Әрбір бизнес жоғары сапалы деректерді талдауға және оның визуализациясына мұқтаж. Назар аударатын тағы бір маңызды фактор - бизнес пайдаланушысы үшін пайдаланудың қарапайымдылығы. Құрал бастапқы кезеңде қызметкерлерді оқытуға қосымша шығындарды талап етпеуі керек. Осындай шешімдердің бірі - Tableau.
Rabota.ru қызметі көп мәнді деректерді талдау үшін Tableau нұсқасын таңдады. Біз Rabota.ru сервисінің аналитика жөніндегі директоры Алена Артемьевамен сөйлесіп, BI GlowByte командасы енгізген шешімнен кейін аналитика қалай өзгергенін білдік.
Сұрақ: BI шешіміне қажеттілік қалай пайда болды?
Алена Артемьева: Өткен жылдың соңында Rabota.ru сервистік тобы қарқынды өсе бастады. Дәл сол кезде әртүрлі бөлімдер мен компания басшылығының сапалы және түсінікті аналитикасына деген қажеттілік артты. Біз аналитикалық материалдарға (арнайы зерттеулер мен тұрақты есептер) біртұтас және ыңғайлы кеңістік құру қажеттігін түсініп, осы бағытта белсенді түрде қозғала бастадық.
С: BI шешімін іздеу үшін қандай критерийлер қолданылды және бағалауға кімдер қатысты?
А.А.: Біз үшін ең маңызды критерийлер мыналар болды:
- деректерді сақтау үшін автономды сервердің болуы;
- лицензиялардың құны;
- Windows/iOS жұмыс үстелі клиентінің болуы;
- Android/iOS мобильді клиентінің болуы;
- веб-клиенттің болуы;
- қосымшаға/порталға біріктіру мүмкіндігі;
- сценарийлерді пайдалану мүмкіндігі;
- инфрақұрылымды қолдаудың қарапайымдылығы/күрделілігі және бұл үшін мамандарды іздеу қажеттілігі/қажеттілігі;
- пайдаланушылар арасында BI шешімдерінің таралуы;
- BI шешімдерін пайдаланушылардың пікірлері.
С: Бағалауға қатысқандар:
А.А.: Бұл ML Raboty.ru сарапшылар тобының бірлескен жұмысы болды.
С: Шешім қандай функционалдық аймаққа жатады?
А.А.: Біздің алдымызда бүкіл компания үшін қарапайым және түсінікті аналитикалық есеп беру жүйесін құру міндеті тұрғандықтан, шешімге қатысты функционалдық салалардың жиынтығы өте кең. Бұл сату, қаржы, маркетинг, өнім және қызмет көрсету.
С: Сіз қандай мәселені шештіңіз?
AA: Кесте бізге бірнеше негізгі мәселелерді шешуге көмектесті:
- Деректерді өңдеу жылдамдығын арттырыңыз.
- Есептерді «қолмен» жасау мен жаңартудан бас тартыңыз.
- Деректер мөлдірлігін арттыру.
- Барлық негізгі қызметкерлер үшін деректер қолжетімділігін арттырыңыз.
- Өзгерістерге жылдам жауап беру және деректер негізінде шешім қабылдау мүмкіндігін алыңыз.
- Өнімді толығырақ талдау және өсу аймақтарын іздеу мүмкіндігін алыңыз.
С: Таблодан бұрын не келді? Қандай технологиялар қолданылды?
А.А.: Бұрын біз көптеген компаниялар сияқты негізгі көрсеткіштерді визуализациялау үшін Google Sheets және Excel бағдарламаларын, сондай-ақ өз әзірлемелерімізді белсенді қолданатынбыз. Бірақ бірте-бірте біз бұл форматтың бізге сәйкес келмейтінін түсіндік. Ең алдымен деректерді өңдеудің төмен жылдамдығына, сонымен қатар визуализация мүмкіндіктерінің шектеулілігіне, қауіпсіздік мәселелеріне, деректердің үлкен көлемін үнемі қолмен өңдеу қажеттілігіне және қызметкерлердің уақытының босқа кетуіне, қателердің жоғары ықтималдылығына және есептерге жалпыға қолжетімділікті қамтамасыз ету проблемаларына байланысты. (соңғысы Excel бағдарламасындағы есептер үшін ең өзекті). Сондай-ақ оларда үлкен көлемдегі деректерді өңдеу мүмкін емес.
