Habr, привет! Меня зовут Женя, и в настоящий момент я лидер направления Self-Service BI в крупном FMCG. Очень хочется начать делиться с вами своими знаниями и наработками, поэтому в рамках первой небольшой статьи решил рассказать вам максимально просто о том, а что же такое Self-Service BI. Поэтому давайте познакомимся с основными подходами к построению Business Intelligence и поймем, почему важен процесс Self-Service.
Но для начала вспомним, а что же такое Business Intelligence в целом. Это некий набор инструментов и технологий для сборки, обработки и анализа данных. А точнее «сырых» данных.
Очень люблю картинку слева – на ней можно увидеть некоего милого зверька с уточкой, который и символизирует BI. Мы видим нечто, чьи щупальца простираются вглубь воды до уровня исходных данных, затем с помощью ETL они попадают на некий аналитический уровень, а уже над водой мы видим зверька с кругом-уточкой, символизирующим те самые конечные красивые BI-дашборды.
Теперь давайте разберемся с подходами. Как бы это просто не звучало, но их два – традиционный (или классический) и современный. Ниже на картинке мы можем наблюдать первый вариант модели. Подход заключается в классическом взаимодействии с IT – у бизнеса появляется запрос, который требует некой разработки. Дальше процесс полностью уходит к IT (или, например, Data-команде), на выходе получаем готовые отчеты. Это модель взаимодействия, которая существует уже давно. Но в чем может быть проблема?
До того времени, пока компания небольшая, и не обрабатывает огромный массив данных - все работает отлично. Но в момент, когда данных становится слишком много - IT-команда становится так называемым "узким горлышком" этого процесса. К сожалению, зачастую BI-специалистов не так много, как нам бы хотелось, для покрытия всех запросов бизнеса. Поэтому современная модель говорит нам о том, что мы должны распределить нагрузку по всей компании - подготовка исходных данных для анализа остается на плечах основной IT-команды (или можно сказать Data-команды), тогда как создание самих отчетов ("контента") распределяется на специалистов в бизнес-областях. В этот момент и появляется процесс Self-Service BI.
Современный подход можно наблюдать на картинке ниже: в данном случае нет четко установленного цикла разработки конкретных отчетов. Они могут создаваться и изменяться динамически, при этом не всегда требуется привлечение IT-ресурсов.
Итак, Self-Service BI – «самообслуживающая аналитика». Это целый комплекс инструментов, стандартов, процедур и обучающих программ для того, чтобы использование BI-инструментов было доступно всем сотрудникам компании, а не только ограниченному кругу специалистов. При успешной реализации стратегии Self-Service BI в организации, сотрудники могут самостоятельно разрабатывать отчеты и проводить анализ данных. При этом технические специалисты Data-команды фокусируются на том, чтобы у компании были современные инструменты работы с данными, а сами данные были доступны и качественны. Также при таком подходе Data-команда отвечает за развитие компетенций и передачу знаний по всей организации.
Итак, давайте же подведем итоги - а зачем нужен Self-Service BI?
Сократить время Time-to-Market для создания аналитических продуктов. В первую очередь, это время. А точнее его экономия. Если пользователей много, а команда BI-специалистов небольшая, то разница во времени при реализации конечного продукта может доходить до 4-5 раз! Т.е. например, когда пользователь пришел в вашу команду, заполнил некий бриф, пока на это выделят ресурсы, пока пропишем ТЗ и т.д. и т.д. может пройти минимум месяц (а то и больше), а сам пользователь за неделю уже может реализовать готовый MVP. Да, возможно, он не будет идеален, но зато он может начать приносить ценность здесь и сейчас.
Наделить пользователей возможностью самостоятельно исследовать и использовать данные для принятия осознанных управленческих решений. Далее – это просто факт того, что мы наделяем наших пользователей возможностью самостоятельного анализа и принятия решений. Это повышает осознанность при работе с данными.
Повысить культуру и навыки работы с данными. И что немаловажно, и на самом деле следует из предыдущего пункта – мы просто повышаем культуру и грубо говоря скиллы работы с данными бизнес-пользователей. Хочешь не хочешь – а в таком случае придется научиться пользоваться, например, Power BI, и разбираться в тех данных, которые собирает его компания.
И в заключении скажу, что переход к современной модели не может быть быстрым, но начать меняться - просто ?
