ВТБ реализовал масштабный проект по импортозамещению BI-систем – ключевой шаг в глобальной трансформации аналитического ландшафта банка. Этот проект стал важной частью программы цифровой модернизации, направленной на создание единой экосистемы работы с данными в банке. Речь идет не просто о смене инструментов, а о выстраивании новой модели аналитики, которая делает работу с данными доступной, надежной и стратегически независимой. О реализации проекта рассказывает Владимир Громов, заместитель руководителя департамента технологического развития общебанковских систем ВТБ и номинант на премию BI Award.

- Как в ВТБ пришли к реализации проекта? Почему он стал необходим?

Мы начали не с отдельного проекта, а с масштабной программы «Модернизация платформы данных». Она включала в себя более двух десятков направлений и была нацелена на создание единой технологичной базы для всей аналитики. В рамках этой программы мы занялись и импортозамещением инструментов Business Intelligence.

Причины были системные. Первая и очевидная – исполнение указов Президента РФ о технологической независимости. Для нас это не просто формальность: устойчивость банковской системы напрямую зависит от того, насколько мы независимы от внешних игроков. Мы поставили амбициозную цель – создать платформу, которая полностью опирается на отечественные решения, и эта цель реализована.

Вторая причина – сложившееся наследие. После интеграции присоединенных банков у нас в ландшафте оказались все флагманские западные продукты – Oracle BI, SAP BO, Tableau, QlikSense, QlikView, – работавшие в России. Это усложняло поддержку и мешало построить единый аналитический контур. Нужно было выбрать: продолжать поддерживать зоопарк решений или объединить все в одну платформу. Мы выбрали второе, и это оказалось верным решением.

И третья причина – запрос бизнеса. Подразделения требовали ускорения процессов обработки данных, быстрого и удобного доступа к качественной информации, чтобы быстрее реагировать на изменения рынка и клиентов. В итоге мы сосредоточились на том, чтобы сократить time-to-market и повысить качество аналитики.

- Что представляли собой аналитические инструменты до внедрения новых решений?

В результате предварительной работы по унификации ландшафта в период с 2020 по 2022 год у нас осталось всего две технологии, получившие право на дальнейшее функциональное развитие – QlikView и Qlik Sense. До принятия решения о необходимости импортозамещения в промышленном контуре у нас работало более 70 многостраничных приложений на 13 серверных инсталляциях для почти 2 тыс. пользователей.

Помимо дашбордов, на базе Qlik Sense был развернут контур self-service аналитики для 150 пользователей, а также внедрено решение с использованием модуля обратной записи Vizlib для поддержки функционала внесения корректировок в отчетность финансового департамента. Данное решение было предметом особой гордости, ведь оно задумывалось как приложение для локального отчетного процесса, но очень быстро приобрело огромную популярность внутри организации.

- Какой подход был выбран для реализации проекта?

На первом этапе совместно с нашим технологическим партнером мы провели глубокий анализ рынка отечественных систем. Мы опросили наших пользователей и сформировали документ, содержащий критичные требования к функциональности, а также подготовили тестовое задание (описание и датасет), которое предлагалось реализовать в облачной среде, чтобы продемонстрировать возможности визуализации.

Данный подход позволил нам сделать первичный отбор. Финалистов мы утвердили в экспериментальный стек банка на коллегиальном архитектурном органе и приступили к более тщательному исследованию продуктов, но уже в своем контуре.

Задача предстояла масштабная, ведь любая организация – это сложная среда со своими особенностями ИТ-инфраструктуры, правилами разработки и эксплуатации, а также требованиями информационной безопасности. Поэтому мы открыли проект, ключевой задачей которого стало проведение полноценных внутренних пилотов. На этом этапе мы уже силами нашей внутренней команды разворачивали отобранные решения, проверяли их на соответствие нашим строгим критериям.

Основными этапами пилотирования были следующие: проверка дистрибутива на уязвимости, анализ всех компонентов ПО нашими юридическими службами, реализация пилотных дашбордов на внутренних данных, оценка технологий по чек-листам корпоративной архитектуры, команд сопровождения и информационной безопасности, оценка производительности решений. Только успешное прохождение всех этапов исследования и пилотирования позволило перевести технологию в целевой технологический стек банка. Отдельно отмечу, что пилотные дашборды мы подобрали таким образом, чтобы они покрывали максимальное количество «фич», применяемых в наших старых системах. Это позволило нам быть уверенными, что мы перенесем все без ограничений.

- Из чего и по каким критериям выбирали платформы?

На первом этапе был проведен анализ 12 решений основных компаний-вендоров отечественных BI-систем. Мы оценивали решения комплексно. Всего критериев было несколько десятков, и они объединялись в группы.