С: Шешім қалай жүзеге асырылды?
AA: Біз сервер бөлігін өзіміз шығарудан бастадық және есептер шығаруды, дүкен сөрелеріндегі деректерді PostgreSQL-де дайындалған деректермен байланыстыруды бастадық. Бірнеше айдан кейін сервер қолдау көрсету үшін инфрақұрылымға ауыстырылды.
С: Жобаға бірінші болып қай бөлімдер қосылды, қиын болды ма?
А.А.: Есептердің басым көпшілігін ең басынан аналитика бөлімінің қызметкерлері дайындайды, кейіннен қаржы бөлімі Tableau қолдануына қосылды.
Ешқандай күрделі қиындықтар болған жоқ, өйткені бақылау тақталарын дайындау кезінде тапсырма үш негізгі кезеңге бөлінеді: дерекқорды зерттеу және көрсеткіштерді есептеу әдістемесін құру, есеп макетін дайындау және оны тұтынушымен келісу, деректер маркеттерін құру және автоматтандыру және құру. марттарға негізделген бақылау тақтасының визуализациясы. Үшінші кезеңде кестені қолданамыз.
С: Іске асыру тобында кім болды?
AA: Бұл негізінен ML командасы болды.
С: Қызметкерлерді оқыту қажет болды ма?
AA: Жоқ, біздің командада жалпыға қолжетімді материалдар жеткілікті болды, соның ішінде Tableau марафон деректері және Tableau пайдаланушылар қауымдастығындағы ақпарат. Платформаның қарапайымдылығы мен қызметкерлердің бұрынғы тәжірибесінің арқасында қызметкерлердің ешқайсысын қосымша оқытудың қажеті болмады. Қазір талдаушылар тобы Tableau-ны меңгеруде айтарлықтай жетістіктерге жетті, оған іскерліктен қызықты тапсырмалар да, тапсырмаларды шешу барысында табылған Tableau мүмкіндіктері мен мүмкіндіктері бойынша команда ішіндегі белсенді қарым-қатынастар да ықпал етеді.
С: Оны меңгеру қаншалықты қиын?
А.А.: Біз үшін бәрі салыстырмалы түрде оңай өтті, платформа барлығы үшін интуитивті болып шықты.
С: Бірінші нәтижеге қаншалықты тез жеттіңіз?
А.А.: Жүзеге асырылғаннан кейін бірнеше күн ішінде тұтынушылардың тілектеріне сәйкес визуализацияны «жылтырату» үшін белгілі бір уақыт қажет болғанын ескере отырып.
С: Жобаның нәтижелері бойынша сізде қандай көрсеткіштер бар?
А.А.: Біз қазірдің өзінде әртүрлі бағыттар бойынша 130-дан астам есептерді енгіздік және деректерді дайындау жылдамдығын бірнеше есе арттырдық. Бұл біздің PR бөлімінің мамандары үшін маңызды болды, өйткені қазір біз бұқаралық ақпарат құралдарының көптеген өзекті сұраныстарына жылдам жауап бере аламыз, жалпы және жекелеген салалар бойынша еңбек нарығы туралы көлемді зерттеулерді жариялай аламыз, сондай-ақ ситуациялық талдау жасай аламыз.
С: Жүйені қалай дамытуды жоспарлайсыз? Жобаға қандай бөлімдер қатысады?
А.А.: Біз барлық негізгі бағыттар бойынша есеп беру жүйесін одан әрі дамытуды жоспарлап отырмыз. Есептерді талдау бөлімі мен қаржы бөлімінің мамандары орындауды жалғастырады, бірақ егер олар Tableau қолданбасын өз мақсаттары үшін пайдаланғысы келсе, біз басқа бөлімдердегі әріптестерді тартуға дайынбыз.
Ақпарат көзі: www.habr.com