Unggal bisnis peryogi analitik data kualitas luhur sareng visualisasina. Faktor penting anu kedah dipertimbangkeun nyaéta betah dianggo pikeun pangguna bisnis. Alatna henteu kedah meryogikeun biaya tambahan pikeun pelatihan karyawan dina tahap awal. Salah sahiji solusi sapertos nyaéta Tableau.
Ladenan Rabota.ru milih Tableau pikeun analisis data multivariate. Urang ngobrol jeung Alena Artemyeva, diréktur analytics di layanan Rabota.ru, sarta manggihan kumaha analytics geus robah sanggeus solusi dilaksanakeun ku tim BI GlowByte.
P: Kumaha timbulna kabutuhan solusi BI?
Alena Artemyeva: Dina ahir taun ka tukang, tim layanan Rabota.ru mimiti tumuwuh gancang. Ieu lajeng yén kabutuhan pikeun analytics kualitas luhur sarta kaharti ti rupa-rupa departemén jeung manajemén parusahaan ngaronjat. Urang sadar kudu nyieun spasi tunggal jeung merenah pikeun bahan analitik (panalungtikan ad hoc jeung laporan biasa) sarta mimiti aktip mindahkeun arah ieu.
Q: Kriteria naon anu digunakeun pikeun milarian solusi BI sareng saha anu milu evaluasi?
AA: Kriteria anu paling penting pikeun urang nyaéta kieu:
- kasadiaan server otonom pikeun neundeun data;
- biaya lisénsi;
- kasadiaan klien desktop Windows/ios;
- kasadiaan klien mobile Android/ios;
- kasadiaan klien wéb;
- kamungkinan integrasi kana aplikasi / portal;
- kamampuh ngagunakeun naskah;
- kesederhanaan / pajeulitna pangrojong infrastruktur jeung kabutuhan / teu kudu manggihan spesialis pikeun ieu;
- Prévalénsi solusi BI diantara pamaké;
- ulasan ti pamaké solusi BI.
P: Saha anu milu penilaian:
AA: Ieu mangrupikeun karya gabungan tim analis sareng ML Rabota.ru.
Q: Wewengkon fungsional naon milik solusi?
AA: Kusabab urang disanghareupan ku tugas ngawangun sistem laporan analitik anu sederhana sareng kaharti pikeun sakumna perusahaan, sakumpulan daérah fungsional anu aya hubunganana sareng solusina cukup lega. Ieu mangrupikeun penjualan, kauangan, pamasaran, produk sareng jasa.
P: Masalah naon anu anjeun rengsekeun?
AA: Tableau mantuan kami ngajawab sababaraha masalah konci:
- Ningkatkeun kagancangan ngolah data.
- Pindahkeun tina nyiptakeun "manual" sareng ngapdet laporan.
- Ningkatkeun transparansi data.
- Ningkatkeun kasadiaan data pikeun sadaya karyawan konci.
- Kéngingkeun kamampuan pikeun gancang ngabales parobahan sareng nyandak kaputusan dumasar kana data.
- Kéngingkeun kasempetan pikeun nganalisis produk sacara langkung rinci sareng milarian daérah kamekaran.
Q: Naon anu sumping sateuacan Tableau? Téknologi naon anu dianggo?
AA: Saméméhna, urang, kawas loba pausahaan, aktip ngagunakeun Google Sheets jeung Excel, kitu ogé kamajuan urang sorangan, pikeun visualize indikator konci. Tapi laun-laun urang sadar yén format ieu henteu cocog sareng urang. Utamana alatan speed low of processing data, tapi ogé alatan kamampuhan visualisasi kawates, masalah kaamanan, kudu terus ngolah jumlah badag data sacara manual jeung wastage waktu pagawe, kamungkinan luhur kasalahan jeung masalah jeung nyadiakeun aksés umum ka laporan. (anu terakhir paling relevan pikeun laporan dina Excel). Éta ogé teu mungkin pikeun ngolah data anu ageung di jerona.
Q: Kumaha solusi dilaksanakeun?
AA: Urang dimimitian ku rolling kaluar bagian server sorangan tur mimitian nyieun laporan, nyambungkeun data ti storefronts kalawan data disiapkeun dina PostgreSQL. Sababaraha bulan ti harita, server dialihkeun ka infrastruktur pikeun ngadukung.
Q: Departemén mana anu mimiti gabung dina proyék éta, naha éta hésé?
AA: Seuseueurna laporan disusun ti mimiti ku karyawan departemén analitik; salajengna, departemén kauangan ngiringan panggunaan Tableau.
Henteu aya kasulitan kritis, sabab nalika nyiapkeun dasbor, tugasna dibagi kana tilu tahapan utama: nalungtik pangkalan data sareng nyiptakeun metodologi pikeun ngitung indikator, nyiapkeun perenah laporan sareng satuju sareng palanggan, nyiptakeun sareng ngajadikeun otomatis pasar data sareng nyiptakeun a visualisasi dasbor dumasar kana pasar. Kami nganggo Tableau dina tahap katilu.
Q: Saha éta dina tim palaksanaan?
AA: Ieu utamana tim ML.
Q: Naha latihan staf diperlukeun?
AA: Henteu, tim kami ngagaduhan cukup bahan anu sayogi pikeun umum, kalebet data marathon ti Tableau sareng inpormasi di komunitas pangguna Tableau. Henteu kedah ngalatih tambahan karyawan, hatur nuhun kana kesederhanaan platform sareng pangalaman karyawan sateuacana. Ayeuna tim analis geus nyieun kamajuan signifikan dina mastering Tableau, nu geus facilitated ku duanana tugas metot ti bisnis jeung komunikasi aktif dina tim dina fitur sarta kamampuhan Tableau kapanggih dina prosés ngarengsekeun masalah.
Q: Kumaha hésé ngawasaan?
AA: Sadayana gampang pikeun urang, sareng platformna janten intuitif pikeun sadayana.
Q: Kumaha gancang anjeun meunang hasil munggaran?
AA: Dina sababaraha poé sanggeus palaksanaan, nyokot kana akun kanyataan yén jumlah nu tangtu waktu ieu diperlukeun pikeun "ngagosok" visualisasi luyu jeung kahayang konsumén.
P: Indikator naon anu anjeun parantos gaduh dumasar kana hasil proyék?
AA: Kami parantos ngalaksanakeun langkung ti 130 laporan dina sababaraha daérah sareng parantos ningkatkeun kagancangan persiapan data sababaraha kali. Ieu tétéla penting pikeun spesialis di departemen PR urang, saprak ayeuna urang bisa gancang ngabales paling requests ayeuna ti média, nyebarkeun studi voluminous dina pasar tenaga kerja sacara umum sarta di industri individu, sarta ogé nyiapkeun analytics situasional.
Q: Kumaha rencana anjeun pikeun ngembangkeun sistem? Departemén mana anu bakal aub dina proyék éta?
AA: Urang rencanana pikeun salajengna ngamekarkeun sistem ngalaporkeun di sakabéh wewengkon konci. Laporan bakal terus dilaksanakeun ku spesialis ti departemén analytics jeung departemén keuangan, tapi kami siap ngalibetkeun kolega ti departemén séjén lamun maranéhna rék ngagunakeun Tableau keur kaperluan sorangan.
sumber: www.habr.com