Привет, Хабр! Меня зовут Саша, и вот уже 13 лет я работаю в сфере финансов. Когда я был рядовым сотрудником, больше всего я ненавидел отчёты. Их было чертовски много, и все нужны «ещё вчера». Чтобы упростить себе жизнь, я стал изучать инструменты аналитики. А потом бац — и неожиданно обнаружил себя в кресле руководителя команды операционной аналитики в Ситидрайве. 

И да, наши основные задачи связаны с формированием отчётов для финансистов, маркетологов, бухгалтеров и даже топ-менеджмента. Сейчас в компании почти нет отчётов, в создании которых мы не участвуем. Иронично, не правда ли?

В этой статье хочу рассказать, почему операционная аналитика сейчас незаменима для отчётов, как мы помогаем структурировать конкретные сводки данных, и как они драйвят бизнес в целом.

Аналитика и отчётность: как одно влияет на другое

Исходя из своего опыта, я могу выделить две основных причины, почему операционная аналитика стала настолько распространена в формировании самых разных отчётов. 

Причина 1. Для глубокой работы с данными в большинстве случаев нужно владеть Python и SQL. 

В современном бизнесе информация хранится преимущественно в SQL базах данных. К примеру, Oracle, MySQL, PostgreSQL или SQLite. Чуть реже встречаются NoSQL СУБД: Cassandra, MongoDB и другие. 

Далеко не все финансисты или менеджеры умеют использовать SQL или NoSQL БД даже на минимальном уровне. Скажу больше, если в отделе есть хотя бы один спец, которому не нужно на пальцах объяснять, что это, мы открываем шампанское.

Команда аналитиков — универсальный исполнитель отчётов, независимо от того, какой отдел поставил задачу. 

Вот несколько типичных задач по отчётам, которыми занимается наш отдел:

Отдел заправки автомобилей заказывает детализированный отчёт по расходу топлива по автомобилям. В этом отчёте нужно собрать общие данные (номер машины, модель, год выпуска) и подвязать к ним динамические параметры (пробег, общий расход, средний расход на 100 километров). 

На основе этого отчёта отдел делает выводы, насколько использование каждого конкретного авто прибыльно, а также какие машины нуждаются в техническом обслуживании или списании. Ведь если авто “ест” 12 литров бензина на 100 км, а должно 7, то его доходность получается почти нулевой, а иногда и минусовой. 

Так отображаем уровень заправленности автомобилей для топливного подразделения. 
Так отображаем уровень заправленности автомобилей для топливного подразделения. 

Отдел ремонта заказывает отчёт по ремонтам для оценки их эффективности. Здесь специалист отобразит количество и характер произведённых ремонтов силами наших техников и подрядчиков, а также среднюю стоимость починки. 

Это позволяет оценить, насколько эффективно проходит техническое обслуживание машин, сколько времени в среднем ремонтируется и простаивает конкретное авто, какие из них требуют больше ресурсов и денег для починки. А ещё такой отчёт даст понимание, какие подрядчики ремонтируют машины качественнее и дешевле. 

Графики, которые мы строим для отдела ремонта автомобилей. 
Графики, которые мы строим для отдела ремонта автомобилей. 

В большинстве случаев аналитик использует SQL для извлечения данных, а любую удобную BI-систему — для их визуализации. На выходе получается удобный график, инфографика или таблица, где все цифры понятны и на их основе можно сделать правильные выводы.

Причина 2. Аналитик может автоматизировать создание отчётов, если данные хранятся в разных форматах.

Многие операционные данные хранятся в форматах, удобных для конкретного отдела. Это могут быть csv-файлы, Excel-таблицы или облачные сервисы таблиц. Но если нужно собрать перекрестный отчёт или сводку, которая затрагивает работу нескольких отделов, то аналитик может автоматизировать процесс работы с разноплановыми данными.

К примеру, в Ситидрайве отдел ремонта автомобилей записывает данные об осмотрах в онлайн-таблицу с помощью чат-бота. Сообщения от клиентов о неисправностях или проблемах сохраняются в другом документе. А информация о проведённых ремонтах уже пишется в БД через CRM-систему. 

