Data-driven управление в ЭТП «Газпромбанка"

Главной задачей стало построение единой аналитической среды, которая позволила бы перейти от интуитивных решений к управлению на основе данных.

Для этого требовалось:

• заменить устаревшие и разрозненные системы на современную BI-платформу

• построить корпоративное хранилище данных и автоматический конвейер их загрузки

• выстроить процессы работы с данными в рамках всей организации

Важным ориентиром стало не только повышение скорости и прозрачности отчетности, но и создание базы для будущих технологий – машинного обучения, LLM и предиктивной аналитики. Luxms BI стала ключевым инструментом, объединившим доступ к данным для различных пользовательских интерфейсов.

2025

Внедрение Luxms BI позволило не просто автоматизировать отчетность, а добиться результатов в операционной эффективности, зрелости данных и стратегической гибкости.

Операционная эффективность:

• Сокращено время подготовки отчетов

• Аналитики освобождены от рутины и сосредоточены на прикладных задачах, что повысило финансовые показатели

Целостная Data-инфраструктура:

• Создано единое информационное пространство, решающее проблему разрозненности данных. Сбор, нормализация и визуализация данных из гетерогенных источников в понятные дашборды

• Платформа стала централизованным и достоверным источником данных для всех подразделений

Стратегический эффект:

• Решения основаны на точных и актуальных данных

• Luxms BI обеспечила не просто визуализацию, а глубокую аналитику, позволяя бизнесу выявлять взаимосвязи, строить прогнозы и быстро реагировать на рыночные изменения

• Проект заложил основу цифровой трансформации, снизил операционные издержки и закрепил data-driven подход в корпоративной культуре

В проекте использовалась российская BI-платформа Luxms BI как центральное звено системы. Корпоративное хранилище данных построено на PostgreSQL и ClickHouse, контур загрузки и управления реализован на основе open-source решений. Платформа интегрирована с существующими системами, поддерживает работу на российских операционных системах и отвечает требованиям информационной безопасности.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Ключевой вызов при реализации проекта заключался в преодолении архитектурной сложности унаследованных систем. Нам предстояло провести глубокий реинжиниринг бизнес-процессов в условиях гетерогенного ИТ-ландшафта, объединив множество разрозненных источников данных. Задача усугублялась жёсткими требованиями к целостности и консистентности данных, а также необходимостью соблюдения политик импортонезависимости и информационной безопасности.

Отдельным, не менее сложным вызовом, стало организационное сопротивление пользователей, привыкших к устоявшимся, хотя и неэффективным, процедурам работы. Критическим фактором успеха здесь стала гибкость платформы Luxms BI, которая позволила не ломать существующие процессы, а адаптировать решение под них, обеспечив высокую степень кастомизации под реальные нужды конечных специалистов.

Важнейшую роль сыграла и выстроенная модель коллаборации внутренней и внешней команд. Именно этот подход позволил нам преодолеть барьеры и выполнить проект в сжатые сроки.

До начала трансформации аналитическая система компании представляла собой набор разрозненных и устаревших решений, каждое из которых обслуживало отдельные задачи. Операционные затраты на сбор и нормализацию данных для управленческих решений росли, процессы подготовки отчетности были долгими и трудоемкими, а скорость реакции на изменения рынка снижалась.

В рамках проекта была создана единая корпоративная платформа данных на базе Luxms BI, которая объединила все внутренние и внешние источники информации в единую среду. Совместно с интегратором ООО «Форктек» была разработана архитектура, обеспечивающая гибкость, масштабируемость и возможность дальнейшего развития силами внутренней команды. Особое внимание уделялось соответствию требованиям импортонезависимости, безопасности и работе на российских операционных системах.

В ходе реализации было построено корпоративное хранилище данных на базе PostgreSQL и ClickHouse, а также реализован автоматический конвейер загрузки и нормализации данных с использованием open-source компонентов. Были созданы витрины данных, модули интеграции с существующими системами и визуализации для пользователей, обеспечивающие доступ к актуальной информации в удобной форме.

Одной из ключевых задач стало преодоление разрозненности данных и пересмотр процессов их обработки. Для этого проведен реинжиниринг ряда операций сбора данных. Но именно такой подход не только сократил количество ошибок и дублирующих операций, но и дал возможность выявлять новые инсайты, которые ранее были недоступны.

Сегодня пользователями платформы являются сотни сотрудников бизнес-направлений и руководство, в дальнейшем сервис планируется расширить и на клиентов – это позволит предоставлять персонализированную аналитику и оперативный сервис. Платформа охватывает все внутренние данные компании - операционные, финансовые, справочные, и значительную часть используемых внешних данных, содержащих существенную для бизнеса информацию.

Проект создал основу для внедрения data-driven культуры и дальнейшего использования технологий предиктивной аналитики, машинного обучения и LLM. Это обеспечивает не только улучшение текущей отчетности и контроля показателей, но и стратегическое преимущество - компания получила инструмент для глубокого анализа процессов, прогнозирования результатов и оперативного реагирования на изменения на рынке.

Таким образом, проект стал не просто заменой устаревших систем, а полноценной трансформацией аналитической среды: создано единое информационное пространство, объединяющее все данные компании, обеспечено системное управление показателями и заложена технологическая основа для будущих инноваций.

В результате проекта в компании реализован принцип единого источника данных, проведена консолидация разрозненных данных в мощный стратегический актив, внедрены практики централизованного управления данными.

Проект выходит за рамки типовой аналитики, формируя новую операционную модель бизнеса, создавая прочный фундамент для управления на основе данных.

Проект был разработан для использования на территории России.