Офис данных Tele2: самое прозрачное подразделение

Ольга Гнездилова, ex-CDO Tele2, — о создании экосистемы работы с данными и роли просветительской деятельности в выстраивании data-driven-культуры.

Как пройти путь от малоизвестной структуры до популярного подразделения, ставшего неотъемлемой частью бизнеса? У офиса данных Tele2 этот путь занял два года. Ольга Гнездилова до февраля возглавляла в Tele2 дирекцию по управлению данными и контролю маржинальности бизнеса (на текущий момент она является финансовым директором «Озон Логистика»). Участвуя в конкурсе на получение премии CDO Award 2021, она рассказала о создании экосистемы работы с данными, достигнутых результатах и о роли просветительской работы в выстраивании культуры работы с данными.

— Вероятно, бизнес любого телеком-оператора в значительной степени построен на данных. Какие значимые изменения произошли в последнее время у вас в восприятии данных и в работе с ними?

Во многих телеком-операторах серьезная работа с данными начиналась с использования больших данных и попытки их монетизации. Изначально в Tele2 мы пошли именно таким путем, отложив внутренние аналитические задачи на второй план. Таким образом, задачи, решение которых обещало получение эффекта в виде дополнительной выручки, имели приоритет и ими занимались в первую очередь. На все остальные задачи, включая архитектурные вопросы (например, оптимизацию хранилищ), ресурсов не оставалось. Tele2 является самым эффективным оператором с точки зрения добавленной стоимости и, с учетом размера бизнеса, имеет достаточно скромный штат. Как следствие, к задачам, которые не считались приоритетными, в том числе и data governance, не было достаточного внимания.

Два года назад в компании накопился критичный объем задач, связанных с расширением хранилищ и качеством данных, и в начале 2019 года было принято решение вплотную заняться задачами аналитики и создать офис данных. Во многом на это повлияло изменение стратегии компании: оператор перешел в категорию трендсеттеров, начав диктовать моду и определять потребности абонентов.

— С чего начали работу?

Стоит отметить, что на тот момент мало кто в компании понимал, зачем нужен отдельный офис данных, если уже существовала дирекция больших данных (BDO). При этом у нас была безоговорочная поддержка менеджмента и мы накопили критичный объем накопленных задач от бизнес-подразделений (B2C, B2B, MVNO, финансы и пр.). Приходилось буквально разрываться: не только решать базовые технические вопросы, связанные с выстраиванием и оптимизацией хранилищ данных, настройкой контролей качества данных, но и объяснять цель существования офиса данных, а также включаться в активную работу по решению аналитических задач наиболее активных подразделений.

Расставить приоритеты в условиях дефицита ресурсов было крайне сложно. При этом мы понимали, что нужно сначала решить проблемы «ядра» — наших хранилищ данных. У нас есть и Oracle, и Teradata, и SAP BW, и Hadoop. Потребовалось провести их аудит и создать стратегию развития, при этом нельзя было забывать о просветительской работе среди бизнеса. После этого была выстроена стратегия развития данных.

Когда офис данных начал демонстрировать первые успехи, разобрав очередь задач, начав регулярную работу с бизнес-подразделениями, оптимизировав место в хранилищах, у многих сотрудников бизнес подразделений, которые работали с данными, стали загораться глаза: появилось четкое понимание того, что ценность их задач стала понятна в компании, в хранилищах начали происходить изменения в лучшую сторону, у офиса данных появился кредит доверия.

Сейчас офис данных — серьезная структура, помогающая бизнес-подразделениям своевременно получать необходимую аналитику. Но нам еще предстоит долгий путь.

— Вы упомянули подразделение Big Data. Как с ним поделены функции?

Да, Big Data (BDO) и офис данных — два совершенно разных подразделения с непересекающимися задачами. При этом мы стараемся помогать друг другу.

BDO создает продукты под ключ с целью монетизации данных, в том числе работает с ДИТ Москвы, банками и другими организациями, заинтересованными в данных сотового оператора.

Задача офиса данных — заниматься хранилищами, качеством данных в них и построением data-аналитики для всей компании. Добиться того, чтобы у всех 8 тыс. сотрудников компании в отчетах была достоверная информация, непросто.

— Что собой представляет офис данных?

Мы очень быстро расширились: если два года назад мало кто в компании четко представлял, зачем им нужны данные и чем офис данных отличается от BDO, то сейчас все понимают, что под контролем находятся все цифры в компании. Термин «качество данных» стал популярным даже у руководителей, раньше не знавших о его существовании. Мы активно популяризируем то, чем занимаемся, и показываем реальный результат своей работы.

