Вестник цифровой трансформации

Tele2: ставка на самообслуживание
Tele2: ставка на самообслуживание

Алевтина Тинас: «У наших бизнес-подразделений есть возможность не только анализировать данные в витринах, разработанных централизованно, но и пользоваться "песочницами" и инструментами self-service. Они полноценно разрабатывают витрины, отчеты и потоки данных, могут ими делиться со всей компанией, а также имеют возможность эти потоки передать на поддержку в центральную команду»


09:50 06.04.2023  |  Николай Смирнов | 2518 просмотров



Алевтина Тинас, руководитель департамента по управлению данными Tele2, – о запуске BI-платформы самообслуживания и ее роли в изменении дата-культуры пользователей.

В Tele2 изначально уделяли большое внимание возможностям бизнес-подразделений по самостоятельному созданию необходимых им дата-продуктов. Именно такой подход позволил успешно провести оперативную миграцию на новый BI-инструмент и развивать аналитическую экспертизу внутри подразделений. О реализации проекта рассказывает Алевтина Тинас, руководитель департамента по управлению данными Tele2 и номинант на премию Data Award.

— Участвуя в премии Data Award 2022, вы рассказали о формировании платформы управления данными. Что изменилось за прошедший год, какие были ключевые успехи?

За прошедший год нам пришлось существенно пересмотреть планы развития в связи с изменившимися условиями. Около половины года мы, как и многие компании, работали над тем, чтобы стабилизировать работу всех систем и определить, какие компоненты нашей платформы данных мы сможем развивать дальше, а от чего придется отказаться. Планы развития, которые мы строили изначально, пришлось существенно пересмотреть, так как приоритетным стало обеспечение стабильной работы платформы в изменившихся условиях. Тем не менее мы поняли, что выстроенная нами платформа управления данными достаточно устойчива, что мы знаем, как с ней работать, и понимаем, как ей управлять. Во второй половине года мы уже вернулись к тому, что планировали ранее – наращиванию функциональности и развитию.

— Что из решений осталось, а что пришлось менять?

У нас остались практически все компоненты платформы управления данными, кроме нашего ключевого BI-решения. В начале года мы провели полный аудит, оценили, какие решения находятся в зоне риска. В первую очередь мы старались сохранить возможность работы всех наших компонентов системы, чтобы минимизировать затраты на повторное внедрение. Таким образом, BI-инструмент Tableau стал единственным самым критичным элементом нашей системы, использование которого мы не могли продолжить, соответственно, здесь нам требовалась срочная миграция.

— Дальнейшие перспективы по замене остальных решений тоже есть?

Естественно, мы будем внимательно анализировать ситуацию и принимать соответствующие решения. Мы видим, что современные решения по управлению данными достаточно динамично развиваются: если мы не сможем развивать компоненты нашей платформы, мы прекрасно понимаем, что через какое-то время они уже не будут отвечать новым задачам и вызовам. Тогда нужно будет искать какую-то альтернативу.

Мы начали с того, что было наиболее срочным, так как не могли оставить наш бизнес без инструмента визуализации данных. Мы, в первую очередь, ориентированы на то, чтобы продолжать предоставлять нашему бизнесу возможность проводить анализ данных, создавать новые продукты и одновременно с этим обеспечивать непрерывность работы платформы. Мы стараемся предоставить максимальные возможности с минимальными усилиями.

— Понятно, что любое «отключение рубильника» – это шоковая ситуация для компании...

Весной мы оказались в ситуации, когда у нас осталось меньше полугода работы ключевого решения, в развитие которого мы инвестировали практически три года. Нужно было срочно найти что-то новое и одновременно с этим обеспечить стабильность работы остальных систем, оставшихся без поддержки, и непрерывность получения информации для бизнеса.

— Полгода – это много или мало?

Нас абсолютно устраивало решение Tableau, и мы не рассматривали альтернатив, поэтому ситуация оказалась для нас неожиданной. Конечно, полгода – это мало для обстоятельного исследования рынка, выбора и реализации полноценного проекта внедрения, но, если бы наши лицензии заканчивались, скажем, в апреле, ситуация была бы гораздо сложнее. Таким образом у нас было время, поэтому мы составили план, крайне амбициозный и сжатый: буквально в течение месяца посмотреть на то, что есть на рынке, и принять решение.

— Как выбирали новое решение?

Основная задача заключалась в обеспечении непрерывности бизнес-процессов и предоставлении бизнес-заказчикам удобного решения, сопоставимого по функциональности с тем, что у нас было на данный момент. В этот момент нам очень помогло то, что мы изначально вкладывались в развитие культуры data-driven. Благодаря высокой вовлеченности аналитиков со стороны бизнеса нам без труда удалось собрать кросс-функциональную команду из ключевых пользователей BI-системы со стороны бизнес-подразделений и специалистов офиса данных. Я считаю, что это было очень правильным подходом, потому что, по сути, бизнес стал непосредственным участником выбора решения. Мы проанализировали около 20 решений, а больше 10 из них даже развернули во внутреннем контуре, чтобы реализовать пилотные проекты. Мы анализировали возможность оперативного погружения, порог входа наших разработчиков в новый инструмент, – нам было важно, чтобы наши аналитики от бизнеса могли оперативно начать разрабатывать дашборды. В результате совместная команда выбрала китайское решение – Fine BI, которое позволило быстро приступить к работе и по скорости разработки было сопоставимым с предыдущим решением.

— Насколько вы удовлетворены достижением поставленных целей?

Наш цель-минимум – обеспечить работоспособность отчетов, наиболее критичных для бизнеса, остановка которых была бы неприемлема. Цель-максимум – не потерять ничего из работающей функциональности и перенести все наше наследие. Мы понимали, что без привлечения самих бизнес-разработчиков справиться с миграцией такого количества отчетов в сжатые сроки нам не удастся. Мы договорились о том, что, отчетность, которая была разработана бизнес-подразделениями в Tableau в режиме self-service, они перенесут самостоятельно, а это основная часть работы. Мы поддерживали их во всех вопросах в части консультаций и обучения работе в новой системе. Благодаря привлечению всей компании к этому процессу, мы действительно добились поставленных целей, не приостановили работу никаких критичных дашбордов. За несколько месяцев удалось перевести в новое решение несколько десятков бизнес-функций, сотни бизнес-пользователей и дашбордов, а также организовать внутреннюю экспертизу с компетенциями по Fine BI.

— Насколько важен подход self-service в использовании инструментов анализа данных?

Продвижение подхода self-service в использовании инструментов анализа данных у нас началось с появлением дата-офиса. Мы изначально делали ставку на то, чтобы давать возможность бизнес-подразделениям самостоятельно создавать необходимые для них инструменты, дата-продукты, дашборды. Мы прекрасно понимали, что необходимую скорость и релевантность требованиям крайне сложно обеспечить централизованной командой. Если дашборды создают аналитики внутри бизнес-подразделений, им не нужен длительный и трудоемкий этап бизнес-анализа. Они сами находятся внутри бизнес-процесса и лучше кого бы то ни было понимают, каким образом нужно визуализировать данные для наиболее эффективного их использования. Поэтому мы изначально делали ставку на self-service, а сервис централизованной разработки оставляли только для реализации нестандартных, сложных отчетов, а также для консультаций разработчиков от бизнеса. Именно наличие подобных децентрализованных компетенций позволило нам оперативно осуществить миграцию на новый BI-инструмент.

— Что такое, с вашей точки зрения, культура data-driven?

В общепринятом смысле культура data-driven – это принятие решений на основании данных. Но мы для себя определяем культуру data-driven несколько глубже – это некий критический подход ко всей информации, которая используется для принятия решения. Это понимание того, на основе каких данных принимается решение, откуда они получены, каково их качество, кто ими владеет. Решения должны приниматься осознанно, и в момент их принятия необходимо четко понимать, что используется наиболее релевантная, корректная информация.

