Дашборды и принцип DAR
10
/12
Погрузимся в историю аналитики больших данных с помощью Qlik Sense в Beeline Uzbekistan, а также узнаем концепцию разработки дашбордов в Qlik Sense по принципу DAR, для того, чтобы достичь наглядности и ясности аналитического повествования.
О чем поговорим сегодня
История успеха

Qlik в Beeline Uzbekistan: аналитика больших данных в телекоме

Beeline Uzbekistan – digital-оператор, который работает в Узбекистане с 2006 года. Его мобильной связью и интернетом пользуются свыше 8 миллионов клиентов. В Beeline Uzbekistan работают более 1600 сотрудников, компания является частью международного телекоммуникационного холдинга VEON со штаб-квартирой в Амстердаме (Нидерланды).

В телекоме, помимо «привычной» информации по продажам, маркетингу, кадрам, есть действительно большие данные, связанные с активностью абонентов, производительностью сотовой сети, использованием тарифов, эксплуатацией и строительством вышек.

Как Qlik помогает вести аналитику больших данных

Команда Big Data Beeline Uzbekistan на основе обезличенных данных клиентской базы анализирует поведение, интересы, предпочтения и разрабатывает модели проверки фактического возраста пользователей, пола, интересов, доходов, геолокации и других параметров. На основе этих данных и дополнительных открытых источников аналитики создают отчеты, которые обновляются в режиме реального времени. Так что Qlik здесь работает действительно с большими объемами информации.

Сегодня в компании есть несколько бизнес-направлений, которые используют Qlik Sense в своей ежедневной работе.
Муниса Рахимжонова
эксперт по работе с большими данными, Beeline Uzbekistan
Так, коллеги из digital-дирекции регулярно отслеживают основные показатели сервисов – выручку, движение средств, количество операций и активность пользователей. С Qlik Sense данные по финансовым показателям отслеживаются гораздо быстрее, чем при выгрузке отдельных запросов к системе-источнику, и визуализируются в интерактивном формате: можно «провалиться» до транзакции, чтобы провести причинно-следственный анализ.
В маркетинге аналитика Qlik помогает сотрудникам принимать такие бизнес-решения, как закрытие или изменение тарифных планов для абонентов, продвижение дополнительных услуг, анализ успешности рекламных кампаний и их влияния на продажи, например, смартфонов. Приложения, созданные в Qlik Sense, помогают детальнее видеть драйверы продаж, а значит – точнее управлять бизнес-процессами.
Муниса Рахимжонова
эксперт по работе с большими данными, Beeline Uzbekistan
Данные – это актив, который должен приносить прибыль, а не просто храниться, занимая место и мощность серверов. Именно поэтому мы собираемся развивать также направление партнерской аналитики и вместе с производителями мобильных устройств следить за покупательскими трендами с помощью обезличенных данных. Как пример: мы можем проанализировать сезонные тренды продаж в разных сегментах мобильных устройств разных производителей, изучив возможные причины спада или роста показателей с привлечением дополнительных источников данных. Можем проанализировать причину снижения спроса для одного сегмента смартфонов с запуском новой продукции у конкурентов или уточнить, насколько повлияли новые маркетинговые акции на вовлеченность клиентов, проверить изменения показателя охвата бренда до начала запуска рекламы и в ходе кампании. Такие инсайты помогают нам и нашим партнерам лучше понимать своих клиентов и их потребности, а также оценить эффективность маркетинговых акций или рекламных компаний.
Непрерывная аналитика основных показателей и принятие решений на основе дашбордов Qlik позволяет «схватывать» реальную картину внутренних процессов и принимать взвешенные решения, направленные на достижение бизнес-результатов и повышение уровня клиентского сервиса.
Теория

Что такое дашборд

Дашборд — основной элемент коммуникации между разработчиком отчета и его аудиторией. Дашбордом можно назвать общий экран, на который добавлены все необходимые для принятия решений диаграммы, а также фильтры, комментарии, заголовки, легенды и прочие элементы взаимодействия.

