• 102

    Заявлено проектов

  • 49

    Опубликовано проектов

  • 11

    дней до завершения приема заявок

← Вернуться к списку

Система аналитической и визуальной отчетности (АСКУ-Отчетность)

  • Руководитель проекта со стороны заказчика

    Роман Смирнов

    ОАО «РЖД»

    Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

  • Цели

    • Повышение качества, эффективности и оперативности корпоративного управления обществами холдинга «РЖД» за счет внедрения современного, точного и удобного сервиса визуализации финансово-экономической и производственной информации.

    • Обеспечение лиц, принимающих решения, своевременной и достоверной аналитикой для принятия стратегических и оперативных решений.

    • Создание централизованной системы аналитической отчетности для автоматизации процессов сбора, консолидации и визуализации финансово-экономических и производственных данных обществ холдинга «РЖД».

    • Внедрение единого инструмента формирования дашбордов и регламентных отчетов, который позволяет повысить оперативность, достоверность и прозрачность управленческой отчетности, сократить объем ручного труда и исключить неструктурированный обмен данными.

    • Обеспечение руководителей и аналитиков интуитивно понятными инструментами для анализа, что повышает эффективность корпоративного управления в масштабах всего холдинга.

  • Сроки выполнения

    июнь, 2024 — февраль, 2025
  • Год завершения проекта

    2025

  • Масштаб проекта

    16150 человеко-часов
  • Результаты

    Внедрение системы «АСКУ-Отчетность» изменило процессы корпоративного управления в холдинге:

    • скорость принятия решений увеличена в несколько раз за счет мгновенного доступа к консолидированной аналитике;

    • снижены трудозатраты на сбор и формирование отчетности;

    • повышена достоверность и качество данных для стратегического планирования и контроля;

    • обеспечена единая точка доступа к информации для кураторов из аппарата управления ОАО «РЖД».

    Проект не просто автоматизировал сбор данных, а создал современный цифровой фундамент для эффективного управления одним из крупнейших холдингов страны, превратив данные в реальное конкурентное преимущество.

  • Уникальность проекта

    • Впервые в холдинге создана централизованная BI-платформа стратегического уровня, объединяющая все общества в едином аналитическом контуре – от сбора и консолидации данных до предиктивного прогнозирования ключевых показателей.

    • В рамках проекта была достигнута высокая производительность при работе с большими объемами данных (6 тб), обеспечивающая комфортную работу до 1000 пользователей, высокую скорость формирования отчетов, сбор и обработку разнообразных данных компании и смежных корпоративных систем.

    • Стандартизировано более 100 отчетов для 60+ обществ, это обеспечило сопоставимость данных и исключило ручные сверки.

    • Обеспечена максимальная прозрачность и защита данных через многоуровневую ролевую модель с поддержкой запрета изменения дашбордов и разделением информации.

    • Проект реализован на российском современном технологическом стеке – платформа бизнес-аналитики Luxms BI (в Реестре отечественного ПО), что гарантирует технологическую независимость и соответствие требованиям регуляторов.

  • Использованное ПО

    • Для реализации проекта была развернута комплексная программная экосистема АСКУ-Отчетность, построенная вокруг российской платформы аналитики и визуализации Luxms BI. Решение обеспечило не только глубокую аналитику и интуитивную визуализацию, но и создало надежный, масштабируемый фундамент для управления корпоративными данными.

    • АСКУ-Отчетность состоит из следующих архитектурных компонентов:

    -  Клиентская часть

    -  Серверная часть

    o   Кластер серверов СУБД ClickHouse

    o   Кластер веб-серверов Ядро LuxmsBI (Postgrespro enterprise 13)

    o   Кластер серверов приложений Web-client LuxmsBI

    o   Кластер серверов ETL (Luxms Databoring)

    • Выделенные серверы с операционной системой RED OS. Для управления учетными записями пользователей использована корпоративная система АС ОЗ.

    • Полностью российское решение на современном технологическом стеке (Luxms BI, ClickHouse), включенное в Реестр отечественного ПО (запись №26843 от 28.02.2025).

  • Решение из каталога Global CIO

    В проекте не используются решения из каталога Global CIO

  • Сложность реализации

    • Основная сложность — создание системы визуализации данных от 60+ обществ ОАО «РЖД» с возможностью масштабирования и подключения новых ДЗО.

