audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1

0:00

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Здравствуйте, Дэвид. Спасибо, что согласились подключиться к интервью. Хочу осведомить, что это интервью связано с как качество данных влияет на бизнес-решение. Я бы хотел, чтобы для начала интервью, чтобы вы представили себя, кем вы работаете и так далее.

0:27

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Спасибо, Сайхан, что пригласил. Мне тоже очень приятно. Честь поучаствовать в твоем проекте, в диссертации, если я правильно понял. Меня зовут Дэвид Аббасов. Я уже больше пяти лет работал и работаю в более чем трех крупных финансовых организациях не только Азербайджана, но и Южного Кавказа. В основном в деятельности даты, данных.

0:55

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И в большем фокусе на data governance, data quality. Вот это моя деятельность. Спасибо, Дэвид. Я бы хотел узнать на вашей работе, как качество данных используется в банковских операциях, как это влияет на финансовые решения.

1:21

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Какие-то, например, даты связаны на точность, полнота, своевременность и так далее? Непосредственное решение имеют. Пауза.

1:37

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Да, конечно, непосредственное влияние имеет качество данных на бизнес-решениях, в прежде очереди. То есть мы часто коммуницируем с бизнесом, мы разговариваем с ними, мы выясняем их потребности, их цели, их KPI, до которых они хотят дойти в течение определенного количества времени, квартала или года. И мы таким образом в кооперации с ними выявляем критически важные элементы.

2:05

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

которые мы совместно определяем, что они критически важны для них.

2:13

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Одни из критерий, определяющие критичность этих данных, конечно же, это, как вы уже указали, это completeness, если на английском выражаться, uncompleteness, validity, accuracy, consistency. То есть они имеют непосредственное значение. Я даже могу предоставить пример, если это поможет вам. К примеру, мобильный номер нашего клиента, который для нас просто критически важен. Вся коммуникация происходит с клиентом через его мобильный телефон.

2:41

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

который на первый взгляд может показаться, что это само собой разумеющееся, но учитывая те процессы, с которыми мы имеем дело, мы видим, что часто тот или иной номер телефона, во-первых, может отсутствовать у клиента, таким образом, лишая нас возможности с ним связаться, или же он присутствует, но вместо номера телефона в самом столбце данных касательно этого клиента мы видим не номер, а что-либо другое.

3:06

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

что приходит уже к второму критерию, можно сказать, номера данных, это validity.

3:13

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

А если мы видим, что номер как бы valid, и вроде бы номер есть, присутствует, он complete, мы пытаемся связаться с клиентом и видим, что не получается, или мы связываемся не с тем клиентом, это уже приходит к нашему критерию consistency или accuracy. Один из наихудших примеров, которым мы сталкивались, это когда на 8 марта мы поздравили очень многих мужчин наших клиентов, что в свою очередь на первый взгляд может казаться смешным, но также является собой, как бы мы серьезная финансовая организация, предоставляющая финансовые...

3:41

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

услуги нашим клиентам, таким образом мы вызываем репутационные риски и даже риски потерять нашего клиента, потому что кому-то это может быть принципиально неприятным.

3:51

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Поэтому это очень важно. И несмотря ни на какие бизнес-задачи и бизнес-приоритеты, критичность данных, их определение и проверка на эти критерии непосредственно является частью успеха бизнеса. Этот репутационный риск, я думаю, тоже может повлиять на финансовые, на профит компании. Конечно, непосредственно. Уйти с того, что не надо бывать, такие смешные моменты происходят.

4:20

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Спасибо, Дэвид. Как ваша компания в настоящее время оценивает и изменяет качество данных? Можете объяснить этот процесс?

4:34

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Ну, к примеру, например, вот скажем по тому же примеру мобильных данных, или пример тоже иного критического от элемента, такой как джендер, да, то есть пол клиента, что тоже в этом же случае с 8 марта тоже сыграл немалую роль, а также пример с индицификационным номером клиента, то есть, допустим, клиент приходит, он регистрируется у нас там в каком-то нибудь филиале, он пытается...

5:01

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

То есть мы запрашиваем у него его идентификационный номер, чтобы мы могли потом определять его. Мы запрашиваем его номер телефона, мы запрашиваем остальные данные. Но по тем или иным причинам бизнес-процесс может быть не до конца продуман без нашего на то ведома, скажем, что номер телефона был указан не тот. То есть сам клиент непосредственно дает нам неправильную информацию. Скажем, это какой-нибудь пожилой наш клиент, пенсионер, он не разбирается в этих технологиях и он просит там своего внука.

5:29

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Предоставь, пожалуйста, номер для того, чтобы мы прошли по какому-то процессу OTP. То есть приходит смс-ка, на основе смс-ки мы определяем, что это их правый номер клиента и так далее. И вот в таком случае мы сталкиваемся с тем, что мы просто теряем нашего клиента в качестве коммуникации. Личные данные клиента могут пойти не на тот номер, в конце концов. То есть при оплате карты и так далее баланс показывается, имя, фамилия человека показывается. Это не только уже репутационные риски, это уже регуляторные риски.

5:55

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

которая непосредственно бьет по финансовой стабильности нашей компании, потому что она сопровождается не только недовольствием клиента, но также мы регулируемся центробанком. Жалоба центробанк или же штрафы, конечно же, которые гораздо сильнее превалируют, нежели потери одного или двух клиентов.

6:14

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Поэтому, таким образом, работа над качеством этих данных и работая над не только непосредственно данными, но и процессами, которые эти данные приводят в нашу систему, они, может быть, и не кажутся с точки зрения бизнеса, как приносящими деньги. Но мы это видим, как они деньги оставляющие. То есть, в некотором плане, то, что могло быть потеряно, это lost opportunity, мы его задерживаем. И, таким образом, мы могли бы быть в минусе, но мы выходим в плюс.

6:43

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Спасибо за подробный ответ. Можете сказать, какие измерения качества данных, которые вы указали до этого, облитис, облитис и так далее, вы считаете более критичным в вашей ежедневной работе и процессах, и почему?

6:59

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Самый базовый минимум — completeness. О каком может идти речь? О validity, consistency, когда даты вообще так таковой нет. Поэтому в первую очередь мы смотрим на completeness. Как только мы видим, что completeness на своем уровне, то есть у нас есть приоритизация. То есть мы не можем проверять абсолютно все данные и абсолютно на все критерии. Поэтому мы производим приоритизацию наших данных. Мы смотрим на completeness. Как только completeness был уже подтвержден, мы переходим на следующий уровень, следующий validity.

7:26

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Мы проверяем, насколько он соответствует тем или иным форматам. Если номер телефона ниже перечисленный, то есть, как пример, мы смотрим, что он начинается именно с плюс 994. Мы живем в Азербайджане, это наш код страны. Мы определяем, что если это наш кастомер, то есть азербайджанский кастомер, у него должен быть такой номер. Идентификационный номер, финкод так называемый, он должен состоять из 7 альфа-нумерических характеров, то есть на английском выражаться, то есть из букв и цифр состоять, только из 7 характеров.

7:54

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Есть там 8, 9, underscore, вопросительный знак. Это уже неправильная информация. Соответственно, это уже валидите переходит. Потом, все правильно. С точки зрения валидите, с точки зрения комплекте, все четко. Мы видим, что данный fincode, например, не принадлежит клиенту, которому мы думали, что принадлежит. Это уже переходит в стадию accuracy. В третью очередь мы им занимаемся. Да, он тоже немаловажен. Но мы не можем говорить об accuracy, когда у нас invalid, incomplete data.

8:21

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Поэтому accuracy в третьей степени. А потом уже в четвертой степени мы принимаем consistency. Only accurate, only complete, only valid. Но у нас разные системы в банке работают. И разные системы должны друг с другом разговаривать. Мы смотрим, данные этого клиента в этой системе соответствуют данным клиентам в той системе, потому что мы занимаемся репортингом. Мы предоставляем данные в Центробанк. Мы предоставляем данные непосредственно новому клиенту. Мы проверяем, насколько сходятся все эти данные между собой, насколько они хорошо разговаривают в рамках своих процессов.

8:50

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Спасибо, Дэвид. Дэвид, спасибо за подробные ответы.

9:00

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Обсудить вопросы, связанные с направлением данными и институционной базы. Также очередной вопрос будет связан, имеется ли в вашей организации формальная политика управления данными ДТГУ, если не ошибаюсь, так называется. Что там указано, есть ли он, можете подробно описать про эту политику. Я так скажу, да.

9:29

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Вообще сама сфера data governance, в том числе quality, в Азербайджане так таковой, не то чтобы в организации нашей, а в Азербайджане, как республике, это достаточно новая сфера.

