Kila biashara ina hitaji la uchanganuzi wa data wa hali ya juu na taswira yake. Jambo lingine muhimu la kuzingatia ni urahisi wa matumizi kwa mtumiaji wa biashara. Chombo haipaswi kuhitaji gharama za ziada za mafunzo ya mfanyakazi katika hatua ya awali. Suluhisho moja kama hilo ni Tableau.
Huduma ya Rabota.ru ilichagua Jedwali kwa uchambuzi wa data nyingi. Tulizungumza na Alena Artemyeva, mkurugenzi wa uchanganuzi katika huduma ya Rabota.ru, na tukagundua jinsi uchambuzi umebadilika baada ya suluhisho kutekelezwa na timu ya BI GlowByte.
Swali: Je, hitaji la suluhisho la BI lilitokeaje?
Alena Artemyeva: Mwishoni mwa mwaka jana, timu ya huduma ya Rabota.ru ilianza kukua haraka. Hapo ndipo hitaji la uchanganuzi wa hali ya juu na unaoeleweka kutoka kwa idara mbalimbali na usimamizi wa kampuni uliongezeka. Tuligundua hitaji la kuunda nafasi moja na inayofaa kwa nyenzo za uchambuzi (utafiti wa dharula na ripoti za kawaida) na tukaanza kusonga mbele kwa bidii katika mwelekeo huu.
Swali: Ni vigezo gani vilitumika kutafuta suluhu la BI na nani walishiriki katika tathmini?
AA: Vigezo muhimu zaidi kwetu vilikuwa vifuatavyo:
- upatikanaji wa seva ya uhuru kwa kuhifadhi data;
- gharama ya leseni;
- upatikanaji wa mteja wa eneo-kazi la Windows/iOS;
- upatikanaji wa mteja wa simu ya Android/iOS;
- upatikanaji wa mteja wa wavuti;
- uwezekano wa kuunganishwa katika maombi / portal;
- uwezo wa kutumia maandishi;
- unyenyekevu/utata wa usaidizi wa miundombinu na hitaji/hakuna haja ya kupata wataalamu wa hili;
- kuenea kwa ufumbuzi wa BI kati ya watumiaji;
- hakiki kutoka kwa watumiaji wa suluhisho za BI.
Swali: Nani alishiriki katika tathmini:
AA: Hii ilikuwa kazi ya pamoja ya timu za wachambuzi na ML Rabota.ru.
Swali: Suluhisho ni la eneo gani la utendaji?
AA: Kwa kuwa tulikabiliwa na kazi ya kujenga mfumo rahisi na unaoeleweka wa kuripoti uchambuzi kwa kampuni nzima, seti ya maeneo ya kazi ambayo suluhisho inahusiana ni pana kabisa. Hizi ni mauzo, fedha, masoko, bidhaa na huduma.
Swali: Ni matatizo gani ulikuwa unasuluhisha?
AA: Tableau ilitusaidia kutatua matatizo kadhaa muhimu:
- Ongeza kasi ya usindikaji wa data.
- Ondoka kwenye uundaji wa "mwongozo" na usasishaji wa ripoti.
- Ongeza uwazi wa data.
- Ongeza upatikanaji wa data kwa wafanyikazi wote muhimu.
- Pata uwezo wa kujibu mabadiliko kwa haraka na kufanya maamuzi kulingana na data.
- Pata fursa ya kuchambua bidhaa kwa undani zaidi na utafute maeneo ya ukuaji.
Swali: Ni nini kilikuja kabla ya Tableau? Ni teknolojia gani zilitumika?
AA: Hapo awali, sisi, kama makampuni mengi, tulitumia kikamilifu Majedwali ya Google na Excel, pamoja na maendeleo yetu wenyewe, ili kuibua viashiria muhimu. Lakini hatua kwa hatua tuligundua kuwa muundo huu haukufaa. Hasa kwa sababu ya kasi ya chini ya usindikaji wa data, lakini pia kwa sababu ya uwezo mdogo wa kuona, shida za usalama, hitaji la kusindika kila wakati idadi kubwa ya data kwa mikono na upotezaji wa wakati wa wafanyikazi, uwezekano mkubwa wa makosa na shida za kutoa ufikiaji wa umma kwa ripoti. (ya mwisho inafaa zaidi kwa ripoti katika Excel). Pia haiwezekani kusindika kiasi kikubwa cha data ndani yao.
