Аналитическая платформа данных СК «Пульс»: от холодного хранилища до real-time-маркетинга

Заказчик
СК “Пульс”
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
GlowByte
Год завершения проекта
2023
Сроки выполнения проекта
Март, 2023 - Сентябрь, 2023
Масштаб проекта
14400 человеко-часов
Цели

Целью проекта "Аналитическая платформа данных СК «Пульс»" являлось создание централизованной системы хранения, управления и анализа данных, которая позволила компании заложить основу для будущего развития, улучшения персонализированных страховых сервисов, а также получить возможность не только снижать риски клиентов, но и предупреждать их возникновение через обучающий контент и точечное донесение через персонализированные каналы коммуникации.


Результаты
В результате проекта было создано корпоративное хранилище данных, которое позволило запустить систему монетизации клиентских данных (aCRM), включая real-time-сценарии, были обеспечены стабильные потоки качественных данных между системами компании, а также доступ к данным сотрудников и подразделений компании. Т2М проверки гипотез снизился на порядок (с двух месяцев до недели), качество контактных данных повысилось на 10%, а количество эффективных коммуникаций увеличилось в 3 раза.

Уникальность проекта

На рынке финансовых услуг важнейшим фактором является соответствие быстро меняющимся предпочтениям клиентов. Особенно важно успевать занимать новые ниши и актуализировать имеющиеся продукты, что является основным фокусом СК “Пульс”. Важным элементом стратегии страховая компания считает оказание полностью цифровых услуг согласно концепции “Страхование 4.0”.

Для решения поставленных задач необходимо было в кратчайшие сроки запустить гибридное хранилище данных, которое одновременно позволяет хранить холодные и тёплые данные, а также запускать как batch, так и real-time маркетинговые коммуникации, при этом используя только решения отечественных вендоров и облачных провайдеров.

Проект решает задачи импортозамещения
Да
Использованное ПО
Для построения аналитической платформы данных, использовались следующие технологии: Yandex Cloud, Greenplum, PXF, Postgres, Debezium CDC, Kafka, S3, Apache Airflow, Kubernetes, Python, GitLab, Hibernate, Spring JPA, Liquibase, Spring Actuator, Prometheus, jUnit 4-5, Mockito, PowerMock.

Сложность реализации
Основные сложности в реализации были связаны с количеством интеграций за короткий срок.
Фактически за указанный срок были сделаны интеграционные доработки с финансовыми, клиентскими системами, системой принятия решений, аналитической CRM и другими системами компании.

Отдельная сложность заключалась в параллельном запуске всего комплекса решений, при этом многие решения ранее не использовались в данной облачной инфраструктуре.

Описание проекта

Суть проекта заключалась в построении аналитической платформы данных с использованием open-source-технологий, которая отвечает за сбор и интеграцию данных более чем из 6 различных источников компании. 

Решение обеспечивает организацию структурированного хранения данных с использованием современных технологий и методов. Data Lake обеспечивает оптимальный процесс подключения дополнительных источников и использования новых структурированных и неструктурированных данных в процессах компании. Очистка клиентских данных (Silver Record) позволяет улучшить качество данных и за счёт этого повысить конверсию в воронке продаж, а также положительно влияет на удовлетворённость клиентов компании. S3 – современное файловое хранилище, обеспечивает возможность быстрого доступа к данным, что особенно важно для оперативного обслуживания клиентов и выполнения различных бизнес-процессов. K8s необходим для управления ресурсами хранилища и обеспечения отказоустойчивости, кроме того, он позволяет упростить дальнейшее масштабирование системы. Также реализованы единый интерфейс и инструменты для доступа к данным, а также их анализу и визуализации для различных пользователей компании. Обеспечивается безопасность и конфиденциальность данных путем реализации соответствующих мер и политик, таких как управление доступами. Кроме того, настроены мониторинг и оценка эффективности внедренной системы, а также постоянное обновление и развитие системы в соответствии с изменяющимися потребностями компании и рынка. Ключевым компонентом системы является Streaming-платформа, которая позволяет осуществлять взаимодействие систем в реальном времени, а также запуск real-time маркетинговых сценариев, реализуемых через каналы коммуникации: sms, email, push, мессенджеры, сайт, мобильное приложение, личный кабинет, таргетинговую рекламу.

