БиАйГрафия - серия коротких интервью с BI лидерами

Я люблю общение в профессии.
За барной стойкой или в онлайне на курсе.
Много креативных людей/команд сейчас делают топовые вещи, делятся и вдохновляют других.
Так работает здоровая коммуникация в сообществе.
Так я узнал, что наш BI проект не самый крутой в мире, а только один из самых крутых.

И вот ощутил я еле уловимый позыв к журналистике.
Конечно есть
- много статей на хабре и vc
- хорошие корпоративные каналы, где выделяются - авито, тинек.
- каналы-конференции, которые часть выступлений дают в паблик - например smartdata, матемаркетинг.
- еще и подкасты - вот ребята из datacoffee и karpov.courses фигачат инсайты как не в себя.
Везде много хорошего - только успевай слушать.

Мне же тут хочется показать BI в лицах, в виде коротких историй о мощных дата аналитических менеджерах - как активных спикерах так и непубличных людях, тихо мастерящих крутые BI проекты.
Дать ощущение, что несмотря на то, что все разные - есть единство проблем и много идей по их решению. Показать "как бывает у других" и "что не боги горшки обжигают".. вот это вот все, и как итог - вдохновить людей на развитие и обмен практиками.

Никакой рекламы или иных задач кроме озвученных выше.

Встречайте серию коротких интервью с BI лидерами по тегу #БиАйГрафия:

Выпуск #1 - Ринат Хабибрахманов (Лемана ПРО - Леруа Мерлен)
Выпуск #2 - Максим Иванов (Finyard)
Выпуск #3 - Антон Клюге (Лига Ставок)
Выпуск #4 - Наталья Любимова (T-Bank)
Выпуск #5 - Настя Кузнецова (Semrush)
...
Продолжение следует

(Ринат Хабибрахманов - Часть 1)

Какие 1 - 3 главные проблемы - боли есть у вашего BI проекта сейчас?

1. Все проблемы, присущие негативной стороне self service подхода:
shadow data -> игнорирование норм и стандартов -> бардак в проде -> дубли отчетов, отсутствие единой точки правды, низкое качество отчетов, влияющее на производительность BI сервиса -> недовольство пользователей, нет ясности каким отчетам можно верить.
Лечим так:
- уже запустили процесс ревью отчетов версии 1, в процессе - ревью отчетов 2.0, где часть проверок будет автоматизирована;
- есть навигатор отчетов, позволяющий ориентироваться в массе всех созданных инструментов;
- в процессе запуска - сертификация отчетов - знак качества, показывающий что отчету можно доверять.

2. Низкая производительность сервиса + отсутствие поддержки.
Лечим так:
- менеджер сервиса в процессе постоянной оптимизации сервиса, но скоро уткнемся в предел, который потребует полностью пересмотреть архитектуру и подходы к публикации отчетов;
- входящее ревью, которое помогает исключать отчеты содержащие классические антипаттерны, съедающие ресурсы;
- поиск нового сервиса, который в перспективе либо заменит текущий сервис, либо заберет на себя часть нагрузки.

3. Пользователи, которые продолжают выгружать все в Excel😂

Что тебе нравится в работе ? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой ?

Изначально мне нравится создавать инструменты, помогающие быть эффективным и быстро принимать верные решения. Сейчас, когда я уже не создаю сам аналитические инструменты, вдохновляюсь людьми, которые на моих глазах растут в компетенциях, которые помимо своей работы находят возможность участвовать в мета-проектах, делающих наш BI ландшафт лучше, которые меняют вместе c нами наш маленький BI мир и делают его более комфортным и правильным, помогая нашему бизнесу двигаться вперед.
Ну и, конечно же, результаты, c каждым завершенным проектом, c каждой новой благодарностью за улучшение наших сервисов хочется сделать что-то ещё, чтобы быть лучше.

