Владислав Исмагилов, руководитель службы аналитики Яндекс.Маркет: о внедрении платформы Tableau

- Всем привет! Меня зовут Влад. Я занимаюсь аналитикой в Яндекс.Маркет групп.

- Как вы пришли к пониманию, что компании требуется BI-инструмент?

- Наш бизнес сильно вырос, так как мы запустили несколько новых продуктов, у нас большое количество сотрудников, которым ежедневно необходим доступ к актуальной статистике. Мы всегда могли посчитать нужные показатели, но только с использованием программ и ключ-кодов.

Со временем мы поняли, что все вычисления можно делать намного быстрее. У нас был классический путь, начинали с хранилища Oracle, это был простой, понятный способ для работы с данными.

С ростом данных и потребностями аналитиков мы стали двигаться в сторону распределенных хранилищ данных.

Потом мы осознали еще одну потребность, что нам для многих наших проектов нужны данные других сервисов Яндекса. Поэтому мы переехали в наше текущее решение - Яндекс Тейблс. Это первичное хранилище, в котором мы храним всё, что у нас есть. Все самое ключевое и быстро необходимое мы забираем в ClickHouse.

К ClickHouse мы подключили Tableau и дали доступ большому количеству сотрудников к актуальной, быстрой статистике. Аналитики работают с множеством различных репозиториев. Одним словом это совсем не сравнится с тем, что было пару лет назад. Сейчас это похоже на серьезный инженерный анализ данных.

- В чем основные плюсы этого решения для компании?

- Это простой с точки зрения порога входа инструмент, в котором не технический специалист может быстро разобраться.

При этом мы не прекращаем изучать различные альтернативы, просто меняется степень эффективности этого процесса. Во всем сомневаемся, всегда ищем самое лучшее решение, всегда ведется некоторое исследование на тему того, нет ли какой-нибудь технологии, которая бы лучше решала наши задачи. Пока Tableau справляется с теми потребностями, которые мы решаем через этот инструмент.

- Может ли бизнес пользователь все это освоить?

- Обучаемость новым подходам и новым инструментам - ключевой навык в любой профессии.

Tableau - инструмент с низким техническим порогом входа, поэтому для технических специалистов это в целом не составляло большого труда, то есть tutorial и комьюнити, обсуждениями наработали какой-то набор навыков позволяющих решать задачи. Мы организовали внутренние семинары, на которые приглашали сотрудников , показывали какие-то базовые процессы, давали доступ и потом просто организовали внутренний чат поддержки, где любой пользователь может задать вопрос и получить консультацию.

- Каким был процесс внедрения Tableau?

- Начали мы совсем издалека вместе с одним разработчиком энтузиастом, собрали пару возможных открытых решений, собрали несколько инстансов на которых это можно было все развернуть, положить туда одинаковые наборы данных и постараться что-то покрутить.

За неделю старались по-разному эти решения поломать, Tableau оказалась чуть более удобная и более стойкая. Поэтому мы остановились на решении с Tableau. После этого мы за неделю собрали какую-то сырейшую альфу поставили встречу нашему сетевому, обсудили с ним предпосылки такого решения, показали прототипчики, попросили железо, отвечали на сложные вопросы “зачем вообще все это и как это сделает нам всё попроще (работу)” и как следствие запустились. Сейчас у нас прошло уже чуть больше года.

И прям на старте мы поняли что эта штука у нас будет достаточно большой, поэтому мы изначально думали про какое-то большое количество лицензий и стали искать самого крупного, одного из самых крупных дистрибьюторов, выбрали АНАЛИТИКУ ПЛЮС и совместно с другими сервисами Яндекса закупили достаточно большую пачку лицензий.

- Кто у вас основные пользователи Tableau?