9:40

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Так скажем, да, у нас присутствует эта документация, мы уже более трех лет ее разрабатываем, то есть именно в этой организации, про другие организации, если я буду тоже говорить, там тоже уже, если не ошибаюсь, с 2020 года, со временом ковида, когда все мы начали переходить на ремоут, пошла цифровизация активная, диджитализация, трансформация.

10:00

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Все эти процессы мы поняли, что без данных никак, и вот с тех пор мы уже 5-6 лет как развиваем эту сферу. Учитывая опыт международный, учитывая опыт зарубежный, скажем так, и глобальную практику, конечно же мы сильно отстаем. Я не могу сказать, что мы прям передовая страна или передовая организация в этой сфере, но тем не менее мы стремимся, мы осознаем всю важность, поэтому прежде чем что-то документировать, нам нужна была практика.

10:29

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Мы должны были сначала проанализировать вообще, где мы находимся на мировом рынке, скажем так, в этой сфере. Мы сначала пытались руководствоваться международными практиками. Допустим, я не знаю, вы, наверное, слышали о книге в этой сфере, дата гамма, это DAMA, DAMA, DEMBOK, Data Management, Guideline, да? И мы ее прочитывали, мы понимали, что это все-таки немножко идеалистичный мир. Нам нужно было, грубо говоря, выставить на стол все наши существующие процессы.

10:58

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

понять, какие из них нам нужно оставить как есть, какие нам нужно дорабатывать, в какой отрасли, куда, в каком направлении мы должны их дорабатывать, диджитализировать. Тяжело говорить о гаунренте, когда у тебя все на бумаге. Соответственно, это немаловажный фактор здесь не только технологии и процессы. Самое первое, на первом главенствующее, это люди.

11:20

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

То есть люди должны быть готовы к этому, они должны понимать, с чем это едят, им нужно было соответствующие тренинги. Конечно, конечно, у нас был assessment of maturity level, мы понимали, что сами мы не справимся, мы вызвали соответствующих консультантов из-за рубежа.

11:38

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Не буду называть их по именам, по названиям, но я думаю, вы понимаете, о каких компаниях идет речь. То есть они нам дали best practices, они нам дали global practices. Основываясь на них, мы начали разрабатывать внутренний такой краткосрочный roadmap. Что у нас есть, на каком уровне maturity мы находимся. Конечно же, мы были lowest maturity, мы были на стадии начала. Все было мануально, все было на SQL, на Excel-счетах и так далее.

12:03

S… Speaker 3 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Но потом, потихонечку осознавая все это, мы начали уже назначать сначала роли. У нас не было, вот у нас в джанском называется «вязифа», то есть это...

12:16

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Позиция. У нас не было позиций. У нас были роли. Мы начали одевать шапки, что ты будешь стюардом, а ты будешь, как в книжке было сказано, дата онора и так далее. Конечно, это вызывало резистентность. Они не хотели принимать дополнительную какую-то нагрузку, ответственность. Это все требует больших сил, усилий, ответственности. Поэтому потихонечку мы начали это все внедрять, сами это изучать. И все сразу, да? Конечно.

12:40

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Москва одним не устроилась, то есть мы все это потихонечку ставили на рельсы. И как только бизнес, в первую очередь, начал понимать всю суть и важность этого процесса, они вовлеклись. Как только они вовлеклись, они стали истинным драйвером. Поэтому уже когда выработалась определенная практика, мы уже понимали, что нам здесь надо начинать уже документировать это все.

13:03

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И вот с этого момента уже более трех лет мы документируем, и сейчас мы пришли к той стадии, когда у нас уже есть как минимум уже не просто роли, у нас есть позиции, централизованная Data Covernance команда, у нас есть централизованные роли, которые уже полностью целиком взяли на себя ответственность, Data Owners.

13:20

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Data stewards, custodians, data engineers, которые взяли на себя эту роль. IT соподразделения, которые взяли на себя всю ответственность за платформы, которые позволяют нам идти дальше. Поэтому в последний год-два мы уже следуем более advanced roadmap.

13:38

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

У нас есть уже политика, но, опять-таки, мы все еще в процессе, мы все еще идем к этому международному стандарту. Мы считаем, что мы достаточно хорошо продвинулись, но нам есть куда стремиться. Наверное, бизнес тоже еще не весь бизнес готов к этому изменению. Конечно, конечно. Мы только-только перешли на agile формирование. До сих пор все шло waterfall. Какой-то там BR был написан, business requirements, и целый год все работали над дни проекта. О каких там ролях может идти речь.

