Интервью Вартана Геворгова для телеканала ПРО БИЗНЕС
«Аналитика — драйвер роста»
Интервью Вартана Геворгова, партнёра компании Reshape Analytics, для телеканала «ПРО БИЗНЕС»
Ведущая: Сегодня мы поговорим о том, как развивается рынок анализа данных, и вообще, зачем бизнесу аналитика. Но в начале нашей беседы расскажите, Вартан, о вашей компании, какие услуги вы предоставляете?
Вартан Геворгов: Наша компания называется Reshape Analytics, ей уже больше 3-х лет. Наши ключевые направления услуг — это, в первую очередь, консалтинг с точки зрения анализа данных и управления данными, и второе — это разработка как частных кастомных решений по запросу клиента, так и продажа собственных коробочных решений, которых у нас несколько штук.
Если говорить в целом про экспертизу, то, в первую очередь, мы фокусируемся на проектах, связанных с цепями поставок, логистикой и управлением запасами, так и аналитикой банковской, лояльности, маркетинг-аналитикой. На этом мы строим продукты, которые касаются консалтинга и разработки.
Ведущая: А вот аналитический консалтинг — это что такое?
Вартан Геворгов: Аналитический консалтинг — это такая интересная вещь. Часто руководители компаний задаются таким вопросом: мне нужно нанять аналитика и здесь очевидно, что нужно сделать, а вот что с этим делать дальше — не совсем понятно. Аналитический консалтинг, как раз, помогает рассказать, для чего и как использовать аналитику в бизнесе. Более того, тот продукт, который мы в свое время придумали три года назад, он был довольно уникальным на рынке, потому что мы смогли упаковать именно аудит аналитики в компаниях и рассказывать нашим клиентам, как правильно организовать аналитику в компании (управление данными, аналитика и т. д.) По сути, клиенты, у которых есть вопросы к тому, с чего вообще начать, как раз часто обращаются к нам, и мы им рассказываем концептуально — с чего лучше начать, как лучше продолжить и т. д.
Ведущая: А для каких компаний вообще необходим аналитический консалтинг?
Вартан Геворгов: Если честно, есть компании, скажем так, «зрелые» в аналитике, у которых уже есть большая экспертиза, а есть компании, которые находятся в начале этого процесса.
Если глобально смотреть на вещи, то различают, как правило, пять стадий аналитики. Самая первая стадия (самая простая) — хаотичная. Это когда очень много отчетов в компании на разных носителях: в excel какие-то таблички, в каких-то учетных системах. Что с этим делать — непонятно, так как одно с другим не вяжется, много цифр и т. д. Далее идет более продвинутая аналитика — стандартная, комплексная. Далее еще несколько промежуточных стадий и, наконец, вершина всего этого — предиктивная аналитика. Это та аналитика, которая позволяет отвечать на вопросы — что если?
Ведущая: То есть, предугадывать некоторые события?
Вартан Геворгов: Совершенно верно. Она умеет предугадывать и давать ответ на вопрос — если мы что-то сделаем здесь, то будет такой-то результат.
Ведущая: Это часто в промышленности используется?
Вартан Геворгов: Да, это и в промышленности, и в ритейле, и в банках тоже, опять же, в программах лояльности, где нужно посмотреть, что будет с клиентом, если он совершит то или иное действие. По сути, мы помогаем компаниям пройти этот путь от самого первого этапа или промежуточного, на каком они сейчас находятся, до самого последнего — и стать компанией с предиктивной аналитикой.
Ведущая: Вартан, скажите, а какие услуги сейчас востребованы среди заказчиков? Есть ли у вас пример такой?
Вартан Геворгов: Услуги, как правило, совершенно разные. Самые популярные сейчас, можно сказать, это продукты, связанные с аудитом аналитики. Мы их называем Data-Driven Booster, потому что сейчас все хотят использовать Data-Driven подход.
Ведущая: А что это за подход? Давайте поясним нашим зрителям.
Вартан Геворгов: Это тот самый подход, основанный на данных, когда те или иные решения принимаются на основе работы с данными, то есть данные подсказывают, как лучше осуществить то или иное действие.
Ведущая: И минимальное участие человек в этом получается? Все автоматизированно?
Вартан Геворгов: По большей части — да. Вообще, если глобально посмотреть, есть такой тренд (его заметили не мы, его заметили еще Gartner — это самое авторитетное издание в области анализа), что к 2025 году порядка 30% компаний оценят свои данные, как актив. То есть человек, который отвечает за данные в компании (в разных компаниях по-разному, но, как правило, это CDO, CEO и т. д.), совместно с финансовым директором (CFO), просто оценивают данные, как стоимостной актив, и кладут его на баланс компании. То есть данные приравниваются к таким же активам, как и финансы, которые есть на балансе компании. Это очень большой рывок, большой прогресс в области управления данные, что теперь, по сути, монетизация происходит буквально впрямую: данные — это и есть деньги, которые есть у компании.
