При выборе BI-решений компании всё чаще обращают внимание на наличие инструментов самообслуживания (self-service). Идея проста: дать пользователям возможность самостоятельно решать аналитические задачи, экономя время и ресурсы. В этой статье мы расскажем, что такое self-service и как этот подход реализован в Modus BI.

Что означает Self-Service

Суть самообслуживания в том, чтобы дать пользователям простые и интуитивно понятные инструменты, которые помогут им решать аналитические задачи без помощи технических специалистов. 

Однако представление о том, каким должен быть self-service, различается в зависимости от роли пользователя и его задач. Например, дата-аналитики, которые знакомы с Python, часто относят к инструментам самообслуживания возможность интерактивно добавлять Python-скрипты в процесс обработки данных. Это помогает им решать свои задачи без привлечения программистов. 

Бизнес-аналитики, напротив, считают self-service решениями те, которые понятны бизнесу и не требуют написания кода — достаточно базовых знаний Excel, DAX или SQL. Такие инструменты помогают представлять данные в наиболее удобном и логичном для бизнеса виде.

Возможность самообслуживания для дата- и бизнес-аналитиков — важный элемент современной BI-системы. Self-service делает продукты этого класса экономически выгодными, причем не столько за счет сокращения расходов на разработку аналитических моделей, сколько за счет сокращения времени между рождением идеи и ее реализацией. Используя инструменты самообслуживания, пользователи могут сосредоточиться на экспертизе в прикладной области, заменяя технических специалистов подходом self-service.

Modus BI с самого начала разрабатывался в соответствии с принципом: «Весь проект внедрения BI должен выполняться аналитиком без привлечения программистов, а аналитики, в свою очередь, должны хорошо знать предметную область, в которую они внедряют систему, и иметь базовые навыки SQL». Поэтому self-service с самого начала стал неотъемлемой частью продукта, и этот функционал постоянно развивается в его новых версиях.

Уровни Self-Service в BI

В BI есть три уровня самообслуживания: 

• Уровень клиентского сервиса — для конечных пользователей, которые работают с готовыми дашбордами и отчетами.

• Уровень продвинутого пользователя-аналитика — для аналитиков, которые могут создавать свои отчеты, визуализации и модифицировать модели данных.

• Уровень администратора — для ИТ-специалистов, которые настраивают данные, управляют доступом и обеспечивают безопасность.

Рассмотрим два наиболее интересных.

Клиентский Self-Service

К клиентскому уровню self-service в BI относится интерактивное поведение модели данных и дашборда. Например, возможность углубляться в данные, переходя от общего к частному (drill-down), подсвечивать повторяющиеся значения, сохранять настройки фильтров, экспортировать информацию, раскрывать отчет по разным показателям.

Однако гибкость самообслуживания требует баланса между удобством использования инструмента и риском искажения данных. Излишняя свобода в настройках может привести к ложным корреляциям — объединению несвязанных параметров в единую модель и, как следствие, к неправильному пониманию зависимостей. Это происходит по двум основным причинам:

• Низкая компетенция пользователя в прикладной области.

• Поиск ответов на вопросы, которые не закладывались в модель данных.

Вторая причина особенно важна. Например, пользователь, используя возможности самообслуживания, пытается подсчитать общее количество клиентов, которые купили определенный товар за заданный период, на основе отчета о продажах. Но этот отчет не учитывает клиентов, которые купили и вернули товар в выбранном периоде. Из-за этого итоговое суждение о количестве покупателей будет неверным. 

Поэтому клиентский self-service должен помогать пользователям решать задачи, для которых создан дашборд, и не допускать неправильную интерпретацию данных. Для этого нужна понятная и доступная документация о том, как работать с отчетами, — еще один важный элемент самообслуживания на клиентском уровне.

В Modus мы предлагаем широкие возможности для самообслуживания клиентов: сохранение настроек фильтров, детализацию, навигацию по ссылкам между отчетами, интерактивное изменение расчетных показателей из списка доступных, изменение структуры таблиц и экспорт данных в различных форматах. Все это помогает пользователям гибко и корректно работать с данными.

