Data-driven управление в Телекоме

В компании существовали следующие проблемы:

• отсутствовал стандартизированный подход к обработке, анализу и визуализации данных;
• показатели и методы их расчёта различались между подразделениями;
• для работы с данными требовалась высокая квалификация;
• возникала зависимость от ключевых пользователей с уникальными знаниями;
• аналитический процесс был непрозрачным;
• каждая бизнес-единица управляла данными обособленно, что приводило к разночтениям.

Аналитический ландшафт включал различные источники данных (АСР, ИАСППР, SAP, Big Data, КХД, ЛХД, системы технического учёта), а также отчёты и дашборды.

Компания выстроила архитектуру данных, включающую источники, Big Data, аналитику, контроль качества и валидности данных. Были развиты компетенции в области Data Governance (создание фабрики данных, обучение Qlik Sense), изменена культура управления данными (совместно с МШУ Сколково), внедрены элементы Data Governance (Atacama, Информатика).

Этапы развития:

• На ранней стадии Big Data использовалась преимущественно для хранения и преобразования данных в ИТ-подразделениях.
• Далее внедрялся структурированный и неструктурированный анализ для решения бизнес-задач.
• Следующий этап — интеграция предиктивной аналитики в бизнес-процессы.
• В 2023 году компания начала рассматривать данные как продукт и продавать их на внешнем рынке.

Завершённые проекты:

• автоматизация управленческого учёта;
• построение аналитической отчётности;
• развитие employee experience (EX);
• аналитика постмониторинга инвестиционных проектов;
• автоматизация dashboard Правления.

Текущие проекты:

• внедрение элементов Data Governance (пилот Atacama, Информатика и др.);
• создание песочницы Big Data.

Переход к новой модели позволил значительно сократить сроки сбора, анализа и подготовки данных. Хранилище данных стало единым источником правды, данные стали доступны для всех заинтересованных сотрудников, что обеспечило демократизацию информации. Новый вызов — получение эффекта FCF от data-продуктов, который составил +11 млрд тенге.

Qlik Sense был выбран как новая BI-платформа благодаря следующим преимуществам:

• гибкая настройка отчётности и аналитических приложений с учётом быстро меняющихся требований;
• возможность подключения разнородных источников данных, автоматизация их сбора и стандартизация;
• ролевая модель доступа и высокая степень защищённости данных;
• использование серверных мощностей для поддержки аналитических решений независимо от клиентских ПК.

Проект по созданию Dashboard Совета директоров был реализован за 4 месяца. В ходе работы число показателей увеличилось с 90 до 130, добавились задачи по детализации данных по периодам, видам услуг, дочерним компаниям, филиалам и сегментам. Методология показателей дорабатывалась по ходу проекта, а ограниченные внутренние ресурсы (7 сотрудников ИТ) требовали высокой эффективности.

В результате создана единая информационная панель, включающая:

• общие показатели по группе компаний;
• данные по персоналу;
• выполнение объёмных показателей;
• показатели направления «Сеть»;
• GM4 по сегментам;
• торговую дебиторскую задолженность;
• CLV (Customer Lifetime Value), SAC, SRC;
• инновации и показатели по услугам.

Источниками данных стали 9 первичных учётных систем (АСР, SAP, системы технического учёта). Всего рассчитывается 136 основных показателей (выручка, чистая прибыль, EBIDTA, CLV, SAC, SRC и др.) с детализацией по периодам, услугам, дочерним компаниям, сегментам и филиалам. Показатели обновляются в реальном времени, обрабатывается до 500 миллионов строк данных.

Оптимизация рабочего процесса

В отчёте «Интерактивная отчётность по персоналу» используются HR-метрики из SAP: численность сотрудников, ФОТ, текучесть кадров, средняя зарплата, КПД и другие. Ранее на подготовку отчёта уходило до 7 рабочих дней, теперь процесс автоматизирован, что позволяет качественно управлять расходами на персонал.

Уход от ручного сбора и статичности

В прошлом отчёт «Пост-мониторинг инвестиционных проектов» формировался вручную с помощью Excel, Access и PDF, что занимало до месяца и требовало участия четырёх сотрудников. Теперь информация автоматически собирается в Qlik Sense, а ключевые пользователи (спонсоры и менеджеры проектов) могут оперативно получать нужные данные через интерактивный дашборд.

Сокращение количества отчётов

Ранее отчёты формировались из нескольких источников (SAP BO, CRM), а порядка 100 отчётов по интернету, телевидению и FMS были объединены всего в три дашборда в Qlik Sense. Пример — отчёт по удержанным абонентам.

Консолидация данных

Каждый день в компанию поступают обращения через различные каналы: колл-центры (160, 165), социальные сети, мессенджеры (WhatsApp, Telegram), корпоративные сайты (telecom.kz, ismet.kz). Исходные данные собираются из разных систем, их сбор автоматизирован и детализирован по сегментам B2B и B2C.

Пример:

Отчёт «Количество обращений по цифровым каналам» формируется в два этапа:

1. Получение данных — сбор в одном приложении и создание QVD-файла.
2. Визуализация — загрузка QVD-файла для анализа с помощью графиков и фильтров.