РОСЭКО: BI как инструмент экономики реальных ценностей

Евгений Нейман: Этот проект явился развитием проекта по оценке недвижимого имущества для целей изъятия при реализации «олимпийского проекта» в г. Сочи в 2009 – 2013 годах. В рамках него по заданию ГК «Олимпстрой» Национальным советом по оценочной деятельности были разработаны специальные «Методические рекомендации по оценке рыночной стоимости и убытков», в рамках которых были сформулированы «Основные требования к анализу рынков для целей оценки», которые и были реализованы ЗАО «РОСЭКО».

На базе этого проекта в развитие заложенных и реализованных на «олимпийском» этапе решений уже совместно ЗАО «РОСЭКО» и Институтом прикладной математики им. Р.В. Келдыша в настоящее время подготовлен проект национальной системы стоимостного анализа на базе когнитивных ситуационных центров (НАССА – КСЦ), который был поддержан Российским обществом оценщиков (РОО). Анонсированный на конференции CloudWorld компании Oracle, которая состоялась в Москве 8 апреля 2014 года, блок по анализу данных является одним из элементов системы НАССА – КСЦ.

TAdviser: Расскажите, пожалуйста, доступно о том, что такое НАССА-КСЦ, как эта система будет работать и для кого она создается?

Евгений Нейман: Национальная система стоимостного анализа на базе когнитивных ситуационных центров (НАССА-КСЦ) станет фундаментом для принятия ключевых управленческих решений на уровне регионов и муниципальных образований. Это новая информационная среда, исходя из данных которой будет без преувеличения формироваться будущее регионов на основе стоимостного анализа активов, которыми они располагают. Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы 6.9 т

Разрабатываемая нами система позволит разбить всю страну на зоны на основе макроэкономических, географических, экологических и других факторов. Ею сможет пользоваться широкий круг собственников имущества и государственных служащих, включая налоговые и судебные органы, исполнительную местную власть, а также инвесткомпании, банки, оценщики и риэлторы. При этом НАССА-КСЦ позволит не только оценивать недвижимые активы, но и моделировать самые разные привязанные к конкретному региону ситуации, отвечая на сложные вопросы. Например, как отразится на демографической ситуации введение налога на недвижимость? Что произойдет в случае, если возникает угроза банкротства градообразующего предприятия и местных банков в котором это предприятие обслуживается? И так далее.

Александр Фингерт: Задел, безусловно, был. Что касается участников этого проекта или, если хотите, «потенциальных операторов», то система НАССА – КСЦ предполагает участие в этой работе региональные отделения РОО. В принципе эта система должна обеспечивать решение целого комплекса вопросов информационно – аналитического обеспечения оценочной деятельности в первую очередь для целей оценки недвижимости для целей налогообложения. По крайней мере, мы на это надеемся. Я бы добавил, что НАССА-КСЦ будет сопряжена с внешними поставщиками данных, что лучше всего видно из схемы:

Принципиальная схема информационных потоков в «Облаке массовая и индивидуальная оценка ОН»

TAdviser: Как вы нашли подрядчика для воплощения своих смелых замыслов и почему начали работать именно с ФОРС? Вы уже пришли к ним с созревшим пониманием, что такое большие данные, data mining, или вы поставили задачу, а ФОРС предложил ее решение?

Александр Фингерт: Настоящий проект пока носит опытный характер, наша компания разработала передовые методики и приобрела богатую практику их применения, в частности на «олимпийском проекте», а компания ФОРС обладает уникальными компетенциями применения продуктов Oracle, особенно в области бизнес-анализа, математической статистики и data mining, поэтому мы просто не могли пройти мимо друг друга. К моменту начала нашего сотрудничества мы подготовили подобное решение с помощью отечественного продукта Deductor, поставщиком облачных услуг выступает компания Active Cloud, которая зарекомендована себя как надежный партнер и облачный провайдер, готовый предоставить большие ресурсы для обработки больших данных. Мы получили виртуальные машины необходимой производительности и самые широкие возможности для управления инфраструктурой, поэтому нам удалось довольно быстро выполнить постановку задачи и обосновать актуальность обращения к промышленным продуктам и решениям компании Oracle в области Cloud Computing и Big data.

Исходная информация об объектах недвижимости собиралась из Интернет-источников, и затем проводилась её семантическая обработка с целью повышения качества данных и стандартизации адресной информации с помощью продукта компании RCO. Последующий статистический анализ «очищенных» данных проводился с помощью в среде Deductor: выявлялись значимые атрибуты, проводилась проверка на неоднородность информации и наличие взаимосвязей между отдельными факторами. После этого методами data mining были построены сложные модели кластеризации объектов недвижимости, а полученные кластеры сопоставлены с географическими картами. В результате была обеспечена возможность выполнения ценового зонирования и подбора аналогов при оценке различных объектов недвижимости. В целях повышения функциональных возможностей и обеспечения полноценной интеграции с другими компонентами, например, ArcGIS в облачной среде прибегли к использованию продуктов Oracle.

ФОРС разработал архитектуру решения на основе аналитических продуктов Oracle, включая Oracle Endeca и Oracle Advanced Analytics, а также создал более гибкую и функциональную реализацию с их помощью. Мы высоко оцениваем нашу совместную работу. Получились очень интересные результаты – во многом, благодаря высокому профессионализму и энтузиазму сотрудников ФОРС. Надеемся, что наше сотрудничество будет продолжено и останется столь же успешным.

TAdviser: Пожалуйста, коротко опишите возможности созданного решения. Что оно умеет?

Евгений Нейман: Как уже было отмечено выше, этот блок является составной частью общей системы НАССА – КСЦ и предназначен для проведения ценового зонирования верифицированных данных о ценах предложения на рынке недвижимости. Помимо этого, используя потенциал местных экспертов в рамках системы НАССА КСЦ, предполагается построение когнитивной карты ценообразования определенного сегмента рынка недвижимости. В комплексе с эти блоком, а также целым набором специальной «оценочной аналитики», верифицированные данные о ценах должны уже применяться оценщиками и аналитиками для проведения конкретных оценок. По сути, это система анализа рынка, на основе которой собственно и должна проводиться оценка конкретных объектов. Например, система собирает данные об объектах недвижимости из различных интернет-источников, повышает качество информации (стандартизация адресов, обогащение …), дает возможность проводить статистические исследования для формирования качественного и представительного сегмента данных, а также позволяет полноценно использовать функционал GIS.

TAdviser: Проект интересен еще и тем, что большую часть данных для анализа вы черпаете в вебе, но при этом система дает прозрачный и хорошо обоснованный результат на выходе, за который, как я понимаю, вы несете еще и материальную ответственность. Как решались вопросы верификации источников данных, как вы определяли, каким их них можно доверять, а каким нет?

Евгений Нейман: В рамках НАССА – КСЦ подготовлен специальный блок верификации данных. В обработку должны поступать не все данные, а только верифицируемые. Как раз именно этот блок и был применен в рамках как «сочинского проекта», так и данного.

TAdviser: Насколько глубоко решение пронизывает структуру вашей организации, какие сотрудники имеют доступ к системе, как они используют ее в повседневной работе?

Евгений Нейман: Пока весь проект НАССА – КСЦ в стадии разработки. До полноценного внедрения в текущей работе дело не дошло. Тем не менее, решать реальные задачи уже можно, хотя не так быстро и массово, как планируется в дальнейшем.

Этапы создания НАССА-КСЦ подразумевают формирование перечня наиболее важных и приоритетных проблем в отраслевом и региональном разрезе, запуск «пилотных» проектов. Далее создание на базе региональных отделений объединений оценщиков сети КСЦ, тестирование софта КСЦ с точки зрения работы в «облаке», создание портала проекта и формирование корпуса экспертов. Затем последует привлечение пользователей, их обучение и маркетинговое продвижение.

TAdviser: Облачный доступ к созданной аналитической системе уже работает?

Александр Фингерт: НАССА КСЦ изначально проектировался как «облачный сервис», точнее, как проект по созданию профессиональной информационно – аналитической сети для специалистов стоимостного анализа. Облачность исходно определена невозможностью в рамках экономически обоснованных затрат поддерживать весь комплекс программных средств и методик, без которых немыслимо качественное, ответственное решение профессиональных задач, в частности, построение и развитие моделей ценовых зон, а также поддержание инфраструктуры данных и необходимого ПО, некоторые компоненты которого представлены именно в облаке вендора (RCO, ArcGIS, R, Endeca и др.), обеспечение стандартов ITIL/ITSM, для каждой отдельной компании – члене РОО. Поставщиком облачных услуг по модели IaaS является компания ActiveCloud, а мы, в свою очередь, предоставляем пользователям услуги облака по модели SaaS.

Корпоративное облако РОО

TAdviser: Заложен ли в созданном решении какой-то функционал «на вырост», будете ли вы развивать его дальше и как?

Александр Фингерт: Надеемся, что проект НАССА КСЦ нам удастся запустить, тем более, что необходимость в таком сервисе ощущают не только оценщики и аналитики, но и органы власти, учитывая проблемы с той же кадастровой оценкой. Уникальный по богатству функционала продукт компании Oracle, Oracle R Enterprise, подразумевает постоянное обогащение решения реализацией имеющихся методик на основе широкого опыта массовой оценки, накопленного мировой и отечественной оценочной практикой. Большие надежды мы возлагаем на специфический функционал геоинформационной системы: определение транспортной доступности с учётом пробок и количества маршрутов городского транспорта, а не просто расстояние, удалённость от пространственных объектов, таких как реки, озёра, морская береговая линия, железная дорога и другие возможности.