Что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
Опиши коротко суть

Школа BI. Написали программу подготовки "с нуля до джуна BI", нашли 9 ребят из бизнеса, кто наиболее продвинут и перспективен в работе c данными, c командой наставников провели их через нашу программу (из 9 до конца дошли 6). Сейчас эти ребята в кадровом резерве, они понимают бизнес + обладают базовыми hard skills (бизнес-анализ, SQL, Power BI, датавиз, наши внутренние нормы и стандарты). На них уже есть запрос, так как периодически нам нужны джуны: кого-то мы уже устроили, кто-то ещё ждёт своего часа.

Какие 1-3 инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?

1. Сертификация отчетов.
2. Приложение RepApp – сервис, который объединит заказчиков и разработчиков в одном месте. Там планируется широкий функционал, но из основного это:
- любой бизнес пользователь может через приложение сообщить о потребностях в аналитических инструментах,
- дата-партнер будет перенаправлять запросы в соответствующую команду,
- вопрос либо будет закрываться, так как, скорее всего, инструмент уже есть и пользователь просто его не нашел, либо будет падать в бэклог,
- разработчик в этом приложении будет идти четко по процессу разработки, некий микс трекера и вики
- и много чего ещё, но это целая отдельная история☺️
3. Поиск решения для конструктора отчетов – сервис, в котором пользователь сможет самостоятельно собрать нужные ему данные.

——- Формальные вопросы для бенчмарков ——-

Каков размер BI практики в вашей компании?
Сейчас 40 профессиональных bi-щиков.
+ около 90 прочих сотрудников, кто делает отчёты разного уровня, в том числе продвинутые бизнес пользователи.

Сколько бизнес-пользователей у Вашей BI системы ? Какой процент из них заходит в BI как минимум раз в месяц?

Потенциально мы ожидаем, что все наши 45 000 сотрудников будут пользоваться отчетами, показывающими результаты из их области ответственности.
Но по факту уникальных пользователей за последние 30 дней примерно 16 тысяч, за последние 90 дней - 20 тысяч.


Круто. Спасибо, Ринат, что поделился!

#БиАйГрафия

( Антон Клюге - Часть 1 )

Какие 1 - 3 главные проблемы - боли есть у вашего BI проекта сейчас?

1. Сражаемся с экселями и плоскими табличками в 138 метрик шириной). Очень сложно склонить пользователей к красивым и легко читаемым дашбордам.
Работаем над Data Literacy в компании, проводим воркшопы и вебинары по работе в BI, разбираем кейсы, создали корпоративную базу знаний .
2. Очень часто заказчики к нам приходят без четко понимания - а что же они хотят увидеть, какие выводы будут делать. Как итог раньше часто получали отчеты, которые через месяц уже никто не использовал.
Тут вариант один - погружаться глубоко в бизнес область и процессы отделов - где-то подсказать и скорректировать задачу, а где-то отказать и направить в уже готовые отчеты.
3. От нас часто просят в BI реализовать функционал, для которого он не предназначен. Какие-то функции онлайн мониторинга или загрузить сырые данные на миллиарды строк.
Тут приходится уже включать дипломатию (мы же максимально бизнес-ориентированная команда) и договариваться и искать или альтернативные решения в продукте или обучать работе с данными напрямую.

Что тебе нравится в работе ? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой ?

Меня мотивирует команда, когда она вовлечена в процесс и постоянно генерит идеи, как нам улучшить продукт, как помочь бизнесу, как улучшить что-то внутри команды - для меня это основной драйвер и мотивация.
Также очень мотивирует, когда твои отчеты являются эталонными в компании, по ним сверяют презентации и KPI, цифры от туда отправляют для СМИ. Это лучшая обратная связь.

Что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
Опиши коротко суть.

Добились полного доверия к данным и отчетам со стороны всех подразделений и топ менеджмента. Шли к этому долго, через сопротивление).
- Много работали над мониторингами и алармами, чтобы быстро выявлять и реагировать на проблемы в данных
- Делали специальные дашборды качества
- Погружались в источники для анализа структуры данных
- И в процессы подразделений для улучшения методологии
В итог - качество и стабильность отчетности отличные, бизнес полностью доверяет и пользуется нашими продуктами.

Какие 1-3 инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?

1. Интеграция с BI и телеграм, уже сейчас отправляем ключевые цифры, мониторинги и алармы. В планах развивать и сделать бота.
2. Начали оцифровывать качество нашего сервиса (продукта) - сделали дашборды вовлечения, на основе классических продуктовых метрик и лояльности, на основе регулярных опросов пользователей.
3. Добавляем элементы динамического создания отчетов, когда в зависимости от введенных в Excel параметров, меняется сборка модели отчета или добавляются новые сценарии/метрики.

Формальные вопросы для бенчмарков:

Каков размер BI практики в вашей компании?

В команде сейчас 9 человек, все занимаются разработкой BI отчетов.
По ролям, 3 группы:
1 - отвечает за качество данных, витрины и Ad-hoc
2 - работа с бизнесом, обучение и разработка дашбордов
3 - архитектура и сложные модели данных

Сколько бизнес-пользователей у Вашей BI системы ? Какой процент из них заходит в BI как минимум раз в месяц?

MAU в районе 450-500 человек, DAU около 100-150.
Полная целевая численность аудитории BI системы - в районе 700.
(Довольно высокий Monthly engagement rate: 57-64%, примечание ред.)

И последнее, опиши свой взгляд на будущее BI, как он будет трансформироваться под влиянием AI?

Не вижу пока сценариев, где AI полностью заменяет людей в BI командах.
Да, можно будет , наверное, интегрировать в продукт удобные вики , или где-то упростить разработчикам работу со скриптами, возможно, подсвечивать ошибки в коде.
Но все равно это будут поддерживающие функции в системе, а не ее замена.

Круто. Спасибо, Антон, что поделился!

#БиАйГрафия

Data Quality Songbook. Episode 3

🔗 Родился очередной Miro-борд с 80-ю схемами про DQ.

Есть такой Piotr Czarnas (Founder @ DQOps open-source Data Quality platform).
Глубоко копает, поднимает сложные вопросы в рамках DQ, ну и постит много своих схем на эту тему.
Читать про DQ скучно. Любая визуализация (даже такие с кучей текста) заходит сильно лучше.

Вник я в итоге не во все.
Но в миро все картинки в итоге свел, себе для удобства.
Пользуйтесь и вы, кому тема близка.

Еще у этого товарища есть хороший бесплатный гайд, примерно о том же.

😬 Вредные привычки дата-команд по мнению Paul Blankey. Небольшой перевод с моими мыслями.

✏️ Слишком много ад-хоков
Решается через self-service и проверку бизнес-ценности запроса.

💬 Отсутствие фидбэка
Регулярные опросы, проверка используемости созданных вами аналитических продуктов и простое “спросить”.

🛠️Неоптимальный технический стек: слишком много инструментов; сложно ими управлять; боязнь пробовать что-то новое.

🗑️ Ненужные дэшборды
Дэшборд не ответ на любой аналитический запрос. Он нужен, когда данные будут обновляться регулярно и за ними нужно будет постоянно следить.

🎨Трата времени на красивые дэшборды
Дэшборд должен быть не красивым, а понятным и удобным. Простота — залог успеха.

🚁Отсутствие мышления “как руководитель”
Не добавляйте лишние детали, которые не нужны для принятия решения. Старайтесь смотреть на картинку сверху и как то, что вы делаете ложится в задачи бизнеса.

🧹Создавать и не удалять
Процессы архивации старого и неактуального контента важны и нужны.

🧩 Пренебрежение моделированием данных
Можно будет очень быстро запутаться во всём, что насоздавали. Структура важна и в организации таблиц, и дэшбордов.

🗂️ Неописанный семантический слой
Я бы тут сказала, что уже хотя бы бизнес-глоссарий по основным метрикам и их бизнес-логике.