Как запустить проект Self-Service аналитики для компании в несколько десятков тысяч сотрудников? Обзор BI-проекта в "Вымпелкоме"

С помощью аналитических инструментов Qlik «Вымпелком» превратился в настоящую data-driven компанию.

Телекоммуникационный оператор «Вымпелком» – один из лидеров цифровой трансформации. Около года назад компания внедрила новую стратегию развития в рамках концепции data-driven. У каждой компании, вставшей на этот путь, – свой собственный подход к пониманию и воплощению на практике идеи менеджмента на основе данных.

Парадигма, в которой мы живем, подразумевает, что все повторяющиеся решения должны быть оптимизированы алгоритмически, – говорит Владимир Бакланов, руководитель BI-департамента компании «Вымпелком».

Это логично для компании, в которой 27 тыс сотрудников обслуживают 50 млн клиентов.

Оптимизация бизнес-решений развивается по четырем основным направлениям в области обработки и управления корпоративными данными: Data Science, Data Engineering, Data Governance и Business Intelligence. При этом направление Business Intelligence стало ключевым, поскольку аналитическая культура радикально меняет отношение всех сотрудников к данным, увлекает их возможностью лучше понять свой участок бизнеса и принимать более точные и своевременные решения, чем раньше. Владимир Бакланов подчеркивает, что речь идет именно обо всех сотрудниках:

Наша стратегия – это вовлечение всех сотрудников, как сверху вниз (от руководства и до линейных менеджеров), так и снизу вверх.

Таким образом, «Вымпелком» выделяет две основных составляющих data-driven стратегии: работа с людьми и технологии. В качестве базового технического решения была выбрана BI-платформа Qlik Sense, которая обеспечила сервисы самостоятельной аналитики (Self-Service Analytics) для всех пользователей компании.

Всепроникающая демократизация бизнес-аналитики

Основные категории внутренних клиентов BI – разработчики сервисов и аналитики бизнес-подразделений, использующие дашборды в своей повседневной работе. Одной из главных задач проекта стало привлечение внимания максимального количества сотрудников к инструменту аналитической работы с данными Qlik Sense. На практическом уровне эта идея развивалась от понимания специфики нынешних клиентских путей разработчиков и пользователей через достижение определенного уровня data-грамотности (Data literacy) сотрудников до формирования сообщества сотрудников, использующих аналитические дашборды в ежедневной работе.

Внутреннее исследование бизнес-процессов вокруг аналитики и работы с данными показало хорошие перспективы оптимизации. Например, процесс публикации дашборда, разработанного в Self-service формате, в продуктивной среде оказался слишком сложным, а параметр time-to-market достигал 1-2 месяца. Обнаружился «теневой ИТ» – дашборды, которые никогда не покидали среду разработки, но при этом активно использовались рядом пользователей. И очень важное открытие – недостаток BI-разработчиков из бизнеса со средним уровнем компетенций. Именно они, в отличие от опытных разработчиков, создающих сложные аналитические панели, и начинающих аналитиков являются наиболее массовым сегментом бизнес-пользователей, которым очень полезны навыки бизнес-аналитики.

Для ускорения процессов принятия решений на основе данных, был разработан план преодоления недостатков и оптимизации процессов разработки. Так, была введена новая модель разработки и ролевая модель для бизнес-аналитики, реализуемые на основе новой системной архитектуры.

Это дает полный end-to-end процесс в продуктовой команде, который полностью находится в зоне ее ответственности, – подчеркивает Владимир Бакланов.

Новая модель разработки отлично масштабируется, замечает глава BI-направления «Вымпелкома»: равно эффективно будет работать и совсем небольшая команда в одной среде, и большая команда разработчиков с общей «песочницей», но разными потоками для публикаций. При этом процедура публикации приложения предельно упрощена. Фактически требуется соблюдение единственного правила – приложение должно быть описано в принятом формате паспорта потока и одобрено владельцем потока.

Кроме того, компания разрабатывает инструмент быстрого прототипирования дашбордов. Он призван ускорить взаимодействие между внутренним заказчиком и BI-разработчиком в процессе разработки нового дашборда.

