Mọi doanh nghiệp đều có nhu cầu phân tích dữ liệu chất lượng cao và trực quan hóa dữ liệu. Một yếu tố quan trọng khác cần xem xét là tính dễ sử dụng của người dùng doanh nghiệp. Công cụ này không yêu cầu thêm chi phí cho việc đào tạo nhân viên ở giai đoạn đầu. Một giải pháp như vậy là Tableau.
Dịch vụ Rabota.ru đã chọn Tableau để phân tích dữ liệu đa biến. Chúng tôi đã nói chuyện với Alena Artemyeva, giám đốc phân tích của dịch vụ Rabota.ru và tìm hiểu xem phân tích đã thay đổi như thế nào sau khi giải pháp được nhóm BI GlowByte triển khai.
Hỏi: Nhu cầu về giải pháp BI phát sinh như thế nào?
Alena Artemyeva: Vào cuối năm ngoái, nhóm dịch vụ Rabota.ru bắt đầu phát triển nhanh chóng. Khi đó, nhu cầu về phân tích chất lượng cao và dễ hiểu từ nhiều bộ phận và ban quản lý công ty tăng lên. Chúng tôi nhận thấy sự cần thiết phải tạo ra một không gian duy nhất và thuận tiện cho các tài liệu phân tích (nghiên cứu đặc biệt và báo cáo thường xuyên) và bắt đầu tích cực đi theo hướng này.
Câu hỏi: Tiêu chí nào được sử dụng để tìm kiếm giải pháp BI và ai tham gia đánh giá?
AA: Tiêu chí quan trọng nhất đối với chúng tôi là:
- sự sẵn có của một máy chủ tự trị để lưu trữ dữ liệu;
- chi phí giấy phép;
- tính sẵn có của máy khách Windows/iOS;
- tính khả dụng của ứng dụng khách di động Android/iOS;
- sự sẵn có của một khách hàng web;
- khả năng tích hợp vào một ứng dụng/cổng thông tin;
- khả năng sử dụng tập lệnh;
- tính đơn giản/phức tạp của việc hỗ trợ cơ sở hạ tầng và nhu cầu/không cần tìm chuyên gia cho việc này;
- sự phổ biến của các giải pháp BI trong số người dùng;
- đánh giá từ người dùng giải pháp BI.
Hỏi: Ai tham gia đánh giá:
AA: Đây là công việc chung của nhóm phân tích và ML Raboty.ru.
Hỏi: Giải pháp này thuộc lĩnh vực chức năng nào?
AA: Vì chúng tôi phải đối mặt với nhiệm vụ xây dựng một hệ thống báo cáo phân tích đơn giản và dễ hiểu cho toàn bộ công ty nên tập hợp các lĩnh vực chức năng mà giải pháp liên quan đến khá rộng. Đó là bán hàng, tài chính, tiếp thị, sản phẩm và dịch vụ.
Hỏi: Bạn đang giải quyết (những) vấn đề gì?
AA: Tableau đã giúp chúng tôi giải quyết một số vấn đề chính:
- Tăng tốc độ xử lý dữ liệu.
- Tránh xa việc tạo và cập nhật báo cáo “thủ công”.
- Tăng tính minh bạch của dữ liệu.
- Tăng tính khả dụng của dữ liệu cho tất cả nhân viên chủ chốt.
- Có được khả năng phản hồi nhanh chóng với các thay đổi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Có cơ hội phân tích sản phẩm chi tiết hơn và tìm kiếm các lĩnh vực tăng trưởng.
Hỏi: Điều gì có trước Tableau? Những công nghệ nào đã được sử dụng?
AA: Trước đây, chúng tôi, giống như nhiều công ty, đã tích cực sử dụng Google Trang tính và Excel cũng như các phát triển của chính chúng tôi để trực quan hóa các chỉ số chính. Nhưng dần dần chúng tôi nhận ra rằng hình thức này không phù hợp với mình. Chủ yếu là do tốc độ xử lý dữ liệu thấp, nhưng cũng do khả năng hiển thị hạn chế, vấn đề bảo mật, nhu cầu liên tục xử lý lượng lớn dữ liệu theo cách thủ công và lãng phí thời gian của nhân viên, khả năng xảy ra lỗi cao và các vấn đề khi cung cấp quyền truy cập công khai vào báo cáo (cái sau phù hợp nhất với các báo cáo trong Excel). Cũng không thể xử lý lượng lớn dữ liệu trong đó.
