После доставки товаров из интернет-магазина Впрок, клиенты сайта (или приложения) проставляют оценки по совершенному заказу.

Как выглядел процесс раньше, до появления отчета? Нужные данные жили в разных файлах, которые собирались «скриптами» — небольшими программами. При этом, скрипты не позволяли гибко исследовать разные срезы данных — например, данные можно было смотреть только по дате оценки, хотя у заказа есть много разных дат (дата заказа, дата доставки).

После получения выгрузок, данные нужно было свести в Excel. При этом, в отдельных Excel-файлах было легко запутаться. В течение недели, аналитики собирали ежедневные данные, на основе которых считали средние. Отдельно собирали данные за прошедшую неделю, отдельно за месяц… Представьте количество Excel-файлов и объем ручного труда, необходимого на их ежедневную обработку. Это долгий и трудозатратный процесс.

Кроме того, у разных пользователей разные запросы. Так, директорам складов интересны их склады, а топ-менеджменту важна картина в целом. Данные одни и те же — но их нужно было уметь разделять на разные срезы.

Мы смогли уйти от Excel и сделать интерактивный отчет с множеством фильтров для разных сценариев анализа. Автоматизировать сбор данных для отчета было легко. Итоговый дашборд позволяет быстро получать данные по дарксторам, исследовать их с помощью фильтров и параметров, выгружать в нужный формат.

Первыми пользователями отчета стали сотрудники колл-центра Впрока. Кроме этого, со временем мы добавили просмотр комментариев к плохим оценкам, чтобы можно было понять кто виноват и что делать. По клику на заказ с негативной оценкой, пользователь сегодня сразу увидит сборщиков заказа и сможет обратиться к нужному сотруднику.

Информация по оценкам среди прочего используется в ежемесячном конкурсе на звание лучшего даркстора. Каждый месяц подводят итоги по бизнес-показателям и, по средней оценке от пользователей, и отчет помогает следить за этим показателем на протяжении месяца и знать какой показатель будет до подведения итогов конкурса.

Сотрудники часто не знают возможностей BI-систем, но, как известно, аппетит приходит во время еды. Коллеги начинают пользоваться простым отчетом, который со временем обрастает новым
функционалом.

Доработка и шлифовка отчета может идти довольно долго. Но мы постепенно добавляем ценность в отчет и расширяем круг пользователей.

До того, как превратиться в полезное бизнес-решение или ценное знание, данные проходят 7 крупных этапов. Путь цикличен — начинается с цели и вопросов, которые у вас есть, а заканчивается оценкой и принятием решений.

На каждом этапе работы с данными важны инструменты. Инструменты — это все то, что помогает в транспортировке данных на каждый последующий шаг.

В каждой компании свой набор инструментов. От Excel и Google Sheets до корпоративных хранилищ данных. На физических серверах в дата-офисе компании до аренды места в облачных хранилищах. В базах данных, платных и бесплатных. Инструменты для очистки и преобразования данных. BI-инструменты. Макросы в Excel. Программирование и скрипты. Приложения для презентации и совместного обсуждения.

Excel может оставаться на тех этапах процесса, где его сильные стороны действительно помогают решать задачу эффективно. Например, при просмотре готовой таблицы с данными или при проведении первичного, быстрого анализа. Но глубокую и постоянную аналитику лучше переводить в специализированные инструменты.

Анализ данных — огромная область знаний, коллекция методов и инструментов, которые преследуют единственную цель: превращение данных в решения, мудрость и выгоду. Работая с данными, мы задаем множество разных вопросов — от простого «что произошло вчера?» до «что мне со всем этим теперь делать?».

Череда вопросов от легких и понятных усложняется с каждым уровнем анализа данных. И чем сложнее вопросы и неоднозначнее ответы, тем больше выгода, которую мы можем получить в конце.