Новые клиентские пути

В основу новых ролевых моделей положена идея того, что любой сотрудник, впервые приходящий на аналитическую платформу, получает информационный пакет соответствующего уровня. Он дает понять, как работают с инструментами бизнес-аналитики другие сотрудники с такой же должностью, к каким дашбордам и данным имеют доступ. Иными словами, человек сразу получает все методические пояснения и может выбрать наиболее подходящий сценарий: начать разработку собственного дашборда, отправить заявку на обучение, задать вопрос и т.д. Там же приведены ссылки на корпоративный каталог приложений. Причем, перечень дашбордов дополнен базой знаний о готовых аналитических приложениях, включая лучшие дашборды по конкретным тематикам, лучшие практики визуализации и другие инструменты и материалы. Все эти возможности обеспечивает Qlik Beeline – платформа знаний по данным и интерактивным дашбордам компании «Вымпелком».

Вход на платформу сделан максимально простым – один клик по номеру телефона (Mobile ID) с любого мобильного телефона. «Одним кликом – в Qlik», – шутит Владимир Бакланов.

Платформа предусматривает четыре роли:

• пользователь отчетности: конечный пользователь, работает с продуктивной средой;
• аналитик отчетности: имеет доступ к публикации, например, предрелизной версии продукта;
• создатель отчетности: разработчик, который имеет право переносить ПО из среды разработки в контур тестирования;
• менеджер отчетности: владелец стрима, который управляет всеми публикациями, версиями и т.д.

Ключевая метрика для контроля работы с аналитикой в компании – количество активных пользователей за месяц (Monthly Active Users, MAU). Кроме того, используются композитные метрики по пользователям и разработчикам, включая количество дней с последнего логина, количество разработчиков по уровням, количество приложений, пользователей, а также показатель удовлетворенности клиентов (Customer Satisfaction Index, CSI) по точкам контакта пользователей с аналитической платформой.

Сегодня в фокусе нашего внимания – обучение внутренних пользователей с акцентом на выявление так называемых power user, то есть тех, кого увлекает возможность исследовать данные, но дашборды они не публикуют, – комментирует Владимир Бакланов.

Достижению поставленных целей способствует политика повышения аналитической грамотности сотрудников (data literacy), то есть внутренние инициативы по повышению уровня работы с данными.

В части data literacy наша задача – сделать данными популярными, – рассказывает Владимир Бакланов. – Чтобы все в компании знали, какие дашборды уже разработаны, насколько им можно доверять и как ими пользоваться.

Специально для большего вовлечения в аналитическую активность разработан ключевой дашборд Key Perfomance Indicators (KPI), ориентированный на топ-менеджмент. Он используется в регулярных еженедельных совещаниях топ-менеджмента в качестве «единственной версии правды», которая служит основой для дискуссий по вопросам бизнеса.

В настоящее время, как рассказал Владимир Бакланов, к этому дашборду добавляются слои по отдельным бизнес-направлениям, что позволяет спуститься глубже внутрь данных и задавать предметные вопросы среднему менеджменту. Таким образом реализуется вовлеченность в аналитические процессы в направлении сверху вниз – от высшего руководства к среднему звену менеджмента.

Вовлеченность через поддержку аналитического сообщества

Коммуникационные возможности – важный аспект аналитического решения. При этом пользователи могут общаться друг с другом, задавать вопросы не в почте или мессенджере, а непосредственно в дашборде, – это обеспечивается с помощью функционала Vizlib Collaboration.

При этом оба собеседника видят одну и ту же картинку, что существенно облегчает коммуникации, – подчеркивает Владимир Бакланов.

Важную роль в формировании сообщества играют регулярные мероприятия. Например, для новичков проходят регулярные митапы.

Причем, если в первом, посвященном общим вопросам бизнес-аналитики и совместной BI-активности, приняло участие 350 человек, то на третий, где рассматривались новые возможности аналитической платформы, записалось уже 800 сотрудников. У сотрудников явно просыпается интерес к данным, которые помогают решать их бизнес-задачи, – говорит Владимир Бакланов.

«Вымпелком» организует обучение работе с данными. Курсы ориентированы как на новичков, так и на middle-аналитиков, которых необходимо выявлять и поддерживать. Специально для этой аудитории BI-команда «Вымпелкома» собирается запустить персональные треки обучения, после которых сотрудник получает сертификат о достижении определенного уровня в аналитике данных.