Сейчас у нас работает около 80 человек на трех площадках: в Москве, Санкт-Петербурге и Ростове. Такое распределение оказалось удобным — мы ищем сотрудников с компетенциями в области данных по всей России.

Офис данных включает несколько направлений. Отдел развития данных — архитектурная команда, решающая вопросы архитектуры данных в рамках компании, этот отдел занимается оптимизацией КХД и тестирует новые data-инструменты. Команда методологии отвечает за построение, внедрение и контроль процессов data governancе в компании, контроль качества данных и коммуникационную платформу. И наконец есть Data-стримы — команды, работающие по методу конвейера и созданные для каждого крупного бизнес-направления. Data-стрим — это группа профессионалов, включающая бизнес-аналитиков, в том числе с компетенциями BI, системных аналитиков и разработчиков. Данными группами разработки руководят data-партнеры. Они представляют для сотрудников бизнес-подразделений единую точку входа в офис данных и одновременно являются «проводниками в данные», развивая культуру данных в компании.

Каждую неделю мы информируем всех заинтересованных сотрудников о результатах работы офиса данных и считаемся самым прозрачным подразделением компании. Еженедельно выходит наш бюллетень c основными новостями и информацией о старте новых проектов. Контента всегда хватает, так как мы выполняем задачи по data-аналитике для всех подразделений в компании — от отдела продаж до HR и информационной безопасности.

— Расскажите о единой экосистеме управления данными, которую создали в компании. На каких принципах она построена, из каких частей состоит?

Первое, с чего мы начали, — это единый глоссарий данных и каталог отчетов. Попробовали данные инструменты создать самостоятельно, но очень быстро поняли, что необходим профессиональный инструмент — коммерческий продукт. Тем более что выявилась серьезная проблема, на которую указывали пользователи, — отсутствие информации о происхождении и движении данных (data lineage). Когда происходит инцидент с данными, важно понять критичность и масштаб (на какие объекты и события он повлиял), чтобы своевременно устранить ошибку. В случае отсутствия data lineage, после устранения ошибки, могут, например, остаться непересчитанными параметры в витринах данных и в результате бизнес-функция получит некорректный отчет.

Стало ясно, что нужен промышленный инструмент, который будет удобным для бизнес-пользователей, умеющих работать с данными. В результате тендера выбрали решение Alation, которое используют сотрудники офиса данных и продвинутые аналитики из бизнес-подразделений, которые в том числе самостоятельно контролируют качество данных в своих витринах, благодаря настроенным с нашей стороны интерфейсам. Для работы всех остальных сотрудников в компании используется более масштабный инструмент для операций с глоссарием данных и каталогом отчетов. Такой инструмент должен быть удобным и простым. У нашего акционера ПАО ГК «Ростелеком» появился продукт «DG Атлант», разработанный в целях импортозамещения и зарегистрированный в реестре отечественного ПО. Этот инструмент стал единой входной точкой для работы с каталогом отчетов и глоссарием данных для всех сотрудников компании независимо от должности.

В офисе данных мы активно развиваем культуру самостоятельной работы сотрудников с данными, так как это значительно снижает нагрузку на дорогостоящих ИТ-специалистов. Бизнес-пользователям мы предлагаем пакет BI-инструментов, работу в выделенных для каждой функции «песочницах данных», а также большое количество инструментов для анализа данных. Кроме того, у нас есть «Школа аналитики» — эффективное средство, позволяющее обучить простых пользователей до уровня продвинутых аналитиков, и это дает нам возможность развивать демократизацию данных и продвигать data-driven-культуру в компании.

Объединяет все эти инструменты Data Shop — единый интерфейс доступа ко всем продуктам и услугам офиса данных. Нам очень нравится идея портала mos.ru, и мы хотели сделать для наших пользователей такой же удобный портал, который бы отвечал на все вопросы пользователей данных. В Tele2 в качестве общей вики-системы используется решение Confluence, и с его помощью эту идею нам удалось реализовать. Таким образом, получился очень красивый и удобный единый портал офиса данных. Он сочетает удобство mos.ru и более молодежный дизайн, содержит набор вопросов, обычно возникающих у пользователей по данным. Мы постоянно стремимся сделать данные максимально доступными для всех сотрудников. С помощью нашего портала Data Shop они могут получить максимальную информацию по работе с данными и решить все проблемы, даже если до сих пор не имели подобного опыта.

— В каком направлении развивается эта экосистема?

