Будни аналитиков в «М.Видео—Эльдорадо»
Профессию аналитика многие связывают с анализом данных ради поиска неочевидных закономерностей и тенденций. Однако это лишь одно из направлений деятельности, которое в русском языке называется «обработка и анализ данных», а в английском — data science, наука о данных. Другое направление деятельности в аналитике посвящено разработке новых и оптимизации существующих бизнес-процессов. И таких специалистов даже больше, чем «дата-сатанистов».
Меня зовут Дмитрий Кольцов, я Delivery Manager в «М.Видео—Эльдорадо», и хочу рассказать о том, как бизнес и системные аналитики встроены в организационную структуру нашей компании и какие задачи они решают. Кстати, в конце статьи вас ждёт анонс нашего первого онлайн-конкурса для аналитиков.
В «М.Видео—Эльдорадо» около 100 информационных систем. Начиная с крупных, таких как розничные системы, сайты, CRM и SAP с многочисленными модулями — ERP, TM, PI, POS DM
и т.д., до относительно небольших, но не менее важных для компании, вроде системы M.Processing для обработки скидочных средств или m_queue — приложения для самообслуживания в сервисной зоне.
Также к крупным системам относится наша сервисная платформа, представляющая собой ядро сервисов, которые используют другие системы компании. И практически во всех этих информационных системах есть аналитики, которые работают в командах.
Чем занимаются аналитики
У нас примерно 80% задач для аналитиков относятся к системному анализу, а остальное — бизнес-анализ. При этом многие задачи кросс-системные.
Аналитики совместно с бизнес-подразделениями моделируют бизнес-процессы, описывают сценарии использования или пользовательские истории и ищут пути улучшения имеющихся процессов. После формулирования бизнес-требований аналитики вместе с разработчиками и архитекторами участвуют в проектировании систем, формализуют функциональные и нефункциональные требования, описывают модели данных, разрабатывают документацию на микросервисы.
Также аналитики участвуют в е2е тестировании и внедрении доработок в эксплуатацию. То есть это специалисты, которые поддерживают разработку с момента появления идеи, в ходе её проработки и до выхода в эксплуатацию.
Мы придерживаемся спиральной модели развития: делаем какую-то фичу или MVP, а затем последовательно развиваем. Возьмём, к примеру, доставку купленных товаров на такси.
Сначала мы сделали оформление заказов с вызовом такси в личном кабинете поставщиков и ручным процессом оформления заказа.
Затем сделали оформление такой доставки уже в нашей системе. А потом доработали процесс, максимально автоматизировав его: система сама выбирает оптимальный магазин, откуда поедет товар, и автоматически заказывает доставку.
То есть мы идем от минимальной функциональности до практически полной автоматизации процессов. И аналитики активно участвуют во всех этапах совершенствования бизнес-процессов и проработке реализации в системах.
Категории задач
У нас аналитики решают много интересных задач, ведь процессы в компании стремительно развиваются и оцифровываются. На своём рынке мы, пожалуй, самая крупная в стране розничная компания. У нас очень много клиентов и заказов, а следовательно, и запросов к системам. Таких высоконагруженных систем, которые автоматизируют разнообразные и длинные по времени исполнения процессы в стране немного.
В компании активно развивается продуктовый подход. Аналитики работают в продуктовых командах по разработке нового сайта М.Видео, развитию мобильного приложения клиента и продавца М.Видео, разработке мобильного приложения клиента и миграции на микросервисную архитектуру сайта Эльдорадо, а также в большом количестве других продуктов.
В продуктовые команды также поступают задачи для реализации проектов. Все проекты, над которыми работают наши аналитики, можно разделить на три категории:
• необходимые для выполнения требований законодательства;
• стратегические проекты;
• обычные проекты.
Например, к первой категории относится проект по учёту обязательной маркировки некоторых видов товара. К стратегическим относится проект по созданию единой платформы доставки. У нас много магазинов, и большинство товаров мы можем доставлять очень быстро.
Сейчас мы интегрируемся с различными агрегаторами такси и курьерскими компаниями, а также сетями пунктов выдачи заказов. И параллельно реализуем концепцию Distributed Order Management: клиент сначала оформляет заказ, а потом мы выбираем самый эффективный способ доставки — алгоритмы будут выбирать, откуда и кем доставлять товар. Также в рамках этого проекта мы планируем развивать способы получения заказа клиентом.