География проекта
Российская Федерация

Коментарии: 49

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Александр Гудов
    Рейтинг: 49
    АО ОКБ
    Head of Data & Analytics Platform
    16.11.2023 09:50

    Отличный высокотехнологичный проект! Единственное не понятно с помощью каких технологий реализована обработка данных в реальном времени и пакетных режимах, если это Hibernate & Spring то это не самый оптимальный выбор, я бы советовал уходить в специализированные фреймворки позволяющие писать на большом спектер ЯП (через API) например Flink, Spark structured streaming, etc. Это позволит нанимать разношёрстные команды. И не понятно где хранятся большие данные, объектное хранилище не очень для этого предрасположено особенно с учётом того, что есть потребность обработки\выборки хранимых данных. Можно рассмотреть не дорогие распределённые файловые системы hdfs в эко-системе hadoop.

    • Александр Царев Александр
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      14.12.2023 15:19

      Добрый день!

      Спасибо за вопрос и актуальные предложения!

      Streaming - SDI (GlowByte/DataSapience: самописный UI + самописный оркестратор на Java + Flink-Cluster в k8s).
      Хранилище холодных данных в S3, которое подключено как внешний источник данных в GreenPlum (PXF).

  • Иван Котляровский
    Рейтинг: 431
    СПАО “Ингосстрах”
    Руководитель направления Управления сопровождения урегулирования
    28.11.2023 17:07

    Александр, поздравляю с реализацией проекта!
    Подскажите, как проект учёл интеграцию разнородных источников данных? И есть ли механизмы для масштабирования системы при увеличении объёма данных?

    • Александр Царев Иван
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      14.12.2023 13:47

      Добрый день!

      Спасибо за вопрос.

      Мы использовали 2-3NF для ускорения реализации проекта с одновременным стремлением к модели Data Vault в особенно чувствительных доменах данных.

      Так как в качестве инфраструктуры использовалось облачное решение и концепция multi-cloud, то масштабирование не представляет какую-то значимую проблему, также как и миграция на другую облачную инфраструктуру или собственное on premise решение.

  • Евгений Чернобуров
    Рейтинг: 16
    ООО Глоубайт
    Руководитель Практики
    14.12.2023 12:39

    Александр, здравтсвуйте! На какие источники данных опирается платформа СК «Пульс» и как обеспечиваете защиту данных клиентов?

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    14.12.2023 13:50

    Добрый день!

    Спасибо за вопрос.

    Около полугода назад у части облачных провайдеров появились все необходимые сертификаты для соотвествия ФЗ в том числе об обработке персональных данных и возможность развертывания специальных каналов связи для их передачи.

    Это и дало точек к возможности быстрого развертывания больших хранилищ в облаке, на базе, пожалуй, наиболее используемых решений на базе в том числе GreenPlum с поддержкой и развитием самой платформы, при этом по приемлимой стоимости.

  • Андрей Турунов
    Рейтинг: 170
    ПАО “Группа Ренессанс Страхование”
    Управляющий директор департамента клиентского опыта
    20.12.2023 16:12

    Александр, приветствую! Поздравляю с успешным завершением проекта! Подскажите, какое решение использовалось для чистки клиентских данных? Это был самописный модуль, или же промышленное решение? Какой порядок числа правил дедупликации вы используете, единицы, десятки, сотни? Какого улучшения качества клиентских данных удалось достичь?

    • Александр Царев Андрей
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      07.01.2024 13:35

      Добрый день!

      Благодарю за вопрос!