Ведущая: А у нас если посмотреть? У нас в стране, в последние несколько лет, это стремительно растет, развивается. А как вы в целом могли бы оценить рынок анализа данных?
Вартан Геворгов: В России, на самом деле, есть компании, которые на вершине использования данных. И они, по сути, самые прогрессивные. Но есть и компании, естественно, которые в самом низу, которым нужно еще пройти большой путь. Но в целом мне нравится, что у нас есть такой подход — каждый старается улучшить что-то. Сейчас идет тренд на цифровую трансформацию, и это действительно классная штука.
Ведущая: Цифровизация?
Вартан Геворгов: Да, цифровизация. Это и поддержка и нашего государства — там есть масса субсидированных программ. Я вот недавно узнал, что, оказывается, любая частная компания может взять кредит на цифровую трансформацию под очень низкую ставку (порядка 1% годовых) в любом крупном российском банке, и эту ставку ему обеспечит государство.
Ведущая: То есть у нас есть все условия для развития?
Вартан Геворгов: Да. Если действительно этим заинтересоваться и начать этим заниматься, условий полно. Есть компании, которые предоставляют консалтинг или инструменты, мы в том числе, и другие. Здесь необходимо исключительно желание этим заниматься и понимание выгоды, в первую очередь, для собственника, что это станет для него большим подспорьем в бизнесе.
Ведущая: Насколько я знаю, в компании Reshape Analytics есть заказчики и за границей. Отличается ли спрос зарубежных заказчиков от российских?
Вартан Геворгов: В целом, практически не отличается. Запросы примерно одинаковые. У нас есть несколько клиентов из Казахстана. Кто-то из них сильно продвинут, кому-то еще много двигаться, но, как правило, они такого же уровня, как и российские компании, с которыми мы работаем. Также в Белоруссии у нас есть клиенты — тоже вполне сопоставимы с нашими, российскими.
Ведущая: Вы, получается, занимаетесь консалтингом и также внедряете свои продукты. А сколько занимает по времени, если просто взять консалтинг, и сколько занимает внедрение какого-то продукта?
Вартан Геворгов: Если брать один из наших продуктов, например, аудит аналитики (то, что мы называем Data-Driven Booster), то, как правило, его сроки привязаны к размеру компании. Но, допустим, если это небольшая компания, то мы, как правило, заканчиваем проект за два, максимум три, месяца.
Ведущая: Это достаточно быстро.
Вартан Геворгов: Да. Более того, бо’льшая часть этого времени уходит на какие-то формализованные процедуры, на операционку — допустим, получение доступа и т. д. Если компания широко структурирована, то есть у нее много внутренних подразделений, занимающихся управлением данными, то, конечно, там может порядка полугода реализовываться проект.
Что касается разработки, то здесь, опять же, на скорость сильно влияет вовлеченность самого клиента. Если он действительно помогает с сокращением сроков доступов, какими-то операционными вещами и т. д.
Ведущая: А клиент — это имеется ввиду IT-отдел и руководство?
Вартан Геворгов: По-разному. Там и IT, и, если цепь поставок, то логистика, если закупки, то закупка, если аналитика, то аналитическое подразделение и т. д. Мы стараемся делать сначала MVP (Model-View-Presenter) — некий большой прогресс, то есть некая небольшая победа, на небольшом отрезке — месяц-два. Мы выкатываем какое-то тестовое решение, которое уже начинает приносить, допустим, экономию или повышенные продажи или что-то еще, на чем мы фокусируемся.
Ведущая: То есть сразу результат?
Вартан Геворгов: Да, какой-то быстрый результат, чтобы клиент понял, что это работает, это действительно эффективно, в это стоит дальше вкладывать ресурсы. Дальше проект может длиться, в зависимости от сложности, до полугода-года.
Ведущая: Это очень интересный подход. Главное, эффективный, ведь компания сразу понимает, что она получает.
Вартан Геворгов: Да, это благодаря Agile подходу, он сейчас очень модный, сейчас многие его используют. Он позволяет сразу передавать заказчику даже не до конца доделанные решения, но которые уже работают до какого-то момента. Допустим мы что-то сделали — сразу передали заказчику. Дальше сидим дорабатываем, а заказчик уже работает частично.
Ведущая: Вартан, а вы, когда внедряете какое-то решение, вы обеспечиваете сервисное обслуживание? Бывает ли так, что персоналу, например, IT-специалисту, сложно работать с какой-то технологией? Помогаете ли вы и занимаетесь ли вы обучением?