Наверное, все мы сталкивались с ситуацией, когда товар хочется получить здесь и сейчас, а доставка либо в течение дня, либо через три дня в течение 4 часов. Поэтому мы хотим внедрить такую схему: клиент оформляет заказ, товар привозят в ближайший к нему магазин (если товара нет в необходимом магазине), и когда клиенту будет удобно его получить, — например, приходит с работы, — он нажимает кнопку в приложении и товар быстро доставляют. Или, например, доставку ко времени — когда клиент выбирает не интервал доставки, а конкретное время, когда ему удобно получить заказ.
Важной частью нашей единой платформы доставки является LARDS — мастер-система по работе с геоинформационными данными. Она позволяет определять объекты компании, которые удовлетворяют заданным геокритериям, рассчитать расстояние от клиента до объектов компании и так далее.
Например, в системе можно создавать географические зоны, которые будут использоваться в различных процессах: зоны доступности доставки, зоны обслуживания таксомоторных парков или сервисных центров.
Другой стратегический проект — новое приложение для экспедиторов Last Mile. Оно будет помогать выстраивать маршруты и рассчитывать время прибытия к клиенту. То есть точность планирования доставки станет гораздо выше, чем «в течение 3–4 часов», а также сократится количество устройств, необходимых курьеру для работы.
Всё это — лишь малая часть проектов, в которых активно участвуют аналитики. Пандемия перевернула их работу. Раньше изменение бизнес-процесса в среднем затрагивало 3–5 систем и занимало несколько месяцев.
Нужно было аккуратно запланировать доработки, положить в бэклог и дожидаться реализации. Но в апреле прошлого года пришлось научиться делать всё это за неделю-месяц. И сегодня темпы цифровизации ещё выше. Это иллюстрирует пример с доставкой заказа в течение 1–2 часов, для этого нам пришлось разработать систему, которая позволяет автоматически выбирать магазин резерва и создавать поездку на такси, интегрировавшись с несколькими партнерами.
Как устроена работа аналитиков
У нас команды часто являются продуктовыми, и в каждой такой команде есть один, два или больше аналитиков. Большинство команд работают по Kanban и Scrum, команда получает приоритезированные задачи от продуктоунера, задачи на аналитику распределяются либо командой, либо тимлидом команды, могут участвовать и в проработке бэклога совместно с бизнесом и продуктоунером. А есть и устаревшие системы, чьи команды работают по водопадной модели, и в них задачи распределяет руководитель отдела аналитики.
В основном аналитики взаимодействуют в команде с продуктоунером, разработчиками и тестировщиками, а также бизнес-пользователями, архитектором, аналитиками из смежных команд и систем.
Мы стараемся распределять людей по командам исходя из их заинтересованности. На собеседованиях рассказываем аналитикам, какие у нас есть проекты и продукты, и спрашиваем, чем хочется заниматься. Если же человек поработал в какой-то команде и понял, что ему интереснее заниматься другим направлением, то он может перейти в соответствующую команду.
Стажёрство
Многие компании в последний год начали активно развиваться, создавать и дорабатывать информационные системы. Поэтому на IT-рынке усилился дефицит специалистов, в том числе аналитиков. Отчасти мы решаем проблему подбора сотрудников с помощью стажёрской программы, в рамках которой раз в год набираем людей. Обычно это перспективные молодые специалисты или выпускники ВУЗов, которых мы находим на ярмарках вакансий. Многие стажёры потом остаются работать в компании и достаточно быстро вырастают до middle-позиций.
Чтобы стать стажёром, нужно минимальное знание аналитической теории: понимать, что такое бизнес-анализ, что такое системный анализ, какие виды требований бывают. Для нас важен образ мыслей человека. Например, в качестве тестового задания мы часто просим смоделировать некий понятный всем бизнес-процесс. Это может быть оформление заказа на сайте, или планирование отпуска. И мы смотрим, как рассуждает человек, как он подходит к решению задачи.
Приглашаем на конкурс для аналитиков
А теперь обещанный анонс! С 26 по 28 февраля мы проведём онлайн-состязание для продвинутых цифровых аналитиков. Приглашаем вас в нем поучаствовать.
Зачем:
1. Призовой фонд 360 000 рублей.
2. Возможность проверить себя и порешать интересные задачи для системных, бизнес- и кросс-системных аналитиков.
3. Возможность получить интересное предложение от потенциального работодателя.
Регистрация участников доступна до 23 февраля: здесь.