Swali: Suluhisho lilitekelezwaje?
AA: Tulianza kwa kusambaza sehemu ya seva sisi wenyewe na tukaanza kutoa ripoti, kuunganisha data kutoka mbele ya duka na data iliyotayarishwa kwenye PostgreSQL. Miezi michache baadaye, seva ilihamishiwa kwa miundombinu kwa usaidizi.
Swali: Ni idara gani zilikuwa za kwanza kujiunga na mradi huo, ilikuwa ngumu?
AA: Idadi kubwa ya ripoti hutayarishwa tangu mwanzo kabisa na wafanyikazi wa idara ya uchanganuzi; baadaye, idara ya fedha ilijiunga na matumizi ya Tableau.
Hakukuwa na ugumu wowote, kwani wakati wa kuandaa dashibodi, kazi hiyo imegawanywa katika hatua kuu tatu: kutafiti hifadhidata na kuunda mbinu ya kuhesabu viashiria, kuandaa mpangilio wa ripoti na kukubaliana na mteja, kuunda na kuelekeza mifumo ya data na kuunda taswira ya dashibodi kulingana na mart. Tunatumia Tableau katika hatua ya tatu.
Swali: Nani alikuwa kwenye timu ya utekelezaji?
AA: Ilikuwa hasa timu ya ML.
Swali: Je, mafunzo ya wafanyakazi yalihitajika?
AA: Hapana, timu yetu ilikuwa na nyenzo za kutosha zinazopatikana kwa umma, ikijumuisha data ya mbio za marathoni kutoka Tableau na taarifa katika jumuiya za watumiaji wa Tableau. Hakukuwa na haja ya kuongeza mafunzo kwa mfanyakazi yeyote, shukrani kwa unyenyekevu wa jukwaa na uzoefu wa awali wa wafanyakazi. Sasa timu ya wachambuzi imepata maendeleo makubwa katika kusimamia Tableau, ambayo inawezeshwa na kazi zote za kuvutia kutoka kwa biashara na mawasiliano ya kazi ndani ya timu juu ya vipengele na uwezo wa Tableau inayopatikana katika mchakato wa kutatua matatizo.
Swali: Je, ni vigumu kwa bwana?
AA: Kila kitu kilituendea kwa urahisi, na jukwaa likageuka kuwa rahisi kwa kila mtu.
Swali: Ulipata matokeo ya kwanza kwa haraka gani?
AA: Ndani ya siku chache baada ya utekelezaji, kwa kuzingatia ukweli kwamba kiasi fulani cha muda kilihitajika "kusafisha" taswira kwa mujibu wa matakwa ya wateja.
Swali: Je, tayari una viashiria vipi kulingana na matokeo ya mradi?
AA: Tayari tumetekeleza zaidi ya ripoti 130 katika maeneo mbalimbali na tumeongeza kasi ya utayarishaji wa takwimu mara kadhaa. Hii iligeuka kuwa muhimu kwa wataalam wa idara yetu ya PR, kwani sasa tunaweza kujibu haraka maombi mengi ya sasa kutoka kwa media, kuchapisha tafiti nyingi kwenye soko la wafanyikazi kwa ujumla na katika tasnia ya kibinafsi, na pia kuandaa uchanganuzi wa hali.
Swali: Je, una mpango gani wa kuendeleza mfumo? Ni idara gani zitahusika katika mradi huo?
AA: Tunapanga kuendeleza zaidi mfumo wa kuripoti katika maeneo yote muhimu. Ripoti zitaendelea kutekelezwa na wataalamu kutoka idara ya uchanganuzi na idara ya fedha, lakini tuko tayari kuhusisha wafanyakazi wenzetu kutoka idara nyingine ikiwa wanataka kutumia Tableau kwa madhumuni yao wenyewe.
Chanzo: mapenzi.com