Специально для разработчиков проходят хакатоны и Data-literacy марафоны. Так, первый внутренний онлайн-марафон, нацеленный на привлечение внимания к успешным примерам работы с данными, был организован совместно с партнером – компанией DataYoga. Специально для марафона были подобраны реальные аналитические кейсы из разных направлений бизнеса: производство, продажи, финансы, HR, ИТ и т.д. Свои соображения высказали как представители топ-менеджмента, так и бизнес-специалисты и аналитики.

Мы выстроили опыт участия в марафоне таким образом, чтобы каждый сотрудник смог найти что-то интересное для себя, независимо от уровня его подготовки и наличия технических знаний, – рассказали в компании DataYoga.

А по мнению представителей «Вымпелкома», этот марафон, в котором приняло участие 800 человек, стал отправной точкой для начала широкой работы с данными внутри компании: начала создаваться экосистема поддержки знаний, а сам марафон в том числе стал помощником по обучению: у кого попросить совета, где перенять опыт.

Марафон на тему: насколько эффективно строятся вышки сотовой связи

Отслеживание и прогнозирование эффективности строительства телеком-инфраструктуры компании (Roll-Out )— это одно из ключевых направлений аналитики данных. Раньше необходимые показатели приходилось искать в различных источниках данных, проходя сложные процедуры получения прав доступа: в одной БД – координаты позиций базовых станций, в другой БД – данные по эффективности нужных площадок. Кроме того, требовались специальные компетенции для объединения источников и их последующей аналитики.

Для создания гибкого инструмента мы объединили информацию по эффективности позиций и их соседей в одном приложении на основе Qlik Sense — интерактивном дашборде для анализа Roll-Out,- рассказывает Валерия Устинова, эксперт по финансовому анализу компании «Вымпелком».

Она поясняет, что основная задача дашборда — анализ эффективности строительства сайтов и базовых станций, в том числе, чтобы понять, как соседние позиции влияют друг на друга. Дашборд наглядно показывает местонахождение позиции, соседних позиций и дает информацию об эффективности каждой из них.

Для оценки эффективности используются ключевые коммерческие показатели: объем трафика и выручки, число абонентов, стоимость аренды, а также маржинальность площадки в целом. Есть возможность сравнения с показателями прошлого периода. «Данные стали доступны в едином месте — это существенно экономит время для потенциальных заказчиков»,- подчеркивает Валерия Устинова.

Дашборд позволяет отвечать на стратегические вопросы планирования покрытия и осуществлять мониторинг строительства. Например:

• Нужно ли строить новую базовую станцию?
• Хотим ли покрывать сетью железнодорожный путь или торговый центр?
• Сколько у нас базовых станций с низким трафиком? А с высоким?

С помощью этого дашборда можно проводить анализ применения разных сценариев и смотреть «что будет, если?». Визуально основное место на дашборде занимает карта. Она отражает состояние и эффективность использования сети, включая высоко- и низкомаржинальные сайты, а также сайты без трафика. Есть возможность выделить как indoor-, так и outdoor-позиции. Можно выбрать количество ближайших соседей и настроить любой из доступных аналитических срезов с помощью фильтров в верхней части дашборда.

Основные результаты проекта внедрения Self-Service аналитики

Проактивный data-driven подход поддерживается как топ-менеджментом компании, так и продуктовыми аналитиками. В результате в течение года после старта проекта «Вымпелком» перешел на «интерактивные совещания»: теперь ключевые корпоративные данные размещаются в едином приложении Qlik, и для проведения интерактивных совещаний больше не нужны отчеты Excel или слайды PowerPoint.

В компании насчитываются более 450 Self-Service разработчиков в среде Qlik, и их число растет быстрыми темпами.

Создан внутренний Центр компетенций, задача которого – помогать пользователям создавать на базе платформы Qlik собственные аналитические приложения, полностью удовлетворяющие корпоративным стандартам, которые будут использоваться в масштабах всей организации.

Мы стремимся наращивать совместное использование технологий для анализа данных разными подразделениями для того, чтобы быстро находить точки роста бизнеса благодаря данным, – подчеркивает Владимир Бакланов.