Вестник цифровой трансформации CIO.RU

«Ак Барс Банк»: извлечение ценности из данных — командный вид спорта
«Ак Барс Банк»: извлечение ценности из данных — командный вид спорта

Вячеслав Яшкин: «ИБ и управление данными не должны становиться ограничителями свободы или диктаторами, устанавливающими жесткие правила. Нужно не противостоять бизнесу, а играть на его стороне и учитывать его пожелания. Не только блокировать излишне смелые идеи, но и предлагать свои альтернативы».


12:49 25.02.2021 (обновлено: 16:35 25.02.2021)  |  Николай Смирнов | 4357 просмотров



Вячеслав Яшкин, директор по информационной безопасности и управлению данными «Ак Барс Банка», — о том, как удается сочетать управление ИБ с управлением данными, а также о реализации проекта по развитию управления данными, достигнутых результатах и планах на будущее.

Офис управления данными появился в Ак Барс Банке в 2014 году, когда это еще не было мейнстримом. Его появление создало определенный задел в формировании компетенций по работе с данными. Сейчас офис переходит на новую ступень своего развития, внедряя гибкую платформу управления данными, выстраивая взаимодействие с бизнес-подразделениями и трансформируя восприятие бизнесом ценности данных. Вячеслав Яшкин, директор по информационной безопасности и управлению данными Ак Барс Банка и номинант на премию CDO Award, рассказывает об этапах реализации этого проекта и достигнутых результатах.

— У вас в должности сочетаются информационная безопасность и управление данными. Как вы пришли к этой позиции?

Изначально я был больше связан с ИТ-тематикой и уже позже перешел в сферу безопасности. Могу сказать, что ИБ не так уж и далека от управления данными, и в международной практике есть примеры, когда они хорошо сочетаются — например, в контексте управления событиями. Решения класса SIEM собирают логи событий из разных систем, которые можно считать «большими данными компании». Кроме того, в инфобезе сейчас используются похожие технологические стеки для управления данными, хотя для этого и не строится хранилище данных.

В любом случае один из важных аспектов заключается в том, что ИБ и управление данными не должны становиться ограничителями свободы или диктаторами, устанавливающими жесткие правила. Нужно не противостоять бизнесу, а играть на его стороне и учитывать его пожелания. Не только блокировать излишне смелые идеи, но и предлагать свои альтернативы. Все это приводит к необходимости понимать и ИТ, и бизнес и вести с ними диалог. Это подразумевает определенные лидерские качества, ну и, возможно, вдобавок требуется «быть хорошим человеком».

— ИБ подразумевает минимизацию рисков, а управление данными предполагает поиск новых возможностей для бизнеса. Как решается конфликт интересов?

Есть определенный кодекс этики, и существуют принципы принятия решений. Например, если мы говорим про ИБ, то я не могу единолично принять решение. У меня есть директор по ИБ, мы разделяем полномочия и принимаем решения коллегиально. Как правило, внутренние вопросы проходят через него, а я фокусируюсь на стратегии развития.

Фокус моего внимания в области управления и принятия решений сместился на работу офиса управления данными. Примерно 80% времени занимает именно он. Там нет выделенного директора, хотя такая позиция и предусматривается. Возможно, в будущем — с развитием офиса — он потребуется.

— Каково место офиса данных в иерархии компании?

Я подчиняюсь напрямую председателю правления банка. Офис управления данными — выделенная, самостоятельная единица, она не подчиняется ни ИТ, ни одному из бизнес-блоков.

Основные «заказчики», на которых мы работаем, — бизнес-подразделения. Мы не можем существовать сами по себе, устанавливая для себя задачи. У нас есть цикл взаимодействия с подразделениями — финансовым департаментом, розничным и корпоративным бизнесом, департаментом рисков. Эти четыре подразделения генерируют основной объем работ для офиса управления данными.

— Откуда растут корни у проекта по развитию управления данными?

Проект стартовал в 2014 году, еще до моего прихода в банк. Именно тогда было приобретено промышленное хранилище данных, а также сформирован офис управления данными. Кстати, у офиса за это время успели поменяться пять руководителей, а основное хранилище — комплекс IBM Netezza — устарело.

