स्पष्ट विश्लेषण. Rabota.ru सेवा द्वारा Tableau समाधान लागू करने का अनुभव

प्रत्येक व्यवसाय को उच्च गुणवत्ता वाले डेटा विश्लेषण और उसके विज़ुअलाइज़ेशन की आवश्यकता होती है। विचार करने योग्य एक अन्य महत्वपूर्ण कारक व्यावसायिक उपयोगकर्ता के लिए उपयोग में आसानी है। उपकरण को प्रारंभिक चरण में कर्मचारी प्रशिक्षण के लिए अतिरिक्त लागत की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। ऐसा ही एक समाधान है झांकी।

Rabota.ru सेवा ने बहुभिन्नरूपी डेटा विश्लेषण के लिए Tableau को चुना। हमने Rabota.ru सेवा में एनालिटिक्स के निदेशक एलेना आर्टेमयेवा से बात की और पता लगाया कि बीआई ग्लोबाइट टीम द्वारा लागू किए गए समाधान के बाद एनालिटिक्स कैसे बदल गया है।

प्रश्न: बीआई समाधान की आवश्यकता कैसे उत्पन्न हुई?

एलेना आर्टेमयेवा: पिछले साल के अंत में, Rabota.ru सेवा टीम तेजी से बढ़ने लगी। तभी विभिन्न विभागों और कंपनी प्रबंधन से उच्च-गुणवत्ता और समझने योग्य विश्लेषण की आवश्यकता बढ़ गई। हमने विश्लेषणात्मक सामग्रियों (तदर्थ अनुसंधान और नियमित रिपोर्ट) के लिए एक एकल और सुविधाजनक स्थान बनाने की आवश्यकता महसूस की और इस दिशा में सक्रिय रूप से आगे बढ़ना शुरू किया।

प्रश्न: बीआई समाधान की खोज के लिए किन मानदंडों का उपयोग किया गया और मूल्यांकन में किसने भाग लिया?

एए: हमारे लिए सबसे महत्वपूर्ण मानदंड निम्नलिखित थे:

• डेटा भंडारण के लिए एक स्वायत्त सर्वर की उपलब्धता;
• लाइसेंस की लागत;
• विंडोज़/आईओएस डेस्कटॉप क्लाइंट की उपलब्धता;
• एंड्रॉइड/आईओएस मोबाइल क्लाइंट की उपलब्धता;
• वेब क्लाइंट की उपलब्धता;
• किसी एप्लिकेशन/पोर्टल में एकीकरण की संभावना;
• स्क्रिप्ट का उपयोग करने की क्षमता;
• बुनियादी ढांचे के समर्थन की सरलता/जटिलता और इसके लिए विशेषज्ञों को खोजने की आवश्यकता/कोई आवश्यकता नहीं;
• उपयोगकर्ताओं के बीच बीआई समाधानों का प्रसार;
• बीआई समाधानों के उपयोगकर्ताओं से समीक्षाएँ।

प्रश्न: मूल्यांकन में किसने भाग लिया:

एए: यह विश्लेषकों और एमएल Raboty.ru की टीमों का संयुक्त कार्य था।

प्रश्न: समाधान किस कार्यात्मक क्षेत्र से संबंधित है?

एए: चूंकि हमें पूरी कंपनी के लिए एक सरल और समझने योग्य विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग प्रणाली बनाने के कार्य का सामना करना पड़ा था, इसलिए समाधान से संबंधित कार्यात्मक क्षेत्रों का सेट काफी व्यापक है। ये हैं बिक्री, वित्त, विपणन, उत्पाद और सेवा।

प्रश्न: आप कौन सी समस्या हल कर रहे थे?

एए: झांकी ने हमें कई प्रमुख समस्याओं को हल करने में मदद की:

• डेटा प्रोसेसिंग गति बढ़ाएँ.
• रिपोर्टों के "मैन्युअल" निर्माण और अद्यतनीकरण से दूर रहें।
• डेटा पारदर्शिता बढ़ाएँ.
• सभी प्रमुख कर्मचारियों के लिए डेटा उपलब्धता बढ़ाएँ।
• परिवर्तनों पर त्वरित प्रतिक्रिया देने और डेटा के आधार पर निर्णय लेने की क्षमता हासिल करें।
• उत्पाद का अधिक विस्तार से विश्लेषण करने और विकास क्षेत्रों की तलाश करने का अवसर प्राप्त करें।

प्रश्न: झांकी से पहले क्या आया था? कौन सी तकनीकों का उपयोग किया गया?

एए: पहले, हम, कई कंपनियों की तरह, प्रमुख संकेतकों को देखने के लिए सक्रिय रूप से Google शीट्स और एक्सेल के साथ-साथ अपने स्वयं के विकास का उपयोग करते थे। लेकिन धीरे-धीरे हमें एहसास हुआ कि यह प्रारूप हमारे अनुकूल नहीं है।' मुख्य रूप से डेटा प्रोसेसिंग की कम गति के कारण, लेकिन सीमित विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं, सुरक्षा समस्याओं, लगातार बड़ी मात्रा में डेटा को मैन्युअल रूप से संसाधित करने की आवश्यकता और कर्मचारी समय की बर्बादी, त्रुटि की उच्च संभावना और रिपोर्ट तक सार्वजनिक पहुंच प्रदान करने में समस्याओं के कारण भी। (एक्सेल में रिपोर्ट के लिए बाद वाला सबसे अधिक प्रासंगिक है)। इनमें बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेस करना भी असंभव है।

प्रश्न: समाधान कैसे लागू किया गया?

