Agile в BI?

Agile-подход в BI – феномен, который появился с развитием Tableau. Этот подход можно описать тремя основными характеристиками, которые привнесли продукты Tableau в процесс работы с данными.

1. Возможность отвечать на сложные бизнес-вопросы и принимать data-driven решения быстро. Благодаря Tableau, процесс создания рабочего прототипа сократился до недели или даже до одного дня, вместо нескольких месяцев согласований и ожидания. Инсайты находятся быстрее и успевают пригодиться в меняющемся бизнесе.

2. Возможность самостоятельного анализа (self-service). Простой интерфейс, взаимодействие через drag-and-drop, множество визуальных подсказок упрощают понимание продукта, и вместо сложной многоуровневой системы репортинга перед вами во многом интуитивный и быстрый в освоении инструмент. Пользователи сами создают свои отчеты.

3. Возможность использования данных в компании сколько угодно раз в разных срезах – процесс data rediscovery.

Tableau нокаутировал традиционные инструменты репортинга и BI-отчетности, сформировавшись в отдельное направление инструментов self-service BI.

При этом, есть несколько подходов к самому проектированию дашбордов. В более тяжелых организациях все еще используются модели водопада – выполнения задач по этапам, на которых очень сложно внести коррективы и изменения. В более подвижных, живых компаниях все чаще и чаще обращаются к итерационной модели проектирования дашбордов – она обеспечивает лучшую коммуникацию между заказчиком и конечным пользователем.

Рады поделиться с вами своими наработками, позволяющими выстроить работы по разработке продуктов визуальной аналитики. Кратко представляем комментарии к деталям этапов нашего подхода Agile Dashboard. Будем рады обсудить ваши идеи и опыт ваших проектов для развития подходов и улучшения образовательных практик.

Этап 1. ПЛАНИРОВАНИЕ

1. Рекомендуем формализовать процессы коммуникации с заказчиком уже на самом раннем этапе. Это позволит сэкономить энергию на последующих этапах общения. Поможет разработка подробного Брифа с ключевыми вопросами - люди и необходимые компетенции, бизнес-задачи и поддерживаемые их КПЭ, сроки реализации для управления ожиданиями.
2. Запишите детально все известные на начальном этапе требования к проекту.
3. Составьте первую каркасную модель – ваш набросок проекта с учетом вводных первого этапа.
4. Поймите характеристики аудитории для которой делается визуализация.
5. Проработайте как можно раньше коммуникационные процессы по всей цепочке принятия решений у Заказчика.

Этап 2. ОЦЕНКА

1. При наличии большого количества участников проекта и широкой коммуникации внутри компании, хорошей практикой будет организация воркшопа для обсуждения ключевых элементов проекта, однозначного понимания целей и решаемых бизнес задач, выработки единого взгляда на KPI и источники данных.
2. Имеет смысл как можно раньше запросить у заказчика Руководство по стилю Бренда организации, чтобы получить на руки цветовые и шрифтовые стандарты практикуемые внутри организации.
3. Заполните DY Blueprint – таблицу-анкету с описанием важным метрик, методикой их расчета, владельцами необходимых данных.

Этап 3. ПРОТОТИПИРОВАНИЕ
1. Определите функциональность: фильтры, экшены, взаимодействия.
2. Подготовьте визуальный макет дашборда на основании рекомендаций по стилю бренда.
3. Загрузите тестовые данные такой же структуры как и основные и создайте работающий макет в программном продукте (Tableau)

Этап 4. РАЗРАБОТКА
1. Получите основные полные данные и соберите работающую логику.
2. Сделайте все вычисления.

Этап 5. ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ОПЫТ
1. Уточните внешний вид, мелочи взаимодействия, мобильный доступ и качество данных и расчетных показателей.
2. Проработайте вопросы поддержки пользователей и презентации разработанного дата-продукта.
3. Проведите необходимой обучение пользователей в удобном для них формате (очные презентации, вебинары, детальные инструкции, видеозаписи)
4. Настройте мониторинг работы пользователей для корректировки программы управления изменениями и калибровки последующих блоков разработки или дополнительной функциональности.

Tableau Drive – методология масштабирования self-service аналитики в организации. Drive основана на лучших практиках успешных проектов организация по всему миру. Методология опирается на итеративный, гибкий подход – который быстрее и считается более эффективным по сравнению с традиционным внедрением долгого цикла. Краеугольным камнем методологии является новая модель партнерства между бизнесом и ИТ.

