Unimedi näide: kuidas ärianalüütika edukalt pilve kolida

Ärianalüütikat on mitmetes ettevõtetes tehtud traditsiooniliselt aastakümneid kõhutunde ja kümnete Exceli failide baasil, mida on vaja regulaarselt uuendada ning seejärel siis jagada e-kirjaga või failikataloogides. Reeglina on see toimunud tervikuna oma arvutis ja ettevõtte-sisesel failiserveril. Kuidas aga kolida kogu lahendus pilve, hakata kasutama kaasaegseid teenuseid ning saavutada sellegipoolest nõutav turvalisus? See polegi nii keeruline, kui alguses tunduda võib. Wizon OÜ konsultant Andres Kukk räägib lähemalt, kuidas nad aitasid Unimedi ärianalüütika tänapäevaste vahenditega pilvelahendustele üle viia ning Unimedi finantsanalüütik Evelin Tamla lisab omapoolse kogemuse, kuidas kogu arendus on kulgenud ettevõtte poolt vaadates.

BI ehk ärianalüütika projekti alguseks Unimedis võib pidada 2018. aastat, kui esimeses etapis võeti kasutusele Tableau andmeanalüütika ja visualiseerimise tarkvara. Unimedi juhtkond sai esimeses etapis kiire sissevaate kaasaaegsete ärianalüütika lahenduste võimalustesse. Selle käigus ei hakatud kohe aega ja raha investeerima andmeaida loomisesse, vaid kasutati Tableau-s andmeallikatena otse ettevõtte peamise infosüsteemi andmebaasi ning loodi selle põhjal esimesed visuaalsed aruanded. Nende otseseid kasutajaid oli ettevõttes esimese etapis vaid mõni juhtkonna liige.

Esimese etapi tulemustena sai ettevõte paremini aru, mida on võimalik soovida ja eeldada projekti edasistest arendustest, mida on vaja organisatsiooni-siseselt arendada ning milline peaks olema planeeritav terviklahendus.

Teine etapp: kolimine pilve ja uus terviklik analüütikalahendus

2020. aasta keskpaigast on olnud käsil ülemineku teine etapp, kus kasutatakse esimesest etapist saadud teadmisi ja kogemusi. Nende põhjal on loodud terviklik analüütikalahendus, mis katab praeguseks olulise osa Unimedi peamistest äriprotsessidest.

Andmeait

Andmete säilitamiseks ning allik-süsteemidele rakenduva koormuse madalal hoidmiseks oleme loonud andmeaida pilvepõhisel Snowflake platvormil, räägib Andres Kukk. Sinna laadime igapäevaselt allik-süsteemi lisandunud ja muutunud andmeread. Hetkel on allik-süsteemiks Unimedis kasutusel olev patsiendiprogramm Hammas. Pilvepõhine andmeait, erinevalt traditsioonilisest (nn ‘on-prem’) lahendusest, ei nõua suurt esialgset investeeringut riistvarasse ja tarkvarasse ning ei vaja jõudluse planeerimist kasutuse tippude järgi. Snowflake andmeaida lahendus skaleerub vastavalt kasutaja vajadustele ning hind sõltub kasutusmahust.

Andmeaita arendame vastavalt kliendi vajadustele. See tähendab, et eelistatud on pigem kiired ja lihtsad lahendused, mis võimaldavad vastata kliendi küsimustele. Küsimuste keerukuse kasvades areneb ka andmeait. Projekti teise etapi algfaasis oli andmeaidas suur osa andmetest analüütika jaoks jäetud samale kujule, nagu need on alliksüsteemis. Tänaseks oleme keerukamatele küsimustele vastuste saamiseks ning analüütiku töö lihtsustamiseks (tegemist on kasutaja jaoks ikka nn self-service analüütika rakendusega) alustanud aida andmemudeli loomisega. Andmeaita üles ehitades muutub see orgaaniliselt firma ärivajadustega koos, see ei ole kunagi valmis "riiulitoode".