Тогда же была сформирована стратегия развития управления данными и data science в целом — вероятно, это произошло под влиянием моды, но задало определенный вектор развития. Была поставлена цель построить направление по работе с большими данными и научиться извлекать из них ценность.

— Что подтолкнуло к изменениям?

Драйвером изменений стало то, что решение IBM Netezza было снято с поддержки производителем. Тратить средства на развитие системы, не имеющей будущего, было нецелесообразно.

Кроме того, развитие своего ЦОДа подтолкнуло нас к тому, чтобы больше внимания обращать на программные решения и уйти от монолита, которым мы сейчас владеем. Уже реализован проект ABCloud — собственное облако с архитектурой application-control interface, полностью программно управляемое и ориентированное на микросервисную архитектуру.

Хочется прийти к технологиям самообслуживания, чтобы наши заказчики могли получать ценность из данных самостоятельно. Изначально это было компетенцией офиса управления данными и требовало длительного создания витрин. Это то, от чего мы хотим уйти.

— Это со стороны ИТ. А в чем заключалась бизнес-боль?

Длительное построение витрин серьезно влияет на бизнес. В том числе из-за этого многие подразделения не получали ожидаемой ценности от аналитики. Кроме того, в хранилище не был загружен весь объем данных, которым обладал банк, — все-таки у него более 300 систем различного назначения. Например, один из ключевых источников знаний для банка — транзакционные данные. Их накоплено очень много, и к ним довольно сложно подступиться. Это далеко не самый простой инструмент для извлечения ценности.

В целом бизнес нуждается в сокращении показателя time to market — времени вывода новых продуктов на рынок. Весь прошлый год мы выстраивали взаимодействие с бизнесом на ежеквартальной основе: нам ставили задачи, мы их приоритизировали и решали в соответствии с пропускной способностью офиса управления данными. До сих пор к таким упражнениям никто не приступал: деятельность офиса управления данными была довольно темной зоной. В этом году наши спринты сокращаются: мы ставим себе цель приносить пользу бизнесу уже на ежемесячной основе.

— В чем заключается стратегия управления данными, если ее выразить обычными человеческими словами?

Основная цель — создать простую и понятную экосистему для всех участников этого командного вида спорта с набором не очень сложных, но значимых правил игры. Очень важна синергия взаимодействия: нарушенные коммуникации влекут за собой сложности.

Надо показать всем, какую ценность они могут получить от нашей команды. Для этого дважды в год проводятся опросы удовлетворенности наших внутренних клиентов. Из ответов видно, что сначала коллеги даже не понимали, о чем идет речь. Например, многие думали, что к нам можно обратиться с проблемами в работе CRM. Это показывает, до какой степени люди не понимали, что такое управление данными и в чем оно заключается. Уже через полгода нам задали весь спектр вопросов, которые входили в наш фронт работ. Это серьезное достижение. Понимание пользователями того, чем мы занимаемся, — это очень важно.

С этой точки зрения очень хорошо себя показал крупный проект по кросс-продажам. Изначально бизнес-заказчики, в том числе на уровне топ-менеджмента, не видели особой ценности в офисе управления данными, но ситуация резко изменилась в момент запуска этого проекта. Стало очевидно, что без адекватного управления данными получить пользу от этого критически важного для банка проекта будет невозможно.

Мы пытаемся демократизировать доступ к информации, нужной для принятия решений, и делаем это для всех уровней — от операционного до стратегического.

— Какие этапы и работы включает в себя эта стратегия?

Первое — это качество данных, и мы продолжаем его развивать. Нам впервые удалось оценить качество данных в хранилище и по банку в целом. Впервые мы проделали это упражнение в начале прошлого года, внедрив инструмент Ataccama.

Далее идет управление данными, и это изменение — скорее культурное. Оно требует осознанности и понимания со стороны всех подразделений банка. Для построения эффективного процесса необходимо соблюдать внутренние нормативы и правила.

