С 2018 года Сбербанк Казахстан использует решения Qlik для работы с аналитикой во всех ключевых подразделениях банка. При этом, на основе Qlik Sense также активно развивается направление self-service аналитики: за первые 6 месяцев 2021 года число пользователей Qlik выросло в среднем на 92%, а число постоянных пользователей — на 112%. Доля self-service отчетов в их общем количестве составляет примерно четверть.

Различные BI-инструменты внедрялись в Сбербанке Казахстан с 2011 года, причем зачастую разными подразделениями использовались различные решения. В основном аналитика была востребована четырьмя подразделениями: финансовым, корпоративным и розничным блоками и блоком оценки рисков.

Постепенно стало понятно, что внедренные системы не удовлетворяют потребности бизнеса в визуализации аналитики и стоимости разработки приложений и отчетов. Так же достаточно сложно было предоставить эти инструменты как self-service для сотрудников подразделений, хотя в каждом блоке банка и были собственные компетенции по работе с данными.

Среди первичных целей проекта было развертывание архитектуры и настройка интеграционных процессов Qlik Sense с единым источником данных. Чтобы убедиться, что выстроенная архитектура работает корректно, были отобраны и реализованы в BI порядка 20 сложных отчетов, используемых ключевыми заказчиками. Около 8 месяцев ушло на организационные процессы, в том числе на закупку лицензий. Первые ощутимые результаты банк получил в 2019 году.

Ключевым источником данных в банке является хранилище на базе Oracle — Qlik Sense берет данные из него. Однако некоторые подразделения ведут внутреннее планирование в Excel — данные из таблиц также загружаются в Qlik.

Сначала инструментами BI в банке пользовались только специалисты стратегического и тактического уровня — топ-менеджеры банка и руководители департаментов и отдельных направлений. Чтобы распространить культуру работы с аналитикой за пределы руководства, в банке на совещаниях презентовали разработанные аналитические отчеты, а кроме того, организовали обучение для сотрудников, в том числе воркшопы и обучение Qlik в онлайн школе Datanomix Academy.

Эффективным инструментом вовлечения в работу с BI стала и точечная работа с руководителями разного уровня: им презентовался функционал отдельных приложений, сценарии использования аналитики в рамках бизнес- процессов, возможности фильтров и многое другое. Это позволило обеспечить максимально активную работу с данными.

В результате проекта в 2−3 раза увеличилась скорость подготовки больших отчетов за счет технологии in-memory, преобразующей данные на лету в разных форматах и с применением разных фильтров.

Еще одним значимым результатом в банке называют сокращение числа расхождений в данных и количества ошибок — Qlik становится инструментом аналитики, которому пользователи доверяют.

Сотрудники на местах, имея доступ к данным, могут быстро реагировать на изменения бизнеса. Поступает новый запрос – а сотрудники уже знают, где им можно быстро получить ответ. Если происходит какое-то событие, которое может повлиять на бизнес, то, имея прямой доступ к данным, сотрудники смогут оперативно оценить обстановку и среагировать.

Если данные недоступны по мгновенному запросу и их получение не централизовано в удобном и быстром бизнес-процессе, то мы встречаемся с такими трудностями:

При подходе демократизации сотрудники могут по запросу оперативно получить доступ к данным, которые управляются централизованно, в рамках единой стратегии. Благодаря централизации создается единое информационное пространство данных, но функция исследования данных передается сотрудникам, в том числе аналитикам, а не ИТ-специалистам. В компании делают выбор в пользу доступных к освоению BI-инструментов, с помощью которых и проводится аналитика. Сотрудники получают доступ к данным, а сами данные не хаотичны — компания работает по принципу управляемой self-service аналитики. Благодаря такому подходу можно управлять данными и раскрывать их потенциальную ценность. Поэтому сегодня демократизация — самый эффективный тип управления данными.

Как перейти к демократизации данных? Процесс может разворачиваться по двум сценариям: top-down (подход изменений сверху) и down-top (подход изменений снизу). В случае когда формирование аналитической культуры инициируется сверху, руководство компании разрабатывает стратегию по работе с данными, внедряет инструменты и процессы. Адаптация и принятие стратегии в компании зависит от вовлечения и обучения будущих пользователей и аналитических инструментов.

Если процесс перехода к новой аналитике инициируется сверху, важно мотивировать сотрудников и показывать им ценность данных. Сотрудники должны понимать, для чего им данные. Например, можно начать с запуска демо-проекта, чтобы в компании был успешный прецедент работы с данными. Для этого нужно взять бизнес-задачу и решить ее с помощью аналитики. Это может быть кейс производственной части бизнеса или вспомогательных функций (финансы, техподдержка, юристы). Для популяризации работы с данными можно организовать корпоративный марафон, например, как сделал «Казахтелеком» с марафоном "Все в Qlik".

В случае подхода изменений снизу все начинается с решения наболевших проблем пользователей. Благодаря «сарафанному радио» все больше сотрудников участвуют в процессе принятия решений на основе данных. Следующий шаг в таком сценарии — помощь руководства: тренинги, формирование матрицы компетенций, поощрение аналитической культуры.

В реальности компании почти всегда комбинируют эти два подхода. Часто изменения начинаются снизу и поддерживаются инициативами топ-менеджмента и, конечно, центр компетенций по бизнес-аналитике является центром организации этого процесса.