На правах рекламы

Трансформация + оптимизация = успех

11480

Глава направления инженерии, Business Intelligence и управления данными BigData Office в компании Tele2/Altel Кристина Копьева рассказала о первом хранилище оператора, дата-партнерах и непростом процессе цифровой трансформации бизнес-аналитики

Кристина Копьева
Кристина Копьева
ФОТО: Юрий Выблов

Первое большое хранилище

В компании я с 2008 года. Начинала как специалист по отчетности в подразделении биллинга. Абонентская база была порядка 100 тысяч абонентов. На тот момент, конечно, ни о каких больших данных вообще речи быть не могло.

В 2013 году мы построили первое большое хранилище данных. Большинство источников информации консолидируются в одну большую базу данных. Там они преобразуются, трансформируются, проходят предварительную подготовку для аналитических кейсов и регулярной отчетности. Мы построили так называемый CEO Dashboards, где топ-менеджеры могли каждый день с утра увидеть ключевые показатели: по абонентской базе, по нашему чистому приросту, оттоку, реконнекту и многому другому. А также информацию по выручке – она используется до сих пор. Аналитика помогала и помогает держать руку на пульсе.

Трансформация

Самый сложный этап трансформации –  начало. Мы нашли те ориентиры, к которым хотим двигаться в части глобального перестроения бизнес-аналитики в Tele2/Altel, а для этого надо всего лишь понимать цель и причины и быть преданным своему делу.

Мы сталкивались с разного рода проблемами в вопросах выстраивания аналитики в компании. Поэтому было решено определить основные «болевые точки», которые имеют явные последствия для повседневного ведения бизнеса, сказываются на тех услугах, которые мы предлагаем нашим абонентам. Например, времени вывода предложений на рынок, которое зависит от осознания возможностей анализа данных, правильной приоритизации аналитических запросов и оперативного принятия управленческих решений.

Мы создали центр экспертизы по бизнес-аналитике и ввели новую должность – дата-партнёр. Любое бизнес-подразделение в компании может себе нанимать аналитиков - ограничений никаких нет. Центр экспертизы отвечает за их синхронизацию и координацию, определение ролей и ответственных. Неотъемлемой частью этого центра является методологическая поддержка и приоритизация всех аналитических кейсов. Любой кейс можно посчитать десятью десятками различных способов, поэтому аналитики-эксперты должны подсказать наиболее правильный метод. Вот для этого и нужен центр экспертизы.

Наша трансформация преследует одну четкую цель – оптимизацию наших усилий, которые направлены на качество предоставляемых компанией предложений. Это подталкивает сотрудников к более инновационным решениям. Мы приняли решение идти в гибридный вариант существования бизнес-аналитики в компании, потому как он позволяет объединить все преимущества централизованной и децентрализованной версий.

Дата-партнёры

Мы ввели новую роль в компании и нанимаем молодых и амбициозных ребят, которые становятся классными помощниками для различных подразделений. То есть если для активностей и инициатив какого-то департамента необходимы какие-то разовые отчеты либо бизнес-аналитика, то дата-партнер и будет содействовать коллегам с предоставлением нужных данных, в том числе и визуализации. Если мы участвуем в проверке каких-то гипотез, мы анализируем - а надо ли запускать вот эту услугу? Тестируем, сработает или нет. Получается, дата-партнер и графики нарисует, и данные соберет, плюс обработает. Далее на основании аналитики мы можем понять, какая информация нам нужна для принятия решений по коммерческим инициативам и как необходимо мониторить эффект от этих запусков.

Сейчас у нас укомплектовано 50 процентов штата. Чтобы попасть в число оставшихся 50, нужно обладать аналитическим складом ума и математической базой - не самые жесткие требования. Ну и плюсом будет знание языков программирования, например Python, потому что это сейчас основной инструмент для работы с данными. Тех, кто нам подходит, мы направляем, обучаем, оказываем менторскую поддержку. Берем под крыло, одним словом. Мы открытое и заботливое подразделение, открытость – одна из ценностей нашей компании.

Статистика для фиксирования прогресса

Важная составляющая в нашей работе – статистика. Мы можем показывать уровень прогресса. Как пример – в реализации программы по обеспечению мобильной связи и интернетом сёл «250+». У нас же есть планы и есть фактические показатели, поэтому фиксируем, где мы хорошо идем по плану, а где серьезно опережаем события. На дашбордах мы смотрим количество абонентов по программе «250+». Тем более что у нас есть первый в Казахстане специальный тариф «Туған жер». И мы можем показать по нему любую аналитику.

Аналитика и визуализация

Визуализация – это форма отображения аналитики, которая позволяет просто и быстро понять результаты анализа. Мы понимаем, что уже сделали, что еще должны сделать для того, чтобы быть более прозрачными. В нашем нынешнем режиме Big Data в большей степени нацелены на оптимизацию затрат. Мы анализируем закономерности, находим какие-то «болевые точки» или «узкие горлышки» и начинаем их оптимизировать. Скажем, когда у вас в таблице пять строчек, наверное, глазами понять можно, а когда в телекоме миллиарды строк, их невозможно человеку обработать, и, соответственно, есть определенные алгоритмы либо системы, которые позволяют в большом объеме найти какие-то, как говорят, инсайты. Это такие неочевидные штуки, которые на человеческом уровне тяжело определить.

Для визуализации используем инструмент Business Intelligence Tableau, и сейчас в компании любой нетехнический специалист сможет использовать эту программу у себя на месте для создания собственной аналитики. Суперпример - МФС (мобильные финансовые сервисы) у нашего коллеги Бекарыса Нурумбетова. Мы подключили ему набор данных, из которого он может извлекать что ему угодно и когда угодно, создавать и менять какие-то свои аналитические дашборды посредством конструктора, не прибегая к привлечению и вовлечению специалистов Big Data. Он самостоятельно может делать аналитику прямо на месте. В чем плюс? Мы сокращаем время на реализацию и выпуск бизнес-идеи своим абонентам. Если ему необходимо принять какое-то оперативное управленческое решение, например, запускать продукт или не запускать, посмотреть, хорошо ли у него запустилась услуга. Он может сам это проанализировать, не прибегая к нашей помощи.

Оптимизация затрат

Что дает оптимизация и автоматизация каких-то рутинных задач? Например, мы сокращаем трудозатраты людей. Есть кейсы, когда автоматизация ускорила время выполнения задач в 60 раз, в 96 раз. Был, например, в компании процесс, который выполнялся вручную – собирались большие наборы данных из разных систем. Раньше на это уходило два дня, а сейчас выгрузка данных происходит в автоматическом режиме. Оптимизация затрат — это то, к чему все стремятся, потому что это действительно классно.

   Если вы обнаружили ошибку или опечатку, выделите фрагмент текста с ошибкой и нажмите CTRL+Enter

Орфографическая ошибка в тексте:

Отмена Отправить