Визуализации группируются таким образом, чтобы дать максимально наглядный ответ на вопрос бизнеса. В отличии от статичного отчёта дашборд меняется вместе с изменяющимися данными. Он содержит интерактивные элементы, с помощью которых эти данные можно фильтровать и группировать. Хорошо спроектированный дашборд не просто визуализирует цифры из отчётов, он помогает решить бизнес-задачу, контролировать эффективность бизнес-процессов, находить взаимосвязи между разнородными данными и т.д.
Аналитики используют термин «дашбординг». Так называют подход к построению аналитических систем, в рамках которого разработчик предоставляет данные для анализа и инструмент их визуализации. А то, как именно будут сгруппированы и визуализированы данные, решает пользователь. В последнее время этот термин начали применять и руководители разного уровня. Через пару лет те, кто не владеет инструментарием BI-аналитики, будут тратить больше времени на объяснение своих пожеланий аналитику, чем на работу с данными.
Проблема современных компаний — большой объём данных
Представим, что данные, которые собирает компания — это кирпичи для строительства будущего дома. Кирпичей может быть много и все они будут отличного качества, но без грамотного чертежа и рабочих рук от них не будет никакой пользы.
Современные компании вынуждены собирать большие объёмы данных об обучении сотрудников, KPI, уровне продаж, удовлетворённости клиентов и т. д. Всё это — строительный материал, на основе которого можно построить стратегию развития компании. Анализ этих цифр поможет понять, какие процессы происходят в компании, что на что влияет и какие шаги предпринять для дальнейшего роста.
Однако на практике обработка данных — это долгая кропотливая работа, результат которой может быть понятен только аналитикам. В компаниях, которые используют традиционные методы, анализ данных занимает недели. В то время как их конкуренты тратят на получение важной информации секунды и получают преимущества в борьбе за место на рынке.
Два решения проблемы — фиксированные отчёты и дашборды
Есть два решения для обработки данных: фиксированные отчёты с ограниченным выбором настроек и дашборды, которые предоставляют доступ к данным через интеграционный API.
Отчёты
Один из способов представить данные в понятном виде — создать фиксированный набор отчётов, решающий чётко сформулированную задачу. При этом возникает вопрос — кто эту задачу сформулировал, не устарела ли формулировка и что делать при появлении новых данных или изменении трактовки существующих.
На практике даже продуманные фиксированные отчёты очень быстро устаревают. В процессе работы у бизнеса появляются новые вопросы, ответы на которые можно найти в данных. Однако для этого нужно посмотреть на них под правильным углом. Приходится выгружать данные в excel и обрабатывать их вручную. Процесс ручной обработки данных — это всегда сложно и долго. И результат зачастую зависит от настроения и личных вкусов главного специалиста по функции «ВПР» и сводным таблицам.
В качестве альтернативы можно нанять разработчиков, которые будут быстро собирать нужные отчёты. Однако каждый раз писать код для ответов на разовые вопросы — долго и дорого. К тому же такие решения обычно плохо документируются и поддерживаются. Как следствие, любое изменение в постановке вопроса, структуре или трактовке данных приводит в лучшем случае к полной ревизии кода.
Дашборды
Дашборды появились в ответ на потребность пользователей в наглядных и понятных инструментах аналитики.
У руководителей нет времени, чтобы изучать голые цифры или кастомизировать преднастроенные отчеты. Вместо этого нужна бизнес-интерпретация данных, выявленные взаимосвязи и закономерности. При этом информация должна быть подана просто и наглядно. Например, руководитель одной из крупнейших компаний в сфере создания уборочной техники проверил занятость корпоративных тренеров с помощью дашбордов. Выяснилось, что вместо заявленной высокой загрузки по факту сотрудники работали четыре часа в день.
Если компания запускает обучение по продукту, она хочет узнать, как изменилась скорость вхождения на рынок новых продуктов. Запускает систему онбординга и пребординга — нужны данные о том, как изменилась скорость адаптации новичков. Таких ситуаций может быть бесконечно много, поэтому готовая система не может дать ответы на все вопросы бизнеса.
Три главных отличия дашборда от отчёта
- Отчёт — это заранее настроенный документ с ограниченным количеством параметров. Дашборд — информационная панель с гибко настраиваемой логикой сбора и визуализации данных, которая может быть легко изменена пользователем при изменении задачи.
- Чтобы извлечь полезную информацию из отчёта, нужно изучать таблицы, анализировать данные. При этом есть риск ошибки из-за банальной невнимательности аналитика. Дашборд визуализирует нужную информацию в терминах, уже понятных пользователю. Для работы с ним не нужен аналитик или разработчик В качестве бонуса, данные дашборда всегда актуальны, а не собраны кем-то неделю назад, да еще и подправлены зачем-то вручную.
- Кастомизация отчётов стоит дорого и занимает много времени. Дашборд предлагается в виде готового решения, которое можно относительно легко настроить под себя, не обладая навыками аналитика или разработчика.
Как построена работа дашбордов в Эквио
Работа любого дашборда состоит из двух этапов:
- собрать максимум данных для анализа и выгрузить туда, где их можно будет анализировать,
- настроить визуализацию данных из таблиц с помощью BI-системы.
В Эквио используется специальный аналитический модуль, который собирает и экспортирует данные с платформы в специальное хранилище, предназначенное для будущей обработки данных в BI-системах.
Клиент получает полный доступ к хранилищу данных и может дополнительно настроить «дозагрузку» в него информации из других учётных систем. В качестве инструмента визуализации данных рекомендуется использовать Yandex.DataLens. Это простая условно-бесплатная BI-система. Также по желанию клиента возможна интеграция с любой популярной BI-системой.
Все действия для работы в системе максимально просты и логичны:
- Нужно зайти в интерфейс системы дашбординга и настроить выгрузку данных. При этом нужно сразу указать параметры фильтрации (интервалы дат, группы пользователей, виды материалов и т.д).
- Если задача носит постоянный характер, пользователь может задать в интерфейсе дашбординга правила автоматической выгрузки и обновления данных.
- После выгрузки данных пользователю нужно перейти в интерфейс Yandex.Datalens (или другой BI-системы), чтобы настроить связи между таблицами и правила группировки данных.
- Теперь останется только выбрать визуализацию — способ представления информации. Это может набор графиков, чартов, диаграмм, таблиц, который даёт понятный наглядный ответ на прикладной вопрос пользователя.
Если у клиента нет сотрудника, обладающего достаточной квалификацией для решения этих четырех задач, или клиент не считает нужным разбираться в тонкостях дашбординга, разработку можно заказать в Эквио. При этом результат разработки пользователь довольно легко может менять и настраивать под свои нужды по мере изменения требований бизнеса.
Несмотря на то, что инструменты дашбординга и BI-аналитики появились давно, долгое время ими пользовались лишь немногие компании. Дело в том, что покупка BI-системы для визуализации требовала больших финансовых вложений, а для её полноценного использования был нужен штат дорогостоящих аналитиков данных.
Ситуация изменилась несколько лет назад. Стоимость покупки и владения BI-инструментами значительно снизилась, а некоторые инструменты предлагаются бесплатно и условно-бесплатно.
Кроме того сами BI-инструменты стали проще и понятнее. Чтобы начать работать с ними, достаточно посмотреть обучающий видеоролик продолжительностью один час. Компаниям не нужны дорогостоящие аналитики и разработчики, чтобы внедрять дашборды. Достаточно желания учиться и мотивации для получения результата.
