Igal ettevõttel on vajadus kvaliteetse andmeanalüütika ja selle visualiseerimise järele. Teine oluline tegur, mida arvestada, on kasutusmugavus ärikasutaja jaoks. Tööriist ei tohiks algstaadiumis töötajate koolitamiseks lisakulusid nõuda. Üks selline lahendus on Tableau.
Teenus Rabota.ru valis mitme muutujaga andmete analüüsiks Tableau. Rääkisime teenuse Rabota.ru analüütika direktori Alena Artemjevaga ja saime teada, kuidas on analüütika muutunud pärast BI GlowByte meeskonna juurutatud lahendust.
K: Kuidas tekkis vajadus BI-lahenduse järele?
Alena Artemjeva: Eelmise aasta lõpus hakkas Rabota.ru teenindusmeeskond kiiresti kasvama. Just siis kasvas vajadus erinevate osakondade ja ettevõtte juhtkonna kvaliteetse ja arusaadava analüüsi järele. Mõistsime vajadust luua ühtne ja mugav ruum analüütiliste materjalide jaoks (ad hoc uuringud ja regulaarsed aruanded) ning hakkasime selles suunas aktiivselt liikuma.
K: Milliste kriteeriumide alusel BI-lahendust otsiti ja kes hindamisel osalesid?
AA: Meie jaoks olid kõige olulisemad kriteeriumid järgmised:
- autonoomse serveri olemasolu andmete salvestamiseks;
- litsentside maksumus;
- Windowsi/iOS-i töölauakliendi saadavus;
- Androidi/iOS-i mobiilikliendi saadavus;
- veebikliendi kättesaadavus;
- rakendusse/portaali integreerimise võimalus;
- skriptide kasutamise oskus;
- infrastruktuuri toe lihtsus/keerukus ja vajadus/pole vaja selleks spetsialiste leida;
- BI-lahenduste levimus kasutajate seas;
- BI-lahenduste kasutajate arvustused.
K: Kes osalesid hindamises:
AA: See oli analüütikute meeskondade ja ML Raboty.ru ühistöö.
K: Millisesse funktsionaalsesse piirkonda lahendus kuulub?
AA: Kuna meie ees seisis kogu ettevõtte jaoks lihtne ja arusaadav analüütilise aruandluse süsteem, on funktsionaalsete valdkondade hulk, millega lahendus on seotud, üsna lai. Need on müük, rahandus, turundus, toode ja teenus.
K: Milliseid probleeme te lahendasite?
AA: Tableau aitas meil lahendada mitu peamist probleemi:
- Suurendage andmetöötluse kiirust.
- Loobuge aruannete käsitsi loomisest ja värskendamisest.
- Suurendage andmete läbipaistvust.
- Suurendage andmete kättesaadavust kõigi võtmetöötajate jaoks.
- Omandage võime muutustele kiiresti reageerida ja andmete põhjal otsuseid teha.
- Saate võimaluse toodet täpsemalt analüüsida ja kasvukohti otsida.
K: Mis oli enne Tableaud? Milliseid tehnoloogiaid kasutati?
AA: Varem kasutasime meie, nagu paljud ettevõtted, põhinäitajate visualiseerimiseks aktiivselt Google Sheetsi ja Exceli, aga ka enda arendusi. Kuid tasapisi saime aru, et see formaat meile ei sobi. Eelkõige tingitud andmetöötluse madalast kiirusest, aga ka piiratud visualiseerimisvõimalustest, turvaprobleemidest, vajadusest pidevalt töödelda suuri andmemahtusid käsitsi ja töötajate aja raiskamisest, suurest vea tõenäosusest ja probleemidest aruannetele avaliku juurdepääsu tagamisel. (viimane on kõige asjakohasem Exceli aruannete jaoks). Samuti on neis võimatu töödelda suuri andmemahtusid.
K: Kuidas lahendust rakendati?
AA: Alustasime serveriosa ise kasutuselevõtuga ja hakkasime koostama aruandeid, ühendades kaupluste andmed PostgreSQL-i ettevalmistatud andmetega. Mõni kuu hiljem viidi server toe saamiseks infrastruktuuri üle.
K: Millised osakonnad liitusid projektiga esimesena, kas see oli raske?
AA: Valdav osa aruannetest on algusest peale koostatud analüütikaosakonna töötajate poolt, seejärel liitus Tableau kasutamisega ka finantsosakond.
Kriitilisi raskusi ei esinenud, kuna armatuurlaudade koostamisel on ülesanne jaotatud kolmeks põhietapiks: andmebaasi uurimine ja näitajate arvutamise metoodika loomine, aruande kujunduse koostamine ja kliendiga kokkuleppimine, andmekaartide loomine ja automatiseerimine ning andmebaasi loomine. armatuurlaua visualiseerimine martide põhjal. Kolmandas etapis kasutame Tableau.
K: Kes kuulus rakendusmeeskonda?
AA: See oli peamiselt ML-i meeskond.
K: Kas töötajate koolitus oli vajalik?
AA: Ei, meie meeskonnal oli piisavalt avalikult kättesaadavaid materjale, sealhulgas Tableau maratoniandmeid ja teavet Tableau kasutajate kogukondades. Tänu platvormi lihtsusele ja töötajate varasemale kogemusele ei olnud vaja ühtegi töötajat täiendavalt koolitada. Nüüd on analüütikute meeskond Tableau valdamisel teinud märkimisväärseid edusamme, millele aitavad kaasa nii huvitavad ülesanded ettevõttest kui ka meeskonnasisene aktiivne suhtlus probleemide lahendamise käigus leitud Tableau omaduste ja võimaluste teemal.
K: Kui raske on seda omandada?
AA: Meil läks kõik suhteliselt lihtsalt ja platvorm osutus kõigile intuitiivseks.
K: Kui kiiresti saite esimese tulemuse?
AA: Mõne päeva jooksul pärast rakendamist, võttes arvesse asjaolu, et visualiseeringu “lihvimine” vastavalt klientide soovidele kulus teatud aja jooksul.
K: Millised näitajad on teil projekti tulemuste põhjal juba olemas?
AA: Oleme erinevates valdkondades juba juurutanud üle 130 aruande ja suurendanud andmete ettevalmistamise kiirust mitu korda. See osutus meie suhtekorraldusosakonna spetsialistide jaoks oluliseks, sest nüüd saame kiiresti vastata enamikele ajakirjanduse päevakajalistele pöördumistele, avaldada mahukaid uuringuid tööturu kohta üldiselt ja üksikute tegevusalade kohta ning koostada ka olukorraanalüüse.
K: Kuidas kavatsete süsteemi arendada? Millised osakonnad projekti kaasatakse?
AA: Plaanime aruandlussüsteemi edasi arendada kõigis võtmevaldkondades. Aruannete juurutamist jätkavad analüüsiosakonna ja finantsosakonna spetsialistid, kuid oleme valmis kaasama kolleege teistest osakondadest, kui nad soovivad Tableau’d oma tarbeks kasutada.
Allikas: www.habr.com