14:07

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Но сейчас, поскольку мы на agile, с определенными складами мы уже, грубо говоря, договорились. Но есть еще склады, которые или non-agile, или же они agile, но они все еще отстранены от этого. Они видят нехорошее, они видят отрицательные стороны всего этого. Они видят, как будто бы мы больше аудит, нежели помогаем. Они больше видят, как будто бы мы уменьшаем их time to market. То есть мы замедляем их процессы, они видят нас как roadblock.

14:34

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Наша работа продолжается, мы пытаемся их убедить в том, что мы не родблок, а мы скорее помощь. То есть мы, может быть, в шорт-терм слушание, мы вам немножечко предоставим определенное неудобство, как врачи, мы сделаем вам больно. Но в конечном итоге вы выздоровеете, и более того, в лонг-терм будет гораздо больше выигрыша. Некоторые это осознали, некоторые нет. Мы работаем уже над теми, кто не осознан.

15:00

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Знал, а те, кто создал, мы работаем над тем, чтобы они оставались при этой мысли. Потому что вы знаете, многие data governance инициативы, они проваливаются со временем, потому что они не могут себя оправдать. Мы работаем над ошибками, стараемся работать над чужими ошибками, но, как вы понимаете, на своих тоже спотыкаемся, и мы тоже, у нас состоит lessons learned. Мы это все тоже документируем, говоря о документации. Что у нас провалилось, почему, причины, root cause analysis, что мы с этим можем делать или не можем делать.

15:27

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И непосредственно action и action plan, как долго у нас это будет длиться. Верно, конечно. Сейчас жира и остальные тулы.

15:35

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

А кто у вас вообще несет ответственность за качество данных? Указали бизнес, дата команда, IT команда. Кто больше всего несет ответственность? Самый большой pain point – это ответственность. Никто не говорил, что поначалу не хотел брать. Каждый был в своей маленькой конуре. Это моя работа, не лезь. А если что-то не так, пальцами пускали друг на друга. Но сейчас уже когда все поняли, что...

16:03

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

То есть, грубо говоря, мы пошли таким образом, мы начали структурировать наши обязанности. К примеру, команд в нашей финансовой структуре достаточно много, поэтому не может быть одного человека, который отвечает за все, это нереально. Поэтому мы разделили их на определенные сектора бизнесов, отвечающие за целеные продукты. Поэтому это уже немножко...

16:22

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

скажем так, относительно маленькие склады команды, которые более гранулированы и ими легче управлять, им самим легче осознавать scale of their data. Поэтому мы начали с них и, грубо говоря, брали полномочных в этих командах, которые имели силу принимать решения.

16:42

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

как наших data owners, которые отвечали исключительно за их данные, их продукта. Потому что им было легче отвечать за свои собственные продукты. Грубо говоря, если у них какой-то продукт, скажем так, не приносил ту или иную прибыль...

16:56

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Им было также легче осознавать, что, может быть, это было связано с какой-то определенной данной, скажем, incomplete data, invalid data и так далее, и они фокусировались именно на своей дате. И таким образом обращались к нам, к стюардам, чтобы мы помогли им в этом разобраться. Конечно же, он еще был на их части, они были accountable, если взять по расе матриксу, но мы были responsible за то, чтобы сделать все возможное в наших руках, помочь им с их процессами.

17:23

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И таким образом мы создали централизированную data governance, которая помогает всем складам по всем направлениям, но стараемся, чтобы у одного стюарда была одна команда с бизнесовой точки зрения. А также выделение data custodians, так называемые, data engineers, которые помогали нам с технической точки зрения. То есть мы подозвели наши ответственности на бизнесовую часть и на техническую часть. Одно без другого, как говорится, не может сосуществовать.

17:48

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Чтобы управлять вот такую немножко, на первый взгляд, запутанную структуру, какие методы, технологии вы используете в организации, чтобы не терялась вот эта цепочка и качество данных?

18:02

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

улучшалась с каждым разом? Как я уже говорил, то есть поначалу это было все банально. Это было буквально все какие-то эксельки, это были какие-то презентации, пауэрпоинты, определенные встречи, допустим, в две недели раз, именно касательно этой темы с дата-онорами и остальным working-группом так называемым. И были соответствующие темы, агенда, обсуждали стильные вопросы. Это было банально, потому что дата было, то есть данных в данном случае было немного.

