Мария Строгонова Директор производственного центра «ПрограмБанк.БизнесАнализ»

BI-системы стали привычным инструментом банковской аналитики. Но в проектах автоматизации финансовой аналитики все еще остается вопрос: если BI уже позволяет работать с данными и строить отчеты, зачем банку отдельная аналитическая платформа? На практике эти решения закрывают разные задачи. BI отвечает прежде всего на вопрос «как представить и проанализировать данные?», а аналитическая платформа — на вопрос «как получить правильные данные и рассчитать показатели, которые нужны бизнесу?». Для банковской финансовой аналитики это принципиальное различие.

Типичный BI-сценарий выглядит следующим образом:
данные → подготовленная модель → визуализация → анализ.
Пользователь выбирает показатели, строит графики, меняет фильтры и аналитические разрезы.
Но прежде чем показатель попадет на дашборд, его необходимо правильно сформировать.
Например, показатель финансового результата может зависеть от:
• состава доходов и расходов;
• правил классификации операций;
• принципов распределения затрат;
• внутренних методик банка;
• аналитических признаков;
• периода расчета;
• используемой версии методики.
Если эти правила уже реализованы в подготовленной модели данных, BI действительно может эффективно показать результат. Но если их необходимо регулярно изменять, возникает другая задача — управление самой финансовой моделью.

Рассмотрим простой пример.
Руководству банка необходимо видеть прибыль по бизнес-направлениям.
BI может показать:
• прибыль по направлениям;
• динамику за период;
• отклонение от плана;
• структуру доходов и расходов;
• показатели по филиалам.
Но сначала необходимо определить, как именно рассчитывается прибыль каждого направления.
Например:
Доходы — прямые расходы — распределенная часть косвенных расходов = финансовый результат.
Возникает целый набор методологических вопросов:
• какие расходы считать прямыми;
• какие расходы распределять;
• по какой базе выполнять распределение;
• как учитывать обще банковские расходы;
• как обрабатывать изменения организационной структуры;
• как пересчитывать исторические данные.
Это уже задача не визуализации, а финансовой модели.

Часто архитектура строится по принципу:
АБС → хранилище → витрина → BI.
Для относительно простых отчетных задач этого может быть достаточно. Но финансовая аналитика банка редко ограничивается подготовкой одной витрины.
Между исходными данными и конечным отчетом могут находиться:
• трансформация данных;
• классификация операций;
• расчетные показатели;
• распределение доходов и расходов;
• финансовые модели;
• сценарии;
• плановые значения;
• нормативные и управленческие показатели;
• различные аналитические измерения.
Если вся эта логика реализована исключительно на этапе подготовки витрины, любое изменение методики может потребовать изменения ETL-процессов, SQL-запросов и структуры данных. В результате изменение финансовой методологии превращается в техническую доработку.

В управленческом учете проблема еще заметнее, так как в отличие от регламентированной отчетности по формализованным требованиям, он более гибок.
Банк может самостоятельно определять:
• структуру управленческих показателей;
• центры финансовой ответственности;
• правила распределения затрат;
• аналитические разрезы;
• состав отчетов;
• плановые и фактические показатели.
Система управленческого учета должна быть готова к постоянным изменениям.
Если для каждого изменения необходимо менять программный код или перестраивать ETL, гибкость BI сама по себе проблему не решает.
Кроме того, в серьезной финансовой аналитике важна не только визуализация, но и трассируемость показателя от итогового отчета до исходных данных и правил расчета.

Специализированная аналитическая платформа решает более широкий класс задач.
Она может объединять:
Источники данных → трансформацию → финансовую модель → расчет → аналитические измерения → управленческую отчетность → BI и другие способы представления.
При этом BI может оставаться частью общей архитектуры.
То есть вопрос не обязательно стоит как:
BI или аналитическая платформа?
Во многих случаях правильнее:
аналитическая платформа + BI.
Первый слой отвечает за формирование и расчет показателей, второй — за их визуализацию и исследование.
Поэтому при выборе решения для банка стоит начинать не с вопроса:
«Какую BI-систему нам выбрать?»
А с более фундаментального:
«Где и как будет формироваться финансовый показатель, который мы хотим увидеть на дашборде?»

Если задача банка заключается в том, чтобы:
• визуализировать уже подготовленные данные;
• построить оперативный мониторинг;
• создать дашборд для руководителя;
• анализировать динамику показателей;
• быстро исследовать данные,
BI может полностью закрыть потребность.
Отдельная аналитическая платформа нужна там, где необходимо управлять сложной предметной моделью, расчетами и методологией.
Особенно это актуально для:
• управленческого учета;
• финансового планирования;
• ALM;
• расчета финансового результата;
• распределения доходов и расходов;
• многомерной финансовой аналитики.

Задача BI, прежде всего, помочь пользователю увидеть и исследовать данные.
Финансовая аналитика начинается раньше — с определения того, какие данные нужны, как их преобразовать, по каким правилам рассчитать показатели и как обеспечить единообразие этих расчетов во всех отчетах и аналитических инструментах.
Поэтому BI и аналитическая платформа не обязательно конкурируют между собой.
В зрелой архитектуре они дополняют друг друга:
аналитическая платформа формирует финансовую логику и показатели, а BI помогает представить их пользователю.
И чем сложнее финансовая модель банка, тем важнее разделять эти задачи.

Тема управленческой отчетности — один из практических примеров, где особенно хорошо видна разница между визуализацией данных и формированием самой финансовой модели.
3 сентября ПрограмБанк проведет вебинар об управленческой отчетности, где подробнее разберем практические задачи автоматизации и развития управленческой отчетности.
Ссылка на регистрацию на вебинар https://my.mts-link.ru/j/programbank/20284989045?utm_source=marketing&utm_medium=site&utm_campaign=article

Компания «ПрограмБанк» посвятила цикл статей «Архитектура банковской аналитики», в которых последовательно рассматриваются особенности автоматизации финансовой аналитики, возможности и ограничения Low-Code /No-Code подходов, построение аналитической архитектуры банка и вопросы автоматизации управленческого учета.

Следующая статья → От витрины данных до управленческой отчетности: как устроена аналитическая архитектура современного банка

BI помогает представить и исследовать данные, но финансовая аналитика начинается раньше — с подготовки данных, расчетов и формирования единой финансовой модели. Следующий шаг — посмотреть на всю архитектуру целиком.