Андрей Заварзин, директор дирекции процессов BI «Альфа-Банка», AZavarzin@alfabank.ru

Мне глубоко врезались в память первые рабочие дни — в качестве директора по ИТ авиакомпании и в качестве директора дирекции BI банка. Каждое утро случались серьезные инциденты, вызывавшие эмоциональную реакцию коммерческого директора авиакомпании и директора по финансам корпоративного банка. В первом случае в очередной раз остановились продажи авиаперевозок из-за аварии ИТ-систем. Во втором — выпущенная управленческая отчетность снова не соответствовала ожиданиям клиентских менеджеров банка. В обоих случаях от нового директора требовали энергичных эффективных действий по решению застарелых проблем.

Простои критичных ИТ-систем удалось преодолеть за три месяца, построив резервный региональный канал связи за незначительные по сравнению с потерями от регулярных остановок продаж деньги. Все необходимое для решения этой типовой задачи было доступно как внутри, так и вне организации. Потребовалось только преодолеть позицию регионального ИТ-подразделения, проявлявшуюся в отговорках типа «это сложно, дорого и не нужно».

Структурирование и решение проблемы качества управленческой отчетности корпоративного банка заняло почти год. Технологическая составляющая здесь практически отсутствовала, несмотря на первоначальные гипотезы об определяющем негативном влиянии дефектов хранилища данных на качество отчетности. Информационный ключ к разгадке проблемы отыскался в сквозных процессах подготовки банковской отчетности. Однако при решении этой задачи можно было опираться только на собственные силы — профессиональная экспертиза по обеспечению качества данных отсутствовала как внутри банка, так и на рынке. Накапливать ее банку пришлось одновременно с решением проблемы.

Есть ли доверие к данным?

Одним из требований к управленческой отчетности банка стало искоренение явных несоответствий. Например, особое раздражение вызывали ситуации получения в отчетности убытков (пусть даже и минимальных) для операций, которые по определению должны были приносить доход — таких, как взятие комиссий. Или обнаружение расхождений в общей сумме для двух видов отчетности, построенных в разных разрезах, например по центрам прибыли и по клиентским подразделениям. Дело доходило до полного отторжения отчетности при выявлении пользователями всего нескольких подобных ошибок.

Похожая ситуация, но на более раннем уровне развития BI, имела место и в авиакомпании несколькими годами ранее. Рост бизнеса авиаперевозок заставил задуматься о внедрении BI-решения. С технической точки зрения файлы Microsoft Excel с макросами поверх транзакционных систем перестали удовлетворять требованиям производительности. Руководство компании санкционировало проработку более

совершенных в методологическом плане информационных инструментов управления. Был запущен пилотный проект, целью которого было подтверждение возможности технической реализации и востребованности бизнесом BI-решения. Проект не имел критического приоритета — на тот момент в ИТ-портфеле находилось около 40 инициатив, включая описанную выше задачу по построению отказоустойчивой системы. Результат пилотного BI-проекта оказался крайне противоречивым. Возможность технической реализации была доказана, однако, посмотрев полученные отчеты, руководитель подразделения регулярных грузовых авиаперевозок оказался страшно разочарован: согласно представленным данным, средняя загруженность парка Boeing-747 за выбранный период времени составила 130 тонн, что на 30% больше максимально возможной для данного типа воздушного судна. Проект был остановлен.

Потери перевешивают затраты

Известно, что качество информации — это степень соответствия информации ожиданиям сотрудников и клиентов компании, так что сотрудники с ее помощью могут эффективно выполнять свою работу и вносить вклад в достижение миссии компании, а клиенты — успешно вести с компанией бизнес и наслаждаться ее продуктами, сервисами и взаимодействием.

Рис. 1. Экономика качества данных в теории

Как шутят профессионалы — качество бесплатно. Дорого обходится именно некачественная информация, потери от которой бывают двух видов — упущенная выгода (недополученная выручка) и прямые потери (расходы). И если упущенную выгоду зачастую можно оценить только приблизительно, то расходы можно подсчитать достаточно точно. В них входят выплаты штрафов контрагентам или регулирующим органам, простои или перегрузка персонала непродуктивной работой, неэффективное использование оборудования или материалов и т. д.

