El servicio Work.ru eligi贸 Tableau para el an谩lisis de datos multivariados. Hablamos con Alena Artemyeva, directora de an谩lisis del servicio Rabota.ru, y aprendimos c贸mo cambiaron los an谩lisis despu茅s de la soluci贸n implementada por el equipo de BI GlowByte.
P: 驴C贸mo surgi贸 la necesidad de una soluci贸n de BI?
Alena Artemieva: A fines del a帽o pasado, el equipo de servicio de Rabota.ru comenz贸 a crecer r谩pidamente. Fue entonces cuando aument贸 la necesidad de an谩lisis comprensibles y de alta calidad de varios departamentos y de la direcci贸n de la empresa. Nos dimos cuenta de la necesidad de crear un espacio 煤nico y conveniente para los materiales anal铆ticos (investigaci贸n ad hoc e informes peri贸dicos) y comenzamos a avanzar activamente en esta direcci贸n.
P: 驴Qu茅 criterios se utilizaron para buscar una soluci贸n de BI y qui茅n particip贸 en la evaluaci贸n?
AA: Los criterios m谩s importantes para nosotros fueron los siguientes criterios:
- disponibilidad de un servidor aut贸nomo para el almacenamiento de datos;
- costo de las licencias;
- disponibilidad de un cliente de escritorio Windows / iOS;
- disponibilidad de un cliente m贸vil Android / iOS;
- disponibilidad de un cliente web;
- la capacidad de integrarse en la aplicaci贸n / portal;
- la capacidad de utilizar guiones;
- simplicidad / complejidad del soporte de infraestructura y la necesidad / ausencia de la necesidad de buscar especialistas para ello;
- prevalencia de las soluciones de BI entre los usuarios;
- comentarios de los usuarios de las soluciones de BI.
P: Qui茅n particip贸 en la evaluaci贸n:
AA: Fue un trabajo conjunto de los equipos de analistas y ML Rabota.ru.
P: 驴A qu茅 谩rea funcional pertenece la soluci贸n?
AA: Dado que nos enfrentamos a la tarea de construir un sistema de reporte anal铆tico simple y comprensible para toda la empresa, el conjunto de 谩reas funcionales a las que pertenece la soluci贸n es bastante amplio. Estos son ventas, finanzas, marketing, productos y servicios.
P: 驴Qu茅 problema (s) resolvi贸?
AA: Tableau nos ayud贸 a resolver varios problemas clave:
- Aumente la velocidad de procesamiento de datos.
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P: 驴Qu茅 vino antes de Tableau? 驴Qu茅 tecnolog铆as se utilizaron?
AA: Anteriormente, como muchas empresas, us谩bamos activamente Google Sheets y Excel, as铆 como nuestros propios desarrollos, para visualizar indicadores clave. Pero poco a poco nos dimos cuenta de que este formato no nos conven铆a. Principalmente debido a la baja velocidad de procesamiento de los datos, as铆 como debido a las capacidades de visualizaci贸n limitadas, los problemas de seguridad, la necesidad de procesar constantemente grandes cantidades de datos de forma manual y el uso ineficiente del tiempo de los empleados, una alta probabilidad de errores y problemas para proporcionar acceso compartido a los informes (este 煤ltimo m谩s relevante para informes en Excel). Tampoco pueden manejar grandes cantidades de datos.
P: 驴C贸mo se implement贸 la soluci贸n?
AA: Comenzamos implementando el lado del servidor por nuestra cuenta y comenzamos a hacer informes, combinando datos de escaparates con datos preparados en PostgreSQL. Unos meses m谩s tarde, el servidor se transfiri贸 a la infraestructura para recibir soporte.
P: 驴Qu茅 departamentos fueron los primeros en unirse al proyecto, fue dif铆cil?
AA: La inmensa mayor铆a de los informes los preparan desde el principio los empleados del departamento de an谩lisis; luego, el departamento de finanzas se incorpor贸 al uso de Tableau.
No hubo dificultades cr铆ticas, ya que a la hora de preparar los cuadros de mando, la tarea se descompone en tres etapas principales: investigar la base de datos y crear una metodolog铆a para el c谩lculo de indicadores, preparar un dise帽o de informe y acordarlo con el cliente, crear y automatizar data marts y crear una visualizaci贸n de cuadros de mando basada en vitrinas. Usamos Tableau en el tercer paso.
P: 驴Qui茅n particip贸 en el equipo de implementaci贸n?
AA: Fue principalmente el equipo de ML.
P: 驴Se requiri贸 capacitaci贸n del personal?
AA: No, nuestro equipo ten铆a suficiente material p煤blico, incluidos datos de marat贸n de Tableau e informaci贸n de las comunidades de usuarios de Tableau. No se requiri贸 capacitaci贸n adicional para ninguno de los empleados, debido a la simplicidad de la plataforma y la experiencia previa de los empleados. Ahora, el equipo de analistas ha logrado un progreso significativo en el dominio de Tableau, lo que se ve facilitado tanto por tareas interesantes de la empresa como por una comunicaci贸n activa dentro del equipo sobre las caracter铆sticas y capacidades de Tableau que se encuentran en el proceso de resoluci贸n de problemas.
P: 驴Qu茅 tan dif铆cil es dominar?
AA: Todo fue relativamente f谩cil para nosotros y la plataforma result贸 ser intuitiva para todos.
P: 驴Qu茅 tan r谩pido obtuvo el primer resultado?
AA: A los pocos d铆as de la implementaci贸n, teniendo en cuenta el hecho de que llev贸 cierto tiempo "pulir" la visualizaci贸n de acuerdo con los deseos de los clientes.
P: 驴Qu茅 indicadores ya est谩n disponibles sobre la base del proyecto?
AA: Ya implementamos m谩s de 130 informes en varias 谩reas y aumentamos la velocidad de preparaci贸n de datos varias veces. Esto result贸 ser importante para los especialistas de nuestro departamento de relaciones p煤blicas, ya que ahora podemos responder r谩pidamente a las solicitudes m谩s urgentes de los medios, publicar voluminosos estudios sobre el mercado laboral en su conjunto y en industrias individuales, y preparar an谩lisis de situaci贸n.
P: 驴C贸mo planea desarrollar el sistema? 驴Qu茅 departamentos participar谩n en el proyecto?
AA: Estamos planificando un mayor desarrollo del sistema de informes en todas las 谩reas clave. Los analistas y especialistas en finanzas seguir谩n implementando informes, pero estamos listos para conectar a colegas de otros departamentos si desean utilizar Tableau para sus propios fines.