Внедрение Big Data в производственную ИТ-систему

Как внедрять BI в крупных организациях: основные сложности и советы по их преодолению

Начать. Это бесплатно
или регистрация c помощью Вашего email-адреса
Внедрение Big Data в производственную ИТ-систему создатель Mind Map: Внедрение Big Data в производственную ИТ-систему

1. Виталий Тренкеншу

1.1. Управляющий партнер, https://datanomix.pro

1.1.1. О нас

1.2. [email protected]

1.3. Telegram: @certum

2. Что означает термин Big Data?

2.1. VVV

2.1.1. Source: Wikipedia

2.2. Big Data — это лишь верхушка айсберга

2.2.1. Source: Alexander Barakov

2.2.1.1. По этим фазам можно понять где компания находится сейчас и какие этапы пропущены

2.2.1.2. Big Data & Data Mining требует достаточной зрелости процессов управления данными

2.3. Уровни зрелости BI

3. Чтобы что?

3.1. Наша задача — удовлетворять информационную потребность

3.1.1. Люди принимают решения и им для этого нужна информация

3.1.1.1. Time-to-data

3.1.1.1.1. Скорость получения и поиска качественных данных, которым можно доверять.

3.1.1.2. Time-to-report

3.1.1.2.1. Скорость формирования управленческой, финансовой, операционной отчетности.

3.1.1.3. Time-to-insight

3.1.1.3.1. Скорость формирования гипотез, проверка гипотез, получение выводов по результатам экспериментов.

4. А что мешает?

4.1. 1) Нет единой версии правды — Excel-хаос

4.1.1. Теневая аналитика в Excel

4.1.1.1. Используются ли одинаковые источники данных?

4.1.1.2. Используются ли одинаковые методики расчета показателей?

4.1.1.3. Как "провалиться" в детали и проверить корректность расчетов?

4.1.2. Что с этим делать?

4.1.2.1. Внедрять BI и DWH

4.1.2.1.1. Начинать лучше сверху вниз

4.1.2.1.2. BI лучше внедрять до или параллельно с DWH

4.2. 2) У руководства нет понимания BI/DWH/BigData проектов

4.2.1. Проблемы коммуникаций

4.2.1.1. Руководителей волнуют два вопроса:

4.2.1.1.1. Как это окупится?

4.2.1.1.2. Как это повлияет на наш бизнес и организацию в целом?

4.2.1.2. Их грузят техническими деталями, фичами

4.2.1.2.1. Пирамида DMBOK2

4.2.1.2.2. Либо слишком общими фразами-выгодами, оторванными от их организации

4.2.2. Что с этим делать?

4.2.2.1. Говорить на понятном языке

4.2.2.1.1. Измерять информационную потребность компании в целом

4.2.2.1.2. Прояснять выгоды для компании в целом

4.3. 3) Бизнес-пользователи не пользуются отчетами / дашбордами из BI

4.3.1. Source: Alexander Barakov

4.3.1.1. Проблема на уровне дата-стратегии — **разрыв между обладанием данными и их использованием**

4.3.1.1.1. Source: Alexander Barakov

4.3.1.2. Проблема на уровне компетенции — **нет навыков грамотной работы с данными**

4.3.1.2.1. 4 компетенции

4.3.1.3. Проблема на уровне тактики внедрения — **пользователь не видит выгоды лично для себя или видит для себя угрозы**

4.3.1.3.1. Что с этим делать?

4.4. 4) Требования бизнеса к отчетам / дашбордам постоянно меняются

4.4.1. Сам бизнес постоянно меняется

4.4.1.1. Данные и аналитика — это сервисная функция

4.4.1.1.1. Мы должны подстраиваться

4.4.2. Что с этим делать?

4.4.2.1. Выстраивать управляемый Self-Service

4.4.2.1.1. Что это?

4.4.2.1.2. Зачем?

4.4.2.1.3. Как?

4.4.2.1.4. Как Excel-хаос не перенести в BI-хаос?

4.4.2.2. Выстраивать Report Factory

4.4.2.2.1. Bereke Bank (Сбер): Внедрение Kanban в команде по управлению данными и BI: https://www.youtube.com/watch?v=9CObfUJKiYQ&t=7s

4.4.2.2.2. Magnum: как мы пришли к единой точке правды и data-driven управлению: https://www.youtube.com/watch?v=xsP87k2c2is

4.5. 5) Центральная дата-команда не справляется с потоком запросов от бизнеса

4.5.1. Что с этим делать?

4.5.1.1. Внедрять Self-Service

4.5.1.2. Внедрять подход Data Mesh

4.5.1.2.1. How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh https://martinfowler.com/articles/data-monolith-to-mesh.html

4.5.1.2.2. Зачем?

4.5.1.2.3. В чем суть?

4.5.1.2.4. Эволюция в управлении данными – от классики к MVP и Data Mesh: https://www.youtube.com/watch?v=9its2_IGNHY

4.6. 6) Руководство не пользуется отчетами / дашбордами, а смотрит PowerPoint-презентации

4.6.1. Они так удовлетворяют свою потребность в информации

4.6.1.1. Может быть ваши отчеты и дашборды не удовлетворяют их информационную потребность?

4.6.2. Что с этим делать?

4.6.2.1. Source: Alexander Barakov

4.6.2.2. Современные BI имеют инструменты дата-сторителлинга наподобие PowerPoint

4.6.2.3. Повышайте качество своих отчетов и дашбордов

4.6.2.3.1. А именно

4.6.2.3.2. IBCS

4.6.2.3.3. https://www.litres.ru/aleksandr-bogachev/grafiki-kotorye-ubezhdaut-vseh/chitat-onlayn/

4.6.2.3.4. https://datayoga.ru/book