Всем привет! Я — Никита Колганов из группы компаний «АСНА». Группа компаний «АСНА» — это современная экосистема сервисов и решений для фармацевтического рынка, позволяющая нам развиваться самим и способствовать развитию партнеров.

Зачем мы вообще внедряли BI‑систему?

В компании ежедневно делается множество отчетов, значительная часть которых — средствами Excel. Помимо того, что ручной сбор отчетов занимает массу времени, так и сам Excel, как контейнер доставки отчетности, обладает рядом недостатков. Это, как минимум:

Проблема централизации — в каждом Excel может быть как свой набор исходных данных, так и свои методики расчета;

Проблема доставки — расшарить файл на большое количество участников бывает проблематично. Особенно, если он большой и не пролезает в почту;

Проблема безопасности — непросто ограничить доступ к Excel‑файлу для определенного круга лиц

Отсутствие автоматизации алертов — на уровне Excel сложно настраивать оповещения в почту или корпоративные мессенджеры в случае изменения того или иного показателя.

Изначально в качестве BI‑системы мы хотели использовать Tableau и даже успели сделать несколько дашбордов, но случился февраль 2022 года, и Tableau стал недоступен. Вместе с тем, в компании назрела необходимость BI в концепции self‑service.

Первоначально предстояло выбрать BI‑систему для self‑service.

На этом этапе какие‑то системы отвалились сами собой. Так, например, FineBI не устроил по качеству доступных материалов на английском‑русском языках, а Superset показался сложным и местами технически несовершенным. Часть доступных решения были интересны с перспективной точки зрения, но нам нужно было решение здесь и сейчас, за которым стоит либо большое комьюнити, либо большая корпорация.

В итоге, в шорт‑лист попали следующие решения:

• Дельта BI

• Power BI (облачная версия)

• Datalens

Поскольку с Power BI и Datalens мы были уже знакомы, для изучения Дельта BI потребовалась триал‑версия, чтобы поработать с ней и сделать собственные выводы.

Тестирование руками поделили на три этапа: тестирование внутри BI‑отдела, тестирования силами бизнеса и тестирование со стороны Департамента информационной безопасности. По понятным соображениям, описывать процесс тестирования со стороны департамента информационной безопасности не буду, остановлюсь на первых двух.

Тестирование внутри BI-отдела

Из параметров, по которым выбиралась система, нами были выбраны наиболее критичные для нас параметры и на основании их были сформулированы тезисы.

Примеры тезисов:

• Система работает стабильно, доступно, без ошибок и без зависаний

• Интерфейс прост к освоению, логичен, удобен.

• Созданные дашборды открываются на экране мобильного устройства, доступна трансформация в мобильную версию и настройка слоя под небольшие экраны

Таких тезисов у нас набралось порядка 19-ти.

В этой части тестирования мы, с помощью Дельта BI, попробовали реализовать дашборды из текущего бэклога. Было выбрано три дашборда. Реализацией этих проектов на Дельта BI занимались три сотрудника. Для обмена информацией и материалами мы создали чат в Slack. Navicon создал чат в Telegram для решения вопросов, которые мы не смогли решить самостоятельно.

Для того, чтобы не «растягивать» удовольствие по тестированию, установили месячный срок на реализацию проектов.

По мере тестирования каждый из тезисов оценивался по 5-балльной шкале, где 1 — абсолютно не согласен с утверждением, 5 — полностью согласен.

В этот срок удалось реализовать реализовать только 2 проекта из 3. В третьем проекте не хватило времени для того, чтобы разобраться со сложностями ETL и модели. Хотя решение, в итоге, и было найдено, в срок уложится не удалось.

Не все тезисы получили 5-балльные оценки. Причина таких оценок изучалась и оценивалась ее критичность.

Например, тезис «Доступны ресурсы со справочными материалами, учебниками и прочей методической литературой» оценили на три балла. Действительно, широких коммьюнити по Дельта BI на текущий момент нет. Но здесь для нас важно понимать, насколько оперативной и полной будет поддержка со стороны вендора. Качество поддержки, оказанное на этапе триала, нас удовлетворило и перекрыло данный недостаток.

На тезисе «Доступные аналитические возможности по встроенным формулам и по средствам их создания отвечают потребностям аналитика» споткнулся сотрудник, привыкший к DAX. DAX действительно не поддерживается в Дельта BI, вместо него используется встроенный язык PQL. В итоге, на PQL реализовали все необходимое. На итоговое решение данная оценка не повлияла, так как для работы со многими BI системами необходимо изучать новый инструментарий.

Тестирование со стороны аналитиков

Далее мы подключили аналитиков со стороны бизнеса. Из команды аналитиков мы выбрали сотрудников, которые ранее были знакомы с BI‑системами.

Вместе с аналитиками мы выбрали для каждого пилотный проект для реализации Дельта BI, отдали имеющиеся справочные материалы и отпустили в свободное плавание на месяц. Роль BI‑отдела здесь заключалась, прежде всего, в трансляции опыта, полученного на предыдущем этапе тестирования.

Со стороны вендора, чат в Телеграм продолжил работу и все проекты дошли до финала.

Затем аналитикам предложили также оценить тезисы.

Так, например, одна из оценок тезиса «Интерфейс прост к освоению, логичен, удобен» была 3 балла. Коллеге, привыкшему к Power BI, логика построения интерфейса показалась не очень понятной. Но у другого сотрудника, который ранее не работал с BI‑системами, вопросов по интерфейсу не возникло.

Итоговое резюме со стороны аналитиков: это тот продукт, который нам нужен.

Заключительную часть исследования мы посвятили тезисам, которые не были охвачены проектами в бэклоге. Интересной особенностью для нас стала возможность алертинга и data‑driven отчеты. Последняя функция так вообще должна облегчить жизнь аналитикам, нарезающим отчеты на однотипные слайды презентации. Итератор здесь очень упрощает жизнь. Такие тезисы были исследованы отдельно и также получили высокую оценку.

Полученные результаты первичного тестирования показали, что Дельта BI — действительно продукт, который не только покрывает наши текущие потребности, но и предвосхищает развитие наших потребностей.

Сравнение решений

Дальше предстояло оценить, какое решение наилучшим образом подходит для наших задач. Сначала мы определили порядка 93 параметров, сгруппированных на группы для сравнения систем, и по каждому из них провели сравнение. По части параметров системы показали разные результаты. Мы проверили полученные результаты на критичность и часть расхождений посчитали как некритичные.

Например, PowerBI позволяет выгружать в Excel лишь до 150 000 строк, но при наличии выгрузки в csv это некритичный недостаток. Разницу в количестве доступных визуальных инструментов тоже посчитали не столь важной, так как основные наборы визуализаций содержатся во всех исследуемых инструментах.

Таким образом, из 69 параметров, где выявились расхождения, 22 параметра оценили как неважные.

Оставшиеся 47 параметров мы оценили по двум критериям: важность и частота.

По критерию «Важность» мы выставляли каждому параметру оценку от 1 до 5, где 1 — низкая важность (этот критерий имеет минимальное влияние на автоматизацию отчетности, он может быть игнорирован или уделяться очень мало внимания при принятии решения), а 5 ‑очень высокая важность (критерий имеет критическое влияние на автоматизацию отчетности. Он является решающим и критически важным для принятия решения.).

По критерию «Частота» мы также выставляли каждому параметру оценку от 1 до 5, где 1 — редко (этот критерий проявляется крайне редко или почти никогда, в исключительных случаях), а 5 — постоянно (этот критерий проявляется постоянно и непрерывно).

Экспертно мы оценили параметры и перемножили Важность на Частоту. Таким образом получилась сумма штрафного балла, которую получило BI‑решение, если какой‑либо из параметров хромал. Далее мы посчитали сумму штрафных баллов по каждому из решений. Выигрывало решение, которое набирало меньшее число баллов.

Итоговый выбор

Наименьшее число баллов получилось у Дельта BI. Среди параметров с наибольшими штрафными баллами стало:

• Компетенция по новым людям: найти готовые кадры на рынке с опытом Дельта BI будет проблематично

• Требуется обучение: текущих сотрудников, которые имеют опыт преимущественно на Power BI придется переучивать

• Стоимость лицензий: Дельта BI — платное решение

• Коммьюнити (как способ поддержки): коммьюнити небольшое, следовательно, возможности получения поддержки со стороны коммьюнити ограничены

Да, у решения есть минусы.

Но какие плюсы Дельта BI для нас оказались решающими?

Возможность штатно работать с OLAP-кубом

OLAP-куб остается одним из основных инструментов работы с данными и возможность работы с ним “из под коробки” для нас важна

Возможность создавать датасеты из различных источников для дашборда

Помимо OLAP‑куба у нас есть другие источники, данные которых нужно комбинировать вместе. И никто не отменял классический excel‑файл, данные которого тоже нужно использовать

Гибкие возможности по настройке безопасности

В компании много потребителей информации, в т.ч. и в рамках одного дашборда. Поэтому возможности по настраиванию ролевой модели, Row Level Security, Column Level и выдачи отдельных прав на контент для нас тоже очень весомы

Логирование и статистика использования дашбордов

Чтобы сделать систему отчетности более эффективной и сократить количество неиспользуемых элементов, нам важно иметь статистику по использованию дашбордов. В ДельтBI это тоже доступно по умолчанию

Возможность шаринга моделей

На базе одной модели аналитики могу создавать различные визуализации. Здесь важна возможность поделиться моделью с другими аналитиками

Сочетание плюсов Microsoft Excel и серьезного BI

В Дельта BI есть два модуля: Tabulate и Solve. Они тарифицируются отдельно, но очень нас заинтересовали. Они позволяют перенести все плюсы функционала Microsoft Excel в BI‑решение. Фактически, мы получаем возможности и формулы Microsoft Excel для подготовки данных и возможности BI для их визуализации. Это хорошая возможность для аналитиков, ранее не работавших с BI начать использовать BI‑инструмент, начав с привычных вещей.

В итоге, анализ результатов оценки различных BI‑систем и их сравнение показали, что Дельта BI является оптимальным выбором для нашей компании. Его низкие баллы по нескольким параметрам, таким как коммьюнити поддержки, требования к обучению и стоимость лицензий, были оправданы его преимуществами в других аспектах. Таким образом, на сегодня для нас Дельта BI представляет собой наилучший инструмент для обеспечения эффективного анализа и принятия стратегических решений.

Этот выбор обоснован не только нашей оценкой, но и обсуждениями с ключевыми участниками нашей команды.

Заинтересовали детали? Приходите в комментарии — поделимся.

Далее предстоит процесс бюджетного обоснования Дельта BI и его непосредственного внедрения. Но это уже совсем другая история.