Kiekvienam verslui reikalinga aukštos kokybės duomenų analizė ir jos vizualizacija. Kitas svarbus veiksnys, į kurį reikia atsižvelgti, yra naudojimo paprastumas verslo vartotojui. Įrankis neturėtų reikalauti papildomų išlaidų darbuotojų mokymui pradiniame etape. Vienas iš tokių sprendimų yra Tableau.
Rabota.ru paslauga kelių kintamųjų duomenų analizei pasirinko Tableau. Kalbėjomės su Rabota.ru tarnybos analitikos direktore Alena Artemjeva ir sužinojome, kaip pasikeitė analizė po BI GlowByte komandos įdiegto sprendimo.
K: Kaip atsirado BI sprendimo poreikis?
Alena Artemjeva: Praėjusių metų pabaigoje Rabota.ru paslaugų komanda pradėjo sparčiai augti. Būtent tada išaugo kokybiškos ir suprantamos analizės iš įvairių padalinių ir įmonės vadovybės poreikis. Supratome, kad reikia sukurti vieną ir patogią erdvę analitinei medžiagai (ad hoc tyrimai ir reguliarios ataskaitos) ir pradėjome aktyviai judėti šia kryptimi.
K: Kokie kriterijai buvo naudojami ieškant BI sprendimo ir kas dalyvavo vertinime?
AA: Mums svarbiausi kriterijai buvo šie:
- autonominio serverio duomenims saugoti galimybė;
- licencijų kaina;
- „Windows“ / „iOS“ kompiuterio kliento prieinamumas;
- „Android“ / „iOS“ mobiliojo kliento prieinamumas;
- interneto kliento prieinamumas;
- galimybė integruoti į programą/portalą;
- gebėjimas naudoti scenarijus;
- infrastruktūros palaikymo paprastumas/sudėtingumas ir poreikis/nereikia tam ieškoti specialistų;
- BI sprendimų paplitimas tarp vartotojų;
- BI sprendimų vartotojų atsiliepimai.
Kl.: Kas dalyvavo vertinime:
AA: Tai buvo bendras analitikų komandų ir ML Raboty.ru darbas.
K: Kokiai funkcinei sričiai priklauso sprendimas?
AA: Kadangi susidūrėme su užduotimi sukurti paprastą ir suprantamą analitinės atskaitomybės sistemą visai įmonei, funkcinių sričių, su kuriomis susijęs sprendimas, rinkinys yra gana platus. Tai pardavimas, finansai, rinkodara, produktai ir paslaugos.
Kl .: Kokią (-as) problemą (-as) sprendėte?
AA: Tableau padėjo mums išspręsti keletą pagrindinių problemų:
- Padidinkite duomenų apdorojimo greitį.
- Atsisakykite „rankinio“ ataskaitų kūrimo ir atnaujinimo.
- Padidinkite duomenų skaidrumą.
- Padidinkite duomenų prieinamumą visiems pagrindiniams darbuotojams.
- Įgykite galimybę greitai reaguoti į pokyčius ir priimti sprendimus remiantis duomenimis.
- Gaukite galimybę detaliau išanalizuoti produktą ir ieškoti augimo sričių.
K: Kas buvo prieš Tableau? Kokios technologijos buvo naudojamos?
AA: Anksčiau mes, kaip ir daugelis įmonių, aktyviai naudojome „Google“ skaičiuokles ir „Excel“, taip pat savo plėtrą, norėdami vizualizuoti pagrindinius rodiklius. Tačiau pamažu supratome, kad toks formatas mums netinka. Visų pirma dėl mažo duomenų apdorojimo greičio, bet ir dėl ribotų vizualizavimo galimybių, saugumo problemų, poreikio nuolat apdoroti didelius duomenų kiekius rankiniu būdu ir darbuotojų laiko švaistymą, didelės klaidų tikimybės ir problemų, susijusių su viešos prieigos prie ataskaitų teikimu. (pastaroji aktualiausia ataskaitoms Excel). Juose taip pat neįmanoma apdoroti didelio duomenų kiekio.
K: Kaip sprendimas buvo įgyvendintas?
AA: Pradėjome patys įdiegę serverio dalį ir pradėjome rengti ataskaitas, jungdami duomenis iš parduotuvių vitrinų su paruoštais duomenimis apie PostgreSQL. Po kelių mėnesių serveris buvo perkeltas į infrastruktūrą palaikyti.
Kl.: Kurie padaliniai pirmieji prisijungė prie projekto, ar buvo sunku?
AA: Didžiąją dalį ataskaitų nuo pat pradžių rengia analitikos skyriaus darbuotojai, vėliau prie Tableau naudojimo prisijungė ir finansų skyrius.
Kritinių sunkumų nebuvo, nes rengiant prietaisų skydelius užduotis skaidoma į tris pagrindinius etapus: duomenų bazės tyrimas ir rodiklių skaičiavimo metodikos sukūrimas, ataskaitos maketo parengimas ir derinimas su klientu, duomenų rinkinių kūrimas ir automatizavimas bei duomenų bazės sukūrimas. prietaisų skydelio vizualizacija, pagrįsta prekėmis. Trečiame etape naudojame Tableau.
Kl.: Kas buvo įgyvendinimo komandoje?
AA: Tai daugiausia buvo ML komanda.
Kl.: Ar reikėjo personalo mokymo?
AA: Ne, mūsų komandai užteko viešai prieinamos medžiagos, įskaitant maratono duomenis iš Tableau ir informaciją Tableau vartotojų bendruomenėse. Dėl platformos paprastumo ir ankstesnės darbuotojų patirties nereikėjo papildomai apmokyti nė vieno iš darbuotojų. Dabar analitikų komanda padarė didelę pažangą įsisavindama „Tableau“, kurią palengvina tiek įdomios verslo užduotys, tiek aktyvus komandos viduje bendravimas apie „Tableau“ ypatybes ir galimybes, randamas problemų sprendimo procese.
Kl .: Kaip sunku įvaldyti?
AA: Mums viskas klostėsi gana lengvai, o platforma pasirodė intuityvi visiems.
K: Kaip greitai gavote pirmąjį rezultatą?
AA: Per kelias dienas po įdiegimo, atsižvelgiant į tai, kad prireikė tam tikro laiko vizualizacijai „nušlifuoti“ pagal klientų pageidavimus.
K: Kokius rodiklius jau turite, remdamiesi projekto rezultatais?
AA: Įvairiose srityse jau įdiegėme daugiau nei 130 ataskaitų ir kelis kartus padidinome duomenų paruošimo greitį. Tai pasirodė svarbu mūsų viešųjų ryšių skyriaus specialistams, nes dabar galime operatyviai reaguoti į aktualius žiniasklaidos prašymus, publikuoti apimtus darbo rinkos tyrimus apskritai ir atskirose pramonės šakose, taip pat parengti situacinę analizę.
Kl .: Kaip planuojate plėtoti sistemą? Kurie padaliniai dalyvaus projekte?
AA: Planuojame toliau plėtoti ataskaitų teikimo sistemą visose pagrindinėse srityse. Ataskaitas ir toliau diegs analitikos skyriaus ir finansų skyriaus specialistai, tačiau esame pasirengę įtraukti kolegas iš kitų skyrių, jei jie norės „Tableau“ panaudoti savo reikmėms.
Šaltinis: www.habr.com