      У нас данные изначально были достаточно чистые, поэтому основную роль играет не столько реализация условно silver record, она как механизм есть как в основной клиентской системе, так и в КХД, сколько операционный MDM с понятным и удобным UI/UX интерфейсом для Data Steward, в роли которых могут выступать в том числе сотрудники клиентской поддержки. В целом любой MDM примерно одинаково хорош, когда он операционный.

    • Александр Царев Андрей
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      07.01.2024 22:03

      В целом правил дедубликации около 60-70, из них 5-6 базовые, остальные опциональные в зависимости от источника данных.

      Основной принцип построения правил дедубликации - понимание качества данных в источнике данных.

  • Ильхом Галимов
    Рейтинг: 230
    ПАО "УЗБЕКИНВЕСТ" КОМПАНИЯ ЭКСПОРТНО-ИМПОРТНОГО СТРАХОВАНИЯ"
    CIO
    21.12.2023 09:04

    В какой степени платформа "Пульс" улучшила прогностические способности СК в отношении рисков, и как это отразилось на удовлетворенности клиентов?

    • Александр Царев Ильхом
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      07.01.2024 13:43

      Добрый день!

      Благодарю за вопрос!

      Одной из основной целей создания КХД была и остается создание сквозной продуктовой аналитики. По результатам проекта появилась возможность создания такой аналитики и были реализованы основные управленческие дашборды.

      Развитие аналитических дашбордов - отдельный проект со своими сроками реализации.

      На данном этапе приоритетнее запуск цифровых страховых продуктов, покрывающий все основные продуктовые направления.

      Пока сложно сказать как изменилась удовлетворенность клиентов, так как она у нас и так на уровне близкому к 100% за счет грамотной работы клиентской службы.

  • Екатерина Гурова
    Рейтинг: 117
    ПАО Росбанк
    Директор Департамента цифровых сервисов, трансформации и координации ресурсов рисков
    21.12.2023 15:16

    Как система обеспечивает защиту данных при централизованном хранении и как выполняется анализ для предупреждения рисков в реальном времени?

    • Александр Царев Екатерина
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      07.01.2024 13:59

      Добрый день!

      Спасибо за вопрос!

      Бизнес пользователи фактически имеют доступ только к бизнес витринам согласно ролевой модели, к DDS имеет доступ только служба ДатаОфиса, поэтому в совокупности с сертифицированными инфраструктурными решениями, защита данных обеспечена на достаточном уровне.

      Одним из элементов системы является система мониторинга и легирования состояния системы и обработки запросов с системой уведомлений в режиме реального времени.

      Если говорить про страховые риски, то в целом в страховых случаях анализируется причины происхождения и их статистика и далее уже при взаимодействии с клиентом используется возможность предупреждения страховых случаев. Простой пример: у нас работает не просто продажа страховок допустим от укусов клещей, но и своевременные рекомендации как минимизировать риски. По питомцам выстраивается целая система советов на все случаи жизни как заботиться о питомцах, советы заводчиков и ветеринаров и тд. То есть заботы и минимизация страховых рисков становится чуть ли не частью life style.

  • Павел Шорохов
    Рейтинг: 471
    Магнит
    Директор департамента по работе с данными
    27.12.2023 16:45

    Как гибридное хранение данных сказалось на скорости реакции на изменения в предпочтениях клиентов и успешности real-time маркетинга?

    • Александр Царев Павел
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      07.01.2024 14:03

      Добрый день!

      Спасибо за вопрос!

      Гибридное хранилище в целом сделало возможным использование real time маркетинга.

      Условно его можно поделить на хранилище холодных, теплых и горячих данных.

      Так вот как раз горячие данные как раз и могут обновляться хоть раз в минуту без существенной нагрузки на учетные системы.

      Также один из важных элементов с точки зрения поддержки - подсистема контроля DDL учетных систем. Даже если что-то «не поймали» на этапе аналитики, изменение в системах и данных можно увидеть из онлайн уведомлений и успеть среагировать используя описанные методы до запуска потоков.