- Не технические специалисты у которых есть острая потребность актуальной статистики за прошедшие периоды. То есть в основном это коммерция, категорийный менеджер, те кто работают со складом, доставкой, множество менеджеров которые изучают доверенный им кусок сервиса гораздо более подробно, чтобы большую часть каких-то относительно простых гипотез сотрудники могли проверять самостоятельно в достаточно гибком инструменте таком как Tableau.

- Какой объем данных вы анализируете?

- Сейчас у нас в целом под Tableau хранится порядка 10 Терабайт - сжатые ключевые данные, это еще далеко не целевая конфигурация, к который мы идем. Она еще будет сильно расширятся.

Мы в сутки логируем порядка 12 Tерабайт различных логов, поэтому когда мы готовим какую-нибудь новую пачку данных для кубов мы поднимаем почти 50 Терабайт обрабатываем и только потом итоговую выжимку кладем в хранилище, которое по сути стоит под Tableau.

- Как устроена аналитика в компании?

- Аналитик это на самом деле вертикаль, которая работает со всеми продуктами нашей группы компаний, то есть это Яндекс Маркет, Беру и целое множество экспериментов , в которые выходят например супер чек или Яндекс.Маркет аналитика.

Блок экспериментов играет важную роль нашего бизнеса , в которой мы ищем ключевые идеи, которые позволят запустить нам еще отдельный продукт , отдельный стрим нашего бизнеса, либо радикально улучшить имеющиеся продукты. Аналитики - это отдельная вертикаль мы занимаемся этими сервисами в различных аспектах работы бизнеса от продуктовой разработки до маркетинговых оптимизаций, включая всю работу с операциями со складом, остатками, товародвижением и всем, что с этим связано.

Ключевая цель аналитиков - помогать принимать решения на основе данных.

- Какие требования вы предъявляете к аналитикам в Яндексе?

- Очень по-разному. В разных направлениях есть разная степень необходимости аналитиков, поэтому в зависимости от ситуации мы стараемся подбирать наиболее оптимальное решение. В первую очередь мы очень ценим критичность мышления, насколько это все возможно объективно измерить, также любопытство в общих - даже бытовых вопросах, то есть это способность подмечать разные необычные моменты - мимо которых проходит большинство людей.

Также навыки работы с данными, основы статистики - без этого никуда. Мы не просто сравниваем наблюдаемые средние - мы делаем это более хитро, более корректно. Примерно такая солянка с точки зрения навыков. И очевидно сам опыт, то есть если человек уже решал такие задачи, то это повышает шанс того, что человек уже будет самостоятельно развивать какое-то нам нужное направление . Большему количеству новых инсайтов решений и прочему нас научит. В зависимости от такой конфигурации вот этих историй мы принимаем решение и стараемся реализовывать разные мероприятия для развития комьюнити.

Мы недавно завершили митап аналитиков Яндекс.Маркета , в котором более 100 человек принимало участие, в котором мы рассказывали по сути самые интересные кейсы , которыми занимались последние полгода. Такую практику планируем повторять , поэтому хотим быть такой важной частью аналитического рынка.

- С какими проблемами сталкиваются аналитики сегодня?

- Конечно это проблемы связанные как с качеством так и с количеством данных. Количество это вторичный вопрос, просто появляется инструмент , который позволяет хорошо с этим всем работать. Качество данных это действительно важная история, над которой нужно серьезно работать многим бизнесам на самом деле.

Помимо таких бытовых проблем как качество и количество данных есть наверное проблема с некоторой аналитической культурой в компаниях или в командах в которых они работают потому что далеко не всегда удается убедить заказчиков команды сервисы в том, как именно ставится вопрос аналитиком, как вообще аналитик участвует в принятии решении , почему он такие вопросы задает и как на них реагирует чтобы это было наиболее конструктивно для бизнеса или команды.

Вот с этим тоже по моему мнению есть некоторые проблемы, если в целом смотреть на рынок аналитиков. И мы все больше понимаем, что разные там софтовые навыки становятся все более критичными для аналитика.