18:32

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И это было начало этого всего этапа. Но впоследствии, когда мы уже видели, что все больше и больше бизнес-команд приходит, расширяется уже наша зона ответственности, расширяется уже данные, скажем, сама база данных, с которой мы делаем, расширяется, расширяется, расширяется, у нас вопрос появился уже «Scalability».

18:50

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

масштабирование. Как это контролировать? Потому что уже мы решили на SQL, мы начали в SQL создавать определенные датамарты с учетом quality-scores, с учетом критериев, по которым мы определяем уже ранее указанных, да, там комплектность и так далее. Мы поняли, что уже...

19:05

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

По этапу все было. То есть в течение двух лет нам это нормально было. Но когда уже вопрос возник того, что насколько это все много и нам нужны четкие существующие решения, готовые решения, которые помогут нам с этим вопрос масштабирования, мы уже вновь обратились к зарубежному опыту. Мы выяснили, что есть такие готовые тулы, как Atacama, Informatica Tools, Calibra.

19:30

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

SAP и так далее, мы проводили POC, разговаривали с ними, мы выявили наши требования, они выявили их решения, мы скомпоновали их, сопоставили и те тулы, которые нам оказались ближе всего, то есть наши бизнес-рекварименты покрывали, мы с ними начали работать. И в данном случае мы работаем с Атакамой, с информатикой у нас тоже был опыт, в другой компании у меня был лично. Мы начали это все ставить на рельсы уже knowledge base, know-how. То есть, грубо говоря, какой-то из наших сотрудников уйдет, другой придет,

20:00

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Процесс онбординга был легче, и также риск того, что знания, полученные до сих пор одним сотрудником, при выходе сотрудника с работы, терялся, что тоже являлся риском. Мы этот риск тоже уменьшили. То есть весь ноу-хау, весь knowledge-based был соединен в одном туле, наш Atacama, Data Governance Tool. И таким образом мы уже начали действовать дальше. Спасибо большое.

20:26

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Это очередной вопрос, который я хотел бы вас спросить. Как вы вообще обосновываете влияние подхода к принятию решений на основе данных на показатели прибыльности и управления рисками вашего банка? Хороший вопрос достаточно. Такой всеобъемлемый на самом деле. Тяжело будет на него ответить в двух-трех словах, но я попробую, тем не менее.

20:47

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Например, могу сказать, что, может быть, в начале этого не было, но сейчас мы уже достаточно долгий путь прошли. У нас уже существуют четкие подразделения Data Scientist, которые занимаются создаванием ML-моделей, на основе которого они уже не просто пытаются поднять уровень Customer Acquisition или Customer Retention, они уже сегментируют наших. То есть мы финансовый инструмент. Нам очень важен индивидуальный подход.

21:15

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

подход к нашим клиентам. Соответственно, индивидуальный подход подразумевает собой не только создание супер-адванс моделей, но и также, скажем, базис этих моделей. То есть, она работает на чем? На данных. Поэтому мы пытаемся всячески способствовать подъему качества данных, чтобы эти модели работали четко, то есть безотбойно.

21:39

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

К примеру, могу сказать, что раньше мы были достаточно реактивными. Что я имею в виду под словом реактивными? Я имею в виду, что есть проблема, она сначала появлялась, мы ее решали. Какая-то данная качество упустилась, мы ее, грубо говоря, поднимали. Но сейчас мы поняли, что это замедляет time to market, поэтому мы пытаемся также его поднять со своей стороны.

22:00

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И мы начали быть более проактивными. Мы уже примерно понимаем, чего бизнес не просто сейчас хочет, чего он может захотеть через квартал или два. Поэтому мы уже подходим к этому вопросу проактивно. Мы сами даже идем с идеями, с определенным пакетом, скажем, данных к бизнесу, что потенциально такие-такие-такие-то данные могут быть сегментированы, они могут проверяться по таким-то качествам, скажем, правилам и так далее.

22:28

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

воле изъявили им, что мы хотим присутствовать в процессе PDLC. Не знаю, сколько вы нас слышали, что такое PDLC – Product Development Lifecycle. У каждого продукта есть цикл его жизни от начала до конца. Раньше бизнес создавал его с нуля.

22:40

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

создавал продукт, выходил на рынок, а потом уже появлялись проблемы, баги в процессах, какие-то незаконченные информации, данные, и потом они обращались к нам, что есть проблемы, надо решать. В краткосрочном режиме, то есть они очень быстро выходили на рынок, и сразу же прибыль, а потом прибыль падала.

