Когда бизнес-команды создают собственные панели мониторинга: задачи управления для команды BI из пяти человек
Семён Юников — руководитель направления BI в банке «Уралсиб». В его команде всего пять человек, но они отвечают за поддержку платформы BI самообслуживания для всего банка. У каждого участника чёткая роль: Семён руководит общей стратегией и разработкой сложной аналитики; Ксюша и Андрей занимаются технической поддержкой и помощью пользователям; Вадим проводит обучение BI; Юлианна разрабатывает сложную аналитику для бизнес-задач и внутренних потребностей.
Команда отвечает за поддержку платформы и пользователей, развитие BI и единые стандарты. Бизнес-команды самостоятельно разрабатывают панели, владеют данными и отвечают за содержание панелей и их использование.
Такое распределение помогает бизнес-командам самостоятельно решать аналитические задачи, но затрудняет управление платформой при масштабировании. Количество панелей меняется от месяца к месяцу, а часть из них становится ненужной после завершения задач. Повторяющийся контент, сбои обновления и изменения внутренних ссылок на панели — постоянные проблемы, при этом число запросов в поддержку растёт. Как команде из пяти человек поддерживать стабильность платформы, развивать самообслуживание и обеспечивать качество панелей? На этот вопрос должна ответить команда BI банка «Уралсиб».
В основе FineBI: платформа аналитики самообслуживания с контролируемым использованием ресурсов
Чтобы пять специалистов могли поддерживать аналитику самообслуживания во всём банке, «Уралсиб» построил архитектуру платформы вокруг FineBI, дополнив его решениями FineDataLink, FineDB и FineOPS. FineOPS выступает оркестратором BI и управляет общим расписанием. В рабочую среду входят FineBI-prod, FineDataLink-prod и DB FineBI-prod; тестовая среда состоит из FineBI-test и DB FineBI-test. Также предусмотрен резервный контур с переключением не более чем за два часа.
Эта архитектура позволяет команде BI справляться с большим объёмом аналитических задач и контролировать потребление ресурсов.
Подключения, наборы данных, задачи и панели мониторинга централизованно управляются на платформе. Система автоматически отслеживает дублирующиеся и новые объекты, неиспользуемые объекты и потребление ресурсов. Если с панелью разработчика возникает проблема, система отправляет уведомления по электронной почте, на главную страницу FineBI и в корпоративные каналы связи. Разработчики могут самостоятельно диагностировать и устранять такие проблемы.
Платформа также анализирует и оптимизирует нагрузку. ИИ выявляет SQL-запросы с высоким потреблением ресурсов и формирует улучшенные варианты, которые автоматически направляются разработчикам на проверку. Разработчики сами решают, применять ли предложенные оптимизации.
Бизнес-команды создают панели, указывая в нижнем колонтитуле инициатора и автора, что обеспечивает прослеживаемость. FineBI Catalog с помощью ИИ автоматически формирует описания панелей, избавляя разработчиков от необходимости писать их вручную.
Пользователи находят нужную аналитику в каталоге и работают с панелями. Команда BI собирает обратную связь, проводит обучение и сообщает об обновлениях платформы через нижние колонтитулы панелей, ежемесячные вебинары и встречи примерно со 100 активными разработчиками. Качество панелей постоянно улучшается благодаря шаблонам, контрольным спискам, марафонам и рекомендациям, созданным ИИ.
ИИ и автоматизация: 1 500 запросов в поддержку и успешная загрузка 98% панелей
По мере масштабирования платформы ИИ и автоматизация становятся основой её работы. Для создания описаний система собирает из панелей названия компонентов, оси, расчёты и текст подсказок и передаёт их в ClickHouse. Затем ИИ генерирует описание, которое добавляется в FineBI Catalog. Благодаря этому каждая панель может «рассказать о себе», а разработчикам требуется значительно меньше времени на подготовку описаний.
Система поддержки также автоматизирована. За восемь месяцев банк «Уралсиб» обработал 1 500 запросов; число закрытых обращений выросло на 60% год к году, а средняя оценка поддержки составила 4,98 из 5.
Запросы направляются нужным командам: проблемы с панелями решают их разработчики, а вопросы платформы — команда поддержки. При необходимости сотрудники подменяют друг друга.
