Телекоммуникационная отрасль относится к таким сферам деятельности, где исходные данные о звонках по определению собираются в автоматизированном режиме, а их аналитической обработке придается большое значение. Причем компании этой индустрии продолжают искать и находят новые инструменты, чтобы еще более технологично работать с информацией реального времени. Об этом мы беседуем с Евгением Егоровым, исполнительным директором компании Brilliant Telecom.
Intelligent Enterprise: Попытаемся вкратце обрисовать суть бизнеса вашей компании. Какую роль в бизнес-процессах, относящихся к операционной деятельности, играют данные реального времени?
Евгений Егоров: Brilliant Telecom — транзитный телекоммуникационный оператор. Это значит, что мы не работаем с конечными абонентами. Нашими клиентами являются другие телеком-операторы, находящиеся в разных странах по всему миру, и мы пропускаем через свои каналы их трафик, обеспечивая его наилучшее «приземление», как говорят в телекоме. У нас около пяти сотен клиентов, среди которых много национальных операторов. Организационная структура довольно стандартная для компании нашего типа: сильный коммерческий отдел, в котором аккаунт-менеджеры работают каждый со своей группой клиентов; довольно большой технический отдел, отвечающий за настройку телекоммуникационного оборудования и работоспособность всех систем; бухгалтерия/финансы и маркетинг.
Если описывать бизнес в общих словах, суть его состоит в привлечении трафика и такой организации маршрутизации, чтобы, с одной стороны, поддерживать самые лучшие параметры качества терминации трафика, а с другой стороны — максимизировать маржу на нем. Для этого необходимо оперативно и эффективно вести работу во всех направлениях — активном поиске новых поставщиков и клиентов, анализе предложений и разработке тарифных планов, настройке запланированных схем передачи голосового трафика, дальнейшем мониторинге, ведению взаиморасчетов, документарной обработке и т. д. И в определенный момент возникает необходимость уделять повышенное внимание аналитике — когда увеличивается количество контрактов в работе, когда объем данных вырастает настолько, что без специализированных инструментов справиться с ним уже не представляется возможным, когда все эти направления работы связываются в единый цикл обработки данных, который предельно оперативно (в данном случае это ключевое слово) используют буквально все сотрудники компании.
В терминах ИТ-поддержки бизнеса наша информационная среда выглядит примерно следующим образом. Звонки обрабатываются программным коммутатором (софт-свич), который отвечает за обработку телефонных звонков. Затем информация поступает в биллинговую систему, где производится коммерческий расчет услуг, и далее все данные собираются в используемую нами аналитическую систему QlikView компании QlikTech. Она, по сути, является основным инструментом нашей операционной деятельности с точки зрения преобразования первичных данных о звонках, которые мы пропускаем через свою сеть, в агрегированные параметры — ключевые показатели деятельности, характеризующие ситуацию в любой заданный период времени. Все отчеты объединены в наборы «панелей управления» (dashboards) — коммерческие, технические, финансовые, — помогающие сотрудникам легко и быстро видеть полную картину и оперативно принимать решения.
Можно ли привести примеры конкретных сценариев вашей работы, которые бы особенно ярко иллюстрировали взаимосвязь работы различных направлений бизнеса — от уровня работы с оборудованием до принятия управленческих решений?
Начну с двух важных, на мой взгляд, постулатов. Во-первых, подчеркну роль, которую в нашем бизнесе играет уже упомянутая система QlikView. Это аналитическая система, а подобные решения чаще всего внедряют, чтобы получать качественную отчетность — для руководства, менеджеров, акционеров, внешних контролирующих организаций. У нас же ситуация принципиально иная. QlikView играет в нашем бизнесе прежде всего роль инструмента поддержки операционных процессов. Причем эта роль весьма активная и, я бы даже сказал, базовая. Фактически это очень гибкий инструмент непрерывного мониторинга и анализа всей деятельности компании.
Во-вторых, разработанное на основе QlikView решение предполагает, что с системой работают все специалисты нашей компании. Технические инженеры обращаются к детализированным данным в реальном времени или к агрегированным данным в пределах одного-трех дней. Аккаунт-менеджерам необходима информация с более глубокой исторической перспективой и со своим уровнем агрегации. Для финансистов содержательный смысл имеет биллинговый период, чаще всего 15 или 30 дней, и анализ на перспективу. Но главное — это возможность для всех сотрудников мгновенно получать информацию, основанную на одних и тех же первичных данных о трафике (single source of truth — «единый источник правды») с возможностью в реальном времени изменять параметры запросов, получать консолидированные данные или, наоборот, более детализированные.
