В сегменте продвинутой аналитики в последние годы появилось множество стартапов, что также сигнализирует о постепенном выходе российского рынка аналитических решений на новый уровень зрелости.
– Что послужило для компании SAS Россия/СНГ предпосылками развития направления облачных аналитических сервисов?
– Облачная аналитика сегодня в тренде. В том числе благодаря обозначенным тенденциям. Аналитические сервисы позволяют быстро получить результат, не требуя капитальных вложений и значительных инвестиций на начальном этапе. Инвестиционные комитеты предпочтение отдают проектам с коротким сроком окупаемости. Наша практика показывает, что у заказчиков почти всегда есть сомнения и предубеждения, когда речь идет о внедрении реальных инноваций. Даже успешные пилотные проекты в таких случаях не всегда позволяют развеять сомнения и убедительно показать, как аналитическое решение будет работать в промышленных масштабах, будучи интегрированным в инфраструктуру и бизнес-процессы клиента.
Применение облачных сервисов позволяет принять принципиально иной подход. Оплата сервиса осуществляется за периоды, относительно небольшими платежами, причем может гибко меняться пропорционально объему использования сервиса. По факту клиент платит не за то, что имеет возможность использовать, а за то, что реально использует. Нет капитальных затрат на приобретение лицензий, «железа». Зачастую можно даже обойтись без набора и обучения внутренней аналитической команды, что не всегда просто сделать в условиях нынешнего аналитического бума и дефицита квалифицированных data scientists. Это существенно снижает для многих заказчиков порог входа в новые области аналитических задач, а также новых технологий, таких как Big Data, Machine Learning и т. п. Поэтому модель SaaS/BaaS представляет реальный интерес для наших действующих и потенциальных клиентов.
– Что получают подписчики облачных аналитических сервисов SAS помимо доступа к ПО?
– В рамках сервисов подписчики должны получать не только доступ к облачному ПО: это принципиальный момент в стратегии SAS. Бизнес-экспертиза, готовые аналитические процессы, услуги высококвалифицированных аналитиков и консультантов SAS и сервис-провайдера компании «СтатКлауд» играют ключевую роль в успешном использовании сервисов. Широкие возможности ПО и наличие большого числа успешных примеров его применения сами по себе не гарантируют достижения требуемых результатов и получения выгоды от использования, если внутри организации нет ресурсов с требуемой квалификацией и опытом, не выстроены аналитические процессы, нет четкого понимания, как аналитика должна встраиваться в операционные процессы. Облачное предложение SAS, ведущего игрока на рынке аналитики с двадцатилетним опытом работы на российском рынке, позволяет закрыть эти разрывы. Например, в нашей практике был такой случай, когда по инициативе руководства банка был внедрен аналитический CRM. Специалисты компании SAS построили две качественных аналитических модели для прогнозирования отклика на целевые предложения, сформировали пять маркетинговых кампаний по продвижению кредитных карт для различных клиентских сегментов, запустили все это в эксплуатацию и отклик по целевым сегментам в итоге увеличился более чем на 30%. Но после внедрения, из-за отсутствия полнофункционального аналитического подразделения все развитие проекта силами банка, как предполагалось изначально, фактически было заморожено. Из 20 запланированных прогнозных моделей в течение шести месяцев было разработано только две, никакие другие продукты, кроме карт, в целевые предложения не были включены. В итоге эффект был, но он оказался существенно меньше того, который можно было бы получить при полномасштабном использовании решения. И облачный подход в корне меняет ситуацию.
– Например?
– Возьмем одного из наших подписчиков, крупного российского ритейлера. Перед ним стояла задача оптимизировать программу лояльности, делать клиентам персональные предложения на основе глубокого анализа их потребительского поведения, стимулировать их покупать больше и чаще, увеличивать лояльность за счет правильно подобранных предложений и дополнительных баллов. Собственное аналитическое подразделение не обладало опытом в области глубокого анализа данных, моделирования, тестирования гипотез. И в рамках сервиса клиент решил воспользоваться не только арендой ПО, но передал нам на аутсорсинг весь аналитический процесс под ключ. В SAS мы называем это Result as a Service (RaaS). Мы организовали интеграцию облачной инфраструктуры с системой лояльности ритейлера. Все чеки и справочники регулярно заливаются в облако, а моделированием, разработкой и тестированием механик (алгоритмов формирования оптимальных предложений), формированием отчетности занимаются аналитики SAS и сервис-провайдера. Подписчик несколько раз в месяц получает готовый список предложений для клиентов, специфицированный по каналам, которые остается только направить участникам программы лояльности. А покупатели получают актуальные для них предложения с учетом их предпочтений и нюансов коммуникационной политики.
– Как клиенту определить оптимальный объем сервиса, на который он должен подписаться? Ведь от этого зависит цена.
– Облака дают гибкость. Заказчику не нужно заранее беспокоиться о том, чтобы точно определить и рассчитать объем того, что он будет использовать: какое ПО, какое железо, какие услуги. Все это может гибко изменяться в процессе использования сервиса, причем практически в любой момент. Какой объем сервиса выбрать, зависит от того, в аутсорсинге каких процессов заинтересована организация, и этот объем может меняться. В самом простом случае заказчик может воспользоваться удаленным доступом к ПО и самостоятельно решать свою бизнес-задачу. Но главное преимущество облачных сервисов в том, что заказчик может декомпозировать свой бизнес-процесс и вынести часть его в облако, переложив на сервис-провайдера задачи, для которых внутри организации нет необходимой экспертизы. Необязательно передавать на аутсорсинг весь аналитический процесс под ключ, как я рассказал до этого. В ряде случаев целесообразно передать на сторону сервиса разработку и поддержку только части аналитических моделей (например, только для выявления мошенничества или задач коллекшн, где требуемые аналитические методики на порядок сложнее, и соответственно требования к экспертизе гораздо выше) или части процессов (например, оптимизации маркетинговых кампаний, при том что моделирование и формирование кампаний останутся на стороне заказчика).
