Какую выгоду могут принести большие данные: разбираем кейсы

Большие данные и аналитика открывают перед бизнесом принципиально новые возможности. Участники секции «Большие данные и бизнес-аналитика» очередного «CNews FORUM Кейсы: Опыт ИТ-лидеров 2022» обсудили, какие задачи и какими инструментами можно решать. Можно ли довериться моделям машинного обучения? Что делать, если западные решения недоступны?

страницы:

Константин Ракитин-Кейзер: Пользователи хотят, чтобы данные всегда были «под рукой»

Аналитика должна быть простым и удобным инструментом. Только тогда люди будут с удовольствием их использовать. Важно иметь возможность посмотреть интересующие показатели буквально за несколько секунд, пользовательский путь до данных должен быть максимально простой, уверен Константин Ракитин-Кейзер, директор по развитию бизнеса Easy Report.

CNews: Все знают, что данные — это новая нефть. На создание хранилищ данных тратятся огромные средства, одна уровень их использования невысокий. В чем, по вашему мнению, причина?

Константин Ракитин-Кейзер: Если говорить про уровень использования с точки зрения количества пользователей, имеющих доступ к данным, то я часто привожу аналогию с последней милей доставки интернета: могут быть потрачены огромные средства на инфраструктуру региона или города, проведена оптоволоконная магистраль, а конечные пользователи работают на ADSL модемах (кстати в странах южной Европы это очень распространенная проблема).

Мы уверены, что причина в легкости использования BI инструментов: у большинства пользователей, которые не заняты в аналитических департаментах, есть куча работы, за которую их будут спрашивать их руководители, например, выполнение плана продаж. Если им нужно полчаса искать в огромном списке отчетов какой-то дашборд с заказами клиента, то скорее всего он этого не будет делать и сразу позвонит клиенту и разберется по ходу разговора.

CNews: Как вы видите решение этой проблемы?

Константин Ракитин-Кейзер: Нужно делать данные намного более доступными, чтобы посмотреть интересующие важные показатели можно было буквально за несколько секунд, пользовательский путь до данных должен быть максимально простой. По нашему опыту, тогда сотрудники начинают обращаться к данным по собственной инициативе, так как понимают, что посмотрев карточку клиента, список товаров из предыдущих заказов и т.д., он сможет повысить качество обслуживания, повысить средний чек, сделать клиента лояльным. Любой менеджер в этом заинтересован и, если данные ему в этом помогают, то он будет их использовать.

Можно процедурами заставить посмотреть какие-то супер-важные отчеты, но для использования данных в повседневной жизни пользователей нужно, чтобы они были «под рукой».

CNews: Насколько сложно развернуть это решение? Какое дополнительное обучение понадобится пользователям?

Константин Ракитин-Кейзер: Решение Easy Report для быстрого и удобного доступа к данным разворачивается буквально за несколько дней. Это коробочное решение, которое устанавливается на ваши сервера одной командой, а все, что необходимо сделать, это подключить сервис к готовым витринам данных и настроить семантический слой. Например, для витрины из 30 столбцов настройка такого слоя занимает 10-15 минут.

Скорость развертывания решения достигается путем отсутствия этапа разработки dashboard-ов, т.к. благодаря описанному семантическому слою и NLP-ядру Easy Report пользователи строят свои отчеты налету. Это можно сравнить с функционалом сводной таблицы в Excel, где вы можете просто перетаскивать детализации, фильтры и показатели и смотреть данные под любым углом.

Сервис работает на основе NLP-технологий и обработки естественной речи, таким образом пользователь получает любые отчеты по запросу на простом русском языке (например, «Покажи выручку по отделам за месяц», «Динамика продаж за 3 последних недели» и т.д.), кроме того, интерфейсом для пользователя является диалог в привычном мессенджере. А значит, если пользователь умеет пользоваться мессенджером, то он освоит работу с данным продуктом буквально за полчаса.

страницы: