Данные под контролем

Развитие Интернета вещей и программного обеспечения с открытым кодом коренным образом изменило подходы к сбору и обработке данных. Генеральный директор компании Teradata в России Андрей Алексеенко рассказал редактору журнала "Стандарт" Ксении Прудниковой об актуальных направлениях в области аналитики и о наиболее перспективных ее потребителях.

- Аналитика – ​ключевое направление бизнеса Teradata. Какие тренды и инновации в этой сфере определяют развитие продуктового портфеля компании на текущем этапе?

- Teradata является многолетним лидером в области сбора и анализа данных, компания развивает эти направления с момента основания, то есть более трех десятков лет. Серьезные изменения в нашей деятельности в последние годы вызваны появлением прорывных технологий, таких как Hadoop и программное обеспечение (ПО) с открытым кодом. В результате их развития инструменты сбора и хранения данных стали доступны для компаний из любых отраслей. Произошла "демократизация" хранения, которую можно сравнить с революцией. Teradata в сложившейся ситуации занимает сильную позицию: имея богатый опыт работы с данными, мы предлагаем разработки, дополняющие наши основные решения. Новые продукты совместимы с Hadoop и открытым ПО, их легко интегрировать с IoT, создавать на их базе программно определяемые хранилища данных. Помимо самих программных решений мы создали группы по консалтингу, которые помогают заказчику правильно использовать и получать выгоду от применения инновационных технологий, а не только продуктов Teradata. Мы видим себя в роли интегратора в широком смысле слова: и технологического, и консалтингового.

- Что представляет собой программно определяемое хранилище данных? Какие задачи оно позволяет решать и какие разработки в данной области предлагает ваша компания?

- В отрасли большее распространение получил термин "логическое хранилище данных". Его концепция подразумевает, что для решения аналитических задач компании должны использовать разные технологии, создавая на их базе общую инфраструктуру, позволяющую максимально быстро и эффективно добиваться лучших результатов. В один момент нужно из массы разрозненных данных собрать базовый отчет, в другой – ​обеспечить соответствие условиям соглашения об уровне обслуживания (SLA). Используемые для решения этих задач компоненты могут работать на базе разных технологий, но при этом должны быть связаны между собой.

- Teradata предлагает IoT-разработки. Какие задачи они призваны решать? Есть ли успешные проекты в этой сфере?

- Сегмент Интернета вещей находится на начальном этапе роста и наиболее перспективен для инфраструктурных компаний энергетического, нефтегазового, транспортного и прочих секторов. В сфере IoT мы видим для себя две основные задачи. Первая – ​собрать полученные с помощью различных датчиков и других подключенных устройств данные, объем и структура которых чрезвычайно разнообразны. Вторая – ​понять, как наиболее эффективно использовать накопленную информацию.

Для решения первой задачи мы предлагаем интеллектуальное автономное ПО Teradata Listener, которое позволяет собирать поступающие с IoT-датчиков потоковые данные и передавать их на составляющие аналитическую систему платформы. Продукт дает возможность одновременно "прослушивать" множество потоков данных в режиме реального времени. Сценариев решения второй задачи, как оказалось, не так уж много, и тут не обойтись без специалистов по обработке данных, так называемых data scientists. Они при помощи разных методов обрабатывают данные, чтобы понять, как их дальше применить. Такую задачу мы решали, например, в рамках пилотного проекта в области анализа больших данных для компании "Газпром нефть".

- Расскажите, пожалуйста, подробнее об этом проекте. Как вы оцениваете его результаты и каковы дальнейшие планы по его развитию?

- Наша задача была не собрать данные, а проанализировать около 200 млн записей, поступивших за год с более чем полутора тысяч принадлежащих компании нефтяных скважин, а также записи из аварийных журналов. Мы помогли выявить зависимость работы скважин от действий операторов, перепадов напряжения и прочих факторов. Для ресурсодобывающей компании даже минимальный простой оборачивается финансовыми потерями, и важно было выяснить, насколько критичен каждый сбой и как максимально быстро вернуть скважину в рабочий режим.

Мы получили в работу данные такого объема и структуры, которые в принципе невозможно проанализировать стандартными методами, и использовали в работе комплексное решение Teradata Aster Analytics. Оно содержит более 100 готовых к использованию технологий анализа данных. Также при реализации проекта мы убедились в эффективности совместной работы data scientists с погруженными в специфику деятельности предприятия специалистами со стороны заказчика.

Мы обсуждаем с "Газпром нефтью" промышленное использование полученных в ходе пилотного проекта наработок, ведь работа с данными – ​история, не имеющая конца. После того как создана подходящая заказчику методология и подобраны инструменты анализа информации, то есть проведены data R&D, нужно запустить эти механизмы в автоматическом режиме, а дальнейшие усилия штатных и привлеченных аналитиков можно направить на исследование и решение новых задач.

Кроме того, важно понимать, что универсальных решений не бывает. И в каждом проекте мы стараемся идти от конкретных бизнес-задач заказчика, помогая в первую очередь решать проблемы. Отчасти поэтому наши предложения востребованы в таких областях, как аналитика отказов, предиктивный ремонт оборудования, борьба с мошенничеством, если говорить о финансовом секторе, и тому подобных.

- На российском рынке ваша компания также осуществила проект совместно с "МегаФоном". С какими еще отечественными компаниями телеком-сектора сотрудничает Teradata?

- Представители этого сектора зарекомендовали себя как одни из наиболее активных пользователей инструментов обработки и анализа данных. Проект по улучшению обслуживания абонентов, который реализует "МегаФон", относится к сфере аналитики big data, где сложился симбиоз технологий с открытым кодом, традиционных баз данных и многого другого. В прошлом году на нашей ежегодной конференции "Teradata Форум" заказчик заявил, что отклик абонентов на новые предложения увеличился в два раза, – ​при масштабах бизнеса этой компании существенная статья доходов. Помимо "МегаФона" мы сотрудничаем по различным направлениям с МТС и Tele2.

Наши предложения для телеком-сектора не ограничиваются решениями для управления клиентским опытом, мы также востребованы в аналитике сетевой инфраструктуры. Например, можем предоставлять данные по наиболее эффективному размещению базовых станций в масштабах страны. Подобные проекты помогают операторам экономить капитальные затраты и предотвращать отток абонентов.

- В 2015 году Teradata завершила проект по созданию централизованного хранилища данных для ВТБ 24. В чем его особенности?

- Проект с ВТБ 24 является для нас флагманским, он стал одним из крупнейших в финансовом секторе не только России, но и Европы. Мы начали с внедрения в 2010 году аналитической CRM-системы. Выяснилось, что, несмотря на обширную клиентскую базу, банк не имел достаточного для повышения своей эффективности объема знаний о потребителях услуг. В последующие годы использование CRM-системы стало приносить банку существенные доходы, причем не за счет масштабных кампаний, а благодаря микропредложениям, целевой аудиторией которых может быть один клиент.

Затем во всех подразделениях банка была внедрена единая система аналитической и управленческой отчетности. Корпоративное хранилище данных на базе Teradata Active EDW стало основой ИТ-инфраструктуры ВТБ 24, позволяющей унифицировать всю имеющуюся у банка информацию и формировать любые аналитические отчеты для всех бизнес-подразделений. Всего в хранилище размещено более 100 Тб данных, и его архитектура позволяет в случае необходимости масштабировать решение еще на сотни терабайт.

- Таким образом, наиболее активными заказчиками Teradata в России выступают предприятия банковского, ВИНК и телеком-сектора. Присуща ли эта тенденция и мировому бизнесу Teradata или это особенность локального рынка?

- На наш взгляд, наиболее восприимчивыми во всем мире, и в России в частности, являются банки, а также ритейл- и телеком-компании. Они первыми начали эффективно применять инструменты аналитики и продолжают это делать. Но в последнее время существенно возрос интерес со стороны инфраструктурных компаний. Не исключено, что через несколько лет именно они будут стимулировать развитие аналитики данных.

Кроме того, усиливается взаимодействие с госструктурами. Например, применение аналитических инструментов в работе налоговой службы более чем оправданно: каждый гражданин или организация страны является клиентом ведомства, перед которым стоит задача оптимизации сбора налогов. И решить ее можно при помощи аналитики. У Teradata есть многолетний опыт реализации подобных проектов в США и ряде других стран, в том числе по схеме разделения доходов, когда компания получала долю от собранных с помощью наших инструментов денежных средств. В России мы ведем переговоры с Федеральной налоговой службой и Федеральным казначейством, прорабатывая возможные варианты сотрудничества. Причем интерес к совместным проектам взаимный: чиновники объективно оценивают важность аналитической работы, и нам интересны подобные масштабные проекты.

В целом же Teradata реализует концепцию Global 3000. Мы составили список крупнейших компаний мира, которые идентифицированы как наши целевые заказчики. Примерно половина из них уже является нашими клиентами, а вторая должна ими стать.

- На базе российской ИТ-компании ОТР работает центр компетенций Teradata. Какую функцию он выполняет и развивает ли Teradata аналогичные центры в партнерстве с другими отечественными игроками?

- ОТР является нашим партнером в рамках сотрудничества с Федеральным казначейством, а также выступает в роли площадки для тестирования разработок Teradata. Такое взаимодействие помогает нам на месте отрабатывать и предлагать решения для конкретных заказчиков.
Помимо этого мы сотрудничаем со всеми крупными российскими интеграторами, с каждым по индивидуальной схеме. Решение принимают партнеры, мы открыты для любых форм сотрудничества.