Найти тему
Yandex.Cloud

Как повысить эффективность аналитики в своей компании: 3 реальных примера

Оглавление

Кейсы Anywayanyday, «МПЗ Богородский» и SevenTech. Как избавиться от самописных программ, ручного ввода данных и сократить трудозатраты.

Как правило, все данные, которыми обладает организация, находятся в нескольких несвязанных базах. Для агрегации данных из разных источников, их визуализации и анализа в Yandex.Cloud есть сервис Yandex DataLens.

Рассказываем о трех кейсах внедрения: какие задачи ставили компании и что получили после внедрения сервиса.

Anywayanyday на 20% сократил трудозатраты IT-отдела

AnywayAnyday — онлайн-сервис по покупке авиабилетов с представительством в США, Швейцарии, России и Украине.

Задача. Для сбора данных компания использовала несколько не связанных между собой инструментов.

  • Google Analytics и Яндекс.Метрика собирали данные по веб-трафику и передавали их на обработку в BigQuery. Затем их визуализировал сервис Chartio.
  • Локальная БД Microsoft SQL Server собирала и обрабатывала информацию о продажах. Для конечных пользователей данные визуализировались через представления БД, формы SharePoint или экспортировались в Excel.
  • Сервис Metabase собирал аналитику по продуктам.

Такая реализация аналитики не обеспечивала прямого и быстрого доступа к данным. Было решено перенести всю аналитику на одну платформу.

Решение. Для хранения и аналитической обработки данных компания выбрала Managed Service for ClickHouse в Yandex.Cloud. Для визуализации данных и построения аналитических дашбордов выбрали DataLens, тесно интегрированный с ClickHouse.

Переход на новую отчетность осуществил 1 сотрудник. Он самостоятельно развернул сервисы в Yandex.Cloud, настроил загрузку и первичную обработку данных, подготовил стартовый набор дашбордов и отчетов.

Процесс сбора и обработки данных для DataLens выстроен так:

  • Данные из Яндекс.Метрики и AppMetrica экспортируются напрямую в ClickHouse,
  • Данные о продажах собираются в Microsoft SQL, затем выполняется их предварительная обработка скриптами на Python и загрузка в ClickHouse,
  • Затем данные становятся доступны в DataLens для быстрого визуального анализа и построения дашбордов.

Результат. ИТ-команде удалось на 20% сократить трудозатраты на поддержку БД и системы отчетности. Со стороны бизнеса уменьшилась зависимость от ИТ и сократилось время на получение информации. Маркетологи быстро мониторят изменения ситуации, делают adhoc-отчеты и срезы, а также готовят рассылки.

«МПЗ Богородский» избавился от ручного ввода данных аналитики в Excel

ООО «МПЗ Богородский» — российский производитель мясной продукции под торговой маркой «Окраина». У него есть сеть фирменных магазинов и интернет-магазин с доставкой.

Задача. Штатные аналитики компании вручную собирали и заносили в Excel данные из нескольких источников:

  • четырех конфигураций 1С,
  • онлайн-систем управления транспортной логистикой,
  • Яндекс.Метрики для интернет-магазина,
  • Яндекс.Погоды и Яндекс.Пробок для фирменной розницы.

Такая схема работы требовала больших человеческих ресурсов и не была застрахована от ошибок при вводе данных. Требовался автоматизированный масштабируемый сервис.

Решение. Для тестирования компания выбрала СУБД ClickHouse. Серия экспериментов показала главные преимущества связки ClickHouse и DataLens:

  • разреженные данные, типичные для систем 1C, обрабатываются быстро,
  • скорость импорта больших объемов данных через открытый формат CSV высокая,
  • разнородные данные из внешних файлов обрабатываются и становятся доступны быстрее чем раньше,
  • пользователи самостоятельно создают и настраивают отчеты.

На основе Yandex DataLens была построена система автоматического сбора данных и сквозной аналитики из всех доступных источников.

Результат. Компания избавилась от ручного ввода данных и на базе Yandex DataLens построила систему сбора и аналитики данных из всех источников. Каждое подразделение получило свой набор дашбордов..

  • Экономисты получают отчеты по себестоимости сырья и основной продукции.
  • Транспортный отдел визуализирует данные по маршрутам и затратам на топливо.
  • Производство отслеживает этапы изготовления продукции.

SevenTech избавился от самописных веб-приложений на Django и упростил аналитику рассылочных кампаний

SevenTech — системный интегратор. Он разрабатывает и подключает мобильные сервисы для доставки текстовых и голосовых сообщений клиентам на эл.почту, SMS, мессенджеры, соцсети и мобильные приложения.

Задача. К концу 2019 года через сервисы компании отправлялось 190 миллионов сообщений в месяц. Сбор и обработка данных происходил в СУБД ClickHouse, а визуализация отображалась в Grafana. Чтобы клиенты оперативно отслеживали статистику, создали несколько самописных веб-приложений на Django. С ростом компании «костыли» множились и работать становилось все труднее.

Нужен был сервис, который бы визуализировал информацию для сотрудников и внешних партнеров, а также справлялся с растущим объемом данных.

Решение. Выбор пал на Yandex DataLens. Он не требовал сложной настройки — начинать работать можно было сразу. А еще он позволял:

  • давать доступ к аналитике всем сотрудникам компании и внешним партнерам,
  • полноценно работать даже на бесплатном тарифе,
  • самостоятельно создавать необходимые отчеты для бизнес-пользователей.

Результат. Компания отказалась от самописных приложений. Внедрение Yandex Data.Lense суммарно высвободило 450 рабочих часов в месяц у менеджеров и технических специалистов. Клиенты компании получили доступ к аналитике и самостоятельно анализируют эффективность рассылок.

Если статья оказалась полезной, ставьте 👍

Не забывайте подписываться на наши соцсети: Вконтакте, Facebook, Telegram, VC, YouTube.