CC BY
75
Разработка дашборда бизнес-аналитики кредитования клиентов ПАО «Сбербанк» Development of a business analytics dashboard for lending to clients of Sberbank PJSC
Межов Илья Сергеевич
Студент 4 курса Факультет Бизнес-информатика Финансовый университет при Правительстве РФ (Липецкий филиал)
Российская Федерация, г.Липецк e-mail: [email protected]
Mezhov Ilya Sergeevich
Student 4 term Faculty of Business Informatics Financial University under the Government of the Russian Federation (Lipetsk branch)
Russian Federation, Lipetsk e-mail: [email protected]
Научный руководитель Рязанцева Е.А.
к.ф.-м.н., доцент
Финансовый университет при Правительстве РФ (Липецкий филиал)
Российская Федерация, г.Липецк e-mail: [email protected]
Scientific adviser
Ryazantseva E.A.
Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor Financial University under the Government of the Russian Federation (Lipetsk branch)
Russian Federation, Lipetsk e-mail: EARyazantseva@fa. ru
Аннотация.
В данной статье представлен процесс разработки дашборда бизнес-аналитики кредитования клиентов ПАО «Сбербанк». На сегодняшний день системы бизнес-аналитики являются неотъемлемым инструментом экономической деятельности компаний. Для эффективного функционирования любой организации необходимо собирать и анализировать огромное количество структурированных и неструктурированных данных. В связи с этим, в современном мире существует множество различных методов и средств, позволяющих обрабатывать большие массивы данных и представлять их в удобной для восприятия человека форме. Актуальность данного исследования вызвана потребностью компаний в визуализации бизнес-информации. Объектом исследования стал ПАО «Сбербанк». Был разработан алгоритм создания дашборда. Исследование может быть полезным для компаний, разрабатывающих систему бизнес-аналитики.
Annotation.
This article presents the process of developing a business analytics dashboard for lending to Sberbank PJSC clients. Today, business intelligence systems are an integral tool for the economic activity of companies. For any organization to function effectively, it is necessary to collect and analyze a huge amount of structured and unstructured data. In this regard, in the modern world there are many different methods and tools that allow you to process large amounts of data and present them in a form that is convenient for human perception. The relevance of this study is due to the need for companies to visualize business information. The object of the study was Sberbank PJSC. An algorithm for creating a dashboard was developed. The research can be useful for companies developing a business intelligence system.
Ключевые слова: дашборд, бизнес-аналитика, ПАО «Сбербанк».
Key words: dashboard, business analytics, Sberbank.
В качестве исходных данных для исследования используется вторичная информация — открытые данные ПАО «Сбербанк», размещенные на официальном сайте компании. Открытые данные, опубликованные ПАО «Сбербанк» в формате электронной таблицы, содержат статистическую информацию по всем регионам Российской Федерации в период с 15.01.2013 г. по 01.02.2019 г. по имеющимся показателям.
Первым этапом работы является отбор показателей для исследования. Показатели «Количество новых депозитов», «Средний чек в формате фастфуд», «Средний чек в формате ресторан», «Средние траты в ресторане фастфуд», «Средние траты в ресторане» исключаются из дальнейшего рассмотрения в силу отсутствия потенциальной пользы для достижения целей исследования.
Таким образом, в исследовании рассматриваются данные по Костромской области в период с 15.01.2013 г. по 01.02.2019 г. по следующим показателям:
1. Количество заявок на потребительские кредиты.
2. Средняя сумма заявки на потребительский кредит.
3. Количество заявок на ипотечные кредиты.
4. Средняя сумма заявки на ипотечный кредит.
5. Средняя сумма нового депозита.
6. Средняя зарплата.
7. Средняя пенсия.
8. В среднем руб. на текущем счете на человека.
9. В среднем депозитов в руб. на человека.
10. Средние расходы по картам.
Следующим этапом работы является построение сводной таблицы и сводного графика «Microsoft Excel». С помощью инструментов «Вставить срез» и «Вставить временную шкалу» осуществляется предварительное построение тестовой версии дашборда. В том числе, это позволит визуально оценить значимость рассматриваемых показателей, и в случае необходимости, исключить не интересующие. Сводная таблица и сводные графики рассматриваемых показателей по Костромской области в период с 15.01.2013 г. по 01.02.2019 г. представлены на рисунке 1.
Рисунок 1. Сводные данные
На основе построенного макета дашборда был проведен визуальный анализ и были выбраны показатели, имеющие первоочередную важность для исследования. Во избежание информационной перегрузки будущего дашборда были исключены показатели, теоретически имеющие незначительную связь с кредитованием клиентов ПАО «Сбербанк». Таким образом, были отобраны пять показателей для построения дашборда:
1. Количество заявок на потребительские кредиты.
2. Средняя сумма заявки на потребительский кредит.
3. Количество заявок на ипотечные кредиты.
4. Средняя зарплата.
5. Средняя пенсия.
Для построения дашборда был выбран программный продукт «Tableau» от компании «Tableau Software». Программное обеспечение предусматривает использование бесплатной пробной версии в течение четырнадцати дней, что идеально подходит для использования в образовательных целях.
Следующим этапом работы является непосредственно создание интерактивной информационной панели. Для этого был определен набор диаграмм, их содержание, а также их расположение на дашборде. Реализация спроектированного дашборда представлена на рисунке 2.
Рисунок 2. Дашборд
В первую очередь был построен классический линейный график, так как он наглядно отражает динамику изменения выбранных на предыдущем этапе работы и на нанесенных на график показателей. При необходимости проанализировать данные за определенный период или по отдельным показателям используются различные фильтры. Предусмотрена возможность подробного представления данных при наведении на интересующий элемент диаграммы. Построенный линейный график приведен на рисунке 3.
] Dashboard 1
Рисунок 3. Линейный график
Например, на приведенном линейном графике отчетливо наблюдается отсутствие резких изменений показателя «Количество заявок на потребительские кредиты». Этот показатель демонстрирует стабильный рост в долгосрочном периоде с незначительными колебаниями в периоде наблюдений, о чем свидетельствуют нанесенные на график числовые значения.
Затем было принято решение о создании столбиковой диаграммы, так как такой вид представления данных подходит для сравнения бизнес-информации в разрезе времени. Построенная столбиковая диаграмма приведена на рисунке 4.
Рисунок 4. Столбиковая диаграмма
Так, на приведенной столбиковой диаграмме отражены данные по трем показателям: «Количество заявок на потребительские кредиты», «Средняя зарплата» и «Средняя пенсия». Представление и восприятие информации на столбиковой диаграмме схожи с представлением и восприятием данных при использовании линейного графика, но столбиковая диаграмма позволяет нагляднее сравнить абсолютные значения показателей, в то время как линейный график дает возможность визуально оценить наличие зависимостей рассматриваемых показателей.
Далее было решено создать диаграмму, в основе которой лежит географическая карта. На карте с различной интенсивностью цветом нанесены значения по показателю «Количество заявок на потребительский кредит». Таким образом, с помощью этой диаграммы можно наглядно сравнивать данные по разным регионам. Построенная диаграмма с экономической картой приведена на рисунке 5.
Рисунок 5. Экономическая карта
Стоит отметить, что используемое при построении программное средство для визуализации бизнес-информации «Tablue» обладает широким функционалом, однако требует определенной подготовки и является достаточно дорогостоящим продуктом. «Tablue» позволяет реализовывать качественные информационные панели для бизнес-аналитики с помощью различных инструментов, недоступных в привычных программных продуктах от компании «Microsoft». Например, в «Tablue» присутствует возможность создания персонализированного интерфейса с использованием функциональных элементов из внешних библиотек, возможна реализация экономических карт, предусмотрен вспомогательный инструмент для построения диаграмм. Однако для достижения целей, схожих с целью данного исследования, вполне достаточно функционала программного продукта «Microsoft Excel». Инструменты «Сводная таблица» и «Сводный график» позволяет реализовать удобное, эффективное и функциональное рабочее место менеджера.
Список используемой литературы:
1. Информационные системы и технологии в экономике и управлении : Учебник для академического бакалавриата / В. В. Трофимов [и др.] ; под ред. В. В. Трофимова. — 4-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2017. — 542 с.
2. Межов И. С. Сравнительная характеристика программно-аппаратных решений для обработки больших данных на российском рынке // Скиф. Вопросы студенческой науки. — август 2019. — №8. — С. 178-181
3. Орлова И. В., Половников В. А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие. — М. : Вузовский учебник, 2017. — 365 с.
4. Рязанцева Е. А. Роль обеспеченности доступным интернетом в аспекте цифровизации общества // Материалы XIII международной научно-практической конференции. Под общ. ред. Г.Ф. Графовой, А.Д. Моисеев. Елец, 2019 — С. 367-371
5. Шваб Клаус Четвертая промышленная революция : перевод с английского / Клаус Шваб. — Москва : Эксмо, 2019. — 209 с.