Создание эффективно работающего аналитического подразделения – это процесс в любом случае небыстрый, обычно на это уходит не менее года. И не всегда выгодно развертывать собственную инфраструктуру и формировать собственный аналитический отдел под какую-либо задачу, поскольку она может быть актуальна ограниченное время. Например, банк приобрел портфель клиентов и хочет минимизировать отток, неизбежно возникающий после подобных изменений. Компании, у которых нет опыта в области Big Data, продвинутой аналитики, machine learning обращаются к нам за готовыми сервисами.
Да и в целом в самых современных направлениях аналитики сегодня нет устоявшихся процессов и решений. Нужно заниматься исследованиями, формировать и проверять гипотезы, оттачивать бизнес-идеи, поэтому сервисный подход, не требующий больших первоначальных инвестиций, с непрогнозируемыми перспективами, в подобных случаях – оптимальный вариант.
– Какие сервисы и в каких отраслях пользуются сегодня спросом? Можно ли судить об этом на основе опыта взаимодействия SAS с заказчиками?
– Облачные аналитические сервисы SAS актуальны для банков, страховых компаний, ритейла. Есть примеры в сфере оптимизации сбора дебиторской задолженности в ЖКХ. За счет снижения порога входа и удобной возможности аутсорсинга лучших аналитических ресурсов сервисы находят применение даже в сельхозпроизводстве, которое у нас традиционно гораздо менее склонно к применению методов глубокой аналитики, чем, например, банки или телеком.
Поскольку клиент платит за сервис только в том случае, если тот приносит ему существенно больше своей стоимости, то в первую очередь мы реализовали те сервисы, которые гарантированно обеспечивают хорошую окупаемость. Основные сферы применения наших сервисов – это клиентская аналитика, оптимизация целевого маркетинга и коллекшн, оптимизация программ лояльности, выявление мошенничества и потенциально убыточных клиентов. SAS использует наработанную за 40 лет в мире и за 20 лет в России экспертизу для формирования сервисов, основанных на лучших индустриальных практиках с учетом локальной специфики нашего рынка.
– По модели SaaS доступны только новые аналитические инструменты и решения?
– Нет, мы готовы предложить клиентам почти весь стек аналитических инструментов и решений компании в форме облачных сервисов. Важно, что подобная модель применима не только к инновационным решениям на платформе SAS Viya, но и к уже опробованным технологиям и решениям SAS, которые теперь становятся доступны и в облаке.
– Каких изменений в компании потребовало открытие нового направления?
– Мы провели ряд организационных и технологических изменений. В частности, выбрали сервис-провайдера и хостинг-провайдера, подготовили всю необходимую облачную инфраструктуру, провели тестирования, разработали и обкатали на первых подписчиках биллинг в формате «pay as you go». Мы также выстроили систему поддержки сервисов на стороне SAS и на стороне сервис-провайдера. За время, прошедшее с момента старта программы облачных аналитических сервисов, мы смогли выйти на достаточно высокий уровень готовности и сегодня можем оперативно предоставить заказчикам решения.
– Какие типичные опасения потенциальных заказчиков сдерживают применение облачных сервисов?
– Основные опасения связаны с безопасностью и отказоустойчивостью. Многие считают, что если за системой будет следить свой ИТ-специалист или свой офицер информационной безопасности, то с ней будет все в порядке, данные не утекут и сбой не приведет к простоям в работе. Но мы видим, что на практике даже в крупных организациях случаются утечки и сбои, хотя там вкладывают огромные средства в технологии и персонал, который обеспечивает защиту данных и отказоустойчивость систем. Очевидно, что для большинства организаций, особенно для средних и небольших, просто недостижим, в первую очередь по соображениям финансовой целесообразности, тот уровень технологий безопасности и защиты от сбоев, который реализуется в современных дата-центрах Tier 3. Также опасения обычно вызывает необходимость размещения в облаке персональных данных. Хотя SAS Russia предлагает свои сервисы исключительно в российском облаке, что полностью соответствует российскому законодательству о персональных данных, тем не менее мы убедились на практике, что для подавляющего большинства аналитических задач не требуется хранения и обработки персональной информации. Такое опасение возникает именно на уровне эмоций, а на практике здесь обычно вообще нет какой-либо потенциальной проблемы. Конечно, никто не будет отрицать, что за последние годы выросли количество и изощренность киберугроз, но все же многие опасения преувеличены либо не имеют специфической привязки именно к облакам, что подтверждается опытом использования модели SaaS за рубежом, где во многих, даже крупных компаниях уже действует правило «cloud first», т. е. при рассмотрении новых бизнес-задач они в первую очередь пытаются найти возможность реализации их в облачной инфраструктуре и, только если это не получается, рассматривается вариант on-premise. Первый опыт использования облачных аналитических сервисов на платформе SAS в России показал, что такое решение действительно помогает сделать углубленную аналитику более доступной для заказчиков.