Мы хотим очень быстро принимать решения, и поэтому для нас крайне важна проблема качества данных — вероятно, она есть у многих компаний. Мы концентрируемся именно на этом направлении, усиливаем команду по качеству. До сих пор обходились собственными разработками, но сейчас внедряем решение Ataccama. У нас много кросс-хранилищных проверок, которые сложно реализовать вручную, и мы приняли решение и здесь использовать промышленный инструмент. Наступивший 2021 год совершенно точно пройдет под знаком качества данных.

— Как именно боретесь за качество?

На нижних уровнях зрелости все начинают с работ в рамках инцидент-менеджмента. Когда появляется ошибка, пользователи регистрируют в системе инцидент, который надо отрабатывать в рамках SLA. Это основной инструмент, когда реализовано мало проверок и нет четкого понимания того, где фактор качества особенно важен.

Когда данных становится значительно больше, пользователей уже перестает устраивать такой подход. Необходимо, чтобы все ошибки отслеживались автоматически и группа поддержки самостоятельно их исправляла, не дожидаясь зарегистрированного уведомления об инциденте от бизнес-пользователя. Но для этого нужны ресурсы: профессиональные сотрудники и инструменты. Один человек качество данных обеспечить не сможет.

Понимая критичность и сложность задач по качеству данных, мы начали формировать команду профессионалов, отвечающих за контроль качества данных, настройку и приоритизацию проверок. Параллельно с этим мы начали внедрять промышленный инструмент, который обеспечит скорость и качество реализации.

В результате мы выстраиваем систему мониторинга качества данных таким образом, чтобы предугадывать, предвосхищать ошибки в данных и, если они возникают, видеть их раньше пользователей. К моменту возникновения инцидента в идеале ошибка уже должна быть исправлена.

Вторая важная часть — научить бизнес-пользователей формировать требования по качеству данных, то есть фактически принимать участие в управлении качеством данных в своих областях. Необходимо, чтобы это стало частью культуры и сотрудники верили в значимость этого подхода, так как существуют специфические проверки, важные для пользователей, но неочевидные для специалистов по данным.

Наконец, вопросы контроля качества данных. Как я уже говорила, в Tele2 мы развиваемся в сторону self service (самостоятельной работы пользователей с данными) и для бизнес-подразделений создали интерфейсы по их областям, благодаря которым они самостоятельно могут отслеживать качество данных.

— Что удалось изменить в компании с появлением экосистемы управления данными?

Безусловно, это повлияло на качество и скорость принятия управленческих решений. До появления экосистемы управления данными каждое подразделение Tele2 выпускало свою версию отчетов, их появление никто не контролировал, качество данных далеко не всегда было удовлетворительным, методология расчетов была известна только в самом бизнес-подразделении, которое создавало отчет. Этот аналитический хаос вызывал серьезную путаницу, и одной из задач, которая была поставлена перед офисом данных, стала необходимость навести порядок в отчетности компании.

— В корпоративном хранилище Tele2 — четыре платформы. Зачем нужно такое разнообразие и нет ли желания стандартизировать хозяйство?

Да, стандартизация и использование единого корпоративного хранилища данных (КХД) — это удобно. Изначально мы рассчитывали на то, что будет не более двух платформ. Поскольку компания работает на SAP ERP, для задач финансовой аналитики и отчетности логично использовать SAP BW. Для аналитических задач бизнес-функций была приобретена Teradata. Мы надеялись, что объема 300 Тбайт этой платформы хватит, чтобы объединить данные всех подразделений. Однако вскоре информации стало столько, что мощностей хранилища перестало хватать. Поэтому наше желание использовать Teradata в качестве единого аналитического хранилища для всего масштаба задач компании, к сожалению, осталось нереализованным.

На текущий момент мы понимаем, в каком направлении нам следует развиваться исходя из скорости развития компании и данных, и сейчас тестируем несколько продуктов. На данный момент в Tele2 в рамках КХД работают четыре платформы, которые обеспечивают реализацию разных задач и процессов: SAP BW и Teradata — для хранения финансовых и аналитических данных; базы Oracle — для данных по продажам, обновляемых в онлайн-режиме; Hadoop — для хранения холодных данных.

— В арсенале пользователей — три BI-системы. Тоже немало…

Что касается BI-систем, это был осознанный выбор. У нас очень много пользователей дашбордов, и мы рады, что удалось так быстро привить культуру потребления данных: сейчас BI-отчеты используются большинством сотрудников компании. Во многом это следствие нашего отказа от подхода «единый BI-инструмент на всю компанию». Мы в него не очень верим и считаем, что каждый инструмент должен закрывать определенные потребности и выполнять задачи, которым соответствует лучше всего.