- Можно ли оценить экономический эффект от внедрения инструмента?

- Ключевое здесь нужно понимать зачем это делать , то есть если действительно есть какой-то подвешенный вопрос, который требует решение связанное с оптимизацией чего-либо наверное имеет смысл заниматься такими вопросами. Но как обычно показывает практика - время которое тратится на решение такой задачи, можно более эффективно потратить для бизнеса в целом.

То есть вычленение конкретных показателей на которое влияет аналитическая инфраструктура или удобное хранилище относительно неудобного, это достаточно во многом субъективные истории, которые не научились хорошо замерять, именно с точки зрения бизнес импакта Работа людей которые используют это всё в качестве инструмента вполне себе подается замерам и если люди приносят результат нужный бизнесу , который с лихвой покрывает все издержки на это хранилище, то им не нужно в моменте заниматься этим вопросом потому что есть более важный, который позволит тысячекратно вырастить ваш бизнес. Нужно понимать что Tableau это удобный инструмент визуализации данных, который позволяет упростить работу данными, но в меньшей степени позволяет решать какие то радикально другие задачи, которые невозможно было решать без Tableau.

Поэтому здесь мы к общей пользе инструмента относим большую погруженность большого количества бизнесовых людей , в то какие показатели у нас на сервисе , как они себя ведут, как они декомпозируются на разные факторы и срезы и прочее. Из последнего у нас большая история про сквозную аналитику которую мы полностью положили в инфраструктуру кубов и мы соединили всё, что можно: от источников трафика до воронок на сайте и на складе и юниты каждого заказа, чтобы понимать как вообще устроены переходы от того что мы тратим, на то что мы в итоге зарабатываем. Это критично важный инструмент как для команды маркетинга так и для различных коммерческих подразделений и прочего. В целом здесь это не конкретный инсайт который мы побежали тут же делать , это общая осознанность вокруг ключевых показателей и понимание того, как устроен наш бизнес с точки зрения цифр - в этом мы видим самую ключевую пользу , которую мы получили внедрив Tableau.

Таких историй что мы где-то, что-то заметили тут же поправили, ту же все выросло достаточно много, но они в разных направлениях, их по чуть-чуть - это позволяет нам более эффективно развивать бизнес.

У нас радикально еще выросла команда, всего нашего сервиса поэтому вопрос про синхронизацию по ключевым показателям, чтобы каждая команда считала один показатель в одной логике, в одной цифре и прочее, стал наиболее критичным. Иначе команды разговаривают на разных языках и это не эффективно.

- Какие у вас планы по развитию аналитики?

- У нас будут запускаться новые направления , то есть мы чуть большее внимание уделим все тем же операциям, то есть мы должны максимально хорошо понимать - как, где, какой товар хранится , на каком складе , как его эффективнее всего доставить в произвольную точку, также к этой системе должен быть доступ у достаточно большого количества сотрудников. Это новые направления аналитики, которых сейчас не было.

Постараемся выделять новые команды которые будут заниматься какой-нибудь сложнейшей крутейшей задачей на какой-то период времени , а также надеемся что именно оттуда будут приходить какие-то супер прорывные идеи о работе какой то функции или сервисов в целом. Поэтому мы попробуем чуть более принципиально что ли поработать.

Все актуальные новости, интервью и полезные видеоматериалы в социальных сетях Академия Аналитики.

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

АНАЛИТИКА ПЛЮС оказывает профессиональные услуги в сфере BI с 2012 года. Мы владеем технологиями успеха и готовы оказывать консультационную и технологическую поддержку на всех этапах реализации решений для вашего бизнеса.

Академия Аналитики в социальных сетях:
ВКонтакте:https://vk.com/analytixacademy
Facebook: https://www.facebook.com/analytixacademy/
Instagram: https://www.instagram.com/analytixacademy/
Telegram: https://t.me/analytixacademy_chat