Есть различные элементы ее проявления и использования. Как раз к ним относится подход self-service, когда каждый сотрудник имеет возможность понять, какие данные у компании есть, где они находятся и как получить к ним доступ. А если это какой-то сложный расчетный показатель, то по какой методологии он считается и кто отвечает за его расчет. Чем больше людей пользуются этой возможностью в рамках своей ежедневной работы, тем выше та самая культура data-driven.

— Какие у вас планы по развитию инфраструктуры работы с данными?

Предыдущие три года мы активно занимались внедрением инструментов, обеспечивающих управление данными. Сейчас мы наполняем их контентом. Когда мы поняли, что многие системы остаются без поддержки и обновления, у нас появилась задача определить, какие бизнес-процессы находятся в зоне риска и что из этого наиболее критично. Проводя эту работу, мы выявили основную взаимосвязь между данными и бизнес-процессами компании. Это крайне важная информация, она нам помогает не только при проработке негативных сценариев, но и в ситуациях, когда мы реализуем изменения или сталкиваемся с проблемами качества данных.

Собрав всю эту информацию, мы разместили ее в нашем каталоге данных, определили связь с данными для основных, наиболее критичных процессов компании и дальше планируем развивать эту практику. Создавая новые объекты данных, аналитику, показатели, крайне важно фиксировать их описание, привязывать их к конкретным бизнес-процессам.

Сейчас наша платформа управления данными содержит все необходимые компоненты: каталог данных, бизнес-глоссарий, реестр отчетов, каталог предоставляемых сервисов, единый портал доступа, инструменты управления качеством данных, которые позволяют получить полную информацию о том, какие информационные активы есть в компании, кто является их владельцем, каким образом можно получить к ним доступ, какого качества данные и как мы это проверяем, а также в каких процессах компании эти активы используются. Теперь нашей ключевой задачей становится дальнейшее наполнение и поддержание актуальности всей этой информации.

— Внутри бизнес-подразделений появляются полноценные аналитические команды. Это уже не те «гражданские» аналитики, о которых повсеместно говорят, а что-то более серьезное?

Да, наши аналитические команды в бизнес-подразделениях – это не просто «гражданские» аналитики. Мы работаем в технологичном бизнесе, и у нас практически все бизнес-подразделения обладают достаточно глубокой технической экспертизой. Мы очень долго взвешивали: сможем ли мы эффективно выстроить управление разработкой и использованием данных со стороны бизнес-подразделений? Либо мы должны пресекать такие действия и давать в использование только те данные, которые получены централизованно и за которые мы готовы нести ответственность?

В итоге мы решили, что не хотим ограничивать бизнес, а наоборот будем стремиться предоставлять им как можно больше возможностей для анализа и работы с данными. У наших бизнес-подразделений есть возможность не только анализировать данные в витринах, разработанных централизованно, но и пользоваться «песочницами» и инструментами self-service. Они полноценно разрабатывают витрины, отчеты и потоки данных, могут ими делиться со всей компанией, а также имеют возможность эти потоки передать на поддержку в центральную команду.

На самом деле, образовавшиеся команды стали самостоятельными дата-офисами внутри бизнес-подразделений, которые обладают всеми возможностями для полноценной автономной работы с данными. Наша задача – предоставлять им необходимый инструментарий и организовывать процесс их работы, в том числе в части поиска источников необходимых данных, а также информации о качестве данных в этих источниках.

— Как это поддерживалось с организационной точки зрения?

С организационной точки зрения самое сложное и важное – внедрить единые подходы и инструменты, правильно донести информацию о действующих процессах и имеющихся возможностях.

