Вовлечение бизнеса в более активную работу с данными стоит на повестке большинства компаний. В «Магните» к решению этой задачи подошли многогранно: перестроены принципы взаимодействия офиса данных с пользователями, проводятся многочисленные популяризационные мероприятия и тренинги, а импортозамещающий BI-инструмент «МагРепорт» стал популярен среди самой широкой аудитории. О проведенной работе и достигнутых результатах рассказывает Павел Шорохов, CDO сети «Магнит» и номинант на премию Data Award.
— Какие проблемы вы решали, почему офису CDO потребовалось меняться?
Управление данными в «Магните» развивалось эволюционно и очень давно. Корпоративное хранилище данных было создано еще в 2010 году на базе решений Teradata. За более чем 10 лет появилось много функциональности. Я помню, как в 2020 году мы обсуждали с вендором покупку одного решения, связанного с резервным копированием, но когда они увидели нашу собственную разработку, то сказали: «Вам наш продукт не понадобится: то, что вы сделали, – более функционально!». Тем не менее, развитие управления данными было довольно стихийным. Это и понятно: ретейл – очень динамичная сфера деятельности, и поэтому очередь задач у разработчиков всегда росла стремительно. Это привело к тому, что данных было много, но не всегда было понятно, как их быстро найти и какого они качества. Было непонятно, кто за что отвечает – множество разных команд работали над разными этапами формирования данных, не было закрепленных ответственных за кросс-функциональный процесс. Количество запросов на изменения росло, но скорость решения задач и пропускная способность не менялись.
Мы поставили себе задачу – повысить доступность данных, вовлечь сотрудников компании в активную работу с данными и улучшить их пользовательский опыт.
— Как вы подошли к решению задачи?
Мы трансформировали офис CDO и операционную модель работы с данными для 10 тыс. сотрудников. Чтобы улучшить пользовательский опыт, мы поменяли формат работы пользователей с офисом CDO: перешли к модели единого окна, в роли которого выступают выделенные для каждого направления бизнеса data-партнеры. Каждый data-партнер стал своеобразным аккаунт-менеджером своего бизнес-блока и при этом управляет кросс-функциональной data-командой.
Кроме того, мы упростили процесс поиска и работы с данными – сейчас поиск можно осуществлять через каталог данных, а также через чат-бот в Telegram и корпоративном мессенджере. Дополнительно мы предоставили пользователям возможности self-service BI на базе нашего собственного решения «МагРепорт». Наконец, мы организовали внутренние курсы повышения квалификации по работе с данными, запустили регулярный обзор Data Digest про основные изменения в области работы с данными и создали специализированные data-комьюнити.
— Как воспринимают эту «движуху» пользователи? У них не вызывает сомнений необходимость изменений?
До «Магнита» я работал более 10 лет в ИТ-консалтинге и успел увидеть, как работают с данными многие компании. Мало где можно увидеть такую же готовность к изменениям, как в «Магните»! Бизнес не только не сомневается в том, что нужно менять подходы, но и часто готов участвовать, и мы работаем над изменениями в одной команде.
— Что важнее: организационные или технологические изменения?
Чтобы построить космический корабль, одинаково необходимы и высокие технологии, и лучшие инженеры, и правильно выстроенные процессы. Убери что-то одно, и успеха не будет. Мы строим не космический корабль, но базовый принцип тот же: организационные и технологические изменения одинаково важны, и они должны дополнять друг друга.
Например, мы поставили перед собой цель повысить доступность данных, начали строить корпоративное озеро данных. Но озеро данных само по себе еще не решение – важно, чтобы поиск информации в нем был максимально быстрым и удобным. Это, в свою очередь, потребовало наличия инструментов Data Governance. Эти инструменты могут эффективно работать только при наличии налаженных процессов управления данными, в том числе закрепления владельцев данных и появления новых ролей, таких как дата-стюард.
В итоге для достижения цели нам понадобились и технологические, и организационные изменения, чего-то одного было бы недостаточно.
— Какие результаты были достигнуты?
