Katram uzÅÄmumam ir nepiecieÅ”ama augstas kvalitÄtes datu analÄ«ze un tÄs vizualizÄcija. VÄl viens svarÄ«gs faktors, kas jÄÅem vÄrÄ, ir lietoÅ”anas Ärtums biznesa lietotÄjam. RÄ«kam nevajadzÄtu prasÄ«t papildu izmaksas par darbinieku apmÄcÄ«bu sÄkotnÄjÄ posmÄ. Viens no Å”Ädiem risinÄjumiem ir Tableau.
Pakalpojums Rabota.ru daudzfaktoru datu analÄ«zei izvÄlÄjÄs Tableau. MÄs runÄjÄm ar Alenu Artemjevu, pakalpojuma Rabota.ru analÄ«tikas direktori, un uzzinÄjÄm, kÄ analÄ«tika ir mainÄ«jusies pÄc BI GlowByte komandas ieviestÄ risinÄjuma.
J: KÄ radÄs vajadzÄ«ba pÄc BI risinÄjuma?
Alena Artemjeva: PagÄjuÅ”Ä gada beigÄs Rabota.ru servisa komanda sÄka strauji augt. Toreiz pieauga nepiecieÅ”amÄ«ba pÄc augstas kvalitÄtes un saprotamas analÄ«zes no dažÄdiem departamentiem un uzÅÄmuma vadÄ«bas. MÄs sapratÄm nepiecieÅ”amÄ«bu izveidot vienotu un Ärtu telpu analÄ«tiskajiem materiÄliem (ad hoc pÄtÄ«jumiem un regulÄriem ziÅojumiem) un sÄkÄm aktÄ«vi virzÄ«ties Å”ajÄ virzienÄ.
J: KÄdi kritÄriji tika izmantoti, lai meklÄtu BI risinÄjumu, un kas piedalÄ«jÄs novÄrtÄÅ”anÄ?
AA: Mums vissvarÄ«gÄkie kritÄriji bija Å”Ädi:
- autonoma servera pieejamÄ«ba datu glabÄÅ”anai;
- licenÄu izmaksas;
- Windows/iOS darbvirsmas klienta pieejamība;
- Android/iOS mobilÄ klienta pieejamÄ«ba;
- tīmekļa klienta pieejamība;
- iespÄja integrÄt lietotnÄ/portÄlÄ;
- prasme lietot skriptus;
- infrastruktÅ«ras atbalsta vienkÄrŔība/sarežģītÄ«ba un nepiecieÅ”amÄ«ba/nevajadzÄ«ba tam meklÄt speciÄlistus;
- BI risinÄjumu izplatÄ«ba lietotÄju vidÅ«;
- atsauksmes no BI risinÄjumu lietotÄjiem.
J: Kas piedalÄ«jÄs novÄrtÄÅ”anÄ:
AA: Šis bija analītiķu komandu un ML Rabota.ru kopīgs darbs.
J: Pie kuras funkcionÄlÄs jomas pieder risinÄjums?
AA: TÄ kÄ mÄs saskÄrÄmies ar uzdevumu izveidot vienkÄrÅ”u un saprotamu analÄ«tisko pÄrskatu sistÄmu visam uzÅÄmumam, funkcionÄlo jomu kopums, uz kuru attiecas risinÄjums, ir diezgan plaÅ”s. Tie ir pÄrdoÅ”ana, finanses, mÄrketings, produkti un pakalpojumi.
J: KÄdu problÄmu (-as) jÅ«s atrisinÄjÄt?
AA: Tableau mums palÄ«dzÄja atrisinÄt vairÄkas galvenÄs problÄmas:
- Palieliniet datu apstrÄdes Ätrumu.
- Atteikties no āmanuÄlasā pÄrskatu izveides un atjauninÄÅ”anas.
- Palieliniet datu caurspīdīgumu.
- Palieliniet datu pieejamību visiem galvenajiem darbiniekiem.
- IegÅ«stiet spÄju Ätri reaÄ£Ät uz izmaiÅÄm un pieÅemt lÄmumus, pamatojoties uz datiem.
- IegÅ«stiet iespÄju detalizÄtÄk analizÄt produktu un meklÄt izaugsmes jomas.
J: Kas notika pirms Tableau? KÄdas tehnoloÄ£ijas tika izmantotas?
AA: IepriekÅ” mÄs, tÄpat kÄ daudzi uzÅÄmumi, galveno rÄdÄ«tÄju vizualizÄÅ”anai aktÄ«vi izmantojÄm Google izklÄjlapas un Excel, kÄ arÄ« mÅ«su paÅ”u izstrÄdÄtÄs izstrÄdes. TaÄu pamazÄm sapratÄm, ka Å”is formÄts mums neder. GalvenokÄrt zemÄ datu apstrÄdes Ätruma, bet arÄ« ierobežoto vizualizÄcijas iespÄju, droŔības problÄmu, nepiecieÅ”amÄ«bas pastÄvÄ«gi manuÄli apstrÄdÄt lielu datu apjomu un darbinieku laika tÄrÄÅ”anas, lielas kļūdu iespÄjamÄ«bas un problÄmas ar publisku piekļuvi pÄrskatiem dÄļ. (pÄdÄjais visvairÄk attiecas uz atskaitÄm programmÄ Excel). TajÄs arÄ« nav iespÄjams apstrÄdÄt lielu datu apjomu.