Hỏi: Giải pháp được thực hiện như thế nào?
AA: Chúng tôi bắt đầu bằng việc tự mình triển khai phần máy chủ và bắt đầu tạo báo cáo, kết nối dữ liệu từ các cửa hàng với dữ liệu đã chuẩn bị sẵn trên PostgreSQL. Vài tháng sau, máy chủ được chuyển về hạ tầng để được hỗ trợ.
Hỏi: Bộ phận nào tham gia dự án đầu tiên, có khó khăn không?
AA: Phần lớn các báo cáo được chuẩn bị ngay từ đầu bởi nhân viên của bộ phận phân tích; sau đó, bộ phận tài chính đã tham gia sử dụng Tableau.
Không có khó khăn nghiêm trọng nào, vì khi chuẩn bị bảng thông tin, nhiệm vụ được chia thành ba giai đoạn chính: nghiên cứu cơ sở dữ liệu và tạo phương pháp tính toán các chỉ số, chuẩn bị bố cục báo cáo và thống nhất với khách hàng, tạo và tự động hóa siêu thị dữ liệu và tạo một trực quan hóa bảng điều khiển dựa trên các siêu thị. Chúng tôi sử dụng Tableau trong giai đoạn thứ ba.
Hỏi: Ai trong nhóm thực hiện?
AA: Chủ yếu là đội ML.
Hỏi: Việc đào tạo nhân viên có cần thiết không?
AA: Không, nhóm của chúng tôi có đủ tài liệu công khai, bao gồm dữ liệu chạy marathon từ Tableau và thông tin trong cộng đồng người dùng Tableau. Không cần phải đào tạo thêm bất kỳ nhân viên nào nhờ vào sự đơn giản của nền tảng và kinh nghiệm trước đây của nhân viên. Giờ đây, nhóm phân tích đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc thành thạo Tableau, điều này được hỗ trợ bởi cả những nhiệm vụ thú vị từ doanh nghiệp và sự giao tiếp tích cực trong nhóm về các tính năng và khả năng của Tableau được tìm thấy trong quá trình giải quyết vấn đề.
Hỏi: Để thành thạo nó khó đến mức nào?
AA: Mọi thứ diễn ra tương đối dễ dàng đối với chúng tôi và nền tảng này hóa ra lại trực quan cho tất cả mọi người.
Hỏi: Bạn nhận được kết quả đầu tiên nhanh như thế nào?
AA: Trong vòng vài ngày sau khi thực hiện, có tính đến việc cần một khoảng thời gian nhất định để “đánh bóng” hình ảnh phù hợp với mong muốn của khách hàng.
Hỏi: Bạn đã có những chỉ số nào dựa trên kết quả của dự án?
AA: Chúng tôi đã triển khai hơn 130 báo cáo trong nhiều lĩnh vực khác nhau và đã tăng tốc độ chuẩn bị dữ liệu lên nhiều lần. Điều này hóa ra rất quan trọng đối với các chuyên gia trong bộ phận PR của chúng tôi, vì giờ đây chúng tôi có thể nhanh chóng đáp ứng hầu hết các yêu cầu hiện tại từ giới truyền thông, xuất bản các nghiên cứu đồ sộ về thị trường lao động nói chung và trong từng ngành riêng lẻ, đồng thời chuẩn bị các phân tích tình huống.
Hỏi: Bạn dự định phát triển hệ thống như thế nào? Những bộ phận nào sẽ tham gia vào dự án?
AA: Chúng tôi có kế hoạch phát triển hơn nữa hệ thống báo cáo trong tất cả các lĩnh vực chính. Các báo cáo sẽ tiếp tục được thực hiện bởi các chuyên gia từ bộ phận phân tích và bộ phận tài chính, nhưng chúng tôi sẵn sàng thu hút sự tham gia của các đồng nghiệp từ các bộ phận khác nếu họ muốn sử dụng Tableau cho mục đích riêng của họ.
Nguồn: www.habr.com