23:00

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

А теперь мы сейчас стали частью этого процесса релиза, и теперь мы можем проактивно подходить к этому вопросу, мы знакомы с продуктом, и поэтому мы, может быть, выходим на рынок чуть-чуть позднее, и бизнесу кажется, что вроде бы прибыль у нас падает, но на самом деле в долгосрочном режиме.

23:16

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Прибыль растет, потому что тот кастомер, который они взяли после релиза продукта, в данном этапе гораздо более качественно приходит, сегментируется, удерживается и к тому же поднимает CX, то есть это Customer Experience. То есть наш кастомер проходит определенный journey.

23:34

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Он остается в нем, он не сталкивается с багами, он не сталкивается со всякими казусами. Он остается, и он вовлечен, он заинтересован идти дальше. У нас поднимается кросс-сейл, у нас поднимаются другие рабочие модели. Соответственно, тогда как раньше, когда мы были просто реактивными, тот кастомер, который мы получили в первом катале, на третьем мы его теряли. А сейчас мы идем на рост.

23:55

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Окей, спасибо. А как вообще менеджеры вашей организации действительно опираются на вот эти данные? И вот сказали касательно процессов, что вы изначально уже проактивны, да?

24:12

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

подходите к решению проблемы. Все ли процессы у вас проактивные или у вас просто переходные моменты? Можете подробно описать этот момент? Да, конечно. Сказать, что все идеально, я бы соврал вам, если я скажу, что все идеально. Конечно, не все процессы у нас идут проактивно, как вы указали. Не все у нас находится в каверидже Data Governance.

24:35

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

К сожалению, все еще есть процессы, все еще есть определенные бизнес-идеи, релизы, которые идут вне сферы или деятельности, или в сфере компетентности data governance. Мы не можем предъявить нашу экспертизу, но тем не менее мы стараемся, мы учимся. Но тут стоит учитывать, что если посмотреть на другие сегменты нашей страны, другие части сектора бизнеса, то, конечно...

25:00

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Для нас это важнее всего. Мы финансовый инструмент. Мы отчитываемся, как я уже сказал, перед нашим центробанком, перед регулятором. Мы отчитываемся перед другими государственными поинтами. Соответственно, мы должны опираться на самую качественную информацию при всех наших репортах. Тогда как другие секторы бизнеса, они настолько подотчетны, скажем, поэтому они могут себе позволить роскошь ошибаться. Мы нет.

25:26

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Все еще не идеально, но мы работаем над этим, поэтому мы стараемся, чтобы все возможные процессы были проактивны. Дэвид, можешь сказать, исходя из вашего практического опыта, какие финансовые потери или ошибочные решения были вызваны низким качеством данных?

25:47

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Ну, конкретно идти в определенные проекты и их детали, конечно же, я, к сожалению, в силу компетенциальности не могу указать, но я могу концептуально сказать, что, конечно же, такие ситуации тоже бывают, куда уж без них, к сожалению. Например, были случаи, когда, вот ранее указывал на определенные email-модели, которые работали на сегментирование наших клиентов.

26:10

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Одна из таких моделей не прошла валидацию, она не прошла в силу того, что соответствующие лица хотели очень быстрого quick wins, так называемого. Они хотели показать перед менеджментом, что они вышли очень быстро на сегмент этот, и прибыль достаточно будет высокая. Там были расчеты, которые показывали просто баснисловные суммы, и, соответственно, стейкодеры на это согласились. То есть они почти на риск, они миновали.

26:38

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

step data governance и валидацию. И поэтому time to market был просто превосходный, они очень быстро вышли в релиз и так далее. И из expected, ожидаемого прибыли, они вышли не просто в ноль, они пришли в минус. Почему? Потому что элементарно та информация, о которой они оперировали, оказалась не просто invalid, если пойти по quality dimensional, она оказалась incomplete.

27:01

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

То есть потом выяснилось, мы не буду подать подробности, но мы выяснили, что впоследствии, когда уже был фейл-проект, и, соответственно, начали искать root cause анализы, чтобы выяснить причины, первые причины, они вышли на то, что... Они обратились к нам, они выяснили, что проблема в данных, какая именно они не поняли, они вышли на нас, уже постфактум, то есть, как я уже сказал, реактивный подход. И при директальном анализе мы выяснили, что та колонка, на которую они ориентировались как сегмент,

27:31

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

она была заполнена мануально. То есть какой-то из элементов этих сотрудников, они просто-напросто пошли левым вариантом, так называют. Эта информация не только к нам приходила с определенных процессов и систем, а это информация, которая была мануально введена. И, соответственно, недостоверная информация. Эта недостоверная информация привела к неправильным тестам на рыночные способности клиентов и их сегменты, соответственно. И поэтому вышел продукт, ориентированный ни на кого.