В совокупности перечисленные изменения дали сокращение времени разработки data-продуктов по всем ключевым направлениям, образовались центры компетенций, а главное – повысилась удовлетворенность бизнеса и его вовлеченность в использование инструментов данных.
Выросла data-driven культура: за год в полтора раза (на 50%) выросло количество ad-hoc пользователей. Это связано с тем, что сотрудники теперь понимают, где лежат нужные им данные, и быстрее их находят. Это стимулирует интерес к данным. На 81% выросло количество запросов к данным. В 2,7 раз выросло количество посещений инструментов self-service BI.
Кроме того, повышена прозрачность формирования данных: на 158% выросло ежемесячное количество посещений базы знаний корпоративного хранилища данных. У нового каталога данных количество уникальных пользователей за месяц увеличилось на 450 человек, это дополнительные 2 тыс. посещений в месяц. Более 400 сотрудников компании пользуются минимум дважды в месяц новым чат-ботом для самообслуживания при работе с КХД.
Наконец, нужно отметить повышение грамотности работы с данными – так называемую data literacy. 60 сотрудников прошли обучение по работе с инструментами self-service BI и 120 – по работе с хранилищем данных. Созданы сообщества по инструментам работы с данными, в которые суммарно входит более 300 участников. Кстати, еще 60 студентов поступили в нашу «Школу бизнес-анализа» (всего было получено более 3 тыс. заявок), по итогам прохождения которой 45% готовы устроиться в «Магнит».
— Как вы оцениваете эти результаты? Отработали удачно или ожидалось лучше?
Безусловно, впереди очень много работы, и нам есть к чему стремиться. Но мы – и, главное, бизнес – видим огромные результаты, к которым привела проделанная работа. Очень мотивирует, когда заказчики пишут нам, что стало комфортнее работать с данными и теперь они стали эффективнее. Мы понимаем, что предстоит еще много изменений. Впереди огромный пласт работы в области качества данных и, конечно, реализация масштабного проекта по импортозамещению. Огромный вызов в том, что одновременно с этими масштабными изменениями мы должны повышать эффективность и качество нашей операционной работы – то есть решение ежедневно возникающих задач бизнеса при работе с данными.
— Вы упомянули про data-driven культуру. Что вы понимаете под этим словом?
Обычно под data-driven культурой подразумевают вовлеченность сотрудников компании в активное использование данных, которое выражается в принятии стратегических решений, основанных на анализе данных и их интерпретации. С этой точки зрения вряд ли в современном мире может выжить «не data-driven» компания – крупный бизнес важные решения обязательно принимает, основываясь на данных. Поэтому сейчас я бы уточнил это определение, добавив к параметру «вовлеченность в использование данных» два других важных параметра: «доступность данных» и «качество данных». Таким образом, получается, что data-driven культура – это возможность сотрудников компании быстро получать нужные им качественные и актуальные данные, на основе анализа которых они принимают стратегические решения.
— Что нужно, чтобы повысить data-driven культуру компании?
Ключевая задача для достижения такого состояния – упростить работу с данными. Приведу пример. Помню, как 20 лет назад мы с другом обсуждали, в какой стране больше население: во Франции или Италии. Нам пришлось доставать БЭС и искать статьи про эти страны. Оказалось, что население этих стран очень близко по численности, а учитывая, что энциклопедия была старой, данные, возможно, были неактуальны. Сегодня наш спор разрешился бы прямо во время разговора – не вставая с места, в телефоне один из нас ввел бы буквально один поисковый запрос и получил ответ.
Задача с доступом к корпоративным данным выглядит точно так же. Одна из целей офиса данных заключается в том, чтобы пользователи получали ответы на свои вопросы мгновенно или, по крайней мере, за комфортное для них время. Пусть сотрудник занимается своей работой, а в тот момент, когда ему понадобятся данные для принятия решения, получает их максимально быстро и в удобном ему виде. При этом он должен понимать, какие данные ему доступны, что они означают и какого они качества.
