Создание единой платформы управления данными для ОДК (Ростех)

Цель проекта — создать единый корпоративный контур данных для устранения разрозненности источников, моделей и правил формирования отчетности.

В рамках проекта объединяются функции интеграции, хранения и аналитической обработки данных в корпоративном хранилище, формируются единая модель данных и единые правила расчета показателей для предприятий корпорации. Внедряются процессы Data Governance: каталогизация и описание данных, бизнес-глоссарий, управление ответственностью, качеством и происхождением данных.

Отдельная задача — применение ИИ для подготовки первичных описаний объектов каталога с последующей экспертной проверкой. Платформа должна обеспечивать подключение производственных, управленческих и корпоративных систем, масштабирование на новые предприятия и бизнес-процессы и высокий уровень отказоустойчивости.

2026

Сформирован единый архитектурный контур корпоративной платформы данных, объединяющий КХД, витрины данных, BI и инструменты Data Governance. К платформе подключено более 30 источников данных, охвачено 31 предприятие корпорации. Создано 27 витрин данных и более 20 управленческих дашбордов по направлениям финансов, производства, закупок, персонала и другим областям. Внедрены единые подходы к описанию данных, бизнес-терминологии и прослеживаемости происхождения данных. Бизнес-эффект проекта — формирование единого информационного пространства корпорации, повышение сопоставимости показателей между предприятиями, прозрачности происхождения данных и качества информационной основы для управленческой отчетности. Платформа создала технологический фундамент для подключения новых источников, предприятий и аналитических сценариев

RT.Warehouse — массивно-параллельная СУБД;

RT.WideStore — аналитическая колоночная СУБД;

RT.Streaming — платформа оркестрации потоковых данных;

RT.ClusterManager — единый интерфейс управления кластерами;

RT.DataGovernance — система управления качеством, доступом и происхождением данных.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Наиболее сложной частью проекта стало объединение в одном контуре разнородных производственных, управленческих и корпоративных систем, включая ERP, IIoT, CRM и MDM, одновременно с построением КХД, BI и процессов Data Governance. Требовалось не только интегрировать технологии, но и согласовать единую модель данных, бизнес-терминологию и правила расчета показателей для разных предприятий, связать технические метаданные с бизнес-описаниями и прослеживаемостью до аналитики. Дополнительную сложность составили проектирование масштабируемой и отказоустойчивой архитектуры на базе нескольких компонентов компании Tdata и реализация механизма ИИ-подготовки описаний объектов каталога.

•       Исходная ситуация

Что было до начала проекта? Какие ограничения, проблемы или особенности бизнеса необходимо было учитывать? 

До начала проекта данные предприятий корпорации формировались и использовались в разрозненных производственных, управленческих и корпоративных системах. Различия в источниках, моделях данных и правилах расчета показателей затрудняли сопоставление отчетности между предприятиями, прослеживание происхождения данных и развитие единой аналитики. Отсутствовал единый технологический контур, объединяющий хранение, интеграцию, BI и процессы Data Governance. Требовалось создать масштабируемую платформу, способную работать с данными различных функциональных областей и тиражироваться на предприятия корпорации. 

•       Реализованное решение

Что именно было внедрено? Какие системы, технологии и процессы были затронуты? 

Создана корпоративная платформа данных, объединяющая RT.Warehouse, RT.WideStore, RT.Streaming, RT.ClusterManager и RT.DataGovernance. В единый контур интегрированы более 30 источников данных из производственных, управленческих и корпоративных систем, включая ERP, IIoT, CRM и MDM. Сформированы единая модель данных, 27 витрин и более 20 управленческих дашбордов по финансам, производству, закупкам, персоналу и другим направлениям. Внедрены процессы Data Governance: каталогизация и описание данных, бизнес-глоссарий, управление ответственностью, качеством и происхождением данных. Отдельной задачей реализуется применение ИИ для подготовки первичных описаний объектов каталога с последующей экспертной проверкой. 

•       Изменения после внедрения

Как изменились процессы, работа сотрудников, взаимодействие с клиентами или управление компанией после завершения проекта? 

Платформа сформировала единое информационное пространство для 31 предприятия корпорации и единый архитектурный контур работы с данными — от источника до витрины и управленческой аналитики. Появилась общая основа для сопоставимого расчета показателей, централизованного описания данных и прослеживания их происхождения. Работа с корпоративными данными стала строиться не как набор отдельных интеграционных и BI-задач, а как единый управляемый процесс с использованием Data Governance. Создан технологический фундамент для подключения новых источников, предприятий, доменов данных и аналитических сценариев, а также дальнейшего применения технологий искусственного интеллекта

Москва, г. Санкт-Петербург, г. Пермь, г. Уфа, г. Омск, г. Рыбинск