Методология Drive доступна бесплатно. Некоторые организации выбирают путь самостоятельного внедрения, другие же обращаются к Tableau или его партнерам за помощью.

Методология состоит из 4 этапов.

Этап 1: Обнаружение / Discovery

Будет ли это работать – важный вопрос первого этапа. Хотя вопрос прост, он приведет вас к нескольким вариантам ответа не него.

1. Оценка того, что организация уже имеет: оценка текущего состояния (As-Is Assessment). Во время этой оценки проводится инвентаризация людей, процессов, технологий и стратегий, которые необходимы для достижения цели.

2. "Если это сработает, на что это будет похоже?": видение будущего состояния (Future State Vision). Самое главное в достижении цели – это определение цели. Что такое успех? Для Tableau успех заключается в широко распространенной культуре self-service аналитики, которая стимулирует понимание и инновации при помощи данных. Вы можете добавить более конкретные критерии для Future State Vision, основываясь на конкретных потребностях и стратегиях вашей организации.

Этап 2: Прототипирование / Prototyping & Quick Wins

Основное достоинство модели быстрого прототипирования – быстрый вход в процесс, с возможностью быстро учиться во время разработки. Планирование – важно, но его должно быть в меру; иначе до действий можно никогда не добраться. Проекты нуждаются в импульсе, и Tableau Drive не исключение.

Самый важный аспект – найти самых воодушевленных и мотивированных членов команды Drive, которые смогут продвигать и отстаивать использование дашбордов Tableau. Со временем они превратятся в Tableau power users – опытных пользователей, привлекающих и призывающих других. Если в вашей команде нет никого, у кого есть знания по Tableau или аналитике, первым шагом может стать курс обучения основам Tableau.

Первоначальная команда должна попытаться создать прототипы дашбордов для одной или двух наиболее влиятельных групп. Очевидно, важно, чтобы команда потратила время, чтобы понять аналитические потребности каждой группы, подготовила данные для точности и часто встречалась с каждой группой для создания такого сотрудничества. Эти прототипы дашбордов должны быть готовы в течение нескольких дней, а не месяцев. Следуйте гибкой методологии, чтобы улучшать и совершенствовать продукт с каждой итерацией.

Этап 3: Фундамент / Foundation Building

Строительство фундамента для Tableau означает сосредоточение талантов и ресурсов для поддержки первичных усилий. До этого мы собрали мотивации компании и подготовили базу для масштабирования. Теперь это нужно не потерять.

Чтобы максимизировать ROI (рентабельность инвестиций) в аналитическую культуру, нужно создать Центр Операций в ИТ-департаменте – Center of Operations. Центр Операций имеет важное значение для поддержки пользователей Tableau Desktop с Tableau Server, развертываниями, источниками данных и другими техническими потребностями. Если создатели отчетов не будут иметь данных, не смогут разобраться в инструменте или не узнают об аналитических подходах – ничего не получится.

Бизнес-сторона может сосредоточиться на создании лучших практик, словаря данных и внутреннего портала, чтобы распространять творческие идеи в построении дашбордов и визуальной аналитики. У Tableau power users, которые были определены (или обучены, в зависимости от обстоятельств), должны быть "рабочие часы" или время, выделенное для предоставления экспертных консультаций или указаний для новых пользователей. Этот бизнес создаст Центр Компетенций – Center of Excellence / Evangelism – с целью распространения Tableau по всей организации.

Этап 4: Масштабирование / Scale Out

В то время как фаза масштабирования является технически одной из фаз Tableau Drive, по правде говоря, это будет постоянное стремление к постоянному улучшению производительности, обновлению фундамента и постоянное распространение знаний Tableau во всей организации.

Первым шагом является широкое внедрение Tableau в остальную организацию. И сейчас самое подходящее для этого время – у вас уже есть быстрый и удачный опыт внедрения в несколько отделов, которые могут поделиться опытом; а ваш фундамент уже готов для поддержки пользователей и их аналитических запросов для всей организации.

Необходимо проводить встречи, демонстрации, менторство, обучение и многое другое, для того, чтобы рассказывать и представлять Tableau новым пользователям. Внутри команды Drive всегда оценивайте свой прогресс и ищете новые способы адаптации и точки интереса. Будьте динамичными и постоянными.

+ Несколько лет углубленных исследований, подходы и методологии поставщиков в области визуальной аналитики
+ Основанный на примерах опыт консультативной работы с компаниями из списка Fortune 100 и 500 в разных вертикалях
+ Новые технологии, такие как потоковая визуализация в IOT (Internet of Things) и потоковая анимация