Работа.ру

У каждого бизнеса возникает потребность в качественной аналитике данных и ее визуализации. Еще один важный фактор, который следует учитывать это простота использования для бизнес-пользователя. Инструмент не должен требовать дополнительных затрат на обучение сотрудников на начальном этапе. Одним из таких решений является Tableau.

Сервис Работа.ру выбрал Tableau для многофакторного анализа данных. Мы поговорили с Алёной Артемьевой, директором по аналитике сервиса Работа.ру и узнали как изменилась аналитика после внедренного командой BI GlowByte решения.

Q: Как возникла потребность в решении BI?

Алёна Артемьева: В конце прошлого года команда сервиса Работа.ру начала стремительно расти. Именно тогда возросла потребность в качественной и понятной для всех аналитике со стороны самых разных подразделений и руководства компании. Мы осознали необходимость создания единого и удобного для всех пространства аналитических материалов (ad hoc исследований и регулярных отчетов) и начали активно двигаться в этом направлении.

Q: На основании каких критериев выполнялся поиск BI-решения и кто принимал участие в оценке?

АА: Важнее всего для нас были следующие критерии:

• наличие автономного сервера для хранения данных;
• стоимость лицензий;
• наличие десктоп-клиента Windows/iOS;
• наличие mobile-клиента Android/iOS;
• наличие веб-клиента;
• возможность интеграции в приложение/портал;
• возможность использования скриптов;
• простота/сложность инфраструктурной поддержки и необходимость / отсутствие необходимости поиска специалистов для этого;
• распространенность BI-решений среди пользователей;
• отзывы пользователей BI-решений.

Q: Кто принимал участие в оценке:

АА: Это была совместная работа команд аналитиков и ML Работы.ру.

Q: К какой функциональной области относится решение?

АА: Так как перед нами стояла задача построить простую и понятную систему аналитической отчетности для всей компании, то набор функциональных областей, к которым относится решение, достаточно широк. Это продажи, финансы, маркетинг, продукт и сервис.

Q: Какую проблему (задачи) решали?

АА: Tableau помог нам решить несколько ключевых задач:

• Повысить скорость обработки данных.
• Отойти от ручного создания и обновления отчетности.
• Повысить прозрачность данных.
• Повысить доступность данных для всех ключевых сотрудников.
• Получить возможность оперативно реагировать на изменения и принимать решения на основе данных.
• Получить возможность более подробно анализировать продукт и искать точки роста.

Q: Что было до Tableau? Какие технологии использовали?

АА: Ранее мы, как и многие компании, для визуализации ключевых показателей активно использовали Google Sheets и Excel, а также собственные разработки. Но постепенно мы поняли, что такой формат нам не подходит. В первую очередь из-за низкой скорости обработки данных, а также из-за ограниченных возможностей визуализации, проблем с безопасностью, необходимости постоянной обработки большого количества данных вручную и нерационального использования времени сотрудников, высокой вероятности ошибки и проблем с обеспечением общего доступа к отчетам (последнее наиболее актуально для отчетов в Excel). Также в них невозможно обрабатывать большие массивы данных.

Q: Как происходило внедрение решения?

АА: Мы начали с того, что самостоятельно раскатили серверную часть и начали делать отчеты, соединяя данные из витрин с подготовленными данными на PostgreSQL. Через несколько месяцев передали сервер на поддержку в инфраструктуру.

Q: Какие департаменты первыми подключились к проекту, было ли это сложно?

АА: Подавляющее большинство отчетов с самого начала готовится сотрудниками департамента аналитики, впоследствии к использованию Tableau подключился финансовый отдел.
Критических сложностей не было, так как при подготовке дашбордов задача декомпозируется на три основных этапа: исследование базы данных и создание методики расчета показателей, подготовка макета отчета и согласование его с заказчиком, создание и автоматизация витрин данных и создание визуализации дашборда на основе витрин. Tableau мы используем на третьем этапе.

Q: Кто участвовал в команде внедрения?

АА: В основном это была команда ML.

Q: Требовалась ли подготовка сотрудников?

АА: Нет, нашей команде достаточно было общедоступных материалов, в том числе данных марафонов от Tableau и информации в сообществах пользователей Tableau. Дополнительно обучать никого из сотрудников не пришлось благодаря простоте платформы и предыдущему опыту сотрудников. Сейчас команда аналитиков существенно продвинулась в освоении Tableau, чему способствуют как интересные задачи от бизнеса, так и активное общение внутри команды по найденным в процессе решения задач особенностям и возможностям Tableau.

Q: Какова сложность освоения?

АА: Для нас всё прошло относительно легко, а платформа оказалась интуитивно понятна всем.

Q: Как быстро получили первый результат?

АА: В течение нескольких дней после внедрения с учетом того, что определенное время потребовалось на шлифовку визуализации в соответствии с пожеланиями заказчиков.

