Создание аналитического хранилища для единого цифрового ландшафта Ителла - BI.Qube, на на data-технологиях Microsoft

Заказчик
Itella
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
IT Pro
Год завершения проекта
2021
Сроки выполнения проекта
Ноябрь, 2019 - Май, 2021
Масштаб проекта
970 человеко-часов
Цели

Основными целями данного проекта являлись:

- Оптимизации затрат компания Ителла при внедрении сдельной оплаты труда для всего складского персонала

- Транспарентность и полнота данных для Клиента по каждой оказанной ему услуге

- Внедрение соответствующих инструментов учета и анализа затрат

- Консолидация разнородных источников в единое хранилище данных


Уникальность проекта

Основополагающей идеей проекта было создание архитектуры решения в экосистеме Ителла, где BI.Qube стала центром единого цифрового ландшафта по работе с данными о выполненных персоналом работах, складских и биллинговых операциях для логистических комплексов.

Данные из нескольких разнородных учетных систем консолидируются в BI.Qube Meta-staging, обогащаются данными из MDS (пользователи вводят сами тарифы на виды работ), передаются в хранилище. На основании этих данных в системе отчетности строятся аналитические и проверочные отчеты, позволяющие оценить эффективность работы складского комплекса, в том числе - в разрезе клиента или отдельного сотрудника, а также выявить ошибки и махинации, совершенные сотрудниками в процессе работы.
Использованное ПО

Аналитическая система построена на data-технологиях Microsoft и мета-компонентах BI.Qube, являющимися собственной разработкой компании IT Pro.

Для построения отчетов используется средства Microsoft SQL Server Reporting Services.

В качестве источников данных для хранилища выступили учетные системы:

· 1С:ЗиУП

· 1С:АРМ Табель

· 1С:WFM (workforce management)

· WMS PSI

· БОСС Контроль

· Система биллинга (акты и счета Клиентов)

Справочники и внесистемные мастер-данные (Microsoft Master Data Services)


Сложность реализации

Проект интересный и нетривиальный по задачам и технологическим решениям.


Разработка изначально велась по методологии Agilу: требования формировались в процессе реализации, каждый спринт представлял из себя законченное решение, в соответствии с согласованными на тот момент, требованиями.


Алгоритмы в модели классические, но очень много «если» при расчете требуемых показателей. В отчетах рассчитывается большое количество комбинаций разных факторов. Всех комбинаций, которые необходимо было отразить в расчетах, не возможно было предвидеть на этапе формирования ТЗ. Дополнительным требованием было, оперативное отражение изменений в отчетах при изменении справочников на сервисе MDS, что шло в разрез с практикой построения аналитических хранилищ.


Описание проекта

Решение позволяет выполнять ETL-процесс совместно с операционной деятельностью. Суммарная длительность выполнения процесса ETL и процессинга куба не превышает 60 минут. При выявлении ошибок BI.Qube Meta-control автоматически рассылает уведомления ответственным сотрудникам.

Аналитическая система оперирует большими массивами данных, ежедневно обрабатывается от сотен тысяч до миллиона складских операций.

Функции системы:

· - оперативная аналитика в разрезе заранее не определенных критериев;

· - формирование регламентированных отчётов для расчётов по труду (например, касающиеся формирования расчетного листа сотрудника с указанием выполненных работ);

· - учёт (обогащение данных тарифами, нормативами, иерархиями видов и подвидов работ – ручной ввод через интерфейс MDS);

· - отчёты (индивидуально под запросы клиентов Itella).


Система рассчитывает 15 отчетов на базе Microsoft Reporting Services. В отчетах в разных разрезах считается фонд оплаты труда: «Итог по площадке», «Итог по мандантам по площадке”, “Начисления за месяц”, “Начисления за день”, “Отчет по выполненным операциям - объемные показатели”, “Количество операций, за необходимый период времени, по выбранному сотруднику” и др.

BI.Qube обеспечивает погружение в данные (drill down). Благодаря этому можно как анализировать показатели на детальном уровне, так и объединять их по различным измерениям (по сотрудникам, операциям, их группам, клиентам, мандантам, площадкам и др.).

Доступ к информации предоставляется в соответствии с управленческим уровнем пользователя. Кроме иерархий ролей и распределения доступов к отчетам система поддерживает иерархию объектов складских комплексов.

В настоящий момент системой пользуются десятки специалистов финансового и логистического отделов.

Работа системы положительно повлияла на комплекс характеристик:

· Оперативность и Экономическая выгода. Система BI.Qube позволила оперативно получать аналитические отчеты по большому перечню показателей

· Оптимизация и Эффективность. Возможность индивидуально отслеживать загрузку каждого сотрудника позволяет снизить простои и более рационально распределить трудовые обязанности.

· Улучшение взаимодействия с подрядчиками по услугам складских операций. Расчет оплаты услуг подрядчиков стал более информативным. Подрядчик видит и фиксирует фактические данные по затратам персонала в режиме онлайн.

· Прозрачность и Гарантия для клиентов. Благодаря цифровой трансформации процессов учета, все операции оставляют цифровой след. Клиент может получить исчерпывающую детализацию по каждой оказанной ему услуге.

География проекта
Офис и все территориально-распределенные складские комплексы Ителла общей площадью более 200 тыс. кв. метров.
Коментарии: 4
  • Александр Маркин
    Рейтинг: 815
    ГБУ «Безопасный регион»
    Начальник отдела программного сопровождения Ситуационного центра Губернатора Пензенской области
    05.12.2021 18:24

    «Создание аналитического хранилища для единого цифрового ландшафта Ителла - BI.Qube, на на data-технологиях Microsoft» - в заголовке проекта присутствует фраза «аналитическое хранилище», что это означает? Чем данное решение отличается от реализации классического хранилища?

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 2234
    Центр цифровой экономики МГУ
    Ведущий специалист
    22.12.2021 19:17

    Добрый день! в рамках концепции BigData предполагается использование иных, отличных от статистических методов обработки данных. В рамках этого проекта такие методы применялись?

  • Виктор Булгаков
    Рейтинг: 175
    ООО Gridfore
    Директор по развитию бизнеса
    27.12.2021 23:37

    Поздравляю с успешной реализацией!
    Поддержка операционной эффективности важна для последовательной Цифровой трансформации.
    Какой бизнес-эффект вам удалось достигнуть: на сколько увеличилась скорость отпуска, на сколько поднялась оборачиваемость складского комплекса?
    Назовите пожалуйста ТОР5 трудностей, которые пришлось решить в проекте?
    Какую долю в цифровизации процесса отпуска продукции\товара удалось охватить результатами проекта?

  • Дмитрий Турчановский
    Рейтинг: 1020
    Зарубежнефть
    Заместитель начальника Управления информационных технологий
    08.01.2022 17:54

    Добрый день, по описанию масштабный проект, особенно в части используемой линейки ПО и сроков реализации, при этом указаны трудозатраты менее 1 тыс. чел. часов, поделитесь секретом таких трудозатрат, для использования у себя в проектах. Вы по какой методологии реализовывали, классической или Agile? Оценены ли уже какие-то измеримые эффекты от реализации?

Год
Предметная область
Отрасль
Управление