Аналитик собирает разрозненные типы данных в единый отчёт, где отображён уровень состояния каждого конкретного авто на каждый день. По нему специалисты могут быстро принимать решения о ремонте техники. 

Причина 3. Высокие требования к данным и отчётам. 

В последнее время у бизнеса появились новые, более жёсткие требования, которые требуют определённого мастерства от составителя отчёта. О них расскажу немного подробнее:

Гибкость. Это ключевое требование. Бизнес постоянно движется, меняются рынки и выходы на них, появляются новые продукты и фичи. Меняется сама структура отчётов и метрик. И нужно всё это правильно подружить со старыми форматами данных, учитывая неоднородность и динамичность параметров. Иногда с помощью изящных решений, а иногда с помощью дичайших костылей.

Топ-менеджеры понимают, что нельзя оценивать состояние бизнеса, опираясь только на одну из метрик — всё нужно смотреть комплексно. Поэтому всё чаще на дашборды запрашивают метрики из разных отчётов разных отделов. 

К примеру, оборот, выручка, средний чек из отчёта о прибылях и убытках могут быть на одном экране с метриками из баланса: задолженностью клиентов по типам услуг и времени просрочки.

Скорость. Актуальность и свежесть данных — это основной тренд. Сейчас мы готовим дашборды с данными практически каждый день. Это нужно, чтобы руководители принимали решения, основываясь на максимально точной и актуальной информации — в условиях очень изменчивого рынка это крайне важно. 

Интерактивность. Возможность увидеть данные под другим углом или запросить срез сопутствующих метрик помогает лучше проследить корреляции. Как на уровне аналитика, так и на уровне топ-менеджмента. 

А ещё интерактивные отчёты просто удобнее и приятнее смотреть, они не требуют слишком много сил и внимания.

Декомпозиция. Если разложить метрики на составляющие в едином пространстве дашборда, часто появляются неожиданные идеи их использования. Эта практика в нашей компании с недавнего времени стала постоянной у топ-менеджеров.

Оцифрованность. Бизнес требует, чтобы все метрики были в цифровом формате. К примеру, в Ситидрайве данные о ремонте автомобилей, в том числе у подрядчиков, обязательно заносят в единую базу и классифицируют. 

Да, чтобы оцифровать подобные данные, нужны ресурсы. Но в итоге это позволяет более комплексно анализировать бизнес и отдельные его параметры. 

К примеру, недавно мы полностью оцифровали все ремонты, которые производятся в компании как силами подрядчиков, так и собственными силами. Это позволяет нам сфокусироваться на качестве и скорости ремонта. 

Чтобы воплотить все требования в отчётах, у команд других отделов не хватает технических навыков.  

Какие отчёты мы делаем

Теперь расскажу чуть больше о самих отчётах. В нашей компании они бывают трёх видов: бухгалтерские, управленческие финансовые и управленческие операционные. В общем, всё стандартно для бизнеса. Пройдёмся по каждому из видов.

Бухгалтерская отчётность

Именно здесь мы участвуем по минимуму, потому что формат бухгалтерской отчётности устанавливает государство, и он не меняется быстро. Отчёты о прибыли и убытках, движении денежных средств и балансе имеют чёткую форму, поэтому специалисты в бухгалтерии справляются сами. Мы лишь немного облегчили и автоматизировали им процесс сбора информации.

Ещё лет 15 назад бухгалтерских данных полностью хватало, чтобы вести бизнес. Сейчас — нет. Поэтому появилась управленческая отчётность. 

Управленческая финансовая отчётность

Управленческие отчёты нужны для ведения бизнеса, а не для налоговой. Поэтому они более гибкие, динамичные, призваны быстро отвечать на вопросы руководителей компании. Главная их цель — дать директорам максимально полную финансовую картину для принятия оперативных решений.

В финансовой отчётности для топов есть две особенности:

  • Таких отчётов может быть сколько угодно, хоть по три в день. Их периодичность зависит от потребностей бизнеса, а не от дней недели. 

  • Здесь нет чётко закреплённых метрик, которые проходят в каждой сводке. Они могут свободно меняться и дополняться. 

В Ситидрайве мы используем чаще всего следующие метрики для управленческих финансовых отчётов: оборот, выручка, средний чек, количество заказов, количество завершённых поездок. 

Задача команды аналитики — каждый день вытащить всю нужную информацию из баз данных и собрать всё в интерактивный дашборд. Также мы занимаемся прогнозированием и ищем закономерности, выравниваем финансовые показатели после значительных изменений в рабочих процессах, расшифровываем менеджерам все метрики и объясняем, как они работают и на что влияют. 

На дашбордах, кроме финансовых метрик, есть и операционные, которые изменяются почти в реальном времени. Это позволяет топам видеть состояние бизнеса прямо сейчас.

Управленческая операционная отчётность

Это огромное количество отчётов по всем операционным процессам компании. И они направляются не топ-менеджерам, а отделам, которые отвечают за определённый процесс.

К примеру, отдел ввода и вывода автомобилей опирается на такие отчёты, чтобы контролировать скорость выхода новых машин на линию. В них мы собираем метрики количества дней вывода авто, число новых машин на линии, средний срок прохождения каждого этапа вывода. В отчёте специалисты сразу могут видеть, есть ли задержки с выводом машин, где именно они случаются и в чём причина.

Раньше им нужно было связаться со всей цепочкой сотрудников, чтобы узнать, в чём заминка. С учётом обедов и перерывов на кофе это занимало часы. Сейчас — пара минут, чтобы прочитать отчёт.

Да, эффективность таких отчётов крайне сильно зависит от оцифрованности процессов в компании. К примеру, у нас есть практика заносить в базу абсолютно все ремонтные работы, которые провели в автомобиле. Даже такие незначительные как смазывание защёлки багажника. Это помогает максимально точно оценить, сколько времени и ресурсов тратится на обслуживание автомобилей. 

Иногда мы запускаем процесс операционной отчётности в реальном времени. С помощью отдела data science мы реализовали мощную фичу для отдела управления операциями, который в том числе отвечает за чистоту автомобилей. Совместными усилиями мы запустили нейросеть, которая анализирует чистоту машин по фото и незамедлительно направляет данные о грязных авто в отдел. Нашим коллегам остаётся только подтвердить статус и направить машину на мойку — 95% процесса уже автоматизировано. 

Всё стало настолько серьёзно, что в моей команде есть сотрудники, которые специализируются конкретно на операционных аналитических задачах и отчётах, или аналитики с уклоном в финансовую составляющую — они тесно работают именно с финансистами. То есть, финансисты сразу знают, кого дёргать, если нужно сдать пять отчётов через 15 минут. 

Обобщу итоги. Для подготовки отчётов наши аналитики:

  • Используют SQL и Python для сбора и обработки данных. По сравнению с обычными методами формирования отчётов это выглядит как читерство.

  • Обновляют данные по расписанию с помощью планировщиков (cron, airflow). Если всё грамотно автоматизировано, процесс обновления сводится к нескольким кликам. А иногда и без них. 

  • Используют облачные сервисы таблиц и BI-инструменты, чтобы ускорить и упростить процесс принятия решений топами.

  • Выстраивают аналитические пайплайны для формирования отчётов. Удобно, и никакие данные не теряются.

  • Составляют дашборды, а не таблицы с цифрами. За это топ-менеджеры нас постоянно благодарят. Одно дело смотреть на красивую и понятную инфографику, а совсем другое — продираться сквозь десятки непонятных цифр.

Практические советы для аналитиков: сокращаем время на подготовку отчётов

Напоследок я хочу поделиться собственным опытом и рассказать, как можно значительно сократить сроки подготовки отчётов и всегда умудряться делать на 100% то, что топ-менеджеры и другие отделы ждут от аналитиков. А иногда и то, чего не ждут, но очень этому рады.

Обсуждайте, каким должен быть результат задачи

 Нужно обязательно проговорить с заказчиком отчёта, какая цель сводки и каким должен быть результат. Небольшие задачи по одной или нескольким метрикам можно обсуждать в текстовом формате, но для средних и крупных отчётов очень рекомендую сделать отдельную встречу. 

Да, я знаю, как менеджеры не любят лишние встречи, но лучше потратить час или два, чтобы детализировать задачу, чем ошибиться в процессе и потратить вдвое больше ресурсов на её выполнение.

Презентуйте MVP по готовности

Аналитики — ленивые люди, поэтому не делают сразу всю задачу «под ключ». Ведь в большинстве случаев уже во время работы приходит понимание, что и как сделать лучше. Не менее часто сами заказчики что-то меняют или добавляют уже по ходу. 

Презентация минимально жизнеспособного продукта без автоматизации и полноценной визуализации поможет заказчику и аналитику увидеть, как будет выглядеть финальный продукт, а также сформулировать дальнейшие этапы работы. 

Сохраняйте полезный, но неиспользуемый код

Выполнение всех задач и экспериментов мы документируем и сохраняем в корпоративной системе знаний (Confluence и Notion). 

Да, на это нужно уделить время. Но в итоге это экономит нам огромное количество сил. Примерно 30-40% нашего нового кода для отчётов — это заново использованный старый код с минимальными изменениями. 

Используйте предварительные вычисления

В каждой компании есть метрики, которые используются чаще других. Чтобы не писать под них отдельный код каждый раз, мы в Ситидрайве по этим метрикам заранее сделали универсальные витрины данных и таблицы с агрегатными вычислениями. Автоматизация — наше всё.

Используйте каталог метрик

В идеале нужно стремиться к созданию единого каталога с описанием всех метрик компании, которые используются в компании, и методик их расчёта. Это поможет разным специалистам и отделам работать с метриками одинаково и значительно ускорит взаимодействие с теми параметрами, с которыми сотрудник ранее не работал.

Создайте шаблоны отчётов 

У нас в команде есть отчёты, которые мы выводим на дашборды каждый день. Метрики в них меняются довольно редко, поэтому мы разработали шаблоны таких сводок и автоматизировали их. Теперь на генерацию отчёта уходит 5-10 минут, а не час или несколько. Стандартные отчёты всегда оформлены одинаково и это очень удобно для людей, принимающих решения в бизнесе. 

Используя все эти хитрости, мы ускорили формирование отчётов в 2,5 раза, а типичные сводки и вовсе делаем за 5 минут — и этого времени ещё хватит, чтобы сходить на кухню и налить кофе. 

Ключевые мысли для аналитиков

Закончить хочу несколькими мыслями, которые сам считаю самыми важными в этой теме.

  • Просто крайне необходимо оцифровать каждый, даже самый мелкий бизнес-процесс. Только так аналитики смогут собирать точные отчёты, на основе которых можно принимать взвешенные решения.

  • Из-за того, что финансистам не хватает технических знаний для грамотной работы с метриками, создание почти всех отчётов ложится на плечи аналитиков. И в дальнейшем этот тренд будет только становится сильнее. Вижу сам по нашему отделу. Чтобы не перерабатывать, нужно автоматизировать всё, что только можно.

  • Именно команда аналитики ответственна за своевременное донесение важных данных топ-менеджерам и другим отделам. В Ситидрайве операционные отчёты уже давно стали критически важными для принятия решений не только на уровне компании, но даже для отдельного специалиста. 

Это всё, что я хотел рассказать о том, как наш отдел аналитиков работает с отчётностью. Пишите комменты, задавайте вопросы, с радостью отвечу и пообщаюсь. 

Комментарии (3)


  1. vassabi
    08.09.2023 14:49

    скажите, а программисты\разработчики у вас в отделе есть, или только аналитики?

     Когда я был рядовым сотрудником [.....] Чтобы упростить себе жизнь, я стал изучать инструменты аналитики. А потом бац — и неожиданно обнаружил себя в кресле руководителя команды операционной аналитики в Ситидрайве. 

    гм .... интересная карьера!

    (погуглил фамилию автора, получил https://solvery.io/ru/mentor/1882 , однофамилец?)


    1. involute Автор
      08.09.2023 14:49

      привет.
      у нас в отделе только аналитики, но с очень хорошим знанием sql и python. например, мы сами настраиваем кроны, хотя это не самая аналитическая работа)))
      насчет ссылки на солвери - это я)))


  1. sarkisova_diana
    08.09.2023 14:49

    Саша, прекрасная работа, прекрасная статья ????