Service Work.ru hat Tableau für die multivariate Datenanalyse ausgewählt. Wir haben mit Alena Artemyeva, Director of Analytics des Rabota.ru-Dienstes, gesprochen und erfahren, wie sich Analytics nach der vom BI GlowByte-Team implementierten Lösung geändert hat.
F: Wie ist die Notwendigkeit einer BI-Lösung entstanden?
Alena Artemyeva: Ende letzten Jahres begann das Rabota.ru-Serviceteam schnell zu wachsen. Zu diesem Zeitpunkt stieg der Bedarf an qualitativ hochwertigen und verständlichen Analysen aus verschiedenen Abteilungen und dem Management des Unternehmens. Wir erkannten die Notwendigkeit, einen einzigen und bequemen Raum für analytische Materialien zu schaffen (Ad-hoc-Forschung und regelmäßige Berichte), und begannen, uns aktiv in diese Richtung zu bewegen.
F: Nach welchen Kriterien wurde nach einer BI-Lösung gesucht und wer hat an der Bewertung teilgenommen?
AA: Die wichtigsten Kriterien für uns waren die folgenden Kriterien:
- Verfügbarkeit eines autonomen Servers zur Datenspeicherung;
- Lizenzkosten;
- Verfügbarkeit eines Windows / iOS-Desktop-Clients;
- Verfügbarkeit eines mobilen Clients Android / iOS;
- Verfügbarkeit eines Webclients;
- die Fähigkeit zur Integration in die Anwendung / das Portal;
- die Fähigkeit, Skripte zu verwenden;
- Einfachheit / Komplexität der Infrastrukturunterstützung und die Notwendigkeit / keine Notwendigkeit, dafür nach Spezialisten zu suchen;
- Verbreitung von BI-Lösungen bei Benutzern;
- Feedback von Benutzern von BI-Lösungen.
F: Wer hat an der Bewertung
teilgenommen? AA: Es war eine gemeinsame Arbeit der Analystenteams und von ML Rabota.ru.
F: Zu welchem Funktionsbereich gehört die Lösung?
AA: Da unsere Aufgabe darin bestand, ein einfaches und verständliches analytisches Berichtssystem für das gesamte Unternehmen aufzubauen, sind die Funktionsbereiche, zu denen die Lösung gehört, recht breit. Dies sind Vertrieb, Finanzen, Marketing, Produkt und Service.
F: Welche Probleme haben Sie gelöst?
AA: Tableau hat uns geholfen, einige wichtige Probleme zu lösen:
- Erhöhen Sie die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit.
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F: Was kam vor Tableau? Welche Technologien wurden verwendet?
AA: Bisher haben wir wie viele Unternehmen Google Sheets und Excel sowie unsere eigenen Entwicklungen aktiv zur Visualisierung von Schlüsselindikatoren verwendet. Aber nach und nach stellten wir fest, dass dieses Format nicht zu uns passte. In erster Linie aufgrund der geringen Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten sowie aufgrund eingeschränkter Visualisierungsfunktionen, Sicherheitsproblemen, der Notwendigkeit, ständig große Datenmengen manuell zu verarbeiten, und der ineffizienten Nutzung der Mitarbeiterzeit, einer hohen Fehlerwahrscheinlichkeit und Problemen bei der Bereitstellung des gemeinsamen Zugriffs auf Berichte (letztere) am relevantesten für Berichte in Excel). Sie können auch keine großen Datenmengen verarbeiten.
F: Wie wurde die Lösung implementiert?
AA: Wir haben zunächst die Serverseite selbst eingeführt und Berichte erstellt, indem wir Daten aus Storefronts mit vorbereiteten Daten in PostgreSQL kombiniert haben. Einige Monate später wurde der Server zur Unterstützung an die Infrastruktur übertragen.
F: Welche Abteilungen haben sich als erste dem Projekt angeschlossen? War es schwierig?
AA: Die überwiegende Mehrheit der Berichte wird von Anfang an von Mitarbeitern der Analytics-Abteilung erstellt, später wurde die Finanzabteilung in die Verwendung von Tableau involviert.
Es gab keine kritischen Schwierigkeiten, da die Aufgabe bei der Erstellung von Dashboards in drei Hauptphasen unterteilt ist: Untersuchung der Datenbank und Erstellung einer Methodik zur Berechnung von Indikatoren, Erstellung eines Berichtslayouts und Vereinbarung mit dem Kunden, Erstellung und Automatisierung von Data Marts und Erstellung einer Dashboard-Visualisierung auf Basis von Vitrinen. Wir verwenden Tableau im dritten Schritt.
F: Wer hat am Implementierungsteam teilgenommen?
AA: Es war hauptsächlich ein ML-Team.
F: War eine Schulung des Personals erforderlich?
AA: Nein, unser Team hatte genügend öffentliches Material, einschließlich Marathondaten von Tableau und Informationen in den Tableau-Benutzergemeinschaften. Es gab keine zusätzliche Schulung für einen der Mitarbeiter - aufgrund der Einfachheit der Plattform und der bisherigen Erfahrung der Mitarbeiter. Jetzt hat das Analystenteam erhebliche Fortschritte bei der Beherrschung von Tableau erzielt, was sowohl durch interessante Aufgaben aus dem Geschäft als auch durch die aktive Kommunikation innerhalb des Teams über die Funktionen und Fähigkeiten von Tableau bei der Lösung von Problemen erleichtert wird.
F: Wie schwer ist es zu meistern?
AA: Für uns war alles relativ einfach, und die Plattform erwies sich für alle als intuitiv.
F: Wie schnell haben Sie das erste Ergebnis erzielt?
AA: Innerhalb weniger Tage nach der Implementierung, unter Berücksichtigung der Tatsache, dass es eine gewisse Zeit gedauert hat, die Visualisierung gemäß den Wünschen der Kunden zu "polieren".
F: Welche Indikatoren sind auf Basis des Projekts bereits verfügbar?
AA: Wir haben bereits über 130 Berichte in verschiedenen Bereichen implementiert und die Geschwindigkeit der Datenaufbereitung mehrmals erhöht. Dies stellte sich für die Spezialisten unserer PR-Abteilung als wichtig heraus, da wir jetzt schnell auf die dringendsten Anfragen der Medien reagieren, umfangreiche Forschungsergebnisse zum Arbeitsmarkt als Ganzes und in einzelnen Branchen veröffentlichen und auch Situationsanalysen erstellen können.
F: Wie wollen Sie das System entwickeln? Welche Abteilungen werden an dem Projekt beteiligt sein?
AA: Wir planen die Weiterentwicklung des Berichtssystems in allen Schlüsselbereichen. Berichte werden weiterhin von Analyse- und Finanzspezialisten implementiert. Wir sind jedoch bereit, Kollegen aus anderen Abteilungen zusammenzubringen, wenn sie Tableau für ihre eigenen Zwecke verwenden möchten.