Финансовым специалистам, которые работают на стеке SAP-технологий, лучше всего подходило решение SAP Analytic Cloud — простой, недорогой и при этом очень симпатичный инструмент для построения преднастроенных отчетов. У него есть мобильное приложение, удобное для пользователей. Это надежный инструмент для оперативной работы, без которого не обходится ни одна еженедельная планерка в регионах, макрорегионах и штаб-квартире. Вероятно, мы самые большие пользователи этого решения в России. Кстати, инициатором внедрения культуры использования дашбордов на оперативных совещаниях выступил генеральный директор компании.

Для регламентной отчетности используется SAP Business Objects. Некоторые компании этот продукт сильно переоценивают, пытаясь реализовывать на нем все подряд. У некоторых он, наоборот, недооценен. Истина, как обычно, посередине: его надо правильно применять. У нас это решение долгие годы «лежало на полке», его никто не использовал до появления офиса данных. И мы начали активно развивать его там, где оно хорошо применимо, а именно в регламентной отчетности и больших преднастроенных таблицах, и решили много проблем, выявленных внутренним аудитом.

И наконец, мы, как компания, ориентированная на высокую культуру работы с данными, понимали, что нам нужен классный self-service BI — инструмент, который позволит пользователям в короткие сроки самостоятельно строить BI-отчеты с качественными данными. Мы понимали, что удобный BI-инструмент поможет нам вовлечь бизнес-функции в аналитические процессы и сотрудникам будет удобно работать с данными. Исторически многим нравился инструмент Tableau, и по результатам проведения опроса мы узнали, что некоторые сотрудники тестировали бесплатные версии данного инструмента. По итогам анализа потребностей бизнес-функций и наиболее актуальных задач, в компании было принято решение о необходимости внедрения Tableau дополнительно к имеющимся продуктам.

Мы очень гордимся тем, что предоставляем сотрудникам набор различных BI-платформ. Многих людей, приходящих из других компаний, приятно удивляет то, что для решения любой задачи у нас есть подходящий инструмент.

— Оцениваете ли вы количественно эффекты реализуемых проектов?

Обязательно, так как в Tele2 достижение целей по финансовым результатам является одной из самых важных задач. Для работы с задачами по данным мы разработали модель оценки каждой из них. Есть три типа задач: денежные — приносящие прибыль; качественные — например, применимые в HR; и рисковые — требующие специальных критериев оценок рисков компании. Помимо ожидаемого финансового эффекта, у каждой задачи существует свой скоринговый балл, соответствующий указанным критериям. В случае дисбаланса или конфликта интересов на помощь приходит data-стюард — наш помощник по приоритизации из бизнес-подразделения, от которого поступила данная задача.

Мы отчитываемся по эффектам от каждой реализованной задачи. И через оговоренное время после реализации финансовой задачи оцениваем, действительно ли она принесла желаемый результат.

— Можно ли оценить эффект от деятельности офиса данных за время его существования?

Это реализованные финансовые задачи плюс эффект от оптимизации хранилищ данных. Хранение и обработка каждого терабайта данных обходятся во вполне осязаемую сумму. К примеру, общий эффект за 2020 год составил несколько сотен миллионов рублей.

— Вы рассказали о популяризации работы с данными. Это планировалось заранее или выполнялось по ходу действия?

Такие нюансы трудно предвидеть. Подразделения сильно различаются по уровню развития в области потребления данных. Всегда кто-то приветствует изменения, а кто-то остается консерватором. То, что мы продвигали культуру работы с данными, попутно став самым прозрачным подразделением в компании, имело колоссальный эффект. Спустя два года многие изначально консервативные сотрудники стали нашими амбассадорами.

Даже если вы хорошо работаете, но об этом никто не знает, кроме узкого круга «избранных», львиная доля усилий будет потрачена впустую. Если о работе офиса данных будет знать вся компания, его услуги с большей вероятностью будут пользоваться спросом.

— Какова роль созданной экосистемы в развитии бизнеса компании?

Несмотря на высокую конкуренцию на зрелом телеком-рынке, Tele2 продолжает демонстрировать уверенный рост финансовых и операционных показателей. Мы хотим сохранить статус трендсеттера отрасли и продолжать максимально успешно реализовывать нашу уникальную бизнес-стратегию. Серия наград SAP в 2020 году — доказательство лидерства Tele2 в эффективности бизнеса. Благодаря реализованным нами инновациям по развитию и управлению данными, мы получили огромный объем новых качественных данных для общего улучшения финансовых показателей по каждому направлению деятельности компании. Более того, сотрудники всех бизнес-единиц теперь могут сами строить аналитические отчеты и повышать эффективность компании в целом. Внедряя экосистему по управлению данными и продвигая data-driven-культуру в Tele2, мы создаем дополнительную ценность для акционеров.

 

Источник