Платформа также автоматизирует процессы авторизации, ведения журналов и оповещений. Сейчас банк тестирует ИИ-помощника поддержки BI Guru. Он использует документацию FanRuan, каталог ИИ, внутренние учебные материалы и базу знаний, дополненные готовыми ответами и сценариями. Помощник ускоряет поиск информации и подготовку ответов командой поддержки и позволяет пользователям самостоятельно решать вопросы без создания заявок.
Для контроля нагрузки на сервер банк отслеживает время загрузки панелей и задержки обновления таблиц. Производительность анализируется ежедневно, ежечасно, еженедельно и ежемесячно: скорость загрузки и просмотра в рабочее время сравнивается с установленными порогами. В результате 98% панелей загружаются в рабочее время за 3 секунды, а обновление 99% таблиц начинается с задержкой не более 60 минут.
От вводного обучения до продвинутых навыков: развитие 1 000 пользователей и 44 разработчиков
Для успешного BI самообслуживания пользователям необходимо эффективное обучение. В банке «Уралсиб» знакомство с BI начинается в первый рабочий день, затем следуют курсы для конкретных ролей. Обучение в основном состоит из внутренних записанных курсов, а также индивидуальных занятий и занятий в небольших группах. Обучение продолжается на ежемесячных вебинарах и марафонах.
За последний год банк обучил 1 000 пользователей — суммарно 2 600 минут занятий — и 44 разработчиков, прошедших в общей сложности 8 000 минут обучения. За этими цифрами стоит подход команды BI: обучение так же важно, как платформа и поддержка. Благодаря этому пользователи и разработчики могут развиваться вместе с платформой.
Игровой подход к управлению панелями: 80 разработчиков вместе решают задачи
Помимо обучения и автоматизации, «Уралсиб» использует игровые механики для управления качеством. Команда создала пиксельную игру «BI Challenge»: участники выбирают персонажей и проходят уровни, выполняя задания. Для каждого задания предусмотрены ресурсы и требования, которые помогают разработчикам улучшать панели и знакомиться с возможностями платформы.
В соревновании было семь уровней; в нём участвовали 80 разработчиков, более 1 500 наборов данных и 800 панелей, а охват составил 2 000 пользователей. Система автоматически отслеживала результаты. Главным призом стала поездка в Китай.
Игра заметно улучшила управление: число ошибок в панелях сократилось с более чем 100 до 40; охват нижними колонтитулами вырос с 48 до 244; число пользователей, применяющих инкрементальные обновления, увеличилось с 6 до 17; количество меток инициаторов со стороны бизнеса на панелях выросло с 0 до 182.
В другой инициативе — «Лето BI-амбассадоров» — разработчиков пригласили делиться своей работой, рассказывать о применении BI и становиться амбассадорами. В пяти раундах конкурса участвовали 10 амбассадоров и 150 уникальных разработчиков из девяти бизнес-подразделений. Инициатива собрала 2 000 реакций с эмодзи огня и 187 голосов; средняя оценка кейсов составила 4,7 из 5. Особое внимание уделялось воспроизводимости, практической пользе и ясности.
Амбассадоры могли выбрать изображения кошек, отражающие их настроение и добавляющие повседневной работе немного веселья. Используя изображения кошек, неформальное общение и дружелюбный тон, банк «Уралсиб» также сформировал тёплый и открытый образ бренда, поощряя пользователей и разработчиков активнее участвовать в BI-сообществе.
Масштабирование силами команды из пяти человек: для BI самообслуживания не нужна большая команда
Результаты этих инициатив выражаются в конкретных показателях. Сейчас платформа поддерживает 12 000 аналитических наборов данных, 1 600 опубликованных панелей и около 1 000 потоков данных в день. Ежемесячно ей пользуются 2 600 уникальных пользователей, а вклад в развитие платформы вносят 300 разработчиков. И всё это обеспечивает команда BI всего из пяти человек.
Семён Юников отмечает: «Наш опыт показывает, что команда из пяти человек может поддерживать и развивать крупномасштабную систему».
Благодаря управлению платформой, ИИ и автоматизации, ступенчатому обучению и игровым инициативам «Уралсиб» показал, что для масштабирования BI самообслуживания не требуется большая команда. Возможности платформы, автоматизация и сильное сообщество позволяют сделать данные неотъемлемой частью повседневной работы всего банка.