    • Организован масштабный управленческий цикл: проработка 100+ отчетных форм, согласование планов подключения, инструктажи, заключение договоров.

    • Работа 150+ участников требовала постоянной координации. В проекте участвовали эксперты департаментов ОАО «РЖД», сотрудники ГВЦ, специалисты обществ, разработчики интегратора и вендора.

    • Обработка 6 ТБ данных в ЦОД потребовала оптимизации и мониторинга.

    • Разработка велась по 5 внутренним стандартам, многоэтапная приемка обеспечила безупречную интеграцию в процессы холдинга.

    • Дополнительной задачей стала реализация интеграций с корпоративными системами (АСКУ, ЕХД, АСБУ) и координация их расширения.

  • Описание

    • OAO «РЖД», как материнская компания холдинга, осуществляет функции акционера в отношении большого количества хозяйственных обществ, что требует регулярного принятия управленческих решений на основе точной, оперативной и полной информации о деятельности таких обществ.

    • На момент старта работ в OAO «РЖД» отсутствовала единая информационная среда и сервисы визуализации данных о хозяйственной деятельности подконтрольных обществ.

    • Информационный обмен между OAO «РЖД» и подконтрольными обществами проходил в основном в неавтоматизированном формате.  Часто поступающая информация от обществ носила неструктурированный характер и требовала дополнительной обработки, анализа и визуализации. Это приводило к высоким трудозатратам на рутинный сбор и консолидацию неструктурированных данных, сложностям принятия решений из-за низкой оперативности получения и анализа информации, рискам ошибок при обработке и сопоставлении данных из разрозненных источников.

    • В качестве ответа на эти вызовы под руководством Департамента корпоративного управления ОАО «РЖД» была разработана и внедрена «АСКУ-Отчетность» – централизованная система для автоматизированного сбора, анализа и визуализации данных.

    В рамках проекта реализовано:

    • Единое информационное пространство. Все общества работают в одной экосистеме, где данные унифицированы и доступны в режиме реального времени.

    • Автоматизация процессов. Отчетность формируется без ручных операций, исключены дубли и несогласованность показателей.

    • Интеллектуальная визуализация: автоматическое ранжирование «ТОП-10/ аутсайдеров», прогнозирование ключевых финансовых показателей, smart-фильтры для анализа отклонений.

    Руководители получают стратегические дашборды, аналитики — детализированные инструменты для глубокого анализа.

    • Интеграция с корпоративными системами. Подключены АСУ ДЗО (АСКУ), ЕХД ДЗО, АСБУ Холдинга и Почтовый сервер, ведется развитие интеграций.

    • Предиктивная аналитика. Система включает 9 прогнозных дашбордов, которые показывают ключевые финансовые и производственные показатели, например динамику финансов, выручку и чистую прибыль, рентабельность капитала, трудовые ресурсы и т.д. Предиктивные функции помогают выявлять тренды и отклонения, позволяя руководству не только понимать текущую ситуацию, но и видеть перспективы развития холдинга в среднесрочной и долгосрочной перспективе

    • Разработка документов велась в соответствии с 5 внутренними стандартами (СТО РЖД), регламентирующими все: от состава и содержания документов до порядка приемки. Была пройдена многоэтапная приемка с участием нескольких профильных подразделений и филиалов ОАО «РЖД».

    • Особое внимание было уделено разработке цветовых тем и наборов палитры цветов в рамках корпоративного стиля, обеспечивающая согласованное и узнаваемое визуальное оформление всех дашбордов холдинга.

    • Проект реализован с соблюдением всех внутренних стандартов ОАО «РЖД» и требований к безопасности. Приемка включала многоэтапное тестирование и согласование с профильными подразделениями и филиалами.

  • География проекта

    Проект охватывает всю территорию России, так как система агрегирует данные об обществах, расположенных во всех субъектах Российской Федерации. Основной пользователь – центральный аппарат ОАО «РЖД», с возможностью подключения сотрудников компании из любых регионов. 

