명확한 분석. Rabota.ru 서비스를 통한 Tableau 솔루션 구현 경험

모든 비즈니스에는 고품질 데이터 분석과 시각화가 필요합니다. 고려해야 할 또 다른 중요한 요소는 비즈니스 사용자의 사용 용이성입니다. 이 도구는 초기 단계에서 직원 교육에 추가 비용을 요구해서는 안됩니다. 그러한 솔루션 중 하나가 Tableau입니다.

Rabota.ru 서비스는 다변량 데이터 분석을 위해 Tableau를 선택했습니다. 우리는 Rabota.ru 서비스의 분석 이사인 Alena Artemyeva와 이야기를 나누고 BI GlowByte 팀이 솔루션을 구현한 이후 분석이 어떻게 변화했는지 알아냈습니다.

Q: BI 솔루션의 필요성은 어떻게 생겨났나요?

Alena Artemyeva: 작년 말부터 Rabota.ru 서비스 팀이 빠르게 성장하기 시작했습니다. 다양한 부서와 회사 경영진의 이해하기 쉬운 고품질 분석에 대한 필요성이 증가한 것은 바로 이때였습니다. 우리는 분석자료(임시연구 및 정기보고서)를 위한 하나의 편리한 공간을 만들어야 한다는 필요성을 깨닫고 이 방향으로 적극적으로 움직이기 시작했습니다.

Q: BI 솔루션 검색 시 어떤 기준을 적용했으며, 평가에는 누가 참여했나요?

AA: 우리에게 가장 중요한 기준은 다음과 같습니다.

• 데이터 저장을 위한 자율 서버의 가용성;
• 라이센스 비용;
• Windows/iOS 데스크톱 클라이언트의 가용성;
• Android/iOS 모바일 클라이언트의 가용성;
• 웹 클라이언트의 가용성;
• 애플리케이션/포털로의 통합 가능성;
• 스크립트를 사용하는 능력;
• 인프라 지원의 단순성/복잡성 및 이를 위한 전문가를 찾을 필요/필요 없음
• 사용자들 사이에서 BI 솔루션의 보급;
• BI 솔루션 사용자들의 리뷰입니다.

Q: 평가에 참여한 사람은 누구입니까?

AA: 이는 분석가 팀과 ML Raboty.ru의 공동 작업이었습니다.

Q: 솔루션은 어떤 기능 영역에 속합니까?

AA: 회사 전체를 위한 간단하고 이해하기 쉬운 분석 보고 시스템을 구축해야 하는 과제에 직면했기 때문에 솔루션과 관련된 기능 영역 세트가 상당히 넓습니다. 영업, 금융, 마케팅, 제품, 서비스가 그것이다.

Q: 어떤 문제를 해결하고 있었나요?

AA: Tableau는 다음과 같은 몇 가지 주요 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다.

• 데이터 처리 속도를 높입니다.
• 보고서를 "수동"으로 생성하고 업데이트하는 방식에서 벗어나세요.
• 데이터 투명성을 높입니다.
• 모든 핵심 직원의 데이터 가용성을 높입니다.
• 변화에 신속하게 대응하고 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 확보하세요.
• 제품을 더 자세히 분석하고 성장 영역을 찾을 수 있는 기회를 얻으세요.

Q: Tableau 이전에는 무엇이 있었나요? 어떤 기술이 사용되었나요?

AA: 이전에는 많은 회사와 마찬가지로 우리도 핵심 지표를 시각화하기 위해 Google Sheets, Excel 및 자체 개발을 적극적으로 사용했습니다. 그러나 점차적으로 우리는 이 형식이 우리에게 적합하지 않다는 것을 깨달았습니다. 주로 데이터 처리 속도가 느리지만 시각화 기능의 제한, 보안 문제, 대량의 데이터를 수동으로 지속적으로 처리해야 하는 필요성, 직원 시간 낭비, 오류 가능성이 높음, 보고서에 대한 공개 액세스 제공 문제 등으로 인해 발생합니다. (후자가 Excel 보고서와 가장 관련이 있음) 또한 대량의 데이터를 처리하는 것도 불가능합니다.

Q: 솔루션은 어떻게 구현되었나요?

AA: 우리는 서버 부분을 직접 출시하는 것부터 시작했고, 매장의 데이터를 PostgreSQL에 준비된 데이터와 연결하여 보고서를 작성하기 시작했습니다. 몇 달 후, 지원을 위해 서버가 인프라로 이전되었습니다.

Q: 어느 부서가 프로젝트에 가장 먼저 참여했는데, 어려웠나요?

AA: 대부분의 보고서는 처음부터 분석 부서 직원이 준비했고, 이후 재무 부서에서도 Tableau를 사용하게 되었습니다.
대시보드를 준비할 때 작업은 데이터베이스 조사 및 지표 계산 방법론 생성, 보고서 레이아웃 준비 및 고객과 합의, 데이터 마트 생성 및 자동화, 마트 기반의 대시보드 시각화. 세 번째 단계에서는 Tableau를 사용합니다.

Q: 구현팀에는 누가 있었나요?

AA: 주로 ML팀이었죠.

Q: 직원 교육이 필요했나요?

AA: 아니요. 우리 팀에는 Tableau의 마라톤 데이터와 Tableau 사용자 커뮤니티의 정보를 포함하여 공개적으로 사용 가능한 자료가 충분했습니다. 플랫폼의 단순성과 직원의 이전 경험 덕분에 직원을 추가로 교육할 필요가 없었습니다. 이제 분석가 팀은 Tableau를 마스터하는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 이는 비즈니스의 흥미로운 작업과 문제 해결 과정에서 발견된 Tableau의 기능에 대한 팀 내 활발한 커뮤니케이션을 통해 촉진됩니다.

Q: 마스터하는 것이 얼마나 어려운가요?

AA: 우리에게는 모든 것이 비교적 쉽게 진행되었고 플랫폼은 모두에게 직관적이라는 것이 밝혀졌습니다.

Q: 첫 번째 결과는 얼마나 빨리 나왔나요?

AA: 구현 후 며칠 이내에 고객의 희망에 따라 시각화를 "연마"하는 데 일정 시간이 필요하다는 사실을 고려합니다.

Q: 프로젝트 결과를 바탕으로 이미 어떤 지표를 갖고 있나요?

AA: 우리는 이미 다양한 분야에서 130개 이상의 보고서를 구현했으며 데이터 준비 속도를 몇 배로 높였습니다. 이는 우리 PR 부서의 전문가들에게 중요한 것으로 밝혀졌습니다. 이제 우리는 언론의 최신 요청에 신속하게 대응하고, 일반 및 개별 산업의 노동 시장에 대한 방대한 연구를 게시하고, 상황 분석도 준비할 수 있기 때문입니다.

Q: 시스템을 어떻게 개발할 계획인가요? 어떤 부서가 프로젝트에 참여하게 되나요?

AA: 우리는 모든 핵심 분야에서 보고 시스템을 더욱 발전시킬 계획입니다. 보고서는 계속해서 분석 부서와 재무 부서의 전문가에 의해 구현될 예정이지만, 자신의 목적을 위해 Tableau를 사용하려는 다른 부서의 동료도 참여할 준비가 되어 있습니다.

출처 : habr.com