J: KÄ risinÄjums tika ieviests?
AA: MÄs sÄkÄm ar servera daļas izvÄrÅ”anu paÅ”i un sÄkÄm veidot pÄrskatus, savienojot datus no veikalu skatlogiem ar sagatavotiem datiem pakalpojumÄ PostgreSQL. Dažus mÄneÅ”us vÄlÄk serveris tika pÄrcelts uz infrastruktÅ«ru atbalsta sniegÅ”anai.
J: Kuras nodaļas bija pirmÄs, kas pievienojÄs projektam, vai tas bija grÅ«ti?
AA: LielÄko daļu pÄrskatu jau no paÅ”a sÄkuma sagatavo analÄ«tikas nodaļas darbinieki; pÄc tam finanÅ”u nodaļa pievienojÄs Tableau lietoÅ”anai.
Kritisku grÅ«tÄ«bu nebija, jo, sagatavojot paneļus, uzdevums ir sadalÄ«ts trÄ«s galvenajos posmos: datu bÄzes izpÄte un rÄdÄ«tÄju aprÄÄ·inÄÅ”anas metodikas izveide, atskaites maketa sagatavoÅ”ana un saskaÅoÅ”ana ar klientu, datu martu izveide un automatizÄcija un datu bÄzes izveide. informÄcijas paneļa vizualizÄcija, kuras pamatÄ ir marts. MÄs izmantojam Tableau treÅ”ajÄ posmÄ.
J: Kas bija ievieÅ”anas komandÄ?
AA: TÄ galvenokÄrt bija ML komanda.
J: Vai bija nepiecieÅ”ama personÄla apmÄcÄ«ba?
AA: NÄ, mÅ«su komandai bija pietiekami daudz publiski pieejamu materiÄlu, tostarp maratona datus no Tableau un informÄcijas Tableau lietotÄju kopienÄs. Nebija nepiecieÅ”amÄ«bas papildus apmÄcÄ«t nevienu no darbiniekiem, pateicoties platformas vienkÄrŔībai un darbinieku iepriekÅ”Äjai pieredzei. Tagad analÄ«tiÄ·u komanda ir guvusi ievÄrojamus panÄkumus Tableau apgÅ«Å”anÄ, ko veicina gan interesanti uzdevumi no biznesa, gan aktÄ«va komunikÄcija komandÄ par problÄmu risinÄÅ”anas procesÄ atrastajÄm Tableau funkcijÄm un iespÄjÄm.
J: Cik grūti ir apgūt?
AA: Mums viss gÄja salÄ«dzinoÅ”i viegli, un platforma izrÄdÄ«jÄs intuitÄ«va ikvienam.
J: Cik Ätri jÅ«s saÅÄmÄt pirmo rezultÄtu?
AA: Dažu dienu laikÄ pÄc ievieÅ”anas, Åemot vÄrÄ to, ka bija nepiecieÅ”ams zinÄms laiks, lai vizualizÄciju ānoslÄ«pÄtuā atbilstoÅ”i klientu vÄlmÄm.
J: KÄdi rÄdÄ«tÄji jums jau ir, pamatojoties uz projekta rezultÄtiem?
AA: MÄs jau esam ieviesuÅ”i vairÄk nekÄ 130 pÄrskatus dažÄdÄs jomÄs un esam vairÄkkÄrt palielinÄjuÅ”i datu sagatavoÅ”anas Ätrumu. MÅ«su sabiedrisko attiecÄ«bu nodaļas speciÄlistiem tas izrÄdÄ«jÄs bÅ«tiski, jo Å”obrÄ«d varam operatÄ«vi reaÄ£Ät uz aktuÄlÄkajiem mediju pieprasÄ«jumiem, publicÄt apjomÄ«gus pÄtÄ«jumus par darba tirgu kopumÄ un atseviŔķÄs nozarÄs, kÄ arÄ« sagatavot situÄcijas analÄ«zi.
J: KÄ jÅ«s plÄnojat izstrÄdÄt sistÄmu? Kuras nodaļas tiks iesaistÄ«tas projektÄ?
AA: MÄs plÄnojam turpinÄt attÄ«stÄ«t ziÅoÅ”anas sistÄmu visÄs galvenajÄs jomÄs. PÄrskatus turpinÄs ieviest speciÄlisti no analÄ«tikas nodaļas un finanÅ”u nodaļas, taÄu esam gatavi iesaistÄ«t kolÄÄ£us no citÄm nodaļÄm, ja viÅi vÄlas izmantot Tableau savÄm vajadzÄ«bÄm.
Avots: www.habr.com