Как DWH решает задачи
Реальные примеры из практики.
Клиентский портфель
Задача
Получать аналитику по клиентским метрикам - продажи, воронки, отток, денежный поток, коммуникации и обращения.
Как было до
Ручная выгрузка данных из трех разных систем, обмен информацией по почте, построение отчета в Excel ответственным сотрудником. Готовый отчет устаревал очень быстро и часто имел ошибки. Данные расходились с прошлой версией, что требовало дополнительных проверок и ресурсов.
Как стало после
Автоматическая выгрузка данных в DWH из систем источников: 1С8, система электронного документооборота, сервисы рассылки коммуникаций (email, sms). Определение "золотой записи" клиента с помощью модуля MDM (Master Data Management). Автоматическое построение витрин с консолидированной информацией, на основе которых формируется BI-отчетность, наполняется личный кабинет клиента, CRM и другие системы.
Почему только с помощью DWH
Системы-источники очень разные, сбор и сведение информации к единому формату требует значительных человеческих ресурсов. Определение "золотой записи" - крайне сложная задача даже для опытного сотрудника. А если сотрудник заболел?.. DWH решает все эти проблемы. Ваши данные всегда перед вами.
Регуляторная отчетность
Задача
Сдача регулярной обязательной отчетности в ЦБ РФ по стандартизированным формам.
Как было до
Цифры для отчетных форм собирались по почте в Excel, что вызывало конфликты и "бутылочные горлышки" в лице владельцев данных. В случае обноружения ошибки было невозможно понять на каком этапе она возникла и почему.
Как стало после
Данные из учетных систем собираются в единые витрины внутри DWH по задокументированной методике. А уже на них построены отчетные формы, которые не противоречат друг другу и являются единым источником правды. Для каждого показателя отчётной формы можно получить построчную деталлизацию (Drill Down) - из каких именно договоров/платежей она состоит.
Почему только с помощью DWH
DWH обеспечивает как техническую историчность (какие данные были в прошлом), так и методологическую (какая версия алгоритма вычисления была установлена). Обеспечение качества данных за счет Data Quality конвейера. Прозрачность методологии расчета за счет документации всех разработок и наличия системы Data Lineage в хранилище.
Выполнение плана продаж подразделениями компании
Задача
Мониторинг выполнения плана продаж и выявление проблемных зон. Корректировка плана и возможность посмотреть детали по сотрудникам.
Как было до
В компании три продающих подразделения, каждое из которых вело отчетность по своим правилам, при этом плановые значения постоянно пересматривались. Подготовка отчета происходила с помощью выгрузок из систем источников и сведение в один большой Excel с дальнейшей рассылкой руководству.
Как стало после
Закреплена единая методика расчета в виде документа и на основе него реализована витрина данных, на ней построены отчеты в BI. Плановые значения заносятся в систему RDM (Reference Data Management), историзируются и могут изменяться только сотрудниками с определенными ролями. Аналитики продающих подразделений сделали набор отчетов с необходимыми им визуализациями, но опираются они на единые витрины, таким образом, противоречий в данных больше нет и быть не может.
Почему только с помощью DWH
Часть данных находится у учетной системе, часть в электронном документообороте и есть ручные справочники. Объединить все это и эффективно использовать для построения аналитики позволяет DWH и инструменты вокруг него.
Смена учетной системы в организации
Задача
Поддержать процесс вывода из эксплуатации старой системы, убедиться что все данные были правильно смигрированы в новую.
Как было до
Раньше любая миграция была долгим и трудоемким процессом, который построен на полуручных сверках с низким уровнем доверия к ним.
Как стало после
Обе системы источника подключены к DWH и задача сверки данных является простым и понятным действием. Выработан набор сверочных скриптов, который запускается внутри Data Quality конвейера, а результаты сверки попадают снова в DWH на базе которого строится BI аналитика. Больше нет необходимости ручного запуска, задача сотрудников - придумать правила, задача DWH - автоматически выполнять сверки и предоставлять развернутый анализ.
Почему только с помощью DWH
Чтобы эффективно решить задачу сверки данных двух систем (особенно с большим объемом исторических данных) необходимо чтобы их копии были в одном пространстве, в DWH. Тогда задача превращается в понятную и удобную. Которую легко решит даже аналитик, без участия инженера данных.
Оцифровка многолетнего архива Excel файлов
Задача
Перейти от учета архива документов организации в Excel к более удобному и гибкому способу, который позволит быстро делать анализ и искать необходимый документ клиента.
Как было до
Раньше любой запрос на поиск документа или построения аналитики ("Сколько у нас документов определенного типа и где они лежат?") вызывал боль бизнеса и многодневные copy-paste операции в Excel с постоянными ручными ошибками. ИТ департаменту приходилось помогать коллегам и придумывать "костыли" с помощью макросов. Сроки ответа на запросы клиентов и контролирующих органов были слишком большие.
Как стало после
Архив был разово оцифрован и залит в DWH. К созданным таблицам подключена система RDM (Reference Data Management), которая позволяет редактировать данные как построчно, так и перезалить/обновить/удалить целый массив (в случае уничтожения документов в архиве организации). Ответственные за процесс больше не обращаются в ИТ со срочными задачами, а полностью самообслуживаются.
Почему только с помощью DWH
Сопоставить документы из архива с данными учетной системы, настроить доступ к редактированию справочной информации по ролям и строить аналитику не нагружая системы и не отвлекая коллег из ИТ от разработки нового функционала - все это позволяет DWH.
Эффективность ИТ и влияние доработок на клиентские метрики
Задача
1. Анализ влияния доработок ИТ на продажи компании.
2. Удовлетворенность пользователей внутри организацией обслуживаем ИТ и эффективность отдельно взятых команд и сотрудников.
Как было до
Не было возможности наглядно и быстро увидеть к чему привела та или иная доработка. Невозможно было управлять эффективностью ИТ команд, следить за метриками и качеством обслуживания пользователей в ServiceDesk.
Как стало после
К DWH подключены источники, в которых ведутся задачи ИТ и проставляется оценка пользователей - Yandex.Tracker, Yandex.Forms. Статистика постоянно обновляется и руководство отслеживает динамику через DashBoard в BI.
Почему только с помощью DWH
В DWH объединяются данные из множества систем и поэтому добавление еще двух источников позволило раскрыть аналитику еще и со стороны ИТ. Одни и те же витрины переиспользуются для массы задач и не возникает "разных версий правды" для различных процессов организации.
Итоги маркетинговых коммуникаций
Задача
Аналитика эффективности маркетинговых кампаний по различным каналам (sms, email, телефон), план/факт, конверсия, расходы на кампанию.
Как было до
Отчетность строилась раз в неделю, поскольку для этого требовалось руками выгружать данные из внешних сервисов и соединять их с данными из учетных систем. Учета расходов не велось.
Как стало после
Источники данных по фактическим коммуникациям подключены к DWH и ежедневно обновляются, создан набор витрин и BI DashBoard. Каждая цифра кликабельна и позволяет посмотреть детали по продажам и рассылкам, увидеть какие именно клиенту попали в рассылку и принесли прибыль. Справочная информация по расходам из ручных Excel перенесена в систему RDM (Reference Data Management).
Почему только с помощью DWH
Одна из основных функций DWH - быть местом консолидации данных.