एए: हमने स्वयं सर्वर पार्ट को रोल आउट करके शुरुआत की और स्टोरफ्रंट से डेटा को PostgreSQL पर तैयार डेटा के साथ जोड़कर रिपोर्ट बनाना शुरू किया। कुछ महीने बाद, सर्वर को समर्थन के लिए बुनियादी ढांचे में स्थानांतरित कर दिया गया।

प्रश्न: इस परियोजना में सबसे पहले कौन से विभाग शामिल हुए, क्या यह कठिन था?

एए: अधिकांश रिपोर्टें शुरुआत से ही विश्लेषण विभाग के कर्मचारियों द्वारा तैयार की जाती हैं; बाद में, वित्त विभाग टेबलो के उपयोग में शामिल हो गया।
कोई गंभीर कठिनाइयाँ नहीं थीं, क्योंकि डैशबोर्ड तैयार करते समय, कार्य को तीन मुख्य चरणों में विघटित किया जाता है: डेटाबेस पर शोध करना और संकेतकों की गणना के लिए एक पद्धति बनाना, एक रिपोर्ट लेआउट तैयार करना और ग्राहक के साथ उस पर सहमत होना, डेटा मार्ट बनाना और स्वचालित करना और एक बनाना। मार्ट पर आधारित डैशबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन। हम तीसरे चरण में Tableau का उपयोग करते हैं।

प्रश्न: कार्यान्वयन टीम में कौन था?

एए: यह मुख्य रूप से एमएल टीम थी।

प्रश्न: क्या स्टाफ प्रशिक्षण की आवश्यकता थी?

एए: नहीं, हमारी टीम के पास सार्वजनिक रूप से उपलब्ध पर्याप्त सामग्रियां थीं, जिनमें टेबल्यू से मैराथन डेटा और टेबलू उपयोगकर्ता समुदायों में जानकारी शामिल थी। मंच की सादगी और कर्मचारियों के पिछले अनुभव के कारण, किसी भी कर्मचारी को अतिरिक्त प्रशिक्षण देने की कोई आवश्यकता नहीं थी। अब विश्लेषकों की टीम ने झांकी में महारत हासिल करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जो कि व्यापार के दिलचस्प कार्यों और समस्याओं को हल करने की प्रक्रिया में पाई गई झांकी की विशेषताओं और क्षमताओं पर टीम के भीतर सक्रिय संचार दोनों द्वारा सुविधाजनक है।

प्रश्न: इसमें महारत हासिल करना कितना कठिन है?

एए: हमारे लिए सब कुछ अपेक्षाकृत आसानी से हो गया, और प्लेटफ़ॉर्म सभी के लिए सहज हो गया।

प्रश्न: आपको पहला परिणाम कितनी जल्दी मिला?

एए: कार्यान्वयन के कुछ दिनों के भीतर, इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए कि ग्राहकों की इच्छाओं के अनुसार विज़ुअलाइज़ेशन को "पॉलिश" करने के लिए एक निश्चित समय की आवश्यकता थी।

प्रश्न: परियोजना के परिणामों के आधार पर आपके पास पहले से ही कौन से संकेतक हैं?

एए: हमने पहले ही विभिन्न क्षेत्रों में 130 से अधिक रिपोर्टें लागू की हैं और डेटा तैयार करने की गति कई गुना बढ़ा दी है। यह हमारे पीआर विभाग के विशेषज्ञों के लिए महत्वपूर्ण साबित हुआ, क्योंकि अब हम मीडिया के अधिकांश मौजूदा अनुरोधों का तुरंत जवाब दे सकते हैं, सामान्य रूप से और व्यक्तिगत उद्योगों में श्रम बाजार पर बड़े पैमाने पर अध्ययन प्रकाशित कर सकते हैं, और स्थितिजन्य विश्लेषण भी तैयार कर सकते हैं।

प्रश्न: आप सिस्टम को कैसे विकसित करने की योजना बना रहे हैं? परियोजना में कौन से विभाग शामिल होंगे?

एए: हम सभी प्रमुख क्षेत्रों में रिपोर्टिंग प्रणाली को और विकसित करने की योजना बना रहे हैं। एनालिटिक्स विभाग और वित्त विभाग के विशेषज्ञों द्वारा रिपोर्ट का कार्यान्वयन जारी रहेगा, लेकिन यदि वे अपने स्वयं के उद्देश्यों के लिए टेब्लू का उपयोग करना चाहते हैं तो हम अन्य विभागों के सहयोगियों को शामिल करने के लिए तैयार हैं।

स्रोत: www.habr.com