— Компания Teradata, основанная в США в 1979 году, занимается разработкой продуктов и решений для бизнес-аналитики и консалтинга в области цифровой архитектуры, владеет передовыми технологиями обработки и анализа «больших данных» (big data). Каково главное поле деятельности компании сегодня и в чем ее основное конкурентное преимущество по сравнению с другими фирмами, предлагающими подобные услуги?
— Teradata была создана в период зарождения современных цифровых технологий, и вот уже 40 лет занимается развитием решений в области аналитики данных. Эта работа называлась по-разному: сначала «отчеты», потом — «аналитика», «управленческие данные», «большие данные», «машинное обучение» и так далее. Такое фокусирование на конкретной нише, во-первых, позволяет компании оставаться безупречной в техническом отношении: мы создаем лучшие в мире хранилища данных и технологии, связанные с их обработкой. Во-вторых, за это время Teradata накопила достаточно знаний о том, зачем вообще нужна аналитика данных — а это очень важный вопрос.
Сегодня гендиректор любого крупного предприятия, любой компании точно знает, что цифровизация необходима, но не все понимают, что для этого нужно предпринять. Наша задача — сделать так, чтобы в масштабах предприятия данные действительно начали работать, стали активом, который можно монетизировать. Имея длительный и глубокий опыт именно в сфере работы с данными, мы можем предоставлять лучшие решения и в сфере технологий, и в области консалтинга.
Этапы цифровизации бизнеса
1. Выявление слабых мест в бизнес-модели заказчика и оценка «цифровой» зрелости.
2. Определение бизнес-задач и «дорожной карты» их реализации.
3. Разработка стратегии данных и архитектуры аналитической экосистемы.
4. Построение инфраструктуры для работы с большими данными в режиме реального времени.
Первыми к нам пришли банки, ретейл, телеком, позднее — транспорт. Все они в течение последних десяти лет являются мощнейшими драйверами роста в нашем сегменте.
Теперь, вместе с так называемой третьей волной big data (активным использованием сенсорных данных, развитием индустриального интернета вещей) — можно реализовывать масштабные проекты, имеющие прямое влияние на бизнес энергетических, добывающих, промышленных компаний.
А упомянутые банки, розница и телеком тоже не стоят на месте — они уже осваивают работу с нейронными сетями и искусственным интеллектом. Свежий пример — наша работа с Danske Bank. По сути, там была создана нейронная сеть, которая отслеживала мошеннические транзакции. Если такие системы работают неточно, возникают две проблемы: ложно-отрицательный результат, когда ты не заметил мошенническую транзакцию и дал ей совершиться, и ложно-положительный — у тебя, честного клиента, совершающего легальный платеж, могут заблокировать карту. Когда на сомнительные транзакции «натравили» нейронную сеть, она уменьшила оба показателя в разы!
— Какова специфика работы с big data в России?
— Возможно, это касается только той ниши, которую занимает Teradata, но наши клиенты в России и за рубежом хотят от нас одного и того же. В России мы немного отстаем в темпах реализации проектов, но в остальном разницы нет. Даже процентное соотношение в разбивке по отраслям примерно то же. Среди клиентов Teradata в мире — 90% компаний, входящих в топ-20 мировых телеком-компаний (T-Mobile, Verizon, Comcast), 75% — из топ-20 ретейл-компаний (Macy’s, Wal-Mart, Hallmark, Office Depot), 70% — из топ-20 банков (Bank of America, Wells Fargo), 65% — из топ-20 транспортных компаний (Hertz, DHL Express, Maersk, Beijing Subway), 50% — из топ-20 производственных корпораций (P&G, 3M, NCR, Coca-Cola, Ford, Volvo, Siemens).
Больше всего работаем с этими отраслями и в России — это телеком (МТС, «МегаФон» и «Теле2»), банки (Сбербанк и ВТБ) и розничные сети («Магнит»). Плюс с нами активно сотрудничает государственный сектор: Федеральная налоговая служба, Министерство финансов, Казначейство России.
— А что со спецификой вашего сотрудничества с российскими энергетиками, промышленными, добывающими компаниями?
— Это отрасли специфические, капиталоемкие, с тяжелым оборудованием… Есть несколько трендов. Главный — цифровизация всего. Не только потому, что «надо». Все читают журналы, публикации в интернете и надеются, что цифровизация может позволить серьезно улучшить конкурентные преимущества без полного технического перевооружения, которое требует больших капиталовложений.
Надежда очень правильная — мы со своей стороны можем подтвердить. У нас было реализовано несколько проектов в подобных отраслях по всему миру, и мы с изумлением обнаружили, что в оборудовании, запущенном даже в конце 1960-х и в 1970-х годах, все равно есть данные! В каком-то виде — в «кривом», не читаемом ни людьми, ни машинами, — они есть. И специальные интеллектуальные инструменты могут помочь разобраться в этих данных и извлечь из них реальную пользу.
У большинства компаний существуют централизованные программы цифровизации. Предприятия имеют представление об интернете вещей, имеют определенную базу для его развития, но, честно сказать, разработана она слабо. А самое сложное — переход от документов к действию. И в этом Teradata может помочь: мы выстраиваем этот процесс в последовательные — небольшие, понятные, осязаемые — шаги, каждый из которых приводит к определенному промежуточному результату.
— Какие инструменты вы предлагаете своим клиентам?
— Прежде всего — консалтинг. Он, в свою очередь, состоит из двух важных областей. Первая — бизнес-ориентированный консалтинг: мы помогаем компании понять, что она может системно в себе улучшить, работая с данными. Начиная от набросков тем и идей, заканчивая проработанной «дорожной картой» — довольно толстой книжкой с подробным набором инструкций.
Вторая область, в которой мы как специалисты оказались очень востребованы, — архитектура экосистем. Сейчас очень много технологий, рынок буквально взорвался: существуют экосистемы Hadoop, с открытым кодом, бесплатные, проприетарные… Если представить себе «карту технологий», на которую будут нанесены логотипы технологических компаний, то получится лоскутное одеяло. Разобраться в этом человеку со стороны крайне трудно. Можно, конечно, самостоятельно писать систему с нуля на манер ИТ-гигантов наподобие Google. Но чаще всего нанятые инженеры и разработчики сначала исследуют технологии, для этого предназначенные, и только потом пишут код. Между тем за время изучения технология может стать неактуальной. И на нашем рынке есть пример, когда крупная компания отважилась на такое и через два-три года, потратив кучу средств, не получила ничего. Потому что специалисты не решали задачи бизнеса, а исследовали новые технологии. Вот именно в таких случаях включается наш консалтинг, касающийся архитектуры экосистем. Мы говорим: о’кей, давайте посмотрим, какие у вас бизнес-задачи, давайте посмотрим, что у вас с данными, как правильно выстроить архитектуру. А затем — нарисуем для вас карту целей, которая будет иметь и технологический, и — главное — экономический смысл.
Еще один из наших главных столпов — технологии. Это базы данных Teradata, которые остаются лучшими в мире, как утверждает, например, Gartner. И собственные технологии получения и обработки данных. Сегодня получение данных — это комплексный процесс. Они поступают отовсюду, в разных форматах, и важно их собрать, структурировать и использовать по назначению. Те технологические цепочки, которые мы предлагаем строить, направлены именно на это.
— Имеют ли «право голоса» ваши заказчики? Как происходит взаимодействие в процессе работы?
— Сотрудничая с каждой компанией, мы создаем небольшую совместную команду — с нашей стороны аналитик, data scientist и data-инженер, со стороны компании — обязательно технолог и специалист по производству. Далее садимся и начинаем генерировать гипотезы относительно возможного решения имеющихся проблем: где и что можно померить, где посмотреть корреляции и так далее. Далее тем же небольшим коллективом мы эти гипотезы проверяем. Как правило, процесс занимает несколько недель. Этот этап, как и всякое научное изыскание, — а мы занимаемся наукой, она не зря зовется data science — может привести к положительному результату, а может — к отрицательному, и тогда подбирается новая гипотеза. Как только работающий вариант найден, возникает бизнес-кейс, пишутся рекомендации для компании, строится система, которая каждый день корректируется и совершенствуется. Стадия гипотез и экспериментов обязательно происходит при сотрудничестве с каждым заказчиком. Не скрою, в компаниях традиционных отраслей ее побаиваются. Там вообще часто считают (особенно те, кто занят непосредственно на производстве), что данные сами по себе ничего не могут изменить. Как раз с ними очень хорошо работает наша методика разбиения всего процесса на короткие понятные итерации, о которой я говорил выше.
— Неизбежный вопрос о планах. Что ожидает Teradata от ближайших нескольких лет?
— Главная технологическая тенденция — так называемое глубокое обучение, нейронные сети. Они задействованы сейчас в каждом втором нашем проекте. Если же говорить о планировании бизнеса, то мы придерживаемся четкой стратегии, которая пока нас не подводила и вряд ли сделает это в будущем. Это стратегия Global 3000. Мы выбрали 3000 организаций по всему миру (частные и государственные компании и корпорации), которые, на наш взгляд, наиболее сложны с точки зрения сбора и анализа данных. Но при этом подобная аналитика очень им нужна, поскольку действительно может многое улучшить в их работе. Вот с этими компаниями мы и хотели бы сотрудничать. И, думаю, Teradata будет им интересна: я уверен, что наша компания останется технологическим лидером в своей нише, как бы ее ни изменили новые разработки и инструменты.