Didžiųjų verslo duomenų analitika. Asta Bagdonavičienė: iš 100 sistemų duomenims kaupti judame link vienos – „Qlik“
Kaip atrodo darbas „Telia“ duomenų analitikos komandoje?
Tave domina verslo duomenų valdymas ir svajoji apie duomenų analitiko karjerą? Visai nenuostabu, nes didžiųjų duomenų, vadinamųjų „Big Data“, analitikų specialybė dabar yra viena paklausiausių pasaulyje.
„Telia“ sugeneruojame milijonus įrašų apie klientų veiksmus ir jų aptarnavimą, tad čia, „Telia“ galimybių namuose, rasi įdomiausių šios srities karjeros pozicijų ir naujausių projektų, susijusių su kliento kelionės kūrimu, verslo sistemų bei procesų gerinimu ir duomenų inžinerija.
Kaip galėtų atrodyti tavo darbas „Telia“ duomenų analitikos komandoje? Paskaityk mūsų Duomenų analizės ir vizualizacijos komandos vadovės Astos Bagdonavičienės interviu, kuriame ji pasakoja apie naujus duomenų sprendimus debesijos platformoje bei naują ataskaitų įrankį Qlik, ir sužinok daugiau.
– Iš kokių šaltinių renkame duomenis?
Po įmonių susijungimo* paveldėjome apie 100 informacinių sistemų, su kuriomis dirba kolegos, aptarnaujantys klientus. Būtent tiek sistemų turi išmanyti ir analitikai, nes jose gimsta ir gyvena įvairūs duomenys. Gavę kolegų klausimą, pavyzdžiui, kodėl šį mėnesį krito televizorių pardavimai, turime sugalvoti, kurioje jų slypi atsakymas.
Tačiau pačius duomenis gauname netiesiogiai: nenorėdami apkrauti pirminių sistemų darbo, naršome duomenų sandėliuose (Data Warehouses), į kuriuos nugula duomenys.
– Kaip duomenis paruošiate verslui suprantama kalba?
Duomenis reikia paruošti taip, kad jie atsakytų į konkretų klausimą. Visų pirma, juos tenka „pjaustyti“, pavyzdžiui, iš didelio gabalo „atriekti“ konkretaus prekybos salono duomenis.
Antra, juos reikia „apdoroti“, nes duomenų sandėlyje jie yra „žali“, pavyzdžiui, „Petras Petraitis pirko televizorių už 700 Eur“ – tai neatsako, kodėl krito televizorių pardavimai. Manau, duomenų analitika yra ir mokslo, ir meno disciplina – verslo duomenų analitikai (Business Data Analyst) moka ir programuoti, ir dizaino principus, kad duomenys, jų pateikimas atrodytų patraukliai.
– Ką duomenys pasako apie klientus?
Gali pasakyti labai daug, tik reikia kelti klausimus. Pavyzdžiui, kiek klientų į Skambučių centrą skambino dėl mokėjimų; kiek iš jų turėjo visai kitą klausimą; kiek ir kokių gedimų nustatome; kiek klientų užėjo į saloną; kokiam procentui jų gebėjome kažką parduoti... Taip pat analizuojame priežastis, pavyzdžiui, jeigu krito pardavimai, pirmiausiai patikriname ar tądien dirbo pakankamai darbuotojų ir pan.
Duomenys „atkeliauja“ ir iš skaitmeninių pardavimo kanalų, pavyzdžiui, kiek klientų užsuka į telia.lt puslapį; kiek palieka savo kontaktinę informaciją; kokiais produktais domisi, bet neperka; kiek laiko renkasi vieną ar kitą prekę...
– Kaip bendradarbiaujate su kitomis komandomis?
Mūsų siekis – įgalinti komandas priimti duomenimis grįstus sprendimus. Kai matome, kad kažkas vyksta ne taip kaip tikėjomės, drauge ieškome priežasčių. Vadovai nuolat lygina tikslus su faktiniais rodikliais ir nori suprasti priežastis, jeigu atsiliekama nuo tikslo. Radę atsakymus nuo vadovų nuimame dalį streso ir spėlionių.
Duomenimis padedame įvairiems padaliniams: ir frontui (padaliniams, dirbantiems tiesiogiai su klientais), ir komercijai, ir technologijų padaliniams, ne tik vadovams, bet ir produktų savininkams. Žinoma, darbus prioretizuojame, nes analitikos poreikių yra daug, todėl pirmiausia sprendžiame verslui opiausius klausimus.
– Kokie analitikų komandos prioritetai? Ateities planai?
Šiuo metu klojame pamatus, kad žinotume, kas vyksta, o ateityje – ir kodėl taip vyksta bei kaip tai pakreipti reikiama linkme. Idealiame pasaulyje analitikai turėtų analizuoti ir modeliuoti duomenis, ne tik parodyti, kas jau įvyko. Tiesa, mes jau geriau pažįstame klientą, automatizuotai atrinkame geriausiai jo poreikius atitinkantį pasiūlymą. Bet iki tikrojo duomenų modeliavimo dar tikrai ateisime, o kol kas fokusuojamės į duomenų „atvėrimą“. Tam padeda organizacijai jau prieinamas ataskaitų savitarnos įrankis QlikSense, kurį per ateinančius metus išvystysime dar labiau.
– Koks analitikos potencialas?
Net su naujausiais įrankiais analitiko darbas niekada nebus baigtinis, nes gausime vis naujų klausimų. Džiaugsimės galėdami pereiti nuo istorijų „kas įvyko“ prie „o kas dabar bus“ ir „ką daryti, kad būtų taip kaip norėtume“. Automatizuodami procesus galėsime pagalvoti apie daugiau „Telia“ klientų, teikti jiems individualizuotus pasiūlymus, kurti labiau jų poreikius atitinkančius produktus. Negaliu nesišypsot galvodama apie šias mūsų laukiančias užduotis!
– O kaip kiekvienas mūsų galime prisidėti prie duomenų kokybės?
Pirma, tvarkingai įvesti informaciją į sistemas – ten, kur ji „gimsta“. Analitikai dirba su tuo, ką kolegos, aptarnaujantys klientus, suveda į sistemas. Nėra įrašų sistemose – nebus ir analitikos. O jei įrašai netvarkingi, analitika bus klaidinga, vadinasi, vadovai priims klaidingus sprendimus, kentės mūsų verslo rezultatai.
Antra, saugokime klientų privatumą. Prieigos prie ataskaitų turi būti gaunamos, o informacija renkama tik pagal darbo specifiką – kai to reikia darbui, o ne dėl smalsumo.
– Ačiū už pokalbį.