  • Артем Востриков
    Рейтинг: 50
    ПАО Группа Ренессанс Страхование
    Руководитель направления клиентской аналитики
    29.12.2023 11:13

    Александр, добрый день! Подскажите, планируется ли развитие решения в части упрощения предоставления сотрудникам компании доступа к данным, и если да, то каким образом?

    • Александр Царев Артем
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      07.01.2024 13:48

      Добрый день!
      Спасибо за вопрос!

      Тут мы придерживаемся базового подхода «супермаркета» данных, где у каждой витрины есть свой владелец.

      Так как по умолчанию витрины содержат уже обработанные данные и не содержат персональных данных, доступ к витрине пользователь может получить по согласованию только с владельцем витрины, что существенно ускоряет процесс.

      Кроме того, мы используем ролевую модель по должностям и отделам и основную часть доступов сотрудник получает автоматически при трудоустройстве.

      • Иван Котляровский Александр
        Рейтинг: 431
        СПАО “Ингосстрах”
        Руководитель направления Управления сопровождения урегулирования
        07.01.2024 14:07

        Исходя из каких параметров определяется владелец витрины?

        • Александр Царев Иван
          Рейтинг: 226
          АО СК Пульс
          Chief Data Officer, Chief Data Science
          07.01.2024 22:00

          Назначение владельца данных, как правило, происходит из числа руководителей подразделения, в котором создается/обрабатывается определенное подмножество информации. Такая роль должна быть в каждом бизнес-подразделении. Основная функция владельца – забота о данных, предотвращение инцидентов, которые могут привести к их утечкам, искажению, недоступности, а также к иным последствиям. На такого специалиста возлагается организация и сопровождение оперативного процесса управления данными, который включает поиск, мониторинг и изменение, интеграцию и организацию эффективного, безопасного использования информационных активов.

  • Ильхом Галимов
    Рейтинг: 230
    ПАО "УЗБЕКИНВЕСТ" КОМПАНИЯ ЭКСПОРТНО-ИМПОРТНОГО СТРАХОВАНИЯ"
    CIO
    07.01.2024 22:29

    Александр, как в такой жёстко регламентированной сфере как стахование создали персонализацию? это же требует данных не только из учётных систем и это не задача собрать фин отчетность...

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    07.01.2024 22:33

    Добрый день!

    Спасибо за Ваш вопрос!

    Бизнес изначально ставил задачу запуска новых продуктов которые требовали данных из систем партнёров и соц сетей на базе кхд мы обеспечили идентификацию оперативный обмен данными и создали машину по мгновенной оценке рисков, что позволило заказчику смело запускать продукты быстро занимая новые ниши в рынке.

  • Иван Котляровский
    Рейтинг: 431
    СПАО “Ингосстрах”
    Руководитель направления Управления сопровождения урегулирования
    07.01.2024 23:09

    Александр, крутой проект. Перечитал описание, но так и не смог понять, почему прошлый вариант хранения данных не устраиваел Вашу Компанию?

    • Александр Царев Иван
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      08.01.2024 13:48

      Добрый день!

      Спасибо за вопрос!

      Хранилище данных создавалось впервые и его создание является частью комплексной стратегии.
      Задача была сделать быстро, правильно и сразу учесть максимальное количество возможных подводных камней, использовать весь накопленный опыт лучших практик, при этом сделать на актуальном и защищенном технологическом стеке.

  • Айлина Остапенко
    Рейтинг: 5
    ПАО МТС Банк
    инженер-программист
    07.01.2024 23:21

    Добрый день
    Александр, каким образом удалось параллельно разом провести много интеграций - за счет потери качества данных или бюджет проекта позволял нанять несколько высококлассных команд сразу - тогда цена проекта в небо? Чем пожертвовали?

