Если вы уже знакомы с интерфейсом FineBI, то, вероятно, заметили, что он очень похож на Tableau. Здесь используются аналогичные компоновки панелей, подходы к разработке дашбордов и методы раскраски или создания расчетных формул. Это сходство предоставляет FineBI значительное преимущество при реализации проектов, особенно когда требуется миграция дашбордов из Tableau.

Еще одним важным аспектом является масштабируемость системы. FineBI поддерживает возможность горизонтального наращивания производительности через кластерную установку. Это означает, что можно добавлять новые узлы (ноды) для увеличения вычислительных ресурсов и обработки данных, что особенно полезно для крупных компаний с большими объемами данных.

Система предлагает богатый язык встроенных формул, позволяющий выполнять сложные вычисления «на лету». Это ускоряет разработку дашбордов и позволяет пользователям быстро адаптироваться к изменяющимся требованиям бизнеса. Набор формул в FineBI обширен и несколько отличается от языка DAX, но при этом остается функциональным и интуитивно понятным. В случае возникновения вопросов всегда доступны встроенные подсказки.

Если же вам нужно предоставить доступ к информации для большого числа сотрудников внутри компании, то вы можете создать уникальную ссылку на дашборд и разместить ее на внутреннем портале, где каждый пользователь сможет видеть общедоступную информацию. Также можно задать срок действия этой ссылки или установить уникальный пароль.

Постараемся рассказать об этих и других фишках системы на прямых эфирах ретрита!

Одной из центральных идей восточной философии является взаимодействие с остальными на принципах взаимопомощи и поддержки, что создает атмосферу доверия и сотрудничества. Восточное социальное взаимодействие не подразумевает денежных отношений, но предполагает, что каждый участник помогает другому и может, в свою очередь, рассчитывать на поддержку со стороны других членов команды.

Развитие профессиональных сообществ, где более опытные специалисты поддерживают начинающих, является ярким примером этой социальной модели. В таких комьюнити происходит обмен знаниями и опытом, что не только способствует профессиональному росту, но и укрепляет связи между участниками. Это взаимодействие основано на взаимных обязательствах и уважении, что позволяет каждому чувствовать свою значимость и ценность.

Восточная философия подчеркивает важность коллективного успеха, где достижения одного становятся достижениями всех. Это создает среду, в которой каждый участник мотивирован не только на собственное развитие, но и на помощь другим, что приводит к более гармоничному и продуктивному взаимодействию.

Я занимаюсь BI-аналитикой в Циан. Моя команда поддерживает Департамент Продаж, помогая коллегам достигать важные для компании KPI по нескольким направлениям: Вторичная и Первичная недвижимость и Телемаркетинг. Мы впятером обслуживаем более сотни заказчиков — от руководителей до менеджеров этих направлений, и каждый день находимся в самом центре событий, чтобы обеспечивать наших заказчиков точными и полезными данными.

Наши бизнес-заказчики — это продвинутые пользователи BI-инструментов, знакомые с PowerBI, Tableau, и теперь с FineBI. Они активно используют данные в своей повседневной работе.
Когда из-за ухода Tableau c российского рынка мы выбирали BI-инструмент на замену, мы ориентировались и на то, что действительно важно бизнес-пользователям:

При переходе на FineBI мы обучали работе с новым инструментом не только аналитиков, но и бизнес-пользователей: провели презентацию продукта, подготовили обучающие материалы, включая статью и видео с тайм-кодами, и адаптировали корпоративный Style Guide для дашбордов.

Перемены дали нам возможность провести "генеральную уборку", пересматривая актуальность и удобство существующих отчётов и их элементов. Многие отчёты были не просто перенесены как есть, а существенно обновлены с учётом возможностей нового BI-инструмента.
Некоторые функции FineBI вызвали особый восторг у заказчиков:

Говоря о выгрузках для клиентов, хочу поделиться кейсом, который мы смогли реализовать благодаря возможностям FineBI.

Я работаю в команде, поддерживающей менеджеров по продажам, включая КАМов (Key Account Managers), которые отвечают за работу с крупными клиентами Циан. Одна из их ключевых задач — предоставление данных по запросу клиентов, например, по общим рыночным тенденциям, или по конкретным объявлениям.

Одной из проблем, с которой сталкивались КАМы, был сбор данных для выгрузок клиентам. Каждый менеджер ведет нескольких крупных клиентов, у которых могут быть сотни кабинетов и тысячи объявлений со своими метриками: показы, просмотры, звонки, чаты.

Мы начали решать эту проблему с двух сторон: улучшили статистику в личном кабинете и начали строить автоматизированную систему клиентской отчетности продаж в аналитике, чтобы охватить все уровни данных — от объявлений до общих рыночных показателей.

