Как успешно внедрить self-service аналитику за 6 недель
Привет! В этой статье я расскажу об опыте реализации self-service аналитики для ГК Алвиса. Эта статья может быть полезна тем, кто думает о внедрении культуры self-service аналитики (аналитики самообслуживания) для повышения удовлетворенности бизнеса в данных и снижения нагрузки на ИТ.
В качестве введения попробую объяснить смысл формулировки Self-service аналитики в двух предложениях, рассчитывая в основном на то, что большинство заинтересованных уже знакомы с этим понятием.
Концепция self-service предполагает предельную лёгкость самостоятельного использования для всех категорий сотрудников. Основные плюсы: быстрое внедрение, простая интеграция с существующими системами, быстрое получение результатов, доступность для пользователя с любым уровнем подготовки и с любого устройства.
Уже очень многое сказано о том, как важны данные и как скорость принятия решения влияет на бизнес, поэтому я пропущу общие фразы и постараюсь сфокусироваться исключительно на опыте реального клиента.
Подготовка к проекту по аналитике
Прежде всего важно обеспечить непротиворечивые данные, на которых будет строиться аналитика. Эта задача требует отдельного внимания, подразумевает нормализацию основных данных по всем взаимодействующим системам.
Например, если вы консолидируете данные по продажам из нескольких учетных систем обособленных филиалов, то необходимо, чтобы идентификаторы и данные по одному и тому же контрагенту или SKU совпадали или, как минимум, имели четко определяемую связь.
Выбор аналитической платформы, как инструмента для автоматизации, так же является важным моментом, однако, определяющее значение имеет команда проекта и мотивация на достижение результата.
Коллеги из ГК Алвиса были подготовлены к проекту и провели большую работу с данными и определением ключевых владельцев процессов и данных заранее.
Подход к внедрению self-service аналитики
В качестве подхода к внедрению был выбрать подход Agile, который применительно к задаче был сформулирован в цикле из пяти этапов:
- Планирование и определение объема - 5 дней;
- Прототипирование, утверждение форм и макетов - 5 дней;
- Реализация - 10 дней;
- Тестирование и согласование вариантов отчетов - 5 дней;
- Обучение и запуск в эксплуатацию - 5 дней.
Этот цикл может быть меньше, но необходимо помнить о балансе между скоростью доставки результата и ценностью от определенного вами объема спринта и не опускаться ниже цикла планирования в две недели.
Предпосылки к внедрению self-service аналитики
Всем известны общие предпосылки к внедрению аналитики, поэтому не буду повторяться и уделю внимание тем точкам роста, которые определила для себя компания ГК Алвиса:
Анализ большого объема данных из разрозненных источников в режиме реального времени;
Централизация аналитических данных, уход от Excel;
Формализация экспертизы в анализе данных, снижение рисков потери знаний;
- Формирование гибкой отчетности, снижение вовлеченности аналитиков и ИТ;
- Повышение оперативности принятия решений - мониторинг данных с мобильных устройства;
- Возможности по расширению функционала.
Бизнес-задачи
Сквозная отчетность по планированию и исполнению плана продаж;
Анализ данных по продажам;
- Анализ данных по поступлениям денежных средств и отгрузкам товаров клиентам;
- Анализ данных по остаткам товаров на складах и у дистрибьюторов;
- Анализ данных вторичных продаж.
Ключевые результаты
В рамках первого этапа по внедрению self-service аналитики удалось:
- Разработать пять отчетов по приходам, отгрузке SKU, по группам товаров и отчет по товарным остаткам;
- Реализована интеграция между системами источниками данных и системой аналитики, что позволило отказаться от ручного сбора данных в Excel;
- Повысить скорость принятия решений за счет оперативного доступа к данным.
Что получили дополнительно:
- Значительное снижение человеческого фактора;
- Удобный интерфейс для работы с данными;
- Доступ к аналитики с мобильных устройств, без привязки к локации;
- Масштабируемый инструмент seld-service аналитики, который позволит покрывать большинство из имеющихся задач;
- Довольный бизнес и ИТ.
Буду признателен за любую обратную связь. Спасибо!