Третье направление — MDM и нормативно-справочная информация. В части мастер-данных мы уже запустили проект, и эта система будет реализована до конца года. Ее ценность будет заключаться в автоматизации процессов и дедупликации данных. Кроме того, с ее помощью получится снять статус мастер-системы с нашей CRM и присвоить его MDM — именно она должна иметь такой статус.

Что касается НСИ, то нашей задачей стало выстраивание жизненного цикла нормативно-справочной информации. Сейчас существуют разрозненные решения, которые практически не контролируются. И это становится причиной дополнительных работ по интеграции систем, а также вызывает расхождения в данных, что приводит к снижению их качества.

Четвертый пункт — создание обновленного корпоративного хранилища и BI. К середине нынешнего года мы должны полностью отключить старую платформу.

Пятое — безопасность данных. У нас есть проекты по обезличиванию данных, по ролевым моделям доступа, а также по тематике DevSecOps.

Шестое направление работ — создание архитектуры данных, этому я уделяю особое внимание. До сих пор ее не было. При наличии большого зоопарка систем важно ее моделировать, описывать источники. Здесь мы работаем совместно с архитекторами департамента ИТ, которые занимаются больше технологическим стеком, и наша группа архитектуры данных с ними активно взаимодействует.

Наконец, необходима интеграция созданных решений и процессов — формирование внутренней экосистемы управления данными. Здесь приходится вовлекать как технологические блоки, так и бизнес-команды. Главное, что сейчас ожидается от бизнеса, — определить владельцев систем и данных. Знаю, что договориться об этом с бизнесом — большая проблема, но это позволит нам ускориться и в целом обеспечить прозрачность.

— Сколько времени потребуется на реализацию столь масштабной программы?

Предыдущий пятилетний стратегический цикл у нас заканчивается в этом году, и сейчас мы формируем новую стратегию — с трехлетним циклом. Все описанные работы, и даже чуть больше, мы планируем завершить в течение этого цикла. Впрочем, это не означает, что программа не может быть пересмотрена. Более того, в отдельных направлениях изменения произойдут неизбежно.

— Какие выбраны ИТ-платформы и почему именно они? На базе чего планируется организовать управление данными?

В качестве единого хранилища выступает платформа Arenadata. В качестве систем Data Quality и MDM используется решение Ataccama. Холодное хранилище данных организовано на базе Hadoop S3. Решение для построения бизнес-глоссария пока ищем. Причина выбора всех этих решений — наше стремление к гибкости и желание упрощать и ускорять процессы.

Первым и самым сложным выбором прошлого года стала платформа хранилища данных. Мы потратили полгода на пилотные проекты — и не жалеем: это был осознанный выбор. Мы попробовали решения IBM, Micro Focus, а также Greenplum — как «чистый», так и Pivotal, и Arenadata. Была выполнена масштабная работа, а списки сравнения превышали 400 позиций. Проводились нагрузочные тестирования и тесты по миграции данных.

Оказалось, что у Arenadata не только адекватная стоимость владения, но и технологический стек, близкий к использовавшемуся у нас решению IBM Netezza. Это означало не столь сложную миграцию данных, как казалось вначале. Ну а вишенкой на торте стало импортозамещение, о котором в нынешних реалиях тоже приходится думать.

— Каковы особенности вашего подхода?

Я пришел из ИТ, поэтому, по сравнению с большинством CDO, смотрю на управление данными с несколько другого ракурса. Обычно на позицию CDO приходят люди либо из бизнеса, либо хорошо знающие теорию, но они, как правило, мало знают «матчасть». Кроме того, мой опыт в ИБ также дает взгляд со стороны. Поэтому я бы посоветовал коллегам посмотреть на решения в области Change Management и почерпнуть в них что-то ценное для себя.

Немаловажен и культурный момент. Я вижу, что часто изменению культуры уделяется мало внимания, практически отсутствует коммуникация между офисом данных и остальной компанией. Так как область работы с данными еще довольно «зеленая», коллеги не знают, как говорить о ней простым языком и доносить свои идеи до широкого круга пользователей. А ведь именно активная работа с пользователями помогает повышать их вовлеченность. На это стоит выделять ресурсы.

— Чем именно вам помогает наличие технического бэкграунда?

Легче найти общий язык с коллегами — например, участвующими в разработке. Для меня не было тайной, что такое язык SQL и как именно можно управлять данными. Да, я не имел дела с более сложными сущностями, но процессы обеспечения качества данных выглядели совсем несложно.

Кроме того, у меня уже есть опыт взаимодействия с высшим руководством, и поэтому рассказать о сути решаемых задач на языке бизнеса для меня не проблема. Собственно, это моя основная роль. Без наличия соответствующего технического бэкграунда было бы трудно описать в доступной форме работы, которые выполняет наше подразделение.

— Какие проблемы возникают при реализации этого проекта?

Обычно выделяют технические, социальные, процессные и ресурсные проблемы. Каждую из них можно решить — с помощью руководства, коллег, партнеров, тесной работы с вузами и т. п. Пока самая тяжелая — именно люди и процессы. Больше всего приходится акцентироваться на выстраивании правильного общения. Это дает хорошие плоды.

— Было ли желание что-то сделать совсем по-другому?

Оглядываясь назад, обычно думаешь: что-то можно было сделать быстрее и решительнее. Но я не вижу явных ошибок за полтора года своей деятельности.

— Каких показателей планируется достичь?

У каждого блока есть оцифрованные показатели. Их можно разделить на две составляющие: бизнес- и технологические. В части бизнес-показателей это полное соответствие создаваемых решений стратегическим планам. Благодаря этому мы не отклоняемся от единого вектора и не занимаемся тем, что не приносит пользу бизнесу.

Технологические показатели — это количество подключенных систем, объемы охваченных предметных областей, а также число пользователей платформы. Эти метрики прописаны, и мы за ними следим.

Вообще, я могу рекомендовать вводить на старте как можно больше метрик, а затем отсеивать ненужные.

— За счет внедрения Arenadata планируется сократить TCO на 51,9%. Откуда такие точные расчеты?

Они получены на основе оценки производительности решения по результатам тестирования на синтетических данных. На самом деле это очень консервативная оценка.

— На какие бизнес-проекты уже успели повлиять улучшения в области работы с данными?

Они повлияли на все реализуемые сейчас проекты — на все, что связано с маркетинговыми кампаниями, прогнозированием оттока, расчетом активных клиентов.

На автоматизацию в части улучшения качества данных тоже возлагаются большие надежды. Хочется убрать различные выгрузки, которые происходят между системами и могут портить качество данных. Это позволит исключить ручной труд по исправлению ошибок. И в целом качество данных — такое направление, которое может показывать эффективность работы подразделений: мы видим, где возникают ошибки, и работаем над устранением их причин.

— В каком направлении будет развиваться создаваемая платформа?

Важно, что компонентная архитектура будет не конечной, а расширяемой. Планы нужны, но они не должны быть догмой: в нынешних реалиях все меняется очень быстро, и надо уметь подстраиваться под эти изменения.

Отдельное внимание стоит уделить облачным вычислениям. Мы с коллегами пристально наблюдаем за этой областью, которая активно развивается на Западе. Возможно, подтянутся российские поставщики и реализуют сервисы похожего уровня. Появившаяся мировая практика использования облачных сервисов представляет для финансовых организаций большие возможности. Но важно не забывать, что мы обеспечиваем хранение персональных данных клиентов и должны исключить утечки такой информации.

Возможно дальнейшее развитие системы в сторону каппа-архитектуры, подразумевающей загрузку и обработку данных в реальном времени. Я уверен, что мы поможем извлекать все больше ценности из данных коллегам из data science, чтобы они быстрее и оперативнее получали качественную информацию.

Наконец, важны тренды внедрения машинного обучения не только в бизнес, но и в процессы управления данными. Автоматизация — существенный момент, который позволит использовать меньше человеческого труда в решении механических задач. Человек должен принимать решения, анализируя информацию, полученную роботами, а не наоборот.


Теги: Директор по данным CDO Award



На ту же тему: