У кожнага бізнэсу ўзнікае запатрабаванне ў якаснай аналітыцы дадзеных і яе візуалізацыі. Яшчэ адзін важны фактар, які варта ўлічваць - гэта прастата выкарыстання для бізнес-карыстача. Інструмент не павінен патрабаваць дадатковых выдаткаў на навучанне супрацоўнікаў на пачатковым этапе. Адным з такіх рашэнняў зяўляецца Tableau.
Сэрвіс Работа.ру абраў Tableau для шматфактарнага аналізу дадзеных. Мы пагаварылі з Аленай Арцем'евай, дырэктарам па аналітыцы сэрвісу Работа.ру і даведаліся як змянілася аналітыка пасля ўкаранёнага камандай BI GlowByte рашэння.
Q: Як узнікла патрэбнасць у рашэнні BI?
Алена Арцем'ева: У канцы мінулага года каманда сэрвісу Работа.ру пачала імкліва расці. Менавіта тады ўзрасла запатрабаванне ў якаснай і зразумелай для ўсіх аналітыцы са боку самых розных падраздзяленняў і кіраўніцтвы кампаніі. Мы ўсвядомілі неабходнасць стварэння адзінай і зручнай для ўсіх прасторы аналітычных матэрыялаў (ad hoc даследаванняў і рэгулярных справаздач) і пачалі актыўна рухацца ў гэтым напрамку.
Q: На падставе якіх крытэрыяў выконваўся пошук BI-рашэнні і хто браў удзел у ацэнцы?
АА: Найважнейшым для нас былі наступныя крытэры:
- наяўнасць аўтаномнага сервера для захоўвання дадзеных;
- кошт ліцэнзій;
- наяўнасць дэсктоп-кліента Windows/iOS;
- наяўнасць mobile-кліента Android/iOS;
- наяўнасць вэб-кліента;
- магчымасць інтэграцыі ў дадатак/партал;
- магчымасць выкарыстання скрыптоў;
- прастата / складанасць інфраструктурнай падтрымкі і неабходнасць / адсутнасць неабходнасці пошуку спецыялістаў для гэтага;
- распаўсюджанасць BI-рашэнняў сярод карыстальнікаў;
- водгукі карыстальнікаў BI-рашэнняў.
Q: Хто браў удзел у ацэнцы:
АА: Гэта была сумесная праца каманд аналітыкаў і ML Работы.ру.
Q: Да якой функцыянальнай вобласці адносіцца рашэнне?
АА: Бо перад намі стаяла задача пабудаваць простую і зразумелую сістэму аналітычнай справаздачнасці для ўсёй кампаніі, то набор функцыянальных абласцей, да якіх адносіцца рашэнне, дастаткова шырокі. Гэта продажы, фінансы, маркетынг, прадукт і сэрвіс.
Q: Якую праблему (задачы) вырашалі?
АА: Tableau дапамог нам вырашыць некалькі ключавых задач:
- Павысіць хуткасць апрацоўкі даных.
- Адысці ад "ручнога" стварэння і абнаўленні справаздачнасці.
- Павысіць празрыстасць даных.
- Павысіць даступнасць даных для ўсіх ключавых супрацоўнікаў.
- Атрымаць магчымасць аператыўна рэагаваць на змены і прымаць рашэнні на аснове дадзеных.
- Атрымаць магчымасць больш падрабязна аналізаваць прадукт і шукаць кропкі росту.
Q: Што было да Tableau? Якія тэхналогіі выкарыстоўвалі?
АА: Раней мы, як і многія кампаніі, для візуалізацыі ключавых паказчыкаў актыўна выкарыстоўвалі Google Sheets і Excel, а таксама ўласныя распрацоўкі. Але паступова мы зразумелі, што такі фармат нам не пасуе. У першую чаргу з-за нізкай хуткасці апрацоўкі дадзеных, а таксама з-за абмежаваных магчымасцяў візуалізацыі, праблем з бяспекай, неабходнасці сталай апрацоўкі вялікай колькасці дадзеных уручную і нерацыянальнага выкарыстання часу супрацоўнікаў, высокай верагоднасці памылкі і праблем з забеспячэннем агульнага доступу да справаздач (апошняе найбольш актуальна для справаздач у Excel). Таксама ў іх немагчыма апрацоўваць вялікія масівы звестак.
Q: Як адбывалася ўкараненне рашэння?
АА: Мы пачалі з таго, што самастойна раскацілі серверную частку і пачалі рабіць справаздачы, злучаючы дадзеныя з вітрын з падрыхтаванымі дадзенымі на PostgreSQL. Праз некалькі месяцаў перадалі сервер на падтрымку інфраструктуры.
Q: Якія дэпартаменты першымі падключыліся да праекту, ці было гэта складана?
АА: Пераважная большасць справаздач з самага пачатку рыхтуецца супрацоўнікамі дэпартамента аналітыкі, пасля да выкарыстання Tableau падключыўся фінансавы аддзел.
Крытычных складанасцяў не было, бо пры падрыхтоўцы дашбордаў задача дэкампануецца на тры асноўныя этапы: даследаванне базы дадзеных і стварэнне методыкі разліку паказчыкаў, падрыхтоўка макета справаздачы і ўзгадненне яго з заказчыкам, стварэнне і аўтаматызацыя вітрын дадзеных і стварэнне візуалізацыі дашборда на аснове вітрын. Tableau мы выкарыстоўваем на трэцім этапе.
Q: Хто ўдзельнічаў у камандзе ўкаранення?
АА: У асноўным гэта была каманда ML.
Q: Ці патрабавалася падрыхтоўка супрацоўнікаў?
АА: Не, нашай камандзе дастаткова было агульнадаступных матэрыялаў, у тым ліку дадзеных марафонаў ад Tableau і інфармацыі ў супольнасцях карыстальнікаў Tableau. Дадаткова навучаць нікога з супрацоўнікаў не прыйшлося - дзякуючы прастаце платформы і папярэдняга вопыту супрацоўнікаў. Цяпер каманда аналітыкаў істотна прасунулася ў засваенні Tableau, чаму спрыяюць як цікавыя задачы ад бізнэсу, так і актыўныя зносіны ўнутры каманды па знойдзеных у працэсе вырашэння задач асаблівасцям і магчымасцям Tableau.
Q: Якая складанасць асваення?
АА: Для нас усё прайшло адносна лёгка, а платформа аказалася інтуітыўна зразумелай усім.
Q: Як хутка атрымалі першы вынік?
АА: На працягу некалькіх дзён пасля ўкаранення з улікам таго, што пэўны час запатрабавалася на "шліфоўку" візуалізацыі ў адпаведнасці з пажаданнямі заказчыкаў.
Q: Якія паказчыкі па выніках праекта ўжо ёсць?
АА: Мы ўжо рэалізавалі больш за 130 справаздач па розных напрамках і ў некалькі разоў павысілі хуткасць падрыхтоўкі даных. Гэта аказалася важна і для спецыялістаў нашага PR-падраздзялення, бо цяпер мы можам хутка адказваць на большасць актуальных запытаў ад СМІ, выпускаць аб'ёмныя даследаванні па рынку працы ў цэлым і па асобных галінах, а таксама рыхтаваць сітуатыўную аналітыку.
Q: Як плануеце развіваць сістэму? Якія аддзелы будуць уцягнуты ў праект?
АА: Плануем далейшае развіццё сістэмы справаздачнасці па ўсіх ключавых кірунках. Справаздачы па-ранейшаму будуць рэалізоўвацца сіламі спецыялістаў дэпартамента аналітыкі і аддзела фінансаў, але мы гатовы падключаць калег і з іншых падраздзяленняў, калі яны захочуць выкарыстоўваць Tableau для сваіх мэт.
Крыніца: habr.com