СДМ-Банк и "Диасофт" проверили "Фабрику данных" для клиентской аналитики
СДМ-Банк и компания "Диасофт" завершили пилотный проект по тестированию платформы Digital Q.DataFactory. Решение класса Data Lakehouse проверили на задачах работы с банковскими данными и развития клиентской аналитики. Пилот помог оценить, насколько такой подход подходит банку, и определить основу для дальнейшей проработки направления, включая возможный перенос отдельных процессов из основной банковской системы.
Как устроили аналитическую среду
В рамках проекта специалисты развернули отдельную платформу для объединения и обработки сведений из основной банковской системы. Данные загрузили в общее хранилище, которое поддерживает транзакционность и хранение версий. Это позволяет сохранять целостность информации и учитывать, как она менялась со временем.
Для подготовки данных использовали инструменты "Фабрики данных": с их помощью выполняли обработку и преобразование информации, формировали витрины и агрегаты, а также настраивали последовательность операций - пайплайны. Каталог платформы обеспечивал прослеживаемость данных от первоначального источника до итоговой аналитической витрины. Кроме того, в контуре были предусмотрены функции контроля качества и ведения бизнес-глоссария.
Какие показатели изучали
На подготовленных данных создали дашборды для анализа клиентского поведения. Они позволяли наблюдать за изменением остатков и оборотов, оценивать активность клиентов, замечать продолжительные периоды бездействия и выявлять некоторые аномалии.
Отдельным направлением стал анализ клиентского пути: от оформления первого продукта до формирования долгосрочных отношений с банком. Также проверялась возможность обнаруживать признаки потенциального оттока. В ходе пилота протестировали инструменты оценки эффективности продуктов и автоматического выявления отклонений.
Таким образом, проект охватил не только хранение и обработку информации, но и ее использование для задач, связанных с пониманием поведения клиентов и поддержкой решений бизнеса.
Зачем банку понадобилось пилотирование
По словам заместителя председателя правления и директора по информационным технологиям СДМ-Банка Олега Илюхина, целью было проверить не отдельные технологии сами по себе, а их применимость к конкретным банковским задачам. Пилот дал банку практический опыт работы с инструментами клиентской аналитики, которых нет в классической core-системе.
Полученные результаты стали основанием для дальнейшего изучения этого подхода. Банк сможет оценить, какие процессы целесообразно развивать за пределами основной банковской системы, и определить условия возможного переноса отдельных функций.
Руководитель решения "Фабрика данных" в "Диасофте" Илья Шуйков отметил, что микросервисная архитектура позволяет развивать отдельные функциональные области постепенно. Вместо масштабной замены действующей банковской системы можно сначала проверить платформу на выбранном сценарии, оценить эффект и только после этого принимать решение о дальнейшем расширении.
Какие направления можно развивать дальше
Созданный аналитический контур в перспективе можно дополнить данными из других систем - например, CRM, колл-центров и онлайн-банка. Расширение набора источников даст возможность формировать более полное представление о взаимодействии клиента с финансовой организацией.
Еще один потенциальный этап - интеграция с корпоративным хранилищем данных (DWH/КХД). Это позволит связать клиентскую аналитику с другими направлениями отчетности и анализа, если такой сценарий будет выбран банком.
Среди возможных применений также названы машинное обучение и прогнозная аналитика. В частности, данные могут использоваться для построения моделей вероятности оттока, оценки пожизненной ценности клиента (LTV) и автоматической категоризации транзакций. Эти сценарии обозначены как варианты дальнейшего развития, а не как уже внедренные результаты пилота.
Что дает подход Data Lakehouse
Для банка важно не только собрать информацию в одном месте, но и обеспечить ее пригодность для анализа. Единая среда с контролем качества, историчностью и прослеживаемостью помогает понимать, откуда пришел показатель, какие преобразования он прошел и на каких данных построен отчет.
Такой подход особенно полезен при работе с разрозненными источниками: бизнес-подразделения могут получать согласованные данные для аналитики, а специалисты - проверять корректность их обработки. При этом развитие платформы можно вести поэтапно, добавляя новые источники и сценарии по мере появления потребности.
"Фабрика данных" предназначена для объединения разрозненной информации, ее анализа и визуализации, автоматизации подготовки признаков для ML-моделей, а также разработки и применения предиктивных моделей. Решение входит в экосистему Digital Q - платформу low-code-разработки микросервисных программных продуктов.
Пилот СДМ-Банка и "Диасофта" показал, как отдельную аналитическую область можно проверить на практике без немедленной перестройки всей банковской инфраструктуры. Итоги проекта дали банку основу для оценки дальнейших шагов, а также позволили определить потенциальные сценарии расширения клиентской аналитики.
