Маркетинговое хранилище данных: эффективный инструмент для руководителей

В 1992 г. Уильям Г. Инмон в монографии «Построение хранилищ данных» определил хранилище данных как «предметно-ориентированную, интегрированную, вариантную во времени, не разрушаемую совокупность данных, предназначенную для поддержки принятия управленческих решений». Началом истории российского рынка хранилищ данных и средств оперативного анализа принято считать 1996 год, когда в России появилось сразу несколько поставщиков программных продуктов этого класса.

Что же послужило предпосылкой создания хранилищ данных? Развивая бизнес, руководство компании вынуждено принимать решения на основе информации, которая порой является противоречивой, поскольку хранится в различных источниках. Так, информацию можно получить из систем оперативной обработки транзакций (OLTP, On-line Transaction Processing), в которых данные собираются на протяжении нескольких лет, или у поставщиков информации (аналитические, исследовательские организации, web-сайты Интернета).

Трудности, с которыми приходится сталкиваться потребителям информации, связаны, скорее, не с объемом доступных данных, а с их противоречивостью, различной степенью достоверности и уровнем сложности их последующей обработки. Актуальность этой проблемы в последнее время привела к появлению таких приложений, как системы поддержки принятия решений и управленческие информационные системы. Эти системы, как правило, загружают информацию из разных источников и используют специальные программы для преобразования данных в формат, позволяющий выполнять запросы на основе полученной информации. Многие из этих систем не получили широкого распространения, и причин для этого достаточно:

• OLTP-системы не предназначены для анализа данных;
• данные имеют разнообразную и сложную структуру;
• организация пользовательского доступа представляет собой весьма сложную задачу;
• процесс доступа пользователей замедляет выполнение бизнес-операций.

Решить указанные проблемы и помогает организация корпоративного хранилища данных, которое позволяет оперативно получать необходимую информацию в нужном формате, что способствует значительному повышению эффективности процесса принятия решений. Благодаря хранилищам данных финансовые учреждения могут использовать весь информационный потенциал, рассредоточенный ранее в разнородных источниках.

Хранилище данных содержит бизнес-информацию, которая применяется для поддержки приложений, предназначенных для подробного анализа наиболее актуальных сегодня направлений деятельности:

• управление взаимоотношениями с клиентами (CRM –Customer Relationship Management);
• анализ рентабельности с разделением по клиентам, продуктам и каналам сбыта;
• увеличение доли в бюджете клиента;
• повышение уровня продаж дополнительных продуктов наряду с основными.

Хранилище данных –это централизованное специальное хранилище сводных данных из разнородных систем учета и внешних источников, информация из которых интегрируется, суммируется и сохраняется в хранилище данных. К хранилищу могут затем получить доступ пользователи. Эти данные тематически организованы (например, клиенты, продукты, географические регионы), поэтому их легче анализировать по сравнению с данными, сгруппированными «вокруг» приложений, обычно используемых для поддержки вертикальных функций бизнеса, таких, как ввод заказов, дебиторская задолженность и главная книга.

Системы оперативных данных и информационные системы на основе хранилища данных обладают характеристиками, часто противоположными, которые лучше всего сравнивать непосредственно одну с другой. В таблице приведен краткий перечень основных свойств систем каждого типа.

Сравнительные характеристики хранилища данных и операционных систем

Корпоративное хранилище данных поддерживает интерактивный анализ данных (OLAP) в отличие от оперативной обработки транзакций (OLTP). Пользователь, выполняющий анализ, в режиме on-line может получить доступ ко многим записям по каждой транзакции, тогда как пользователи OLTP-системы могут одновременно работать только с одной записью. Пользователи аналитических систем редко обновляют данные, а необходимое им время отклика измеряется в часах и минутах. В то время как пользователи OLTP-систем постоянно обновляют отдельные записи, время отклика для них должно составлять доли секунды.

Корпоративное хранилище позволяет преодолеть ограничения систем поддержки принятия решений:

·сложные специальные запросы оперативно представляются и исполняются, поскольку данные хранятся в совместимом формате;

·запросы не мешают выполнению других операций, так как данная система является выделенной для работы в качестве корпоративного хранилища.

Среда OLAP поддерживает аналитические запросы в отношении данных, которые отражают состояние финансового учреждения в определенный момент. Структура данных OLAP описывает внутреннюю организацию информации, используемой в многомерных инструментах для организации доступа, хранения и модификации формуляров поддержки решений и поддержки корпоративной информационной системы. С помощью подобных инструментов можно выполнять анализ сводной информации с различным уровнем ее детализации.

Данные могут быть структурированы по определенным категориям, таким, как клиенты или продукты, поскольку информация консолидируется из многочисленных источников.

Предметом концепции хранилища данных служат сами данные, т.е. целью здесь являются не способы описания и отображения объектов предметной области, а собственно данные как самостоятельный объект предметной области, порожденной в результате функционирования ранее созданных информационных систем.

Помимо единого справочника, метаданных средств выгрузки, агрегации и согласования данных концепция маркетингового хранилища данных подразумевает интегрированность, неизменчивость, поддержку хронологии и согласованность данных. Если два первых свойства влияют на режимы анализа данных, то из-за последних двух существенно сужается список решаемых аналитических задач.

Одним из важных разделов является концепция качества данных. После осознания потребности в качественных данных возникает необходимость выделенного процесса, отвечающего за повышение качества данных до требуемого уровня для формирования управленческого учета. В этих целях в проекте по созданию хранилища данных формируется две подсистемы:

• подсистема качества данных (практическая работа с качеством);
• подсистема аудита данных (перспективные исследования качества данных).

Задачи хранилища данных и его преимущество

По результатам опросов высшего руководства западных компаний можно выделить четыре сегмента задач, наиболее успешно решаемых на основе хранилища данных:

• продажи и маркетинг;
• управление активами и пассивами;
• прибыльность;
• управление каналами дистрибуции.

В настоящей статье мы остановимся на первом сегменте задач –продажи и маркетинг.

Маркетинг ставит перед хранилищем данных следующие задачи:

• сравнительный анализ товарных групп, потребительских сегментов, каналов сбыта по прибыльности, доходности, оборачиваемости и другим финансово-экономическим показателям;
• контроль за эффективностью работы сотрудников, подразделений, а также маркетинговых мероприятий;
• исследование изменений и прогноз финансово-экономических и маркетинговых показателей;
• построение профиля потребительских сегментов и анализ их привлекательности;
• конкурентный анализ на рыночных сегментах по объемам продаж, ценовому и ассортиментному предложению, потребительским предпочтениям;
• изучение лояльности клиентов;
• накопление в едином хранилище данных из разных источников, необходимых для маркетингового анализа.

В рамках внедрения маркетинговой информационно-аналитической системы специалисты Datagy выполнили ряд работ. Прежде всего была создана проектная группа, состоящая из представителей банка и Datagy. После согласования планов работ были проведены исследование потребностей бизнеса и общее информационное исследование, а также скорректирована оригинальная методика Альфа-Банка на основе модели данных Datagy. По итогам утверждения методики создано хранилище данных, а в распоряжение пользователей предоставлены альбом управленческих отчетов и альбом отчетов OLAP для многомерного анализа данных.

В силу специфики маркетинговых систем и хранилищ данных были решены следующие задачи: повышение качества данных; согласование данных из разнородных источников; загрузка данных различных форматов с разных платформ. В результате работы над проектом удалось проработать ряд типовых технологических решений.

Маркетинговое хранилище данных Datagy позволило повысить эффективность работы Альфа-Банка. С новой системой пользователи могут уже в течение нескольких минут получить ответы на вопросы, для чего ранее требовались значительные затраты временных ресурсов. Важно то, что система помогает принимать решения, базирующиеся на качественных данных, а также выявлять списки приоритетных клиентов, проводить оценку потенциала региона дня открытия новых филиалов, расширять возможности банка по формированию его политики в регионах.

Одним из показателей успешного развития маркетингового хранилища данных Datagy является решение банка о расширении системы и включении в нее других направлений бизнеса, большого количества источников данных и применении модели данных Datagy R5.

В заключение следует отметить, что маркетинговые хранилища данных уже применяются в России. Многие кредитные организации проводят оценку возможности построения централизованного хранилища данных для создания аналитических приложений, а некоторые уже инициировали такие проекты. Иными словами, данная область информационных технологий становится неотъемлемой частью современной компании.