Управление данными в компании «Магнит» прошло длинный эволюционный путь. В 2010 году на базе решений Teradata было создано корпоративное хранилище данных, внедрено множество функций, однако не все из них, как оказалось, были реализованы грамотно. Ретейл — очень динамичная сфера, требующая быстрого реагирования на изменения, следовательно, объем задач для разработчиков всегда стремительно рос. Вместе с тем важность быстрой реализации изменений иногда оказывалась выше принципов эффективного управления данными. Это привело к тому, что данных было много, но не всегда было ясно, как быстро найти нужные и насколько они качественны. Структура ответственности за данные была неопределенной: разные команды работали над разными этапами формирования данных. Отсутствовали четко определенные лица, отвечающие за кросс-функциональный процесс. С увеличением объема запросов на изменения скорость и эффективность их реализации постепенно перестали соответствовать растущим потребностям. Кроме этого возросла необходимость в более прозрачной и оптимальной технологии работы с данными — требовалось адаптировать организационную модель, процессы и инструменты к новым масштабам и требованиям, чтобы обеспечить эффективное взаимодействие с данными.

Стратегия и подход к изменениям

Изменения в работе с данными внедрялись компанией в рамках единой стратегии развития культуры работы с данными — некоторые из них проводились последовательно, другие осуществлялись параллельно, но все они были тесно взаимосвязаны. Процесс изменений предусматривал следующие этапы:

  • оптимизация организационной модели: внесение изменений в организационную структуру для оптимизации взаимодействия бизнеса с офисом директора по работе с данными и другими подразделениями, ответственными за различные аспекты работы с данными;
  • увеличение доступности данных: предоставление инструментов самообслуживания для работы с данными, повышающих уровень доступности аналитической информации для сотрудников;
  • повышение прозрачности процессов формирования данных: увеличение скорости поиска данных, оценки их происхождения и облегчения анализа их взаимного влияния;
  • повышение грамотности пользователей при работе с данными: обучение работе с данными и инструментами для повышения эффективности и компетентности сотрудников компании;
  • оптимизация процесса масштабирования офиса CDO в условиях быстрого роста потребностей в его услугах.

Каждый из этих этапов вносит свой вклад в повышение культуры данных и улучшение пользовательского опыта работы с ними, но наибольший эффект был достигнут благодаря системному подходу — каждая инициатива увязывалась с другими, поддерживала их, что способствовало совокупному улучшению условий работы с данными.

Изменение организационной модели

Рост количества пользовательских сценариев и областей применения данных привел к тому, что одного руководителя CDO стало уже недостаточно — ресурсы директора по работе с данными могли распределяться неравномерно, что могло приводить к недовольству со стороны некоторых бизнес-заказчиков, считающих, что им уделяется недостаточно внимания. К тому же необходимо было обеспечить достаточную специализацию и глубокое понимание всех бизнес-блоков и их уникальных потребностей.

В итоге понадобилось трансформировать офис CDO и операционную модель работы с данными. Было принято решение перейти на модель единого окна, в роли которого выступают выделенные для каждого направления бизнеса дата-партнеры, каждый из которых стал аккаунт-менеджером своего бизнес-блока, управляющим кросс-функциональной дата-командой.

Для бизнес-заказчиков, генерирующих небольшой или непостоянный поток задач, была выделена общая операционная очередь с кросс-функциональной приоритизацией. Когда один из таких бизнес-заказчиков «входит во вкус» и начинает генерировать большое количество задач, ему могут выделить отдельного data-партнера.

Итогом проведенных изменений стало заметное улучшение пользовательского опыта — переход на модель единого окна позволил улучшить взаимодействие с внутренними бизнес-заказчиками. Выделение каждому бизнес-блоку своего дата-партнера, ставшего первым контактным лицом для решения задач по данным и аналитическим запросам, снизило сложность и упростило процесс коммуникации. Кроме этого улучшились специализация и фокусировка — дата-партнеры стали экспертами в своих областях бизнеса. Теперь у каждого имеется глубокое понимание потребностей и требований своего бизнес-блока, что позволяет более эффективно и точно управлять данными и ресурсами.

Data-партнеры могут теперь эффективно управлять кросс-функциональными командами по работе с данными, объединяющими специалистов по системному анализу, обработке данных и др. В результате задачи бизнеса быстрее решаются специализированной командой, нацеленной на достижение целей конкретных проектов, а не занимающейся массовым обслуживанием очереди разнородных запросов. Подобная организационная модель позволила повысить эффективность коммуникаций с бизнес-заказчиком, сосредоточив усилия команд на решении задач в соответствии с приоритетами бизнеса.

Следующей задачей стало повышение эффективности работы с самими данными.

Повышение доступности данных

Несмотря на очевидные преимущества наличия выделенных data-партнеров, в компании понимали, что многие задачи требуют быстрого принятия решения вообще без привлечения подразделения ИТ. К тому же бизнес-аналитикам часто необходимо пространство для творческого самостоятельного анализа данных. Возникла потребность в бизнес-аналитике самообслуживания (self-service).

К подобному инструменту были предъявлены требования, характерные для крупной географически распределенной компании, — тысячи пользователей из множества подразделений удаленных филиалов привыкли работать с Excel и сводными таблицами, поэтому было нежелательно сильно менять их пользовательский опыт. При этом необходимо было обеспечить высокий уровень безопасности данных. Например, ограничивать доступ к данным по географическому признаку: пользователю должны быть доступны данные только по географическим ареалам в зоне его ответственности.

Созданный инструмент получил название «МагРепорт» и сегодня используется тысячами пользователей внутри компании, позволяя на основе представлений в базе данных создавать в браузере отчеты в стиле сводных таблиц, при необходимости выгружать их в Excel, взаимодействовать с корпоративными сервисами шифрования данных и управлять разграничением доступа как на уровне объектов системы, так и данных.

Пример экрана системы «МагРепорт»

«МагРепорт» стал центральным корпоративным порталом, обслуживающим тысячи пользователей и генерирующим большое количество отчетов для бизнеса. Простота использования инструмента позволяет интегрировать его с любой информационной системой и дает возможность исследовать данные и проверять гипотезы не только профессионалам, но и сотрудникам без технической подготовки.

На данный момент более 3 тыс. сотрудников компании используют «МагРепорт» в своей работе.

Повышение доступности метаданных

Важной задачей было обеспечение бизнес-пользователей возможностью быстрого поиска нужных данных в корпоративной платформе. Также нужно было сделать для пользователей более прозрачной оценку происхождения данных, их влияния на отчетность и на бизнес-процессы. Чтобы решить эти задачи, была разработана система самообслуживания, помогающая пользователям ориентироваться в data-сервисах.

Система состоит из каталога данных и виртуального помощника (чат-бота). При помощи каталога пользователь может быстро находить необходимые данные, сообщать об ошибках, получать сведения о владельцах данных, изучать происхождение данных и их категорию, анализировать взаимное влияние данных. За счет автоматического сбора метаданных пользователь даже видит, какие задачи в системе таск-трекинга влияют на найденные данные.

Виртуальный помощник — это интерактивный инструмент, который решает задачу навигации в системах по работе с данными и позволяет быстрее найти подходящий инструмент. Также через виртуального помощника осуществляется регистрация запросов поддержки пользователей путем интеграции с Jira. Здесь же можно осуществлять поиск данных в корпоративной платформе — в этом контексте виртуальный помощник дополняет каталог данных.

Подобные инструменты оказались востребованы, и сегодня с их помощью пользователи могут самостоятельно быстро находить и интерпретировать релевантную их запросам информацию. Это позволяет сэкономить время и уменьшить трудозатраты команды, отвечающей за развитие и сопровождение платформы данных.

За год на 158% выросло ежемесячное количество обращений к базе знаний корпоративного хранилища данных. Несмотря на то, что это хранилище существует давно, но, видимо, пользователи ее не находили. У нового каталога данных количество уникальных пользователей за месяц увеличилось на 450 человек, что означает дополнительные 2 тыс. посещений в месяц. Более 400 сотрудников компании минимум дважды в месяц пользуются виртуальным помощником при работе с хранилищем данных.

Упрощение поиска привело к тому, что за год на 50% выросло количество продвинутых пользователей данных, выполняющих запросы «ad hoc», что свидетельствует о повышении самостоятельности сотрудников при анализе данных, а значит, об ускорении процесса принятия бизнес-решений.

Повышение грамотности

Повышение доступности данных, метаданных и инструментов для работы с ними оказало значительное влияние на компанию в целом, однако любой инструмент хорош настолько, насколько хорошо им владеет человек. Поэтому в компании были организованы мероприятия по повышению компетенции в области данных.

В первую очередь был запущен регулярный обзор Data-дайджест, который освещает основные изменения в работе с данными. Он содержит информацию, необходимую для навигации в мире корпоративных данных: от базовых сведений о направлениях работы с данными и значениях ключевых метрик до статей о важных изменениях, а также кратких обзоров новой функциональности.

Сотрудникам, которым интересно более глубокое погружение в анализ данных, была предоставлена возможность обучения на внутренних курсах по работе с хранилищем данных и отчетностью.

Одной из важных инициатив компании стал запуск онлайн-программы «Школа бизнес-аналитики», предлагающей студентам старших курсов любых российских вузов практические знания по различным аспектам бизнес-анализа, включая управление, информационные технологии, финансы, аналитику в ретейле и развитие личностных навыков. Программа обучения позволяет выпускникам получить диплом государственного образца и возможность трудоустройства в компании «Магнит». Все обучение проводится действующими сотрудниками из восьми департаментов компании и основано на реальных практических кейсах.

«Школа бизнес-анализа» позволила компании масштабироваться, найдя с ее помощью на рынке труда перспективных кандидатов — со всей страны поступило более 3 тыс. заявок на участие в обучении. База целевой аудитории для рекрутинга составила более чем 400 молодых специалистов.

Итогом инициатив по повышению грамотности данных стало повышение уровня знаний как новых, так и уже работающих в «Магните» сотрудников. Аналитики стали быстрее генерировать и прототипировать новые идеи, что привело к запуску нескольких крупных бизнес-проектов.

Масштабирование

Выросший спрос на данные и новые проекты спровоцировал рост потребностей в сотрудниках офиса CDO — за короткий период времени число специалистов в нем выросло кратно. Быстрое масштабирование при неизменном качестве работы привело к позитивным изменениям. Ключевым фактором успеха стал оптимизированный процесс адаптации сотрудников к работе.

В период испытательного срока каждый новый сотрудник получает индивидуальный план развития, что позволяет ему четко понимать ожидания и требования к его результатам. План сформирован таким образом, чтобы в итоге сотрудник мог бы свободно ориентироваться в инструментах по работе с данными, используемыми в компании. При этом на специальных встречах регулярно обсуждаются и корректируются ожидания сотрудника.

Новым специалистам назначается наставник-специалист в необходимых предметных областях, покрываемых платформой данных. Он сопровождает новичков на протяжении всего их испытательного срока.

Кроме уже упомянутых инструментов, сотрудникам предоставляется доступ к специально сформированной базе знаний со списком задач, которые надо выполнить в период испытательного срока. Задачи разделены на обязательные и дополнительные, а также упорядочены по уровню сложности. Среди них встречаются задачи, проверяющие как навыки для конкретного вида деятельности — например, поиск магазина, в котором была совершена последняя продажа товара из категории «Свежие фрукты» в последний день предыдущего месяца, так и универсальные навыки — например, предоставление консультационной помощи коллегам из бизнеса при работе с запросами ad hoc.

Важную роль играют коммуникации между сотрудниками для стимулирования обмена знаний. Для этого создано дата-комьюнити, объединяющее 350 сотрудников. Здесь можно быстро найти необходимых экспертов, решить возникающие вопросы по сотрудничеству с коллегами. Такой обмен знаний способствует повышению продуктивности и развитию независимости внутри команды, что особенно важно при быстром масштабировании.

Благодаря изменению процесса адаптации сотрудников, а также наличию баз знаний и внутренних курсов продолжительность обучения сократилась вдвое — до 1–2 месяцев против 3–4 месяцев ранее. Это позволяет новым членам команды быстрее погрузиться в рабочие процессы и начать вносить свой вклад. К концу испытательного срока сотрудники успевают выполнить примерно 10 задач, в то время как ранее не более одной-двух.

***

Опыт компании «Магнит» свидетельствует о важности развития культуры данных и реализации инициатив по повышению доступности данных, а также и аналитических навыков сотрудников. Однако все изменения требуется выполнять в комбинации друг с другом. Итогом внедрения практик Data Governance, открытия «Школы бизнес-аналитики» и создания собственной системы отчетности «МагРепорт» стали положительные изменения в бизнесе: ускорение принятия решений на основе данных, выявление новых возможностей развития, обеспечение непрерывного доступа к средствам анализа данных.

Павел Шорохов (shorokhov@magnit.ru) — директор департамента по работе с данными (Chief Data Officer), «Магнит» (Москва).

Статья подготовлена на основе материалов выступления на форуме «Управление данными 2023».