Первый отчёт, охватывающий уровень объявлений, уже готов, и мы активно работаем над вторым отчётом уровня клиентов. Процесс создания отчётов требует тесного взаимодействия с бизнес-заказчиками, которые, по сути, становятся «владельцами данных». Это сложный процесс, так как в рабочей группе по проекту участвует более 20 человек, каждый из которых взаимодействует с клиентами по-своему. Уже на этапе сбора требований стало очевидно, что всем хочется получить всё и сразу. Но после нескольких сессий мозгового штурма нам удалось ранжировать метрики и разрезы, согласовать оптимальный период для отчёта и выбрать визуализации, наилучшим образом подсвечивающие данные.

Были и технические сложности. Даже с сокращением объема отчета он все равно оказался внушительным (около 100 млн строк). Мы хотели сделать его на live-подключении к данным, но столкнулись с проблемами в базе данных из-за большого количества фильтров и одновременных пользователей. Подобных проблем не возникло при использовании экстракта.

В результате, мы создали отчёт, который комбинирует визуализации и таблицы и поддерживает самостоятельные выгрузки данных. Используются конструкторы таблиц, иерархические фильтры и даже функционал JUMP для перехода на другие дашборды или на конкретные объявления на сайте Циан.

В итоге, мы сократили время менеджеров на подготовку презентаций для клиентов с нескольких дней до пары часов, а иногда и вовсе заменили их быстрыми выгрузками данных или демонстрацией отчёта на встрече. И конечно, данные предоставляются клиентам быстрее, что улучшает их лояльность. Если раньше менеджер мог ждать выгрузку неделю, то теперь она само может сформировать её в пару кликов. Кроме того, менеджеры могут обслуживать больше клиентов, чем раньше, а ресурсы аналитиков освобождаются для работы над стратегически важными задачами.

Вот несколько советов, которые помогут аналитикам эффективно взаимодействовать с бизнес-заказчиками и создавать полезные BI-отчеты:

Мы в GlowByte проводим исследование текущих BI-систем, чтобы дать вам возможность принять наиболее взвешенное решение.

Важно понимать, что при выборе программного продукта максимальный функционал — это не единственный и не всегда главный критерий. У каждой компании свои потребности и приоритеты в функциях BI. Некоторые компании планируют централизованно разрабатывать дашборды и отчеты в рамках центра компетенций, где будут работать IT-эксперты. Другие делают ставку на Self-Service и возможность создавать дашборды без программирования. У кого-то есть хорошее хранилище данных, где все структурировано идеально. А есть компании, где данные из разных систем просто загружены в Hadoop, и они хотят, чтобы решение было комплексным и отвечало не только за визуализацию данных для конечных пользователей, но и имело функционал ETL, контроль качества данных, глоссарий и дата каталог.

Мы оценивали по этим критериям мировых лидеров BI рынка. С 2021 года стали вносить оценки и по российским производителям BI. Каждый критерий, для каждого BI продукта оценивали по трехбалльной шкале.

Как сделать выбор нового решения? Возьмите таблицу с оценками продуктов и для каждого критерия проставьте вес — насколько важен этот критерий именно для вашей организации. Можно использовать трехбалльную шкалу для простоты.

В результате вы получите взвешенный с точки зрения ваших приоритетов общий балл для каждого оцениваемого продукта. Так вы сможете более объективно оценить функционал каждого BI-инструмента.

Сегодня мы развернем себе локальную версию FineBI и познакомимся с архитектурой решения. Ваша задача — подготовить рабочую среду для будущих проектов. В этом шаге вам предстоит установить FineBI на свой компьютер, следуя инструкции ниже.

Возникли проблемы?

• Возможно, вам не пришло смс с подтверждением. Посмотрите, как решить эту проблему здесь.
• Если вы столкнулись со сложностями с регистрацией на портале FanRuan, вам сюда.
• Наконец, здесь вы можете найти системные требования для установки FineBI.

Все получилось? Напишите в чате, что вы со всем справились.
Поздравляем! Вы сделали первый шаг к погружению в аналитику данных.

Диаграмма рассеивания (на английском – scatter-plot) – визуализация, которая отмеряет по двум осям X и Y значение точки из набор данных. Она используется для анализа и демонстрации трендов. А при использовании блоковой диаграммы scatter-plot с помощью различных размеров блоков мы можем подчеркнуть область изменения этих трендов.

Скажем по секрету, что если вы будете выполнять задания для Черных Драконов, у вас есть шанс выиграть призы, включая приглашение на конференцию FineDay. Это настоящая гонка за лидерство. Подробнее — в отдельной ветке чата в Telegram.