Приведу следующий конкретный пример. Система QlikView осуществляет автоматический мониторинг ключевых показателей трафика, и если «ловит» определенные настроенные события (например, падение ключевых показателей ниже пороговых по определенному направлению/поставщику), создает задание в системе автоматизированного тестирования. Та, в свою очередь, тестирует данное направление и определяет результат — «успешный» или «неуспешный». В последнем случае будет автоматически создана заявка поставщику (trouble ticket, ТТ) с детализацией по тестовым звонкам, а сам маршрут — заблокирован. При поступлении ответа от поставщика система автоматически перетестирует маршрут, разблокирует его в случае «успешности» и вышлет подтверждение об этом поставщику с закрытием ТТ. На каждом этапе формируются уведомления соответствующим ответственным сотрудникам (alerts), которые контролируют весь процесс и могут осуществлять дополнительные действия и корректировки.
Подобных сценариев много. И сложность не в самих сценариях, они довольно просты с точки зрения логики и исполнения. Сложность — в объемах обрабатываемой информации, частоте и количестве выполняемых сценариев и необходимости скорейшего реагирования на события самого разного рода. Общим для всего комплексного решения, пожалуй, оказывается то, что сбор первичных данных, их мониторинг, консолидированная обработка информации, а также автоматизация некоторых стандартных процедур (как, например, формирование и рассылка ТТ) фактически являются единым механизмом информационной поддержки операционных процессов бизнеса.
Однако существуют сценарии, где по тем или иным причинам полная автоматизация всего цикла работы с информацией нецелесообразна и процесс предполагает определенное интерактивное вмешательство сотрудника. Такая ситуация возникает, например, когда аккаунт-менеджер проводит переговоры с заказчиком. Как правило, он в этот момент времени смотрит на экран монитора и активно работает с системой. При этом все вопросы разговора, касающиеся, например, тарифов, показателей трафика, возможных проблем связи, схем работы с данным заказчиком и прочего, можно подтверждать мгновенной подборкой информации из системы. Здесь мы тоже имеем дело с анализом информации по трафику, хотя вместо его автоматизированной обработки встает задача выборки данных по запросу в интерактивном режиме.
Какие наиболее важные технологические и функциональные приоритеты в построении информационной системы поддержки бизнес-процессов соблюдаются, если она оказывается тесно связана с обработкой данных реального времени?
Для нас очень существенно то, что система QlikView построена на основе технологии in-memory, в рамках которой все данные, подлежащие обработке, размещены в оперативной памяти сервера. Именно эта технология дает нам возможность получать результаты запросов практически мгновенно даже на огромных объемах данных. Чтобы эффективно использовать оперативную память, необходимо построить правильную модель данных с определенными алгоритмами сбора данных из других систем, процедурами фильтрации и агрегирования данных, обновления ключевых параметров и т. п.
В первоначальной разработке системы нам помогала компания Optima Consulting, консультанты которой смогли за несколько дней создать прототип системы и подтвердить реализацию всех наших требований в ней. В дальнейшем специалисты Optima Consulting совместно с нашими инженерами технической поддержки спроектировали модель данных и провели три итерации тестирования и отладки, прежде чем была достигнута оптимальная схема. Также были выполнены все задачи интеграции и настройки отчетов. В итоге мы получили решение, которым гордимся и которое имеет свое ноу-хау. Это сбор и обработка данных на трех слоях: на первом — детальная информация о каждом звонке за последние два-три дня, на втором — данные только о звонках с ненулевой длительностью (что сильно уменьшает объем данных) за неделю, на третьем — агрегированные данные за весь период работы (очень сильно сжатые данные). Данные загружаются каждые полчаса: это опытным путем выведенный период времени, за который сотрудники могут обработать новую информацию. Таким образом, получается «скольжение во времени» — каждые полчаса первый и второй слои сдвигаются во времени, что оставляет средний объем данных в памяти сервера примерно на одном уровне.
