АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Истории наших клиентов: Начальник управления разработки и сопровождения аналитической отчетности Фонда развития промышленности Михаил Иванов


 

Представление

Добрый день! Меня зовут Иванов Михаил. В настоящее время я возглавляю управление разработки и сопровождения аналитической отчетности в Фонде развития промышленности.

 

Что использовали раньше?

Ранее мы использовали и продолжаем использовать reporting services во многом это самодостаточный BI-инструмент, источником данных для него могут выступать любые наборы данных, начиная от таблицы Excel и заканчивая любой известной СУБД, а главное позаботится о драйверах при создании подключения. К слову, для самых популярных СУБД все идёт максимально из коробки, что называется.

 

Почему Tableau?

Далее почему tableau, почему мы остановили свой выбор на tableau? В последнее время мы решили плотно поработать с Tableau, с которым я был больше знаком со стороны поддержки, так именно поддержкой этого BI- инструмента занималось одно из моих подразделений, а разработка была сосредоточена на стороне других команд. Приняли решение активировать экспертизу на местах, для чего активно используем информацию в открытом доступе и в том числе площадку Академии Аналитики. Однако Tableau это современнo, это мобильнo, это более интерактивно для конечного пользователя, поэтому в планах комбинировать отчётность на старом добром Reporting Service и Tableau.

 

Каким был процесс внедрения Tableau?

Процесс был достаточно простым, установили, выбрали модель доступа, настроили конфигурацию, установили все необходимые драйвера для работы с СУБД и Microsoft SQL Server, подключаемся к таблицам, к представлениям, к витринам в корпоративном хранилище данных и создаем визуализации. Обработка данных, обогащение, денормализация — все это у нас производится на стороне СУБД, мы подтягиваем уже готовые данные с необходимым в конкретном случае случае уровнем детализации.

 

Какие объемы данных мы анализируем? Какой у нас ETL — инструмент? Какое хранилище данных?

В силу специфики рабочего процесса, напомню, мы оказываем услуги по софинансированию промышленных проектов, данных у нас несколько меньше, чем у тех же банков, а поэтому у нас не так остро встаёт вопрос о производительности и на данный момент не рассматривается массовая параллельная обработка данных, но при этом я всегда приветствую умение работать с большими объемами данных. Данные у нас собираются из разрозненных источников с помощью SQL server integration services, складываются в промежуточной слой, так называемую station зону, а далее попадают в аналитической хранилище данных построенное больше с оглядкой на методологию Билла Инмона, то есть у нас присутствует и централизация хранения данных и витрины под конкретные бизнес сущности, в этом плане у нас все достаточно просто,но надёжно. Есть тестовый стэнд с OLAP-кубами, но на малых данных сложно извлечь из анализа services какие-то конкурентные преимущества при наличии того же tableau.

 

Как устроена аналитика в компании, кто основные пользователи Tableau?

Напомню, что мы ещё в процессе создания дашбардов и выстраивания удобного аналитического центра визуализации, но основными потребителями мы видим всех наших внутренних пользователей из соседних подразделений, которые ранее уже использовали наш автоматизированные отчёты на аналитическом портале SSRS либо выступали заказчиками всякого рода выгрузок и анализа данных. Наши пользователи не будут сами изменять визуализации и работать с созданными ранее источниками данных, они будут просматривать уже готовые дашборды и пользоваться их интерактивностью.

В чем плюсы текущего аналитического решения для компании?

Тогда, как тот же reporting services создаёт большую свободу действий в отношении табличных форм, tableau предоставляет обширный инструментарий для гибкой и выразительной визуализации. На мой взгляд существенный плюс tableau раскрывается в потребление продукта с мобильных устройств, можно с лёгкостью оптимизировать любую диаграмму под популярное разрешение смартфона и планшета. Руководство получает таким образом расширеную мобильность, может по двум кликам получать актуальную информацию в реальном времени в командировках и на выездных мероприятиях. Разработка визуализаций более интуитивна и понятна, а следовательно, к ней мы можем привлекать не только разработчиков, но и продвинутых пользователей из сопричастных к нам подразделений. Здесь раскрываются все преимущества уже лицензий уровня explorer. Кроме того, с помощью tableau создаются более свежие с точки зрения современных требований к инфографике фигуры, есть возможность подчеркнуть стремительность линий в трендах, применить симметричный или асимметричный градиент с гибкой настройкой нулевой точки и многое другое.

 

Можно ли оценить экономический эффект от внедрения инструмента, в частности, Tableau?

Экономический эффект от внедрения таких продуктов легче всего оценить, на мой взгляд, в крупной розничной торговли, у нас же это инструмент для повышения эффективности принятия решений, а решения принятые сегодня, сказываются на наших показателях на горизонте планирования в несколько лет, но безусловно мы как IT-подразделение движемся в правильном направлении, предоставляя бизнесу современное и удобное решение. Вместе с тем, нужно понимать, что это своего рода нематериальный актив, который вплетен в общую эффективность и оказывает опосредованное влияние на деятельность организации. Получили ли мы то, что ожидали? Да, сомнений на этот счёт, как таковых и не было, учитывая, что мы ранее в разной степени уже сталкивались с Tableau.

 

Что хотелось бы улучшить в Tableau?

На мой взгляд в Tableau не хватает простых методов кастомизации и брендирования портала под корпоративные стандарты отдельной организации. Да, можно загрузить логотип, местами изменить надписи, но на текущий момент этих опций немного. Нет возможности перевести на русский некоторые элементы интерфейса.

 

Планы по развитию аналитики.

Мы используем данные из различных сервисов, у нас широко распространён rest api и местами для сбора данных мы используем python, так вот в дальнейшем хотелось бы уделить больше внимания языку python и ряду библиотек для обработки и статистического анализа данных. Кроме того, в планах внести в наш анализ больше предсказательной методологии, хотелось бы, также уделить больше внимания контролю данных и Data Governance, в частности, потому что надёжная стратегия управления данными — это залог безопасности, целостности и чистоты данны

22.07.2021

Михаил Иванов, начальник управления разработки и сопровождения аналитической отчетности Фонда развития промышленности, расскажет о внедрении BI-решения в Фонд развития промышленности.

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.