Вартан Геворгов: Да, безусловно, есть и техническая поддержка решений, и обучение пользователей. И вообще, наша основная миссия — это помогать людям и компаниям принимать решения на основе данных и продвинутой аналитики, то есть помогать людям принимать решения. По сути, наша задача — повысить культуру аналитики в компании. И поэтому, помимо обучения и внедрения, мы также проводим мастер-классы с сотрудниками, делаем так называемые гембу — когда люди из одних подразделений смотрят, как работают люди из других подразделений. И самое главное, что мы базируем все наши решения на платформах low-code / no-code, где по большей части не требуется знание формул и программирования для сотрудников, что сильно облегчает все.
Ведущая: Вартан, о low-code концепции — что это такое и как это работает?
Вартан Геворгов: Да, low-code / no-code сейчас один из самых модных и популярных трендов в анализе данных. Можно сказать, что 2021 год — это год low-code. Это, кстати, даже не я придумал, а журнал Software development — международный журнал. Но вообще, сейчас очень много разговоров об этом, об этих технологиях. Да, многие аналитические решения, например, BI-платформа (Business Intelligence), строят работу через low-code. И больше того скажу, недавно опубликованы исследования Gartner, так называемый квадрант Gartner, где он расположил по степени влияния — работоспособность и много еще чего — различные BI-платформы, платформы для работы с данными. И, можно сказать, что там 30% решений уже применяют low-code. за этим действительно будущее.
Ведущая: Давайте поясним нашим зрителям, что такое low-code? Правильно я понимаю, что главная ценность этого решения состоит в том, что здесь можно обойтись без программистов, то есть без человеческого участия, и здесь все автоматизировано? Так ли это?
Вартан Геворгов: Да, безусловно, это так. Многие думают, что это вытеснит работу программистов или разработчиков и т. д., я считаю, что это, конечно, не так. Здесь low-code призван для того, чтобы как раз помочь им, углубиться непосредственно в свои задачи — например, задачу разработки каких-то более сложных решений, не отвлекаться на какие-то небольшие запросы бизнеса, которые, как правило, в операционной текучке сильно заполняют рабочий день того же программиста, IT-специалиста и т. д.
Ведущая: То есть цель освободить программиста, чтобы он больше занялся другими делами?
Вартан Геворгов: По сути, да, и в этом тоже. Но, конечно, главная цель — это начать давать ответы на вопросы гораздо быстрее для заказчика, пользователя, чем традиционные виды анализа. Рынок сейчас меняется очень быстро, все становится очень гибким, нужно отвечать на вопросы со скоростью рынка. Отвечать на вопросы — я имею в виду отвечать на вопросы, которые ставит рынок компаниям, производителям и т. д. Соответственно, появляется такой пласт low-code / no-code платформ, где, по сути, знания лишь математики и бизнеса, позволяют самому получать ответы на вопросы. То есть не надо для этого писать большие программы, потом все загружать в excel, пытаться как-то считать, достаточно в некоторых решениях передвинуть несколько «кубиков», построить между ними связь, написать какую-нибудь формулу в калькуляторе — и получить ответ.
Ведущая: Где применяются такие решения low-code / no-code?
Вартан Геворгов: В разных отраслях. Допустим, no-code сейчас очень популярен в разработке web-сайтов и приложений. Я встречал много web-программистов, которые уже перешли на low-code / no-code. Есть непосредственно отрасль анализа данных — это, как раз, аналитика в компаниях, там используется low-code / no-code. Я думаю, что скоро мы увидим какие-то решения для дизайна — там где ux-cx-дизайн, в помощь, как правильно расположить кнопки в приложениях и т. д. Я думаю, что следующим этапом будет все большее распространение искусственного интеллекта в low-code / no-code, когда без каких-то больших знаний в программировании, особенно в Python, которая сейчас самая популярная в использовании для работы с искусственным интеллектом, как раз, все большее количество людей будет увлеченно и будет использовать low-code / no-code.
Ведущая: А у нас сейчас это активно применяется или это только в перспективе?
Вартан Геворгов: Нет, сейчас уже есть платформы, сейчас уже применяется в компаниях, по большей части, у которых уровень прогнозный или предиктивный. Это понятно — они используют такие инструменты. Это, так называемые, self surf- инструменты. То есть когда бизнес, это, допустим, маркетолог, или аналитик продаж, или web-аналитик и т. д., - очень хорошо разбирается в бизнесе, понимает, как все устроено, какие показатели хочет посчитать, но, допустим, он не знает Python, он не знает VBA, не знает SQL и т. д., но у него есть возможность проделать абсолютно ту же работу, что и разработчик и аналитик, который владеет всеми этими программами, и получить ответ на вопрос, никого не трогая, быстро. И я знаю, что low-code довольно активно (среди наших клиентов или крупных клиентов, которых я знаю) используется в сегментации клиентов, например, это маркетинг в первую очередь, в программах лояльности. Он используется в логистике, в цепях поставок. И самое интересное, что появляется все больше решений на low-code и отечественных, и международных, которые закрывают ту или иную область, например, на low-code можно сделать теперь красивые визуально отчеты.
