Как мы в Авито сделали карту дашбордов и избавились от хаоса в отчётах

Привет, меня зовут Евгений Мичурин, я BI-разработчик в отделе продаж Авито Работы. Наша команда недавно начала работать в компании и сразу поняла, что подход к созданию отчётов требует оптимизации. Мы с первых дней стремились систематизировать его и BI в целом.

В статье расскажу, как мы упорядочили, описали и сгруппировали деши, сделали их более доступными для пользователей. Если совсем кратко — расскажу, как мы сделали «дашборд о дашбордах».

Почему решили сделать карту дашбордов

Какие отчёты взяли на карту

Как собрали лендинг

Как работать с лендингом

Что в итоге

Основная задача нашего департамента продаж — помогать клиентам эффективнее использовать платформу. Сотрудники Авито Работы советуют работодателям, как составлять вакансии и привлекать к ним больше внимания. Для этого сотрудники должны иметь доступ к большому количеству данных, например, информации о клиентах, поисковых запросах, спросу и предложении на Авито, популярности наших сервисов и инструментов.

Для быстрого доступа к данным аналитики создают дашборды, которые находятся в разных проектах. Обычно сотрудники добавляют важные отчёты в избранное или ведут командные Excel-файлы, которые потом передают между собой. Некоторые закрепляют ссылки на дашборды в чатах.

Однако такую систему было неудобно поддерживать и масштабировать по следующим причинам:

Не было единой точки входа: общей папки «Отчеты» или логики для поиска нужного.

Устаревшие отчёты. Пользователи не знали о существовании новых дешей и по привычке использовали старые ссылки из закладок, не осознавая, что существуют более актуальные версии.

Хаос в отчётах. Поиски дашбордов занимали много времени, так как приходилось задавать коллегам вопросы в чатах о том, где можно найти нужную информацию. Или использовать кастомные списки, которые быстро теряли актуальность.

Отсутствие мета-информации. Без документации было сложно понять, для кого создан отчёт, и какие метрики на нём выведены.

Теперь расскажем о нашем подходе к этой задаче.

Сначала нужно было понять, какой набор дешей нам предстоить систематизировать.

Посмотрели, что часто открывают. Изучили логи Redash и узнали статистику по просмотрам.

Собрали фидбек от коллег. Мы попросили менеджеров рассказать, чем они пользуются в работе. Они прислали много информации — в том числе свои таблицы со ссылками на нужные отчёты, комментариями и описаниями. В будущем это нам сильно помогло.

Изучили и описали каждый дашборд. Мы вручную прошлись по всем объектам из списка, который собрали на прошлом этапе, чтобы:

Это оказалось самой трудозатратной частью работы — мы потратили около недели, уделяя задаче 50% рабочего времени. В итоге получили список из ста объектов с однородными метаданными.

Придумали концепцию карты-лендинга. Мы стали думать, в какой форме можно реализовать список дашбордов, чтобы он был наглядным и удобным.

Решили создать лендинг — такой отчёт об отчётах — и разместить на нём карточки со всеми объектами. На лендинге мы предусмотрели фильтры, чтобы можно было быстро ориентироваться.

Реализовали лендинг с помощью связки: Redash + МойОфис. Кратко о нашем инструментарии:

👉 Redash — это наша основная BI-платформа. С её помощью мы анализируем данные, создаём визуализации и дашборды. А внутренняя команда Redash постоянно развивает платформу и непрерывно совершенствует продукт.

👉 МойОфис мы используем для совместной работы над документами, которые потом можем загружать в хранилище.

Технически лендинг устроен так:

— Мы ведём список всех объектов и метаданные о них в МойОфис, откуда они импортируются в хранилище.

— Сверстали шаблон веб-страницы (html/css), который наполняем данными.

—C помощью Python заполняем полученный шаблон данными. В Redash есть функция создания визуализаций на Python, что даёт нам свободу в разработке нестандартных приборов.

Для пользователей эта страница выглядит как набор карточек, в шапке страницы — фильтры:

У карточек иерархия в три уровня: вертикали, юниты и папки. Это позволяет коллегам из разных команд быстро находить то, что им нужно.

Например, сотрудник отдела продаж может сразу выбрать в фильтрах вертикаль Авито Работа, юнит Avito Sales Department и подходящую папку.

На карте работает динамическая сортировка по популярности. Скрипт анализирует количество уникальных пользователей и групп, которые работали с дешами, затем сортирует объекты от наиболее актуальных к наименее востребованным.

Карточки устроены однородно, поэтому по ним удобно ориентироваться. В каждой есть такие поля:

Непопулярное убираем в «Прочее». Внизу страницы есть ещё один раздел — туда попадают карточки с дешами, которые пользуются меньшей популярностью. Так лишние элементы не мешаются в интерфейсе, а искать ещё быстрее.

Мы систематизировали наши дашборды с помощью продукта, которым потенциально смогут пользоваться все сотрудники Авито. Сейчас о карте уже знают все в Работе, средний MAU — 200 человек.

Некоторые вертикали тоже начинают размещать свои деши на нашем лендинге, и он приобретает некоторую универсальность — становится единой точкой хранения всей мета-информации по отчётности.

По пути мы получили ещё несколько положительных эффектов:

⭐ Актуализировали отчётность. Мы не только собрали всё в одном месте, но ещё нашли и архивировали неиспользуемые данные.

⭐ Создали единую точку входа в отчётность. Теперь все сотрудники знают, где искать дашборд или воркбук, и могут быстро получить доступ к нужным данным.

⭐ Упростили онбординг. Каждый сотрудник, включая новичков, может получить доступ к нужным дешам за пару кликов.

⭐ Внесли свой вклад в развитие культуры BI в компании. Мы постепенно помогаем коллегам по-новому потреблять информацию: все новые отчёты уже будут хорошо описаны и доступны на карте.

Качество работы с данными возросло — стало проще ориентироваться в большом количестве отчётов. Новые инструменты сразу стали доступны пользователям, что улучшило доставляемость аналитики и сократило время на поиск.