Self-Service аналитика

Удобный сервис самообслуживания для аналитиков — одно из ключевых требований к современным BI-системам. Его наличие часто становится решающим фактором при выборе платформы для бизнес-аналитики.

В то время как клиентский сервис обычно имеет «общепринятый» набор функций (детализация, подсветка значений, сохранение фильтров и т. д.), самообслуживание для аналитиков в каждой платформе реализовано по-своему и отражает ее философию. Например:

• Power BI фокусируется на интеграции с инфраструктурой Microsoft и визуализациях.

• Tableau делает упор на интуитивную визуализацию и гибкость.

• QlikView/Qlik Sense предлагают широкие возможности для ассоциативной аналитики.

При выборе BI-системы возможности самообслуживания для аналитиков также важны, как производительность, масштабируемость и совместимость с другими ИТ-системами. При этом реализация самообслуживания может сильно различаться в зависимости от структуры компании, ее аналитических задач и уровня подготовки аналитиков. Поэтому есть разные инструменты: от сложных (с поддержкой Python и JS-скриптов) до простых (без необходимости писать код). 

Modus BI, в свою очередь, ориентирован на бизнес-пользователей. Платформа стремится упростить работу аналитиков с данными, смещая акцент с технических навыков на предметную экспертизу. Сначала наш продукт умел собирать данные из большого количества 1С-источников и делать визуализации из них. Первым инструментом self-service был конструктор дашбордов на аналитическом портале, где клиенты могли самостоятельно настраивать отчеты без программирования. Позже мы заменили скриптовый подход на workflow-модель — пользователи получили возможность подготавливать данные для анализа, не используя скрипты, а просто последовательно выполняя необходимые шаги. Это упростило работу и ускорило подготовку моделей.

При этом остается возможность использовать скриптовый интерфейс. Гибридный подход self-service в Modus BI сочетает no-code/low-code интерфейсы с возможностью написания скриптов для более сложных задач. 

Таким образом, сейчас self-service для аналитиков в Modus BI предлагает комплексные возможности по сбору, преобразованию и визуализации данных. Аналитики могут больше думать о том, как использовать данные для бизнеса, а не о том, как их обрабатывать.

Например, аналитик производственной компании использует инструмент самообслуживания для анализа эффективности закупок сырья за год. Знание специфики систем, которые он поддерживает, поможет ему ускорить создание качественной отчётности.

Специалист собирает данные из 1С (стоимость, объемы, поставщики), ERP-системы (использование сырья в производстве) и Excel (рыночные цены). С помощью workflow-модели объединяет данные, очищает их от ошибок и рассчитывает метрики: отклонение закупочных цен от рыночных, перерасход сырья и средняя стоимость по поставщикам.

На основе подготовленных данных он создает интерактивный дашборд, где визуализирует: динамику закупочных и рыночных цен помесячно, рейтинг поставщиков по стоимости и надежности, перерасход сырья по цехам.

Анализируя дашборд, он обнаруживает, что 20% поставщиков предлагают сырье по завышенным ценам, а в двух цехах его перерасход превышает 15%. В результате компания пересматривает контракты с неэффективными поставщиками, сокращая затраты на закупки на 15%, и оптимизирует процессы в проблемных цехах, уменьшая перерасход на 10%.

Заключение

Функционал self-service должен постоянно развиваться, потому что это помогает компаниям снизить затраты на владение BI-системой и быстрее адаптировать её под изменения в бизнесе.

Мы в Modus BI постоянно развиваем self-service и low-code инструменты: делаем интерфейс платформы проще, добавляем подсказки, видео, улучшаем формы ввода данных, расширяем возможности рассылок отчётов и фильтрации. В Modus ETL, в свою очередь, мы развиваем эффективность работы системы с большими данными, поддержку Python и новые функции для шагов сценариев. Всё это делает Modus BI и ETL удобнее и полезнее для пользователей, в том числе с точки зрения самообслуживания.