28:01

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И, соответственно, минус, то есть прибыльности не было. Это одна из причин, которые я могу указать как минус финансовый, отрицательный финансовый импект.

28:11

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Еще у вас какой-то вопрос был? Я могу ошибиться или забыть? Я хотел, чтобы вы еще нам объяснили, ответили на вопрос, как вы наблюдали в источниках, когда низкое качество данных приводило к задержкам, переработкам и избыточным процессам. В принципе, то, что вы указали, дали пример, это и повлияло на...

28:33

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

переработку задержать можете

28:47

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Да, то есть я могу подтвердить, что в данном случае, вот скажем так, давайте в такой сценарий, а что было бы, если они не пошли бы таким путем, обратились бы к нам сначала, мы были бы частью этого процесса. Я согласен, возможно, не были бы покрыты те ожидания стейкодеров, что давайте быстро.

29:05

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Да, возможно, не было бы такой прибыльности, о которой они говорили. Но как минимум, мы не были бы в минусе, мы не были бы в нуле, мы все равно вышли бы в прибыль. Да, она неожидаемая. То есть мы, как Data Governance, видим, что это как бы наша точка зрения. Бизнес может не согласиться. Но мы и работаем над этим, чтобы бизнес согласился. Что надо работать не над количеством, а над качеством.

29:28

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

То есть лучше чуть-чуть помедленнее работать, грубо говоря, но зато с большим качеством и с большей вероятностью прибыльности, нежели идти таким образом в банк и рисковать всем. Так как фейлоры намного негативно влияют. Конечно. Поторопиться и дать какой-то суперрезультат, но не факт, что он будет. Лучше синиться в руках, чем в жураве в небе. Да, очередной вопрос. Считаете ли вы, что банк...

30:00

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Компания Азербайджана в настоящее время отстает от мировых лидеров в области управления качеством данных и зрелости аналитики. И какова основная причина этого разговора? Хороший вопрос, Ирхан. На самом деле, да, как бы ни хотелось всеми говорить о позитивном, о хорошем, что мы идем в ногу со временем, мы приближаемся к стандартам мировых лидеров и так далее, но тем не менее, стоит признать, что нам еще далеко куда расти. Разрыв, на самом деле, достаточно широкий, я бы сказал.

30:28

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

К примеру, на основе чего я это предполагаю, то есть это моя собственная оценка субъективная, она основывается на том, что мы участвовали в некоторых симпозиумах, где в качестве приглашенных спикеров были представители, скажем, не конкретно дата гаммонса, может быть, сотрудников, но сотрудников в области даты из этих мировых, как бы, значит, мировых этих компаний, особенно в секторе и коммерции.

30:57

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Вот они нам объясняли все их существующие процессы, там, валидации, проверок данных и так далее. И у меня во время этих симпозиумов и презентаций возник такой вопрос, и я даже задал его, что, а где в данном процессе у вас принимает то или иное участие или решение сотрудники DataGamance or Quality? На что я получил ответ, что они, впрочем, не существуют.

31:20

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И сначала мне показалось, что у них просто не присутствует Data Governance, но потом я понял, что нет, дело не в этом. У них Data Governance был частью процесса. То есть он принимал участие в различных этапах этого процесса, и там не было определенного одного сотрудника, отвечающего за качество данных. Это был скорее каждый человек, каждый сотрудник в этом процессе принимал ту или иную роль, брал на себя.

31:44

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

в определенной части по улучшению качества данных заранее, во время девелопмента, после релиза продукта и так далее. То есть, таким образом, они вышли на следующий уровень, где DataGamance интеграция в процессы происходила на таком естественном уровне, что он даже не чувствовался как отдельный элемент.

32:02

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Да, это была вся команда, сфокусированная на общей концепции цели, что мы работаем на нашего кастомера, мы предоставляем ему лучшие услуги и мы предоставляем это на основе лучших данных.

32:16

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

А потом, по-вашему, какова основная причина этого разрыва? Мне кажется, это все-таки опять все упирается в тренинге, это все упирается в осознавание, в матчурите. То есть они к этому пришли на основе их эволюции, которая происходила гораздо раньше нашей. То есть мы тоже рано или поздно, наверное, к этому придем.

32:34

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Но это все происходит постепенно. Люди должны привыкать, осознавать свою роль. Нельзя просто прийти сегодня и сказать, ты будешь делать это, ты будешь делать то, ты будешь делать третье. То есть это происходит как бы натурализация этих процессов. Когда-нибудь мы тоже к этому придем, я уверен. Нам есть к чему стремиться. Но пока что у нас централизованная команда.

32:51

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

А что необходимо изменить с точки зрения технологии, может, культуры, чтобы принять решение на основе данных, действительно укоренилось в Азербайджанской банковской кооперативной практике? Я думаю, это даже вопрос, он в некотором плане follow-up предыдущего вопроса, с большим фокусом на тот фактор, что, как и уже в предыдущем примере было сказано, то есть data governance существовала как часть естественного процесса.

33:19

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

точнее, как естественный элемент этого процесса, и поэтому нам нужно, конечно, я думаю, поработать в области людей, то есть как бы их upskilling, их подготовка психологическая, моральная, что каждый из нас ответственен за дату. То есть у вас может возникнуть запрос, что, а кто отвечает за данные, кто главный в этой дате, кто отвечает за исправление, кто отвечает за ошибки.

33:46

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Так, ответ на самом деле может показаться очевидным, что отвечает за это Data Governance, как бы в названии позиции, впрочем, это закреплено, но на самом деле отвечает за это каждый. Каждый из нас, каждый человек, каждый сотрудник в той или иной организации, не имеет значения финансовая или иная, каждый из них это Data Steward.

34:05

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Каждый должен выполнять свою роль. Не каждый ее сейчас осознает. Но на самом деле постепенно, при возникновении вопросов, решении этих вопросов и так далее, если со стороны стейк-колдеров, со стороны силы Эверла, со стороны менеджмента постепенно будут идти эти месседжи на низшие, низшие, низшие уровни, рано или поздно...

34:25

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Каждый сотрудник филиала поймет, что он Data Steward. Он должен понимать свою ответственность, что при принятии документов нашего кастомера, он должен четко вписывать эти данные в систему, он должен понимать свою ответственность. Наши IT-подразделения должны понимать ответственность построения инфраструктуры, где эта информация четко будет проходить по всем пайплайнам и доходить до необходимого, скажем, для аналитика анализов непосредственного в четком формате.

34:54

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Наш аналитик должен понимать, что, получая эту информацию, должен анализировать ее в рамках каких-то, может быть, регламентов.

35:00

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

чтобы не терять качество этих данных в момент процесса. И в конечном итоге бизнес, который принимает решения на основе этой информации, должен понимать, что он имеет дело с данными, за которыми он также ответит. Он должен не принимать это за данные, как бы, да, игра слов получается. Он должен, тем не менее, чаленджить эти информации.

35:19

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

И таким образом с почкой будет работать уже не от А до Я, она будет играть, она будет как живой организм. То есть будут степы эти между собой, будут играть такую роль, что forward and back, forward and back, forward and back, и каждый из этих элементов понимает свою зону ответственности и принимает свою непосредственную роль. Таким образом, конечный продукт будет в самом наивысшем качестве. Невозможно, чтобы когда один сотрудник отвечает за всю информацию.

35:49

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Спасибо большое, Дэвид, за такие детальные ответы на мои вопросы. Благодарю, что вы присоединились, поделились своим опытом.

36:02

S… Speaker 1 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Благодарю вас. Я думаю, ваши ответы очень пригодятся моей диссертации и вообще бизнесу Азербайджана и дата-сектора в этой стране. Благодарю еще раз. Спасибо, что прислезли здесь. Я очень рад помочь. Я надеюсь, что вам тоже поможет в вашей работе. Спасибо за хорошие слова. Также надеюсь, и Вазбжанин Дадаграмманс будет хорошо работать, а также...

36:26

S… Speaker 2 (audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1)

Ваша работа, может быть, кто-то почитает, и это поможет нам с нашими тренингами. Спасибо большое за пожелания. Вам спасибо. До свидания.

audio-video-output-96311AB6-DC97-4BA0-B923-B03A9F4D6812-1

সারসংক্ষেপ

এই ট্রান্সক্রিপ্ট সম্পর্কে AI জিজ্ঞাসা করুন