  • Дополнительные презентации

Комментировать 18

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Сергей Воробьев

    Сергей Воробьев

    Федеральная палата адвокатов РФ

    Директор Центра внедрения и эксплуатации

    Добрый день, Роман! Вами представлено очень интересное решение. Учтены вопросы доступности и отказоустойчивости сервиса. Однако имеется ряд вопросов:
    1. На основании каких факторов (критериев) был осуществлен выбор платформы аналитики и визуализации?
    2. На базе какого отечественного продукта реализована система авторизации и идентификации пользователей?
    Спасибо.
    Ответить
    • Роман Смирнов

      Роман Смирнов

      ОАО «РЖД»

      Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

      Благодарю вас, Сергей, за проявленный интерес к нашему проекту АСКУ-Отчетность! Ответ на 1 вопрос. Нами проведена детальная экспертная оценка по 115 параметрам существующих российских BI-платформ, в которой участвовали решения Luxms BI, PolyMedia, AlphaBI, Форсайт, Aplana SDC и Polymatica. В процессе анализа выбор был сделан в пользу платформы Luxms BI по следующим критериям: 1.     Производительность: платформа показала лучший результат в нагрузочном тестировании при 3000+ одновременных пользователей;2.     Уникальная оптимизированная архитектура системы: позволила снизить затраты на сопровождение и содержание инфраструктуры;3.     Возможность и гибкость кастомизации: адаптивность интерфейса и функций под наши специфические задачи;4.     Использование встроенной ETL: полноценной визуальной среды интеграции данных из разнородных источников, которая закрывает большинство сценариев. Отдельно отмечу, что продукт зрелый – 11 мажорных версий с сохранением обратной совместимости, что для корпоративных внедрений критично. В результате комплексной оценки платформа Luxms BI продемонстрировала наивысший общий результат – 92 балла из 100 (балл ближайшего аналога — 86,2).Ответ на 2 вопрос. В Luxms BI поддерживается несколько способов авторизации и идентификации пользователей:- Встроенный механизм платформы.Базовая аутентификация по логину и паролю с настраиваемой парольной политикой, включая требования к сложности паролей и срок их действия. Успешно эксплуатируется с начала 2025 года.- Интеграция с внешними системами.Поддерживается интеграция с брокером авторизации Keycloak для обеспечения единого входа (Single Sign-On). Администрирование и безопасность осуществляется на следующих принципах: - Реализована расширенная ролевая модель;- Предусмотрено АРМ специалиста ИБ с централизованным интерфейсом для мониторинга активности;Таким образом, реализованная арх
      Ответить
    • Роман Смирнов

      Роман Смирнов

      ОАО «РЖД»

      Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

      Благодарю вас, Сергей, за проявленный интерес к нашему проекту АСКУ-Отчетность! Ответ на 1 вопрос. Нами проведена детальная экспертная оценка по 115 параметрам существующих российских BI-платформ, в которой участвовали решения Luxms BI, PolyMedia, AlphaBI, Форсайт, Aplana SDC и Polymatica. В процессе анализа выбор был сделан в пользу платформы Luxms BI по следующим критериям: 
      • Производительность: платформа показала лучший результат в нагрузочном тестировании при 3000+ одновременных пользователей;
      • Уникальная оптимизированная архитектура системы: позволила снизить затраты на сопровождение и содержание инфраструктуры;
      • Возможность и гибкость кастомизации: адаптивность интерфейса и функций под наши специфические задачи;
      • Использование встроенной ETL: полноценной визуальной среды интеграции данных из разнородных источников, которая закрывает большинство сценариев. 
      Отдельно отмечу, что продукт зрелый – 11 мажорных версий с сохранением обратной совместимости, что для корпоративных внедрений критично. В результате комплексной оценки платформа Luxms BI продемонстрировала наивысший общий результат – 92 балла из 100 (балл ближайшего аналога — 86,2).Ответ на 2 вопрос. В Luxms BI поддерживается несколько способов авторизации и идентификации пользователей:
      1. Встроенный механизм платформы.Базовая аутентификация по логину и паролю с настраиваемой парольной политикой, включая требования к сложности паролей и срок их действия. Успешно эксплуатируется с начала 2025 года.
      2. Интеграция с внешними системами.Поддерживается интеграция с брокером авторизации Keycloak для обеспечения единого входа (Single Sign-On). Архитектура платформы соответствует корпоративным и государственным стандартам безопасности, включая требования ФСТЭК России
      Ответить
  • Илья Альшинецкий

    Илья Альшинецкий

    ООО РЖД-Технологии

    Аналитик операционных проектов

    Роман, добрый день! Спасибо большое за представленное уникальное, а что самое главное - нужное решение. Хотел бы уточнить, на базе какой модели искусственного интеллекта осуществляется функционал предиктивной аналитики, если используется другая технология, то подскажите какая? Спасибо!
    Ответить
    • Роман Смирнов