Дашборд создает целостную картинку для пользователей, объясняя и показывая данные в доступной форме. Компактное размещение диаграмм дает возможность оценить данные одним взглядом. И вместо того, чтобы просматривать несколько листов в письменном многостраничном отчете, можно посмотреть на все данные разом.
Термин «дашборд» произошел от английского dashboard — в переводе с английского «приборная панель». Дашборд в самолетах, автомобилях, космических кораблях и другой технике показывает все необходимые элементы управления на одной панели. Дашборд в аналитике делает тоже самое, но на одном экране.

Процесс разработки дашборда

Виталий Тренкеншу
основатель, Datanomix.pro
Вы уже знаете, что в Qlik Sense приложения состоят из листов, листы содержат визуализации, а все вместе это определяет структуру приложения.

Хорошо спроектированная структура приложения понятна на интуитивном уровне, логична и удобна. Она позволяет пользователю без труда найти ответ на свой вопрос. Плохая структура, наоборот, раздражает и обескураживает пользователя.

Давайте разберемся, как создавать хорошую структуру аналитического приложения.
1
Очертите предметную область

Хорошее правило: «Одно приложение — одна предметная область».

Например, для торговой компании приложениями могут быть: «Анализ продаж», «Анализ запасов», «Дебиторская задолженность», «Анализ клиентской базы» и т.д. Смешивать несколько предметных областей в одно приложение следует, только если для этого есть веское основание и понятная цель.
2
Определите целевую аудиторию

Важно понимать, что вы создаёте аналитическое приложение для конкретных пользователей. И хорошее приложение должно отвечать на конкретные вопросы этих пользователей. Поэтому до начала разработки приложения важно убедиться, что вы хорошо понимаете целевую аудиторию: их должность и функциональные обязанности, а также бизнес-цели и задачи.
3
Сформулируйте вопросы

Итак, понятна предметная область и целевая аудитория вашего приложения. Теперь необходимо предельно чётко сформулировать вопросы, на которые должно отвечать приложение. И эти вопросы не должны быть «оторванными от земли» или «притянутыми за уши». Эти вопросы возникают у ваших конечных пользователей, когда они принимают решения в процессе выполнения их функциональных обязанностей в рамках конкретных бизнес-процессов и для достижения конкретных целей.

Формулировать вопросы лучше всего в формате User Story: «Как <пользователь> я хочу понять <вопрос> для того, чтобы <цель>». Пример: «Как категорийный менеджер, я хочу понять, какие товары хуже всего продаются в моей категории, чтобы вывести их из ассортимента».
Медет Турарбеков
архитектор Qlik Sense, Datanomix.pro
Можно, конечно, просто взять набор данных и начать рисовать диаграммы и графики — но спустя время, вы поймете, что это была довольно плохая идея. В результате, скорее всего, получится красивый, но бесполезный дашборд, который не отвечает на нужные вопросы аудитории.

Разработка дашбордов по принципу DAR

Александр Полоротов
со-основатель, Datanomix.pro
DAR — это популярный метод структурирования аналитического приложения в кругу разработчиков Qlik. Он опирается на дедуктивный способ познания — от общего к частному.
DAR — это методология, в рамках которой пользователю последовательно предоставляется информация по агрегированным данным, затем аналитический интерфейс для анализа данных и просмотр детальных данных.
По сути метод DAR предлагает разбивать приложение на 3 раздела:
  1. Дашборд (Dashboard)
  2. Анализ (Analysis)
  3. Отчет (Reporting)

В самом простом случае — это три листа в приложении Qlik Sense. Но может быть и больше — раздел может состоять из нескольких листов.

Дашборд

Екатерина Николаева
со-основатель, Amega ITS
Цель этой страницы — понять текущий статус и положение дел. Идентифицировать проблемные области.

