← К списку кейсов

Атом · 03.2023 - н.в.

Стандарты BI, база знаний и self-service аналитика

Сформировал правила, базу знаний и обучение, чтобы пользователи работали с BI без постоянных ручных запросов к аналитикам.

Контекст

После запуска корпоративной BI-отчетности количество пользователей, отчетов и витрин выросло. Командам нужны были понятные правила работы с данными, метриками и доступами.

Проблема

Когда количество пользователей и отчетов выросло, одной разработки дашбордов стало недостаточно. Бизнесу были нужны понятные определения метрик, правила использования витрин, контроль актуальности данных и возможность самостоятельно находить ответы без постоянных ручных запросов к аналитикам.

Задача

Сформировать рабочий слой self-service BI: глоссарий метрик, описания витрин, правила доступа, обучение пользователей и ревью BI-решений.

Моя роль

Я отвечаю за стандарты BI, ревью решений, описание метрик, обучение пользователей и согласование правил с бизнесом, data platform и governance. Команда аналитики развивает витрины, отчеты и документацию в рамках согласованного процесса.

Что сделал

  • Ввел стандарты BI-разработки и ревью дашбордов.
  • Организовал описание метрик, витрин и правил использования данных в Confluence и OMD.
  • Проводил демо, воркшопы и консультации для пользователей.
  • Связал требования бизнеса с командами data platform и governance по доступам, DQ и описанию данных.
  • Поддерживал единые правила для управленческой и функциональной отчетности.

Результат

  • self-service BI и база знаний Пользователи получили единые правила работы с BI, понятную базу знаний и проверенные источники для самостоятельного анализа. Это снизило зависимость от разовых ручных выгрузок и повысило доверие к отчетности.

Как измерялся результат

Результат отслеживался по использованию базы знаний, качеству приемки BI-решений, снижению повторяющихся ручных запросов и прозрачности правил работы с метриками.

Границы ответственности

Я отвечаю за правила BI, ревью, документацию, обучение и согласование требований. Команда аналитики и смежные команды развивают витрины, доступы, DQ-проверки и технические компоненты.

Инструменты

  • Yandex DataLens
  • Apache Superset
  • SQL
  • OMD
  • Confluence
  • Data Quality
  • Data Governance