Мы уделяем работе по созданию такой прозрачности большое внимание: чат-боты, каталоги, бизнес-глоссарии, базы знаний, data-комьюнити – общая площадка для общения сотрудников про данные. Эти мероприятия помогают повысить доверие к данным и инструментам работы с ними, а значит, и повысить data-driven культуру.
— Расскажите подробнее про «Школу бизнес-анализа». Что это за курс, на кого ориентирован и какие задачи решает?
Мы запустили «Школу бизнес-анализа» в ноябре 2022 года. Ключевыми предпосылками стала высокая потребность компании в бизнес-аналитиках (более 200 человек в год). Решили готовить их самостоятельно: давать людям необходимые знания, а лучших пробовать трудоустраивать, исходя из потребностей на момент окончания курса.
Если вкратце о курсе, то мы взялись за полгода (и 247 академических часов) подготовить 60 обучающихся из четырех стран. Все обучение проводится действующими сотрудниками компании из 8 департаментов, то есть мы обучаем на реальных практических кейсах. Курс состоит из следующих крупных блоков: управление в бизнес-аналитике, информационные технологии для целей бизнес-анализа (в том числе архитектура данных, знакомство с Big Data, BI и основы управления данными), финансы и бюджетирование, аналитика в ретейле и развитие личностных компетенций.
На выходе студенты получают диплом государственного образца, практические знания и трудоустройство (по наличию мест в компании на момент окончания обучения), а компания – подготовленных «бойцов». База целевой аудитории для рекрутинга состоит из более чем 400 молодых специалистов – потенциальных кандидатов.
— Какое значение имеют предпринятые усилия по вовлечению сотрудников в работу с данными для бизнеса компании?
Невозможно измерить значимость того, что компания стала более data-driven. Но по косвенным признакам вижу, что данные действительно меняют компанию. Повышение доступности данных и, одновременно с этим, уровня компетенций сотрудников привели к тому, что решения на основе данных стали приниматься быстрее и, как было сказано выше, существенно вырос спрос на данные и аналитику.
Есть и долгосрочный эффект: знания, полученные аналитиками, привели к появлению новых идей и возможностей по использованию данных. Это, в свою очередь, привело к тому, что в начале 2023 года одновременно стартовало несколько крупных проектов, связанных с данными и продвинутой аналитикой.
— Реалии 2022 года отразились на многих аналитических инициативах: популярные BI-вендоры ушли с рынка. Как это откорректировало ваши планы?
Мы импортозаместили BI своими руками: разработали собственную систему корпоративной отчетности «МагРепорт» с возможностью быстро создавать отчеты на основе достоверных данных, выгружать их в Excel в формате, нужном получателю, взаимодействовать с корпоративными сервисами шифрования данных и управлять разграничением доступа как на уровне объектов системы, так и данных. Эта система закрывает базовые потребности в аналитике: она доступна через удобный веб-интерфейс и позволяет работать в стиле сводных таблиц с данными в СУБД. Для остальных задач мы планируем внедрить и другие решения.
— Какие результаты достигнуты?
«Магрепорт» сегодня выступает корпоративным порталом, обслуживающим тысячи пользователей практически из всех подразделений компании.
В цифрах результаты можно описать следующим образом: сегодня это 5 тыс. уникальных пользователей за месяц – от директора магазина до директора департамента, 36 тыс. отчетов, запускаемых в месяц, более 120 предподготовленных отчетов для бизнеса.
— Какова значимость этого проекта для бизнеса?
Сегодня мы уверены, что вне зависимости от любых санкций у наших пользователей всегда будет гарантированный доступ к анализу данных. Причем благодаря простоте использования «МагРепорт» легко подключается к любой информационной системе, в которой нет системы отчетности, а необходимость ее загрузки в хранилище данных сомнительна. В зависимости от сложности источника данных за считанные дни, а иногда даже часы, пользователь, не обладающий технической подготовкой, получает возможность исследовать данные и проверить свои гипотезы.
Мы надеемся, что инструмент будет полезен не только нам, но и поможет другим компаниям, которые столкнулись с проблемой импортозамещения BI-инструментов, поэтому мы выпустили «МагРепорт» в open source.