Типовое содержание:
  • Дашборд должен показывать основные показатели по предметной области в ключевых разрезах. Например, Продажи и Маржу по компании в целом и по регионам. Показателей не должно быть много.
  • Показывать их в нужном таймфрейме, например Year-to-Date и/или Month-to-Date.
  • Показывать динамику, т. е. процент роста по отношению к базовому периоду. Использовать цветовое кодирование (красный-зеленый и т. д.).
  • Показывать тренд показателей. Можно по ключевым измерениям.
  • Показывать прогресс достижения целевых значений (план, прогноз).
  • Показывать удобную таблицу с анализом показателей, включая: ключевые измерения, тренды, тепловую карту, базовый период для сравнения, разницу и темпы роста.
Типовые вопросы на уровне дашборда:

  • Мы растем или падаем? На сколько? В каких областях?
  • Достигаем ли цели/плана? В какой области провал / риск срыва?
  • Опережаем ли показатели прошлого периода? Какими темпами?
  • TOP-n / BOTTOM-n областей по показателям и / или темпам роста?

Анализ

Евгений Ткаченок
операционный директор, А2 Consulting
Цель этого раздела: предоставить пользователю гибкий и удобный интерфейс для ответа на любой вопрос, который возник у пользователя на листе Показатели (Dashboard).

Типовое содержание:
  • Этот раздел состоит из нескольких тематических листов. Каждый лист посвящен одной теме (предмету анализа). Лист состоит из блоков.
  • Лист должен быть максимально интерактивный — содержать достаточно фильтров для ответа на любой вопрос.
  • Могут быть отдельные технические листы, например, Сравнительный анализ.
  • Может использоваться вертикальная прокрутка.
Типовые вопросы на уровне анализа:

  • Какова динамика показателя и темпы роста?
  • Какова структура показателя по разным измерениям?

Типовые аналитические инструменты:
  • Рейтинги
  • ABC-анализ
  • Сравнительный анализ
  • Что-если анализ

Отчет

Алена Шинкаренко
ведущий разработчик BI, Первый Бит
Цель этого раздела: предоставить наиболее детальную информацию по предмету анализа.

Типовое содержание:
  • Этот раздел состоит из одного или нескольких листов.
  • Основные инструменты визуализации: Таблица и Сводная таблица.
  • Максимум деталей и данных для принятия решений.
  • Максимум фильтров.
  • Возможность экспорта таблицы.
Следует помнить, что приложения, созданные по концепции DAR, воспринимаются нелинейно.
Пользователь может переходить со страницы на страницу в любом удобном ему порядке. Тем не менее, иерархия подачи информации должна быть сохранена: от обобщенных данных на дашборде, к деталям, представленным в таблицах отчетности.
Практика
Армен Вирабян
генеральный директор, со-основатель, Amega ITS
  • Практическое задание
    Мы продолжаем работать на основе уже загруженных данных (из практики дня 05).

    У вас уже есть несколько визуализаций и сегодня мы поговорили о ключевых моментах при создании дашборда. Соберите свой дашборд с созданными или новыми визуализациями и поделитесь им с другими участниками в Telegram чате.
    Вдохновитесь шаблонами расположения элементов на листе аналитического приложения в приложении “Qlik Sense Template”: https://demos.qlik.com/qliksense/QlikSenseTemplate
Полезные ссылки

Если вам интересно узнать больше, переходите по ссылкам для дальнейшего изучения тем и расширения кругозора

Оптимизируй это немедленно!
Книга Георгия Нанеишвили — как, используя современные IT-инструменты, сократить издержки и обойти конкурентов
Сбор требований для разработки дашборда
Datanomix показывают применение онлайн-сервиса Miro и новых подходов к сбору требований для разработки дашбордов: Dashboard Canvas, Data Source Canvas,Data Lineage Canvas, Expert Interview Canvas.
Вебинар дня
День 10
Проектирование дашборда в Qlik Sense и принцип DAR
Перейти к предыдущим дням:
Qlik Sense Узбекистан. День 00
Подготовительный день и установка программы
Qlik Sense Узбекистан. День 01
Что такое Qlik Sense + История успеха Baraka Market
Qlik Sense Узбекистан. День 08
Функции и вычисления + История успеха ARCA Group
Qlik Sense Узбекистан. День 09
Сет-анализ + История успеха Green White Solutions