Analüütika

Analüütika platvormina on Unimedis kasutusel jätkuvalt Tableau. Selle kasutajaid on projekti arenedes juurde tulnud. Samuti on kasutusele võetud Tableau Online, mis omakorda pilvelahendusena lihtsustab teabe jagamist eri osapoolte vahel ja võimaldab kõigile huvilistele lihtsa veebipõhise ligipääsu andmetele ja visuaalsetele aruannetele.

Oleme saanud Unimedi projekti käigus kinnitust, et Tableau pakub visuaalse analüütika lahendusena head paindlikkust. Seda on võimalik kasutada kiirete katsetuste tegemiseks, ülevaatlike töölaudade koostamiseks, detailsete igapäevatööd toetavate analüüside tarbeks, analüütiliste aruannete jagamiseks jne. Samuti on selle kasutamine analüüsivõõramale kasutajale piisavalt intuitiivne. Seni on suur osa aruannetest tehtud Wizoni konsultantide poolt, kuid juba on olemas esimesed näited sellistest, mis on loodudud ettevõtte siseste kasutajate poolt.

Analüütika-projekti edukuse mõõdupuuna saab käsitleda täiendavate küsimuste hulka, mis kasutajal raporteid ja töölaudu kasutades tekib. Nendest lähtuvalt saab analüütikalahendus täita oma eesmärki - olla toeks teadmispõhiste äriotsuste tegemisel ja ka uute küsimuste leidmisel. Unimedi analüütika projekti võib pidada edukaks, kinnitab Andres Kukk.

Evelin Tamla.

Miks otsustati pilve kolida?

„Kuna Unimed on Eesti suurim hambaravi ettevõte, kus patsiendid teevad üle 200 tuhande visiidi aastas, siis sellise mastaabiga ettevõtte juhtimine vajab hea tunnetuse kõrval ka korralikku faktipõhist lähenemist,“ selgitas Unimedi finantsanalüütik Evelin Tamla. “Meil on patsiendiprogrammis Hammas olemas väga palju infot ning seda me analüüsisime erinevatel viisidel ka varem, kuid küsimused hakkasid minema ajas üha keerukamaks ja sagedasemaks. See oli selge märk, et analüüsivõimalused võiks viia uuele tasemele, et saada sama aja ja meeskonnaga vastuseid enamatele küsimustele.“

Samuti oli näha juhtkonna –  juhatuse, kliinikute juhtide ja turundustiimi – vajadus saada infot otsuste tegemiseks operatiivsemalt ning vaja oli ka lihtsat ligipääsu neile mõõdikutele, mida peame  Unimedi edukaks toimimiseks oluliseks.

Andmeanalüütika lahenduste suureks plussiks on võimalus ühendada omavahel erinevates andmebaasides asuvaid andmeid. Traditsioonilisemate analüüsimeetoditega on see kohmakas ja palju aega nõudev.

Pilvelahenduste kasuks aitas otsuse langetada mitu argumenti:

Miks valiti arendajaks Wizon?

Wizoniga viis kliendi kokku Unimedi enamusosaluse omanik investeerimisettevõte Baltcap, kelle fondide ettevõtetel oli varasemast Wizoniga häid koostöökogemusi.

„Wizon on meie andmeanalüütika ülesehitamisel usaldusväärseks tehniliseks partneriks ja ühtlasi on nad meie analüütika sisus ja võimalustes aktiivselt mõttega kaasas,“ lisab Evelin Tamla. „Nad lähenevad väga paindlikult ja oleme leidnud kerkinud murekohtadele seni alati lahendused. Mulle isiklikult on väga sümpaatne, et kuigi tegemist on minu jaoks esimese andmeanalüütika projektiga, siis nad on suurima rõõmu ja stoilise rahuga viinud läbi selgitustööd A-st ja B-st alates.“

Tableau ja Snowflake – miks just need lahendused?

Kaalusime ärianalüütika lahendustes Tableau’d ja Microsofti Power BI-d, mida praegu peetakse ärianalüütika lipulaevadeks ja mis on mõlemad kasutajatele mugavalt intuitiivsed.

Power BI puhul on tugevaks küljeks sarnasus Office’i tarkvaraga, eelkõige Exceli olemusega, kuivõrd see on n-ö sama perekonna toode. Power BI lähemal uurimisel jõuti aga arusaamisele, et see ei pruugi olla parim valik Unimedi andmemahtude ja pikaajaliste andmeanalüütika plaanide tõttu.

Tableau plussiks on aga see, et keerukuse kasvades ja kasutajate arvu suurenedes saab Tableau-d lihtsalt ja loomulikult kasvatada, hoides samas kulud kenasti kontrolli all.

Snowflake-ni jõuti arendust teinud Wizoni soovituse peale, kuna nemad on sellega juba palju tööd teinud ja omavad positiivset kogemust. Meile oli oluline, et:

Oluline oli ka see, et süsteem ei hakkaks tekitama piiranguid olukorras, kui kasvavad andmete või tarbimise mahud.  

Kuhu on praeguseks jõutud ja kuhu edasi?

Praeguseks on oluline osa patsiendiprogrammis olevaid andmeid tehtud Tableau abil nähtavaks ja kättesaadavaks ka Unimedi juhtkonnale. Kui võimalused ammenduvad, saab edasi liikuda teistes andmebaasides oleva info toomisega Tableau-sse ja ühendamisega praegu olemasoleva infoga. Olulisim neist on patsientide soovitusindeks. Potentsiaali on ka kõnekeskuse ning finantsandmete Tableau-sse lisamisel.

„Oleme praegu faasis, kus on eesmärgiks Tableau muutumine kasutajatele loomulikuks töövahendiks, ütleb Tamla. „Käitume selles osas paindlikult, et olen nende jaoks kasutajatoeks olemas ja ühtlasi kuulan lõppkasutaja tagasisidet, mille alusel saab teha kohandusi. Oleme teinud kasutajatele ka koolitusi, kuidas Tableau analüütilisi töölaudu kasutada.“

Ühtlasi ollakse praegu liikumas Tableau-s igapäevatöö operatiivse jälgimise kõrval aina enam analüüsideni, mis võimaldavad teha põhimõttelisi ärilisi valikuid. Esimesed sammud on tehtud  olemasolevate andmete põhjal aruannete loomisel ka ettevõtte siseste töötajate poolt.

Kaugema tuleviku ideaalina näeb Unimed jõudmist iga arstini, kes hakkaks nägema oma töö kohta ülevaadet, näiteks ravitud patsientide arv, nende rahulolu, tehtud protseduurid liikide kaupa, ravikvaliteet jms. Selleni jõudmiseks on oluline, et analüütikalahendus on saavutanud teatud küpsuse ja saanud juhtkonnas igapäevaseks tööriistaks.

Unimedist

Unimed on Eesti suurim hambakliinikute grupp, kust saab lahenduse igale suutervise murele. Unimedi hambakliinikutes töötavad oma eriala tippspetsialistid, kes teevad iga ravijuhtumi algpõhjuseni jõudmiseks omavahel tihedat koostööd. Esimene kliinik asutati 1994. aastal ja tänaseks on Unimedil üle Eesti kokku 7 kliinikut (sh Kaarli Hambaravi) ja viies asukohas ravikabinetid (Ülemiste Tervisemaja, Keila, Kärdla, Saku, Lihula). Grupi enamusosalus kuulub investeerimisettevõttele BaltCap.

Unimedi poolt juhib andmeanalüütika projekti Evelin Tamla, kelle tööülesanded sisaldavad lisaks juhtimisaruandlust, erinevate ettevõtte tegevuste ja otsuste analüüsi ning eelarvestamist. Need annavad üheskoos ettevõtte analüütika vajaduste kohta hea tervikvaate. Evelin Tamla on õppinud majandusteooriat ja -analüüsi ning ärikorraldust. Ta töötas aastaid Eesti Pangas, kust saadud kogemus analüüsi, juhtimise ja juhatuse tegevuse toetamisel on heaks aluseks Unimedi ärianalüütika projekti eestvedamisel.

Jaga