Toda empresa precisa de análise de dados de alta qualidade e sua visualização. Outro fator importante a considerar é a facilidade de uso para o usuário empresarial. A ferramenta não deve exigir custos adicionais para treinamento dos funcionários na fase inicial. Uma dessas soluções é o Tableau.
O serviço Rabota.ru escolheu o Tableau para análise multivariada de dados. Conversamos com Alena Artemyeva, diretora de análise do serviço Rabota.ru, e descobrimos como a análise mudou após a solução implementada pela equipe BI GlowByte.
P: Como surgiu a necessidade de uma solução de BI?
Alena Artemyeva: No final do ano passado, a equipe de atendimento Rabota.ru começou a crescer rapidamente. Foi então que aumentou a necessidade de análises compreensíveis e de alta qualidade de vários departamentos e gestão da empresa. Percebemos a necessidade de criar um espaço único e conveniente para materiais analíticos (pesquisas ad hoc e relatórios regulares) e começamos a avançar ativamente nessa direção.
P: Quais critérios foram utilizados para buscar uma solução de BI e quem participou da avaliação?
AA: Os critérios mais importantes para nós foram os seguintes:
- disponibilidade de servidor autônomo para armazenamento de dados;
- custo das licenças;
- disponibilidade de um cliente de desktop Windows/iOS;
- disponibilidade de cliente móvel Android/iOS;
- disponibilidade de um cliente web;
- possibilidade de integração numa aplicação/portal;
- a capacidade de usar scripts;
- simplicidade/complexidade de infraestrutura de suporte e necessidade/não necessidade de encontrar especialistas para isso;
- prevalência de soluções de BI entre os usuários;
- avaliações de usuários de soluções de BI.
P: Quem participou da avaliação:
AA: Este foi um trabalho conjunto de equipes de analistas e ML Rabota.ru.
P: A que área funcional pertence a solução?
AA: Dado que nos deparamos com a tarefa de construir um sistema de reporte analítico simples e compreensível para toda a empresa, o conjunto de áreas funcionais a que a solução se refere é bastante amplo. São vendas, finanças, marketing, produtos e serviços.
P: Que problema(s) você estava resolvendo?
AA: O Tableau nos ajudou a resolver vários problemas importantes:
- Aumente a velocidade de processamento de dados.
- Afaste-se da criação e atualização “manual” de relatórios.
- Aumente a transparência dos dados.
- Aumente a disponibilidade de dados para todos os funcionários principais.
- Obtenha a capacidade de responder rapidamente às mudanças e tomar decisões com base em dados.
- Tenha a oportunidade de analisar o produto com mais detalhes e buscar áreas de crescimento.
P: O que veio antes do Tableau? Quais tecnologias foram usadas?
AA: Anteriormente, nós, como muitas empresas, usávamos ativamente o Planilhas Google e o Excel, bem como nossos próprios desenvolvimentos, para visualizar os principais indicadores. Mas aos poucos percebemos que esse formato não nos convinha. Principalmente devido à baixa velocidade de processamento de dados, mas também devido às capacidades limitadas de visualização, problemas de segurança, necessidade de processar constantemente grandes quantidades de dados manualmente e desperdício de tempo dos funcionários, alta probabilidade de erro e problemas no fornecimento de acesso público aos relatórios (este último mais relevante para relatórios em Excel). Também é impossível processar grandes quantidades de dados neles.
P: Como a solução foi implementada?
AA: Começamos implantando nós mesmos a parte do servidor e começamos a fazer relatórios, conectando dados das vitrines com dados preparados no PostgreSQL. Alguns meses depois, o servidor foi transferido para a infraestrutura para suporte.
P: Quais departamentos foram os primeiros a aderir ao projeto, foi difícil?
AA: A grande maioria dos relatórios é preparada desde o início pelos funcionários do departamento de análise; posteriormente, o departamento financeiro aderiu ao uso do Tableau.
Não houve dificuldades críticas, pois na elaboração dos dashboards a tarefa é decomposta em três etapas principais: pesquisar a base de dados e criar uma metodologia de cálculo de indicadores, preparar um layout de relatório e pactuá-lo com o cliente, criar e automatizar data marts e criar um visualização do painel com base nos marts. Usamos o Tableau na terceira etapa.
P: Quem estava na equipe de implementação?
AA: Foi principalmente a equipe de ML.
P: Foi necessário treinamento da equipe?
AA: Não, nossa equipe estava farta de materiais disponíveis publicamente, incluindo dados da maratona do Tableau e informações nas comunidades de usuários do Tableau. Não houve necessidade de formação adicional de nenhum dos colaboradores, graças à simplicidade da plataforma e à experiência anterior dos colaboradores. Agora, a equipe de analistas fez um progresso significativo no domínio do Tableau, o que é facilitado tanto por tarefas interessantes do negócio quanto pela comunicação ativa dentro da equipe sobre os recursos e capacidades do Tableau encontrados no processo de resolução de problemas.
P: Quão difícil é dominar?
AA: Tudo correu relativamente fácil para nós e a plataforma acabou por ser intuitiva para todos.
P: Com que rapidez você obteve o primeiro resultado?
AA: Poucos dias após a implementação, tendo em conta que foi necessário um certo tempo para “polir” a visualização de acordo com os desejos dos clientes.
P: Quais indicadores você já possui com base nos resultados do projeto?
AA: Já implementamos mais de 130 relatórios em diversas áreas e aumentamos diversas vezes a velocidade de preparação de dados. Isto acabou por ser importante para os especialistas do nosso departamento de RP, pois agora podemos responder rapidamente às solicitações mais atuais da mídia, publicar volumosos estudos sobre o mercado de trabalho em geral e em setores individuais, e também preparar análises situacionais.
P: Como você planeja desenvolver o sistema? Quais departamentos estarão envolvidos no projeto?
AA: Planejamos desenvolver ainda mais o sistema de relatórios em todas as áreas-chave. Os relatórios continuarão a ser implementados por especialistas do departamento de análise e do departamento financeiro, mas estamos prontos para envolver colegas de outros departamentos se quiserem usar o Tableau para seus próprios fins.
Fonte: habr.com