Необходимо, чтобы система была открытой и легко интегрируемой с другими информационными продуктами. В нашем случае она должна без проблем «принимать» данные из софт-свича, биллинга, системы управления тарифами, финансами и, наоборот, отдавать информацию в систему автоматизированного тестирования и управления маршрутизацией. Кроме этого, для автоматизации по возможности максимального количества процедур необходимо, чтобы имеющаяся система поддержки операционных процессов активно «обрастала» сопутствующим функционалом, как, например, автоматизированная рассылка уведомлений заказчикам. То есть кроме поддержки высокого темпа принятия решений на всех уровнях, который способна задать данная система, еще одно значительное преимущество — упрощение обменом информацией с нашими клиентами. Мы всячески стараемся решать эти задачи, хотя и по сей день у нас имеет место некоторое отставание реакции технического персонала на те события, которые способна быстро выявить система. И с этой задачей нам еще предстоит справиться.
В дополнение к вышесказанному хочется подчеркнуть важность удобного пользовательского интерфейса. Способность отображать информацию в оптимальном для восприятия виде, предоставление пользователю разнообразных способов визуального выделения данных, требующих особого внимания, при обработке информации реального времени, по сути, превращается из желательного свойства в необходимое. Сейчас мы начинаем практиковать рассылку информации нашим клиентам не в виде привычных всем таблиц, а в виде графиков, что позволяет облегчить процесс «чтения» и анализа данных, повысить так необходимую нам оперативность прохождения бизнес-процессов.
Выше вы привели пример полной автоматизации процесса, которая в числе прочего задействует возможности работы с маршрутизатором, — то есть пример автоматизации процессов на базовом, технологическом уровне. В то же время, как известно, активная аналитическая работа с первичными данными фактически в любой отрасли дает возможность весьма успешно решать задачи более высокого уровня. Например, оценивать вероятность мошенничества в результате анализа множества отдельных транзакций в банковском или страховом бизнесе. Или, скажем, заниматься маркетингом продукции в ритейле, обрабатывая информацию о каждой сделанной покупке. Вы решаете подобные задачи?
Тут, наверное, надо вернуться к тому, с чего мы начали, — к особенностям нашего бизнеса. Мы не работам с индивидуальными абонентами и всех наших партнеров знаем, что называется, «в лицо». Многие из них имеют давнюю и при этом публичную репутацию на рынке. Таким образом, для нас вряд ли актуально решение подобных задач, как в банковском или страховом бизнесе. Но в качестве похожего решения можно привести пример того, как QlikView помогает нам проводить разборы диспутов — когда наши данные и данные клиента по выставленному счету не сходятся. Расхождения могут быть по минутам, могут быть ошибки в примененных тарифах, количестве звонков… И бывают случаи «намеренных ошибок» — прибавления лишних секунд к звонку, повторения записей по звонкам и т. п. В таких случаях мы запрашиваем у клиента CDR — детализированные данные по звонкам — и загружаем их в QlikView, где создано специальное приложение, осуществляющее сравнительный анализ наших и клиентских данных и в явном виде показывающее расхождения. Применение такого решения позволило снизить количество «некорректных» диспутов в разы.
Вместе с тем QlikView позволяет решать некоторые другие задачи более высокого, чем технологический, уровня управления. Например, наиболее выгодной схемой является работа «в баланс» — когда мы с нашим партнером направляем друг на друга примерно одинаковый трафик и расплачиваемся только за разницу в стоимости услуг. И если к нам выходят с предложением направить трафик, скажем, на 200 тыс. долл. с определенным уровнем маржи, то мы должны оперативно собрать встречные объемы. При этом возникает очень много потенциальных вариантов. Все это довольно тонкая работа, как раз требующая интеллектуального и глубокого анализа информации. Без удобного инструментария с большим объемом информации здесь не справиться.
К числу высокоуровневых задач я бы отнес и возможность мониторинга действий персонала, позволяющего отслеживать, например, среднее время, за которое тот или иной аккаунт-менеджер или инженер справляется с возникшим инцидентом. Все это тоже хорошо видно в системе и позволяет находить узкие места в процессах, выполнять их оптимизацию, проводить дополнительное обучение сотрудников, разрабатывать новые процедуры.