      Роман Смирнов

      ОАО «РЖД»

      Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

      Илья, спасибо за высокую оценку нашего проекта и ваш вопрос о технологической основе предиктивной аналитики! Для прогнозирования используется не одна готовая модель ИИ, а гибкий гибридный подход, который сочетает статистические методы и возможность подключения внешних ML-моделей.Как реализовано прогнозирование.С помощью инструментов платформы Luxms BI мы в тесном взаимодействии с разработчиками ОЦРВ и вендором реализовали построение прогнозов непосредственно в визуализациях и дашбордах.Платформа поддерживает алгоритмы для быстрого создания прогнозов на основе исторических данных. К ним относятся классические методы: Линейная регрессия, Экспоненциальное сглаживание, Метод Хольта-Винтерса (эффективен для данных с сезонностью).Для обеспечения прогнозирования параметров деятельности подконтрольных обществ реализован механизм расчета прогнозных значений на основе исторических данных с последующей их визуализацией с горизонтом планирования до 5 лет вперед. Механизм прогнозирования затрагивает следующие параметры деятельности подконтрольных обществ:
      • выручка;
      • чистая прибыль;
      • освоение капитальных вложений;
      • прибыль от продаж;
      • балансовая стоимость активов.
      Пример, дашбордов руководителя, где мы успешно применяем данный подход:
      1. «Динамика финансовых показателей компаний холдинга «РЖД»;
      2. «Статистика ДЗО».
      Ответить
      • Роман Смирнов

        Роман Смирнов

        ОАО «РЖД»

        Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

        Кроме того, мы проработали доступность механизма прогнозирования для пользователей с определенными ролями. Если пользователям такие роли не назначить, то они не смогут воспользоваться этим механизмом.
        Ответить
  • Екатерина Проценко

    Екатерина Проценко

    Российские железные дороги

    Первый заместитель начальника Департамента корпоративного управления

    Добрый день, Роман! Подскажите, пожалуйста, как организован процесс подачи заявок на новые отчеты/дашборды? Существует ли каталог типовых запросов и время их реализации?
    Ответить
    • Роман Смирнов

      Роман Смирнов

      ОАО «РЖД»

      Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

      Екатерина, спасибо за вопрос и внимание к проекту!У бизнес-пользователей есть несколько возможностей.
      • Первая - самостоятельно создать дашборд в системе с помощью конструктора АСКУ-Отчетность.
      • Вторая - если требуется модифицировать существующий дашборд или отчёт, сформировать заявку с описанием задачи в АСУ ПИ (Системе оперативного управления программами и проектами информатизации ОАО «РЖД»).
      • Третья - если нужно создать новые дашборды или отчёты с другой логикой или на основе новых источников данных, сформировать функциональные требования (ФТ) и направить их в АСУ ПИ.
      • Четвертая - если в существующих дашбордах или отчётах найден недочёт, направить обращение в ЕСПП (автоматизированную систему управления Единой службой поддержки пользователей ОАО «РЖД»).
      Ответить
      • Роман Смирнов

        Роман Смирнов

        ОАО «РЖД»

        Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

        Среднее время работ по модернизации отчетов зависит от объема и сложности конечного запроса. А также от занятости команды. В рамках накопленного опыта разброс по времени составлял от нескольких часов до месяца. Но в среднем системная проработка таких задач занимала около 1 недели, что включало в себя такие этапы как:
        • Определение целей и задач
        • Формирование плана работ
        • Проектирование макета
        • Формирование обновленного отчета на тестовом контуре
        • Тестирование
        • Установка обновления на продуктивном контуре
        Ответить
  • Анастасия Семенова

    Анастасия Семенова

    ООО Яндекс

    Руководитель проектов

    Добрый день, Роман! Насколько проект масштабируем — можно ли подключать новые подразделения компании, и как обеспечивается поддержка при росте нагрузки или численности пользователей?
    Ответить
    • Роман Смирнов

      Роман Смирнов

      ОАО «РЖД»

      Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

      Анастасия, благодарю за вопрос и внимание к проекту со стороны Яндекс!Архитектура платформы Luxms BI изначально рассчитана на рост вместе с бизнесом. Проект высокомасштабируем, что подтверждается нашими внедрениями.С технической стороны поддерживается горизонтальное масштабирование (добавление серверов в кластер). Нагрузочное тестирование подтверждает стабильную работу с несколькими тысячами одновременных пользователей. Сервис-ориентированная архитектура позволяет гибко наращивать инфраструктуру: ключевые компоненты (веб-клиент, ETL, СУБД) разворачиваются и масштабируются независимо.
      Ответить
      • Роман Смирнов

