Le service Work.ru a choisi Tableau pour l'analyse de données à plusieurs variables. Nous avons discuté avec Alena Artemyeva, directrice de l'analyse du service Rabota.ru et appris comment l'analyse a changé après la solution mise en œuvre par l'équipe BI GlowByte.
Q: Comment le besoin d'une solution BI est-il apparu?
Alena Artemieva: À la fin de l'année dernière, l'équipe de service de Rabota.ru a commencé à se développer rapidement. C'est alors que le besoin d'analyses de haute qualité et compréhensibles de la part de divers départements et de la direction de l'entreprise s'est accru. Nous avons réalisé la nécessité de créer un espace unique et pratique pour les matériaux analytiques (recherche ad hoc et rapports réguliers) et avons commencé à évoluer activement dans cette direction.
Q: Quels critères ont été utilisés pour rechercher une solution BI et qui a participé à l'évaluation?
AA: Les critères les plus importants pour nous étaient les critères suivants:
- disponibilité d'un serveur autonome pour le stockage des données;
- coût des licences;
- disponibilité d'un client de bureau Windows / iOS;
- disponibilité d'un client mobile Android / iOS;
- disponibilité d'un client Web;
- la capacité d'intégration dans l'application / le portail;
- la capacité d'utiliser des scripts;
- simplicité / complexité du support de l'infrastructure et nécessité / pas besoin de rechercher des spécialistes pour cela;
- prévalence des solutions BI parmi les utilisateurs;
- commentaires des utilisateurs de solutions BI.
Q: Qui a participé à l'évaluation:
AA: C'était un travail conjoint des équipes d'analystes et de ML Rabota.ru.
Q: À quel domaine fonctionnel appartient la solution?
AA: Puisque nous étions confrontés à la tâche de construire un système de reporting analytique simple et compréhensible pour l'ensemble de l'entreprise, l'ensemble des domaines fonctionnels auxquels appartient la solution est assez large. Ce sont les ventes, les finances, le marketing, les produits et les services.
Q: Quel (s) problème (s) avez-vous résolu?
AA: Tableau nous a aidés à résoudre plusieurs problèmes clés:
- Augmentez la vitesse de traitement des données.
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Q: Qu'est-ce qui est arrivé avant Tableau? Quelles technologies ont été utilisées?
AA: Auparavant, comme de nombreuses entreprises, nous utilisions activement Google Sheets et Excel, ainsi que nos propres développements, pour visualiser les indicateurs clés. Mais petit à petit on s'est rendu compte que ce format ne nous convenait pas. Principalement en raison de la faible vitesse de traitement, ainsi que des capacités de visualisation limitées, des problèmes de sécurité, de la nécessité de traiter en permanence de grandes quantités de données manuellement et d'une utilisation inefficace du temps des employés, d'une forte probabilité d'erreurs et de problèmes liés à la fourniture d'un accès partagé aux rapports (ce dernier le plus pertinent pour les rapports dans Excel). Il est également impossible de traiter de grandes quantités de données en eux.
Q: Comment la solution a-t-elle été mise en œuvre?
AA: Nous avons commencé par déployer nous-mêmes le côté serveur et avons commencé à créer des rapports, combinant les données des vitrines avec des données préparées sur PostgreSQL. Quelques mois plus tard, le serveur a été transféré à l'infrastructure pour le support.
Q: Quels départements ont été les premiers à rejoindre le projet, était-ce difficile?
AA: La grande majorité des rapports sont préparés dès le début par les employés du service analytique, puis le service financier a rejoint Tableau.
Il n'y a pas eu de difficultés critiques, car lors de la préparation des tableaux de bord, la tâche est décomposée en trois étapes principales: rechercher la base de données et créer une méthodologie de calcul des indicateurs, préparer une mise en page de rapport et en convenir avec le client, créer et automatiser des data marts et créer une visualisation de tableau de bord basée sur des vitrines. Nous utilisons Tableau dans la troisième étape.
Q: Qui a participé à l'équipe de mise en œuvre?
AA: C'était principalement l'équipe ML.
Q: Une formation du personnel était-elle nécessaire?
AA: Non, notre équipe disposait de suffisamment de matériel public, y compris des données marathon de Tableau et des informations dans les communautés d'utilisateurs de Tableau. Aucune formation supplémentaire n'était requise pour aucun des employés - en raison de la simplicité de la plate-forme et de l'expérience antérieure des employés. Maintenant, l'équipe d'analystes a fait des progrès significatifs dans la maîtrise de Tableau, qui est facilitée à la fois par des tâches intéressantes de l'entreprise et une communication active au sein de l'équipe sur les fonctionnalités et capacités de Tableau trouvées dans le processus de résolution des problèmes.
Q: Est-ce difficile à maîtriser?
AA: Tout s'est déroulé relativement facilement pour nous, et la plateforme s'est avérée intuitive pour tout le monde.
Q: Combien de temps avez-vous obtenu le premier résultat?
AA: Quelques jours après la mise en œuvre, en tenant compte du fait qu'il a fallu un certain temps pour «peaufiner» la visualisation conformément aux souhaits des clients.
Q: Quels indicateurs sont déjà disponibles sur la base du projet?
AA: Nous avons déjà mis en œuvre plus de 130 rapports dans divers domaines et augmenté la vitesse de préparation des données à plusieurs reprises. Cela s'est avéré important pour les spécialistes de notre département de relations publiques, car nous pouvons désormais répondre rapidement aux demandes les plus urgentes des médias, publier des recherches volumineuses sur le marché du travail dans son ensemble et dans les industries individuelles, et préparer des analyses de situation.
Q: Comment comptez-vous développer le système? Quels départements seront impliqués dans le projet?
AA: Nous prévoyons de développer davantage le système de reporting dans tous les domaines clés. Les rapports continueront d'être mis en œuvre par des analystes et des spécialistes financiers, mais nous sommes prêts à mettre en relation des collègues d'autres départements s'ils souhaitent utiliser Tableau à leurs propres fins.