Технологический и архитектурный уровень – насколько решения вписываются в нашу архитектуру, насколько стек соответствует требованиям внутренних чек-листов. Администрирование и безопасность – аудит действий, управление доступами, возможность контролировать весь жизненный цикл данных. Работа с данными – поддержка всего многообразия источников данных, в том числе содержащим слабоструктурированные данные. Портал и интерфейс – удобство работы, локализация, публикация отчетов, работа на мобильных устройствах. Визуализация – разнообразие графиков, настройка элементов, наличие модулей для геоаналитики. Экспорт и шеринг – гибкость в обмене и публикации данных. Стоимость владения – не только цена лицензий, но и полные расходы на поддержку и эксплуатацию. Качество визуализации – оценка соответствия нашему тестовому заданию.

Кроме того, существовали минимальные квалификационные требования: поддержка целевых операционных систем, типов источников данных, возможность гибко масштабироваться. Важным критерием стала и способность вендоров оперативно реагировать с нами в рамках решения наших запросов.

- Какие решения в итоге выбрали? Какие их возможности оказались наиболее весомыми?

В экспериментальный стек вошли несколько технологий, но в финал вышли лишь две: «Форсайт. Аналитическая платформа» и PIX BI. Мы понимали, что одним инструментом заменить Qlik невозможно. Поэтому приняли стратегию «два решения для двух задач». «Форсайт» стал основной платформой для регламентных отчетов и сложных дашбордов с большим количеством пользователей и ролевых моделей. PIX BI взял на себя функцию self-service: это удобный и гибкий инструмент, который позволяет работать с данными бизнес-пользователям без ИТ-бэкграунда.

Важно, что PIX BI появился на рынке уже в ходе глубокого исследования на втором этапе. Мы протестировали его целенаправленно именно по критериям self-service и получили отличные результаты. В итоге комбинация «Форсайта» и PIX BI дала нам устойчивую и гибкую замену Qlik.

- Что представляет собой созданное решение, из каких инструментов оно состоит?

Мы создали комбинированное решение, в котором мы постарались учесть все имеющиеся у нас требования и подобрать такие технологии, которые максимально подойдут для всех актуальных задач. Для понимания полной технологической картины важно подчеркнуть, что BI-инструменты в ВТБ не существуют изолированно. Они стали одним из ключевых компонентов платформы данных, обеспечивающей комплексные задачи бизнес-аналитики и отчетности для внутренних пользователей.

Если говорить на уровне архитектуры, то «под капотом» работает связка из целевого хранилища и озера данных, которые выгружают информацию в специализированную централизованную шину на базе технологии Ceph S3. Далее данные обрабатываются и агрегируются в ClickHouse, и именно к этим подготовленным наборам обращаются BI-системы, что позволяет строить дашборды максимально быстро и эффективно.

- Кто является основными пользователями аналитической платформы?

Платформа охватывает более 2 тыс. сотрудников во всех ключевых направлениях банка: розница, средний и малый бизнес, корпоративный бизнес, финансы, казначейство, риски, HR, комплаенс. BI стал массовым инструментом, а не узкой технологией.

- А насколько востребована функциональность self-service, какова ее аудитория? Насколько сильно потребовалось обучать людей для этого?

Self-service особенно ценен для бизнеса, потому что обеспечивает свободу действий и минимальный time-to-data — данные становятся доступными практически сразу. Это экономит время на формулировке требований для ИТ и избавляет от долгого ожидания в бэклоге. В результате аналитики, лучше других понимающие свою предметную область, могут самостоятельно работать с данными и получать инсайты без лишних задержек.

92 сотрудника уже прошли внутреннее обучение работе с новой системой. Высокий интерес к инструменту привел к переходу на формат видеоуроков: сегодня подготовлено 10 записей, которые вскоре будут доступны во внутренней базе знаний. Продукт прост и интуитивен — как говорят сами пользователи: «Если умеешь работать в Excel, разберешься и в PIX BI».

Мы предлагаем гибкие сценарии использования self-service в зависимости от размера команды, сценария работы с данными и готовности инвестировать в свою BI инсталляцию. Первый из них – single-use: локальный режим работы с данными. Это «бесплатный тариф», который хорошо подойдет для тест-драйва системы и принятия решения о дальнейшем масштабировании использования. Team-use – командный режим для 10 разработчиков и 20 читателей, до 20 Гбайт данных. Team Use+ – командный режим для 20 разработчиков и 40 читателей, до 80 Гбайт данных. Team Use++ – командный режим для крупных подразделений (тысячи пользователей, терабайты данных), их техническое решение проектируется индивидуально.

Изначально было доступно 40 бесплатных рабочих мест в коммунальной инсталляции, которые были разобраны за несколько недель. Сейчас мы разворачиваем новый стенд для удовлетворения растущего спроса.

- Наблюдалось ли сопротивление сотрудников, которых заставляли работать по-новому? Как с ним боролись?

Конечно, всегда есть те, кто тяжело воспринимает новое. Но ключевое отличие российских вендоров от зарубежных в том, что они рядом. Если Qlik находился «за океаном», то с «Форсайтом» и PIX BI у нас постоянный диалог. Мы встречаемся, даем обратную связь, а они включают доработки в план и придумывают быстрые решения, если доработку приходится подождать.