Сопоставим потери от некачественных данных с затратами на обеспечение качества. Затраты возникают как при оценке качества данных (аудиты, мониторинги, разбор инцидентов и т. д.), так и в рамках инициатив по его повышению. Большая часть затрат — это зарплата специалистов по качеству данных и стоимость разработки и внедрения технических инструментов.

Рис. 1 показывает, что чем выше качество данных, тем ниже потери и выше затраты. Но это в теории. На практике нам не удалось увидеть ни одной такой «красивой» кривой потерь и затрат, построенной по нескольким точкам. Дело в том, что в реальной жизни топ-менеджерам важны только два показателя: оценка возможных потерь, с которой все согласны, и стоимость работ по их предотвращению. Положительное решение о старте работ по повышению качества всегда принимается, если минимальные потери выше максимальных затрат (рис. 2).

Один из крупнейших специалистов по качеству данных Ларри Инглиш для книги «Прикладное качество информации: лучший опыт исправления бизнес-информации, процессов и систем» (Larry English. Information Quality Applied: Best Practices for Improving Business Information, Processes and Systems, John Wiley & Sons, 2009) провел большую работу по сбору и систематизации данных о потерях, понесенных крупнейшими мировыми компаниями из-за использования некачественной информации. Результаты этих исследований ошеломляют: от 15 до 35% годового бюджета организации тратится неэффективно из-за низкого качества данных. Причем в организациях, ориентированных на предоставление услуг (таких как банки, страховые компании, правительственные учреждения), объем потерь доходит до 40%. В нашем банке проводились расширенные консультации по оценке интегрального уровня потерь от некачественных данных. В рамках этих консультаций вышеприведенные оценки не были опровергнуты. Вероятно, именно поэтому банк и согласился нести постоянные расходы на содержание подразделения по качеству данных.

Расставляем приоритеты

В универсальном банке мы боремся за качество данных по следующим направлениям.

«Клиентская отчетность» корпоративного банка. Отчетность включает в себя детализацию отчета о прибылях и убытках до клиентских подразделений, дополняя его результатами по отдельным продуктам (кредиты, расчетный бизнес и т. д.). Она является инструментом управления в части оценки работы клиентских менеджеров и их мотивации на финансовый результат.

Продуктовая аналитика розничного банка. Аналитика позволяет увидеть финансовый результат по отдельным продуктам. Она лежит в основе управления портфелем продуктов и отдельными продуктами розницы.

Рис. 2. Экономика качества данных на практике

Контактные данные клиентов розничного банка. Шутят, что банк контактирует с клиентом всего по двум ключевым вопросам: ссудить ему деньги и по истечении срока попытаться вернуть эти деньги назад. Чтобы это сделать, в процессах вторичных продаж и сбора задолженности необходимо иметь доступ к качественным контактным данным. Типы контактных данных дифференцируются в зависимости от целей. Например, электронная почта — самый дешевый для банка канал коммуникаций и при этом наиболее удобный для клиента.

При наличии качественных контактных данных банк получает: рост собираемости просроченной задолженности, рост вторичных продаж в зависимости от качества контактных данных, снижение стоимости маркетинговых кампаний за счет использования наиболее дешевых адекватных каналов коммуникации.

Аналитический CRM. Это основное средство планирования маркетинговых кампаний. Для эффективной реализации вторичных продаж качественные данные по клиентам необходимо иметь утром следующего дня. Выгоды для банка от качественных данных в CRM сводятся к полному охвату клиентской базы при планировании маркетинговых кампаний и снижению потерь от простоев аналитиков подразделения вторичных продаж.

Финансовая отчетность. Служит инструментом коммуникации с инвесторами. Более ранний выпуск качественной проаудированной отчетности означает получение лучших условий на финансовых рынках.

Отчетность для правления. Позволяет топ-менеджменту и акционерам в оперативном еженедельном режиме видеть основные показатели бизнеса.

Обязательная отчетность. Непредоставление, задержка предоставления или ошибки в обязательной отчетности влекут штрафы и другие санкции — вплоть до отзыва банковской лицензии. Часть отчетности готовится в ежедневном режиме.

***

Мы считаем, что проблемы качества данных шире и сложнее технологических проблем, а отсутствие доверия к данным лишает организацию эффективного стратегического управления и снижает операционную эффективность. Заниматься качеством выгоднее, чем не заниматься, так как стоимость некачественных данных варьируется от 15 до 40% бюджета. При этом в любой крупной организации можно выделить точки приложения усилий по повышению качества данных.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF