Привет! Меня зовут Виталий Флёрин, я руководитель отдела BI-аналитики в M2. За год мы успешно перевели всю отчетность компании с Cognos Analytics на Apache Superset и увеличили MAU до 200 (каждый третий сотрудник компании). В статье хочу поделиться опытом внедрения новой системы отчетности и ее эффективного использования.

Материал будет полезен BI-специалистам, кто работает над развитием внутренних систем и хочет переехать на Superset.

История началась с того, что после ухода Cognos Analytics с российского рынка, нам нужно было выбрать новую BI для компании и мигрировать всю отчетность. Текущая система была развернута on-premises и продолжала работать в штатном режиме. Да, без обновлений и поддержки, но благодаря этому мы смогли тщательно подойти к выбору нового решения и обеспечить плавный переход пользователей на новую платформу.

Как мы выбирали решение: в поисках производительности и разнообразия визуализаций 

Когда выбирали инструмент, провели анализ рынка BI-решений. На первом этапе детально рассматривали проприетарное ПО, такое как Yandex DataLens, Visiology, PIX, Fine BI и прочие.

Работа с вендорами, конечно, дает определенные преимущества:

1. Техническую поддержку

2. Регулярные обновления

3. Стабильные релизы

4. Богатая функциональность из коробки

А open source решения требуют выделения собственных ресурсов на поддержку системы, обучение собственной команды, развитие функциональности.

Однако мы прикинули стоимость и поняли, что хотим избежать:

• Зависимостей от инфраструктурных требований и техподдержки

• Ограничений в кастомизации

• Самостоятельного развития функциональности

В итоге приняли решение в пользу open source решений.
Рассматривали: Apache Superset, Redash, Metabase.

На этапе анализа платформ, выделяли для себя ключевые параметры:

1. Производительность — скорость обработки запросов, поддержка распределенных вычислений.

2. Визуализация и кастомизация — наличие основных типов визуализаций, гибкость настройки интерфейса под корпоративные стандарты.

3. Безопасность — наличие SSO-авторизации и гибкая настройка ролевых моделей доступа до уровня строк (Row-level security).

4. Экономика — совокупная стоимость внедрения и поддержки, включая скрытые затраты.

5. Активное русскоязычное комьюнити — отсутствие сообщества может стать фактором застоя, как показал опыт с Cognos Analytics.

6. Возможность развернуть BI-платформу on-premises — по сути, нас это и спасло с Cognos Analytics при уходе вендора. 

В итоге остановили свой выбор на Apache Superset. На фоне остальных open source альтернатив Superset выделился по нескольким причинам:

1. Самые широкие возможности визуализации — более 40 типов графиков и поддержка плагинов.

2. Активное сообщество с регулярными обновлениями, как плюс — самое большое количество звезд на GitHub.

3. Самая проработанная система безопасности с поддержкой Row-level security.

4. Масштабируемая архитектура с поддержкой разных источников данных и многоуровневое кэширование.

Дальше расскажу, как мы организовали работу с дашбордами, с какими сложностями столкнулись и какие решения помогли добиться результата.

Проблемы при внедрении: недружелюбная welcome-страница, нюансы с доступами, не было связи дашбордов и документации

При переходе на Superset мы столкнулись с тремя ключевыми проблемами: 

1) В стандартном решении из коробки отсутствует удобная для пользователя welcome-страница. При входе в систему открывается homepage, которую трудно назвать дружелюбной. 

Страница содержит в себе основные блоки: “Недавно посещенные дашборды”, “Дашборды”, “Чарты” и “Сохраненные запросы”. При переходе на вкладку Dashboards пользователю откроется список всех дашбордов, к которым, согласно ролевой модели, он имеет доступ.

Так как в предыдущей BI-системе было много дашбородов, пользователи испытывали трудности в поиске и получении доступа к нужным отчетам. 

Мы провели дополнительные опросы сотрудников, которые подтвердили гипотезы о необходимости оптимизации и улучшения навигации.

2) Вторая проблема — ограничение видимости дашбордов: пользователь видел только ту отчетность, к которой у него был доступ, согласно ролевой модели. Эта ситуация привела к появлению дублирующихся задач по созданию дашбордов на основе данных, которые потенциально уже существовали в дашбордах смежных подразделений, но у пользователя не было доступа. В итоге снижалась переиспользуемость данных и увеличивалась нагрузка на BI-аналитиков. Приходилось либо консультировать коллег по выбору нужного отчета, либо создавать новые отчеты, которые потенциально можно было не делать. Документация к дашбордам не работала в полной мере, об этом далее. 

3) Третья проблема — отсутствие связи между документацией и дашбордами. Несмотря на наличие обширной базы документации, которую мы поддерживаем и обновляем, бизнес-пользователи не до конца понимали, как связать корпоративную документацию на Confluence с дашбордами для поиска необходимых данных. В результате терялось много времени на поиски информации, что замедляло процесс принятия решений и снижало удовлетворенность работы с инструментом.

От хаоса к порядку: кастомная стартовая страница как решение проблем навигации

Мы решили сформировать кастомную стартовую страницу с логически структурированным списком дашбордов, разбитых по направлениям бизнеса компании или продуктовым направлениям.

Теперь при входе в Superset бизнес-пользователь попадает на сформированную стартовую страницу, которая является единой точкой входа в “Мир отчетности компании”. 

Важной особенностью стала полная прозрачность каталога — пользователи видят названия всех существующих дашбордов, выпущенных в продакшн, даже если у них нет прав доступа к ним. 

Добавили на стартовую страницу полезные ссылки на документацию, теперь  каждый сотрудник может перейти по ссылке на Confluence, найти описание нужного дашборда в конкретном разделе и легко ознакомиться с информацией еще до получения доступа. 

Помимо документации интегрировали на стартовую страницу: 

• Ссылку на пользовательскую инструкцию с обучающими материалами и практическими примерами использования Apache Superset.

• Форму запроса доступа для быстрого получения прав к нужному дашборду, требуется только указать его название.
   

Техническая реализация стартовой страницы оказалась достаточно простой, благодаря встроенным возможностям Superset. 

Под капотом находится отдельный дашборд, содержащий блоки markdown, которые заполняется ссылками на основные дашборды. 

Для перенаправления пользователей на новую стартовую страницу необходимо  настроить редирект. Для настройки можно воспользоваться инструкцией.

Последним шагом добавили ссылки на форму по получению обратной связи от пользователей. 

Опросник содержит в себе несколько обязательных вопросов, которые помогают нам отслеживать и замерять удовлетворенность пользователей, плюс несколько блоков с необязательными для заполнения полями, где пользователь может оставить пожелания и замечания.

Теги vs. стартовая страница: что действительно помогло пользователям

В процессе оптимизации пользовательского опыта мы прошли через несколько этапов улучшений. 

Первый шаг —  мы внедрили систему тегирования, которая полноценно начала функционировать в версии Apache Superset v 3.0.

Несмотря на то, что теги помогли структурировать отчетность, у подхода были ограничения — пользователи видели только те отчеты, к которым имели доступ. Теговая система оказалась полезнее для администрирования аналитикам, чем для работы бизнес-пользователей. С ростом числа дашбордов поддержка тегов требовала все больше ресурсов, не создавая пропорциональной ценности.

Мы поняли, что нужно более комплексное решение, которым и стала кастомизированная стартовая страница. При этом опыт работы с тегами не пропал даром — на основе категорий мы выстроили структуру новой стартовой страницы.

Рост MAU, быстрый онбординг и отказ от дублирующих запросов: результаты внедрения

1. Ключевой метрикой успеха для нас стала положительная обратная связь от пользователей. Новый подход обеспечил интуитивно понятный интерфейс, благодаря которому сотрудники могли быстро находить нужные отчеты. Мы сократили время на выполнение аналитических запросов и ускорили принятие управленческих решений.

После внедрения стартовой страницы показатель MAU вырос больше, чем в 2 раза и продолжает стабильно расти.

Для объективности оценки важно добавить: результат стал частью комплексной трансформации системы корпоративной отчетности, включающей миграцию на новую платформу, актуализацию документации и оптимизацию пользовательского опыта.    

2. Сократилось время на онбординг. Инструкции для новых пользователей значительно ускорили включение новичков в рабочий процесс, что помогло снять дополнительную нагрузку с аналитиков, которые ранее занимались обучением новых сотрудников. Также общее время, затрачиваемое на администрирование, поддержку и различного рода консультации пользователей было сведено к минимуму. 

После внедрения инструкций не было ни одного запроса на проведение обучения по базовому использованию стандартного функционала от бизнес-пользователей компании.

3. Полностью избавились от дублирующих запросов, возникающих из-за ограниченной видимости дашбордов. Теперь пользователи видят полную картину доступной аналитики и могут эффективно использовать существующие решения. Это значительно повысило переиспользование данных между подразделениями. Пользователи теперь могут заранее оценить, какие метрики и данные уже доступны в существующих дашбордах, и запросить к ним доступ, вместо формирования запроса на новый дашборд. 

Эффективность изменений измеряем через рост среднего числа используемых дашбордов на одного пользователя. А в комбинации с Adoption Rate можно отследить уровень вовлеченности сотрудников и активность использования BI в компании.

Двукратный рост и стабильная позитивная динамика стали значимым достижением для нашей команды,что подтверждает правильность выбранного пути.

Подводя итоги, надеюсь, наш опыт показал, как небольшие улучшения в UX — (эффект эстетичности и удобства использования) существенно повышают лояльность пользователей и повышают эффективность работы с BI-инструментами.

Буду рад обсудить детали реализации и ответить на ваши вопросы.