У нас с самого создания дата-офиса активно развивается направление обучения и коммуникации. В рамках этого направления мы проводим регулярные информационные мероприятия, на которых рассказываем о возможностях инструментов, которые внедрены в нашей компании. Также у нас есть регулярные коммуникации, рассылки, в которых мы информируем всех заинтересованных о новых аналитических продуктах, витринах и показателях, которые мы разрабатываем централизованно, об инструментах, которые мы внедряем.

Мы создаем обучающие программы и курсы по инструментам и процессам качества данных, работе с дата-каталогам, подходам по управлению данными, инструментам BI и публикуем их на общекорпоративном обучающем портале.

Используем и другие подходы к обучению – например, при миграции BI-инструмента нам нужно было одномоментно обучить большое количество пользователей работе в незнакомом для них решении. Мы запустили марафон по данным, на котором в течение 10 дней рассказывали о возможностях нового инструмента. Этим марафоном мы охватили абсолютно всю компанию и достигли сразу нескольких целей: с одной стороны, обучили пользователей работе в новом для них инструменте, а с другой – привлекли новых разработчиков и пользователей BI-инструментов. Еще мы дали возможность разработчикам self-service BI рассказать о продуктах, которые они создают с помощью предложенных нами инструментов. В результате проведенных мероприятий у нас появилось внутреннее сообщество, где пользователи нового инструмента активно обсуждают актуальные вопросы работы в системе и делятся друг с другом полезными открытиями из личного опыта.

На данный момент, через полгода после внедрения нового решения, число пользователей, которые просматривают отчетность, увеличилось на 60% по сравнению с предыдущим решением, а количество разработчиков, которые создают дашборды в новом инструменте, увеличилось вдвое. Это значит, что появляются новые подразделения, которые раньше не пользовались современными инструментами анализа данных. Они понимают, что это легко, доступно, они самостоятельно начинают анализировать данные, создавать отчеты и дашборды для своих подразделений и принимать решения, основываясь на данных.

— Что из результатов дата-офиса вы считаете самым важным?

Если говорить о результатах дата-офиса в целом, то самое важное – это внедрение нашей платформы управления данными и активное ее распространение среди пользователей информационными активами в компании. Вся информация доступна, находится в едином месте, проверена и подтверждена со стороны централизованного офиса данных. Если говорить про прошедший год, то самое важное – мы ничего не «уронили», и наш бизнес продолжил получать сервисы по данным в полном объеме. Из непростой ситуации мы вынесли очень много полезного. Во-первых, мы начали самостоятельно разбираться с теми системами, которые у нас были на внешней поддержке, и поняли, что часто делаем это лучше. Во-вторых, при миграции BI-инструментов мы в полтора-два раза увеличили количество пользователей благодаря привлечению новых сотрудников регулярными коммуникациями и обучением. Из-за подготовки к негативным сценариям и стремления оценить их влияние на бизнес компании мы стали лучше понимать, как используются данные в бизнес-процессах компании, осознали, что это крайне важная информация, которую нужно хранить и развивать. Сложности рождают новые возможности.

— Каковы дальнейшие планы дата-офиса?

Мы не останавливаем развитие наших процессов и инструментов, однако понимаем, что какой-то длительный период нам придется работать в режиме экономии ресурсов, оборудования и ПО. Здесь на первый план выходит обеспечение эффективного использования данных. Важно уметь считать экономический эффект от имеющихся информационных активов – если одни и те же данные используются в нескольких бизнес-процессах, то затраты на их получение и хранение мы несем один раз, а эффект будет многократным. Мы планируем развивать такую аналитику и учитывать показатель экономической эффективности разных потоков данных при принятии решений об изменениях и развитии наших аналитических платформ. Конечно же, мы будем продолжать развивать инструменты и процессы self-service для предоставления новых возможностей нашему бизнесу в работе с данными. Дополнительно мы планируем еще больше внимания уделять вопросам безопасности данных – это направление сейчас особенно актуально.

 

Теги: Data Award