Ведущая: То есть это и про визуализацию тоже?
Вартан Геворгов: В том числе, да.
Ведущая:У вас же были успешные кейсы, где вы могли бы рассказать, поделиться, как внедрили эту технологию, как вообще изменилась жизнь компании?
Вартан Геворгов: На самом деле, есть такое небольшое заблуждение, что это какая-то модная дорогая технология, которая доступна только компаниям с большими бюджетами, готовыми инвестировать целые средства в цифровую трансформацию. Мы стараемся развеивать этот миф. Например, есть одна очень хорошая российская low-code платформа — Loginom — ее лицензия на использование Desktop стоит порядка 70 тысяч рублей и она закрывает задачи стоимостью в миллионы рублей. Это вполне демократично. У нас есть, например, такой кейс интересный, где Seller на маркетплейсе решил построить свою аналитику, собственно, на low-code платформе, и, по сути, он стал управлять своими продажами на маркетплейсе через low-code платформу. Сейчас в интернете, в социальных сетях очень много решений, как увеличить продажи на маркетплейсе и т. д.
Ведущая: Популярная тема
Вартан Геворгов: Очень популярная тема, очень модная. Неспроста мы тоже решили с этой темой «поиграться» — решили сделать интересный продукт для оптимизации торговли на маркетплейсах тоже на low-code платформе. Что он делает — он соединяет данные, которые выгружает маркетплейс через API с данными, которые есть у него в своей собственной учетной системе. Соединил через платформу и благодаря этому получил полную, исчерпывающую, самую точную информацию про свою себестоимость, про свою маржу, оборачиваемость, стоимость логистики, и много всего. На самом деле, кабинеты на маркетплейсах не знают истинной стоимости продукта, которую знает только продавец, потому что это коммерческая тайна и только продавец знает себестоимость. Но при этом продавец хочет знать информацию, что происходит с товаром на маркетплейсе. И таким образом, у него есть себестоимость и маржа в его учетной системе, но при этом он хочет как-то соединить с информацией, с продажами на маркетплейсе — какая там стоимость рекламы, привлечения и т. д. С помощью этой платформы он эту информацию соединил, и у него появилась истинная, правдивая информация. И он смог точно понять, во сколько ему обходится логистика, какие товары у него хорошо продаются, какие — не очень, а самое главное — какие товары будут хорошо продаваться и какие будут не очень, потому что он подключил модуль прогнозирования, который есть в low-code решениях, — и, таким образом, решил задачу оптимизации и поставок, и ассортимента.
Ведущая: То есть, получается, благодаря этой технологии можно выстроить свой бизнес-план, сделать его более эффективным и понять, где стоит что-то делать, а где — нет?
Вартан Геворгов: Да. Я могу даже сказать, что он очень удачно вышел из небольшого логистического коллапса, который, как правило, случается во времена сезонных распродаж (или Новый год, или гендерные праздники), все просчитал заранее. подвёз все в нужные даты и с нужным товаром, — и очень хорошо увеличил себе продажи.
Ведущая: Вартан, я еще хотела с вами обсудить — low-code / no-code — один из мировых трендов, а что бы вы еще хотели отметить?
Вартан Геворгов: Сейчас есть много интересных трендов, опять же связанных и с low-code, например, в тренде сейчас использование облачных сервисов. Есть облачные сервисы, у которых уже внутри интегрирован low-code / no-code, например, их предоставляют крупные вендоры. Мы своих клиентов тоже стараемся переводить в облачные сервисы, потому что это, в принципе, дешевле для них в плане операционного обслуживания. По сути, ты перекладываешь эти затраты на безопасность, надежность, отказоустойчивость — на крупного вендора. если говорить в целом про аналитику, про область анализа данных, то это использование искусственного интеллекта. Но не просто искусственного интеллекта, он по сути появился давно, — это такой грамотный искусственный интеллект, когда используются данные на коротком расстоянии для того, чтобы прогнозировать. Как правило, раньше чем больше исторических данных были использованы в прогнозировании, тем точнее получался прогноз на будущие периоды. Но, как мы знаем, последние год-два полностью перевернули эту идею, потому что вмешался covid и просто перечеркнул все исторические данные под новую гребенку и, соответственно, стало популярным анализировать не большой пласт данных, а именно тот, который был вчера-позавчера. То есть это прогнозирование на коротком отрезке данных.