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    07.01.2024 23:26

    Решение получено благодаря
    1 Унификация разработки забора данных (debezium)
    2 Изначально сформирована стратегия развития кхд правила и цели развития кхд под планы развития бизнеса
    3 Изначально сформированы критерии качества данных и достоверности финансовой информации - соответственно и критерии приемки интеграций

    Комплекс данных подходов позволил достичь необходимых результатов особенно без жертв.

  • Сергей Исаев
    Рейтинг: 116
    АО “Акрихин”
    Директор по цифровым направлениям бизнеса
    08.01.2024 00:04

    Александр, добрый день! Вы могли бы, пожалуйста, подсказать причины внедрения и DataLake, и Greenplum?

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    08.01.2024 03:36

    Добрый день!

    Спасибо за ваш вопрос!

    Различные задачи требуют использования разных по назначению систем, к примеру для расчетов бухгалтерской финансовой информации реляционка подходит лучше для работы с неструктурированных и данными о пользователях из соцсетей намного продуктивнее анализировать данные в Data Lake.

  • Евгений Петров
    ПАО Росгосстрах
    Начальник управления
    08.01.2024 12:24

    Добрый день!
    Какие приоритетные цели вы ставите для дальнейшего развития вашего проекта?

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    08.01.2024 14:06

    Добрый день!

    Спасибо за вопрос!

    Приоритеты ставит бизнес заказчик мы всегда готовы их решать- увеличение каналов взаимодействия в rtm, подключение новых источников, концентрация команды на росте бизнеса и отслеживании метрик по продуктам.

  • Иван Котляровский
    Рейтинг: 431
    СПАО “Ингосстрах”
    Руководитель направления Управления сопровождения урегулирования
    08.01.2024 14:43

    real-time маркетинговые коммуникации- отдельная глубокая тема требующая разработки мат аппарата - нормализованные выборки, оценка оттока, расчет метрик- удалось ли обойтись без дорогих западных продуктов?

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    08.01.2024 15:12

    Добрый день!

    Спасибо за вопрос!

    У команды проекта большой накопленный опыт внедрений и разработки rtm систем, в короткие сроки мы собрали требования бизнеса и реализовали полноценный rtm с единой записью политикой контактов расчетом метрик цепочками взаимодействия с абонентом-удалось обойтись без дорогих западных систем без потери качества для бизнеса.

    Тут надо отметить нашу команду маркетинга, которая смогла четко и быстро сформулировать требования и очень плотно участвовала и продолжает участвовать в проекте.

  • Михаил Воронин
    Рейтинг: 5
    ПАО Ингосстрах
    Заместитель начальника отдела
    08.01.2024 15:25

    Александр, добрый день!
    Как, удалось ли, включить в систему взаимодействия с пользователем мобильное приложение? Делали стриминг в кхд из нового релиза?

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    08.01.2024 16:16

    Добрый день!

    Спасибо за вопрос!

    Архитектура проекта была продумана в комплексе- использовались унифицированные продукты которые дают в кхд все нужные метрики в консолидированной виде, проект успешен за счёт продуманного взвешенного подхода и нацеленности на бизнес требования.

    Интеграция с клиентскими системами делались в первую очередь и успех этой части проекта в целом определил успешность проекта. Напомню у Пульса своя система и компетенции по ней сейчас все внутри компании.

    Стриминг является неотъемлемой частью проекта, которую планируется доделать и запустить в промышленную эксплуатацию в ближайшее время.

  • Александр Лихачев
    ПАО МТС Банк
    Разработчик
    08.01.2024 16:23

    Добрый день. Как реализована система восстановления утерянных данных в случае сбоев при загрузке КХД?

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    08.01.2024 17:23

    Добрый день!

    Спасибо за вопрос!

    Во-первых, это хранение исходных данных в учетных системах, то есть они, конечно, никуда не удаляются при загрузке в КХД, но, безусловно, есть специальные поля статусов загрузок, используемые при ETL.

    Во-вторых, логика загрузки данных учитывает эти метки. Кроме того, она автоматически по расписанию активируется и догружает данные, которые по тем или иным причинам не загрузились.

    В третьих, была разработана самописная система контроля DDL данных на источниках с практически real-time алертингом изменения структур данных с возможностью своевременно внести корректировки согласно подготовленным инструкциям и описанной модели данных детального и других слоев.

    В четвертых, есть системы , алертинга и восстановления каждого из элементов КХД облачными провайдерами.

    В совокупности указанные решения позволяют практически полностью минимизировать риск потери данных.

  • Ирина Китаева
    Рейтинг: 11
    ФГУП Ргунг
    Руководитель ИТ
    08.01.2024 18:29

    Добрый вечер! Можете в цифрах раскрыть ценность вашего проекта для заказчика? Интересует не только финансовая сторона, но и ценность именно для Вашей компании? Так же прокомментируй, пожалуйста, какие были этапы проекта и подход к управлению проектом? Спасибо!

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    08.01.2024 18:39

    Добрый день!

    Спасибо за вопрос!

    Поскольку СК Пульс - полностью цифровая страховая компания, то ценность надо скорее всего оценивать в % от капитализации. Обычно ноу-хау можно оценить как приведенный поток в 5% от долгосрочной выручки, если говорить про принятые международные стандарты оценки интеллектуальной собственности. Но 5% это не только КХЖ со стримингом, это весь комплекс ИТ решений. Обычно КХД это где-то до 30% от инвестиций во всю ИТ разработку.

    Но для СК Пульс это не просто какая-то цифра в оценке, хотя все в конечном счете сводится к цифрам. Это один из ключевых элементов бизнес-модели.

    Управление проекта делилось на 4 подэтапа, в каждом из которых была часть по аналитике, которая в совокупности составляет около 60% общих трудозатрат. В целом использовался обычный agile и в конце для ускорения доставки результатов на 1-2 месяца вводили Kanban.

  • Павел Шорохов
    Рейтинг: 471
    Магнит
    Директор департамента по работе с данными
    08.01.2024 20:40

    Добрый день!

    Подскажите, кто является бизнес-спонсором проекта? Каким образом один или несколько бизнес-спонсоров повлияли на ход проекта, и насколько он или они вообще вовлечены в сам процесс и на сколько довольны результатами проекта по внедрению решения?

  • Александр Царев
    Рейтинг: 226
    АО СК Пульс
    Chief Data Officer, Chief Data Science
    08.01.2024 20:45

    Добрый день!

    Спасибо за вопрос!

    У нас 4 основных блока: маркетинг и продажи, продукты, финансы и само ИТ.

    Больше всех на первом этапе вовлечен был маркетинг и продажи и они же являлись ключевым заказчиком, однако надо отдать должное всем заказчикам, так как их вовлечение в проект было очень высоким в том числе в формировании четких требований.

    Проект был высоко оценен заказчиками, но одновременно очень взвешенно, поэтому реализовав в первую очередь прикладную задачу маркетинга и продаж, сейчас в рамках развития занимаемся решением прикладных задач других бизнес-споносоров проекта.

  • Константин Карнаухов
    Рейтинг: 64
    Магнит
    Руководитель управления аналитической отчетности
    08.01.2024 22:39

    Александр, приветствую! Поздравляю с завершением проекта. Подскажите, была ли реализована в рамках проекта отчетность, дашборды или аналитические приложения? Если, да то какие BI системы Вы использовали? Какое BI решение считаете наиболее эффективным из российского ПО?

    • Александр Царев Константин
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      08.01.2024 23:44

      Добрый день!

      Спасибо за Ваш вопрос!

      В настоящее время мы используем имеющееся BI решение, под которое в рамках проекта делали витрины бизнес данных, а также разрабатывали песочницу. Сделали базовые дашборды, дальше, конечно будем развивать сквозную аналитику по продуктам.

      Из российских решений я бы пока использовал любое самое недорогое, даже open source apache superset, а основную логику пока сохранял бы в КХД пока российские системы не станут более зрелыми.

  • Ильхом Галимов
    Рейтинг: 230
    ПАО "УЗБЕКИНВЕСТ" КОМПАНИЯ ЭКСПОРТНО-ИМПОРТНОГО СТРАХОВАНИЯ"
    CIO
    08.01.2024 23:32

    Какие KPI используются для оценки эффективности real-time маркетинга в рамках проекта "Пульс"?

    • Александр Царев Ильхом
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      08.01.2024 23:45

      Добрый день!

      Спасибо за Ваш вопрос!

      К сожалению коротко не получится на этот вопрос, так как метрик достаточно много.

      В настоящее время мы разрабатываем полноценную карту KPI и одновременно тестируем ее эффективность.

      Смогу поделиться опытом несколько позже.

  • Ильхом Галимов
    Рейтинг: 230
    ПАО "УЗБЕКИНВЕСТ" КОМПАНИЯ ЭКСПОРТНО-ИМПОРТНОГО СТРАХОВАНИЯ"
    CIO
    08.01.2024 23:35

    Как гибридное хранилище в проекте "Пульс" обеспечивает согласованность данных между холодным и теплым слоями, и какие вызовы возникли при интеграции с отечественными облачными сервисами для real-time аналитики? Как это повлияло на оперативность и персонификацию маркетинговых кампаний?

    • Александр Царев Ильхом
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      08.01.2024 23:49

      Добрый день!

      Спасибо за Ваш вопрос!

      Холодное хранилище подключено через PXF как внешний объект базы данных, скорее туда сливаются данные из КХД плюс там хранится часть не оцифрованных документов. Таким образом через обратную интеграцию обеспечивается согласованность данных.

      Российские RTM решения пока сырые и много является лишь маркетингом, как и в другим классах систем, но выбир опа я лидеров можно быстрее дойти до необходимых результатов.

      Надеюсь еще 1-2 лет хватит вендорам чтобы окончательно дойти в определены фокусах до лучших мировых решений.

  • Ильхом Галимов
    Рейтинг: 230
    ПАО "УЗБЕКИНВЕСТ" КОМПАНИЯ ЭКСПОРТНО-ИМПОРТНОГО СТРАХОВАНИЯ"
    CIO
    08.01.2024 23:37

    Как платформа СК "Пульс" совмещает хранение холодных и теплых данных? Интересует эффективность real-time аналитики с использованием отечественных решений. Какие трудности возникли и как они были преодолены?

    • Александр Царев Ильхом
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      08.01.2024 23:51

      Добрый день!

      Спасибо за Ваш вопрос!

      Эффективность ровно такая же как и с любыми другими решениями. Вопрос стоимости добавления одного события. А для этого надо опередить где это проще делать. На самом деле не очень однозначный вопрос, так как разные события легче собирать в разных подсистемах.

      Пока тестируем вариации и думаем над возможной оптимизацией.

  • Дмитрий Турчановский
    Рейтинг: 2527
    Зарубежнефть
    Заместитель начальника Управления информационных технологий
    08.01.2024 23:54

    Интересный проект. Каким образом решались вопросы обеспечения требований информационной безопасности и обработки персональных данных?

    • Александр Царев Дмитрий
      Рейтинг: 226
      АО СК Пульс
      Chief Data Officer, Chief Data Science
      08.01.2024 23:58

      Добрый день!

      Спасибо за Ваш вопрос!

      Еще весной основные облачные провайдеры получили все необходимые сертификации для работы с персональными данными, однако не стоит забывать про каналы связи, которые специальным образом приходится защищать.
      Тут к сожалению не смогу подсказать, это определение ноу-хау.

      Во всем остальном обработка персональных данных в облаках и на собственных серверах ничем по сути не отличается.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.