Мы проводили многочисленные воркшопы с участием вендоров, где показывали реальные сценарии работы и отвечали на вопросы пользователей. Такие сессии позволяли на практике продемонстрировать возможности платформы, объяснить логику новых инструментов и сразу снять основные опасения. Люди видели, что инструмент развивается, что за ним стоит команда, готовая помогать и адаптировать решение под запросы бизнеса. Это снижало уровень тревоги и повышало доверие, а переход на новые BI-решения воспринимался не как «навязанное сверху» требование, а как осознанный шаг к большей эффективности.

- Что в созданном решении получилось особенно удачно?

Особой гордостью является реализация self-service сценариев. Высокий спрос со стороны бизнеса – лучшее подтверждение того, что мы сделали что-то нужное и правильное. Это симбиоз удачного продукта и хорошо организованной работы с ним: мы создали гибкие сценарии использования «на любой вкус и бюджет» – от полностью бесплатных вариантов до кастомизированных решений для крупнейших подразделений.

При этом мы выстроили не только сам инструмент, но и процесс работы с ним: разработали правила, которые позволяют пользователям выбирать разные модели взаимодействия с системой в зависимости от их потребностей. В рамках построения self-service нам удалось достичь баланса между свободой пользователей и требованиями информационной безопасности. Благодаря этому аналитики могут работать с данными самостоятельно, но в рамках прозрачных и контролируемых правил, что обеспечивает и эффективность, и защиту информации.

- Какие результаты проявились в результате создания новой BI-системы?

Главный результат на данный момент – успешное завершение импортозамещения по направлению self-service. Практически все пользователи, которые работали с Qlik Sense в режиме самообслуживания, перешли на PIX BI. Контрольной точкой стало полное отключение функциональности self-service BI на Qlik в начале сентября: все заказчики подтвердили готовность к отключению нецелевой системы. Для нас, как для ИТ-подразделения, решавшего задачу импортозамещения, это ключевой показатель успеха.

Одновременно мы выполнили и требования Стратегии Цифровой Трансформации, полностью выведя из эксплуатации нецелевое оборудование. В части дашбордов мы уже полностью внедрили саму систему и перенесли туда более 65% пользовательского функционала – это сотни аналитических решений, которыми ежедневно пользуются тысячи сотрудников банка.

- Есть ли финансовые оценки полученных эффектов?

Расчет экономического эффекта от внедрения BI как такового — непростая задача. Прямой результат от отчетности посчитать сложно, эффект проявляется только на конкретных бизнес-кейсах. Такие проекты у нас есть: их результаты измеряются сотнями миллионов рублей.

Если же говорить именно о проекте импортозамещения, его основная цель заключалась не в создании новых финансовых эффектов, а в выполнении Указа №166 Президента России и требований Минцифры — то есть в обеспечении технологической независимости. С этой задачей мы успешно справились. Дополнительно можно отметить косвенные эффекты: снижение рисков неработоспособности из-за отсутствия вендорской поддержки, сокращение стоимости лицензий и устранение валютных и геополитических рисков.

- Какую роль играет проект для бизнеса ВТБ?

Да, мы выполнили требования регулятора и обеспечили технологическую независимость, но этим ценность проекта не ограничивается.

Во-первых, банк получил устойчивость критически важной аналитической инфраструктуры – теперь мы не зависим от решений иностранных вендоров и рисков их недоступности. Во-вторых, мы снизили операционные и геополитические риски: системы развиваются в диалоге с российскими вендорами и под требования отечественного рынка. В-третьих, мы создали единую, управляемую и масштабируемую BI-среду, где каждый бизнес-заказчик может найти подходящую модель – от бесплатных сценариев до решений для крупнейших подразделений.

И наконец, мы заложили фундамент для дальнейшего роста: self-service демократизирует работу с данными, ускоряет принятие решений и формирует по-настоящему data-driven культуру внутри банка.

По сути, проект стал не только шагом в импортозамещении, но и стратегическим вкладом в устойчивость, эффективность и цифровую зрелость всего ВТБ.

- Каковы основные направления развития проекта?

Сам проект успешно завершен, но его развитие остается ключевым направлением нашей работы. Сегодня мы сосредоточены на четырех приоритетах. Первое направление – масштабирование self-service. Мы развертываем новый коммунальный стенд для сценария Team Use+, чтобы обеспечить все больше подразделений удобным и гибким инструментом для работы с данными. Второе направление работ – резкое ускорение обновлений. Если раньше смена версий ПО занимала 4–6 месяцев, то теперь наша цель – сократить этот срок до нескольких недель. Это станет возможным благодаря созданию и тестированию эталонного SuperApp, который содержит 99% функций системы и позволяет не проверять каждое приложение в отдельности. Третий блок - расширение функциональности. Совместно с вендорами реализуем масштабный бэклог доработок, сформированный исходя из запросов бизнеса, чтобы платформа максимально соответствовала потребностям пользователей. Наконец, оптимизация и автоматизация. Автоматизируем процессы сопровождения и эксплуатации, делая платформу еще более надежной, предсказуемой и удобной для масштабирования.