Практика построения ETL-системы для консолидированной отчетности. А. Попушой, МЗПС «Карат»
![Практика построения ETL-системы для консолидированной отчетности. А. Попушой, МЗПС «Карат»](/upload/iblock/205/lext29frulb65k5bw0v5ze73zd94adpe.jpg)
Перед МЗПС «Карат» стояла задача по формированию консолидированной отчетности холдинга. Первоначально компания планировала внедрять BI систему. Но после изучения ситуации выяснились обстоятельства, из-за которых было принято решение создать ETL-платформу. Какая схема создания системы консолидированной отчетности получилась в итоге на МЗПС «Карат», рассказал Александр Попушой, ИТ - директор предприятия.
МЗПС «Карат» - один из крупнейших российских производителей плавленых сыров. Так как предприятие входит в состав холдинга, возникла задача разработать инструмент для формирования консолидированной отчетности холдинга.
Отчетность должна была состоять из трех уровней:
- Управляющая Компания;
- ТОП-менеджмент;
- Линейный менеджмент.
В качестве старта работы был проведен аудит и интервьюирование компанией Ernst & Young. Затем в компании была выстроена система показателей и сформированы демо-базы. После этого было принято решение о внедрение BI системы (PowerBI). «Мы исходили из того, что есть ряд источников данных, есть система PowerBI, которая решит задачи по консолидации аналитики, и будут пользователи, которые получат эту аналитику», - отметил Александр Попушой.
Но на этапе разработки проекта возник ряд проблем. Оказалось, что нужных данных нет или они не структурированы, находятся в разных организациях, в разных оргструктурах. Данные могли иметь разный уровень оперативности появления, а также – разных «владельцев». «Мы поняли, что нам нужна была отдельная система, которая бы консолидировала и хранила данные», - рассказал Александр Попушой.
ETL-системы взяла на себя следующие задачи:
• Сбор данных из разных источников;
• «Очистка» данных;
• Формирование и контроль единых справочников;
• Проверка целостности данных;
• Контроль консистентности данных;
• Контроль регламента предоставления данных;
• Безопасность и соблюдение неизменяемости данных в закрытом периоде.
Дополнительно пришлось сформировать 118 баз данных, сформированных по функциональному признаку.
Срок разработки и внедрения проекта – 12 месяцев.
Подробности – в презентации и видео-выступлении.