        Роман Смирнов

        ОАО «РЖД»

        Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

        Что касается подключения новых подразделений - на практике мы применяем поэтапный подход:
        • начинаем с пилотной группы, прорабатываем методику формирования и дизайн дашбордов,
        • затем масштабируем решение с обучением новых команд. Это позволяет плавно увеличивать нагрузку и обеспечивать качественную поддержку.
        Ответить
  • Евгений Савенков

    Евгений Савенков

    Корпорация МСП

    Консультант

    Роман, добрый день! Интересный проект, позволяющий посмотреть на работу РЖД под другим углом. Как вы выбирали программные и технические решения для проекта? Каких уже удалось достичь улучшений в показателях эффективности и качестве данных после ввода системы в эксплуатацию? Можете привести примеры?
    Ответить
    • Роман Смирнов

      Роман Смирнов

      ОАО «РЖД»

      Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

      Евгений, благодарю за интересный вопрос! Мы выбирали ПО путем экспертного сравнения аналогов по 115 параметрам. Выбирали из российских BI-платформ Luxms BI, PolyMedia, AlphaBI, Форсайт, Aplana SDC и Polymatica, выбор был сделан в пользу платформы Luxms BI. Поскольку это решение оказалось сильнее других по ряду критериев: прежде всего по производительности (лучший результат в нагрузочном тестировании), оптимизированная архитектура позволяет снизить затраты на сопровождение и содержание инфраструктуры. Важным фактором была возможность и гибкость кастомизации, адаптивность интерфейса и функций под наши специфические задачи, а также встроенный ETL – полноценная визуальная среда интеграции данных из разнородных источников, которая закрывает большинство сценариев.
      Ответить
      • Роман Смирнов

        Роман Смирнов

        ОАО «РЖД»

        Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

        Отдельно отмечу, что Luxms BI это зрелый продукт – 11 мажорных версий с сохранением обратной совместимости, что для корпоративных внедрений критично. Итого по результатам комплексной оценки платформа Luxms BI продемонстрировала наивысший общий результат – 92,0 балла из 100 (балл ближайшего аналога — 86,2).Система работает в промышленной эксплуатации с февраля 2025 года, и мы можем говорить о качественных улучшениях:
        • 1) сократилось время формирования дашбордов и получения консолидированных данных по 60+ обществам холдинга
        • 2) мы исключили ручные сверки и неструктурированный обмен, повысили достоверность аналитических показателей
        • 3) получили интуитивные инструменты для самостоятельной работы с данными — от стратегических дашбордов руководителей до детальных «срезов»
        • 4) мы начали использовать предикативный анализ для прогнозирования ключевых показателей деятельности обществ на 2-3 года вперед.
        Ответить
        • Роман Смирнов

          Роман Смирнов

          ОАО «РЖД»

          Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

          Главная ценность (value) для нас - в новом цифровом стандарте управления данными для стратегических и оперативных решений в масштабах всего холдинга.
          Ответить
  • Кристина Карпухина

    Кристина Карпухина

    Яндекс

    Руководитель b2b маркетинга

    Роман, здравствуйте, подскажите, пожалуйста, почему в качестве основной BI-платформы была выбрана Luxms BI? Проводился ли сравнительный анализ с альтернативными решениями (например, Yandex DataLens, Modus, отечественными аналогами)?
    Ответить
    • Роман Смирнов

      Роман Смирнов

      ОАО «РЖД»

      Руководитель экспертной группы по цифровизации Департамента корпоративного управления

      Здравствуйте, Кристина!Да, мы проводили сравнительный анализ, включая Yandex DataLens, Modus и другие отечественные решения.Luxms BI был выбран по ключевым критериям:1. Безопасность: on-premise развёртывание в нашем контуре.2. Производительность: лучшая скорость работы на наших объёмах данных.3. Гибкость: более мощные возможности кастомизации под наши процессы.4. Экономика: оптимальная стоимость владения при массовом использовании.Решение принято как наиболее сбалансированное по требованиям безопасности, контроля и функциональности.
      Ответить
  • Заказчик

    ОАО "РЖД"

  • ИТ-поставщик

    ОЦРВ

Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.