Q: Какие показатели по итогам проекта уже есть?

АА: Мы уже реализовали более 130 отчетов по различным направлениям и в несколько раз повысили скорость подготовки данных. Это оказалось важно и для специалистов нашего PR-подразделения, так как теперь мы можем быстро отвечать на большинство актуальных запросов от СМИ, выпускать объемные исследования по рынку труда в целом и по отдельным отраслям, а также готовить ситуативную аналитику.

Q: Как планируете развивать систему? Какие отделы будут вовлечены в проект?

АА: Планируем дальнейшее развитие системы отчетности по всем ключевым направлениям. Отчеты по-прежнему будут реализовываться силами специалистов департамента аналитики и отдела финансов, но мы готовы подключать коллег и из других подразделений, если они захотят использовать Tableau для своих целей.

22 сентября мы проводим онлайн-митап Product Engineering Meetup #2 Культура разработки в продуктовых компаниях.

В прошлом году мы собирались, чтобы поговорить о том, кто такой продуктовый инженер, зачем разработчику развивать продуктовое мышление, как найти баланс между продуктом и разработкой (записи можно найти тут).

На предстоящей встрече мы сфокусируемся на культуре разработки в продуктовых компаниях.

Спикеры инженеры и менеджеры продукта из Badoo, ManyChat, Додо Пицца и Работа.ру. Будем говорить о том, какие практики помогают командам создавать качественные продукты. Обсудим, какие процессы разработки помогают фокусироваться на донесении ценности пользователям и соблюдать сроки. Рассмотрим, как находить компромисс между бизнесом и разработкой и определять границы ответственности.

Надеемся, что встреча будет полезна всем участникам продуктовых команд инженерам, менеджерам продукта, тех- и тимлидам.

Регистрация доступна по ссылке, а подробности программы читайте под катом.

Доклады

История эволюции фичи: от MVP до одной из основных функциональностей продукта Евгений Жуков, Backend Developer (ManyChat)

Я расскажу историю интеграции ManyChat с Shopify одной из ведущих платформ в электронной коммерции. Из доклада вы узнаете, как собранный за неделю на коленке MVP эволюционировал в течении года и вырос в полноценное отдельное направление в нашем продукте. Поделюсь проблемами версионирования, с которыми мы столкнулись. И расскажу о метриках: какие используем мы, и как именно они нам помогают.

Как перестать беспокоиться и начать верить А/Б тестам 2 Максим Кислов, Frontend Engineering Manager (Badoo)

После того как вы победили А/Б тесты и интегрировали их в свое рабочее окружение, кажется, что все позади. На самом деле приключение только начинается: у команды нет накопленной экспертизы, процессы не налажены, а бизнес хочет полагаться на А/Б тестирование для принятия ключевых решений и ожидает результатов. Я расскажу:

• как организовать работу с А/Б тестами внутри компании;
• как дать бизнесу ответ на вопрос ну как там наш тест?;
• как определить границу ответсвенности техлида и разделить ответственность с продактом.

Инициатива не наказуема. Почему разработчика важно погружать в продуктовую жизнь Лаша Харчилава, Ведущий Менеджер Продукта (Работа.ру)

• Что нужно сделать в первый день новому продакту, чтобы жизнь разработчика стала лучше.
• Что такое продуктовый онбординг и зачем он разработчику.
• Для чего нужны разработчики в краткосрочном и среднесрочном планировании продуктовых задач.
• План к действию: есть проблема сначала спроси у разработчика.
• Какая связь между разработчиками и результатами АБ-теста.

Как релиз продукта вышел на полгода позже, а пересмотр процессов разработки научил нас попадать в сроки Борис Герн, B2C Product Lead (Додо Пицца)

Существует много различных методологий разработки, мы в Додо постоянно экспериментируем с ним комбинируя разные фреймворки.

У каждой команды в Додо свой подход в построении процессов, важно как можно раньше найти свой, иначе компании будет сложно масштабироваться.

В презентации рассказывается о том, как команда одного из наших продуктов приходила к своему рабочему процессу:

• Какие ошибки были совершены на старте
• В какой момент мы поняли, что что-то идет не так
• Какие шаги предпринимали, чтобы исправить ситуацию
• Какие практики и процессы оказались рабочими, что мы используем сейчас
• Какие выводы мы сделали и как планируем применить это в будущем

Участие

Встреча пройдёт онлайн, 22 сентября. Начало в 19:00.

Доклады будут транслироваться на YouTube, а пообщаться со спикерами и другими участниками можно будет в Zoom и телеграм-чате. Для самых стойких организуем онлайн-бар после основной программы.

Для участия нужно заполнить форму регистрации, чтобы получить ссылку для подключения и напоминание о трансляции.