Корпоративная аналитическая система на базе Microsoft SQL Server для Maxxium Russia

Заказчик:
Денвью Лимитед (Maxxium)
Руководитель проекта со стороны заказчика
Поставщик
Navicon
Год завершения проекта
2021
Сроки выполнения проекта
Январь, 2020 - Июнь, 2021
Масштаб проекта
3600 человеко-часов
Цели
  • Поддержка роста компании за счет получения и анализа оперативной информации по всем каналам сбыта.
  • Построение управленческого P&L на стороне аналитической системы для оперативного отслеживания результата деятельности компании.
  • Сокращение времени на сбор и подготовку данных. Предоставление возможности сотрудникам собирать собственные аналитические отчеты на базе подготовленной и выверенной информации.
  • Переход с предыдущей системы на базе Microsoft SQL Server 2012 на новое аналитическое решение с возможностью гибкого модульного развития.

Уникальность проекта

  • Специалисты по финансам и продажам могут ежедневно отслеживать и анализировать информацию о доходах и расходах, в том числе в виде P&L-отчетов.
  • Более 250 сотрудников по всей стране от финансового директора до торговых представителей получили доступ к единому пулу непротиворечивых данных. Вся компания по всей вертикали использует одни и те же цифры при принятии управленческих решений.
  • Проект реализован на гибридной инфраструктуре: часть системы располагается в локальном контуре компании, а часть в облаке.
  • Используя простые инструменты и отчетные формы новой аналитической системы, сотрудники могут самостоятельно генерировать отчеты, в том числе мобильные.
  • В аналитическую систему интегрированы данные из большого количества внутренних и внешних источников, в том числе из систем контрагентов (по API) и внешних маркетинговых агентств (таких как Nielsen).
Использованное ПО

  • Microsoft SQL Server (использованы компоненты СУБД, ETL-процедуры и оркестратор в SSIS, аналитическая модель SSAS Tabular и служба управления мастер-данными MDS)
  • Microsoft Power BI

Сложность реализации

  • Большое количество источников данных
  • Большое количество разнообразных показателей от продаж и P&L до логистики и маркетинга
  • Большое количество пользователей отчетов и заинтересованных лиц
  • Удаленная работа во время ковид-ограничений и локдаунов
  • Необходимость в гибкости при выборе приоритетных блоков для реализации
  • Использование гибридной архитектуры решения: часть решения размещается в локальном контуре, а часть в облачной инфраструктуре

Описание проекта
Компания Maxxium Russia – российское подразделение международного альянса двух компаний-производителей крепкого алкоголя – Beam Suntory Inc. и The Edrington.

Ранее сотрудники Maxxium использовали аналитическую систему, разработанную на базе Microsoft SQL Server 2012. Однако со временем она перестала отвечать запросам специалистов финансового отдела и сотрудников отдела продаж и маркетинга.

Новое аналитическое решение должно было быстро обрабатывать данные и передавать их пользователям, должно было иметь возможность быстро масштабироваться и поддерживать подключение новых источников, отчетов и пользователей.

Проект реализовала команда компании Navicon. Новая аналитическая система основана на современной версии Microsoft SQL Server и включает в себя два основных блока – по финансам и продажам – и ряд дополнительных. Сейчас специалисты этих отделов могут отслеживать и анализировать информацию о доходах и расходах, данные о первичных продажах и другие финансовые показатели, данные по логистике, данные по конкурентам и рынку. Решение стало базисом для дальнейшего развития data-культуры в компании.

Одной из особенностей проекта стало то, что в аналитическую систему попадают данные не только из внутренних источников, но и от контрагентов и внешних агентств. Такие данные обычно сложно сопоставляются с внутренними из-за отличий в используемых региональных делениях, продуктовых иерархиях и т.д. Для приведения всех блоков к единому знаменателю был разработан мощный модуль управления мастер-данными на базе компонента SQL Server MDS. С его помощью специалисты Maxxium Russia могут гибко управлять сопоставлениями и приводить все данные к эталонным структурам и иерархиям.

Интересной задачей было подключение к системе данных о рынке и конкурентах от компании Nielsen. Сформированная система справочников и настроечных таблиц позволяет гибко настраивать товарные категории и автоматически отбирать продукты-конкуренты (эти категории могут отличаться от деления маркетинговых агентств). Кроме того, специалисты Maxxium получают уведомления при попадании новых продуктов в конкурентное окружение. Это позволяет отделу маркетинга быстро реагировать на меняющиеся условия на рынке и обеспечивать лидерство своей компании.
В ходе проекта было настроено большое количество правил проверки входящей информации с точки зрения бизнес смысла и технических параметров. Теперь, если из системы-источника поступает неверная информация, она просто не попадет в корпоративную аналитическую систему и не повлияет на исследуемые показатели.

Важным компонентом решения стала система визуальной и self-аналитики на базе аналитической модели SSAS Tabular и Power BI. Такое разделение между двумя компонентами обеспечивает значительную гибкость при работе с данными. Сотрудники Maxxium могут использовать одни и те же готовые показатели и срезы напрямую в Excel, в визуальных отчетах Power BI и в любых других инструментах, поддерживающих подключение к модели. Это значит, что можно использовать именно тот инструмент, который лучше подходит для решения задачи, не беспокоясь о подготовке и качестве данных или сходимости с другими отчетами.

География проекта
Россия
Коментарии: 8

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

  • Михаил Петров
    Рейтинг: 809
    Счетная палата Российской Федерации
    Директор департамента цифровой трансформации
    15.11.2021 18:56

    "за счет получения и анализа оперативной информации по всем каналам сбыта" - какой именно информации?
    "для дальнейшего развития data-культуры в компании" - а как вообще меняли культуру работы с данными?

  • Максим Озеров
    Рейтинг: 15
    Navicon
    Директор проектов по аналитике
    24.11.2021 11:35

    Добрый день! Пока Юлия в отпуске, отвечу за нее.

    Информация по каналам сбыта - это все данные, которые доступны по дистрибьюторской цепочке (отгрузки напрямую и через дистрибьюторов, данные от сетей, данные по конкурентам из Nielsen и т.д.).

    Над культурой работали начиная с топ-менеджмента: основным источником информации для обсуждения текущей ситуации в компании на регулярных встречах стали BI-отчеты, которые получают данные из единого источника (хранилища). Это повлекло за собой то, что все поставщики данных и аналитики, отвечающие за их обогащение, уже не могут "подкрутить" данные в Эксель-отчете. Чтобы данные правильно отобразились в BI, их нужно правильно доставить из источника, и при этом не забыть про контроль справочников.

    Так что тут был подход "если этого нет в BI, то этого нет нигде".

    Плюс массированное обучение не только аналитиков работе с визуальными отчетами и Power BI (в т.ч. в плане создания новых отчетов).

    • Михаил Петров Максим
      Рейтинг: 809
      Счетная палата Российской Федерации
      Директор департамента цифровой трансформации
      24.11.2021 11:36

      понял. спасибо!

      • Юлия Донченко Михаил
        Рейтинг: 116
        Денвью Лимитед (Maxxium)
        IT-директор
        10.12.2021 17:15

        Михаил, добрый день! Добавлю немного деталей к вопросу: "как вообще меняли культуру работы с данными". Мы в нашей компании собрали полный список всех отчетов. Проанализировали, кто и какими отчетами пользуется, какие решения принимаются на основе этих отчетов, сколько времени занимает формирование отчетов. Исключили все отчеты, которые могли дублировать часть информации. Проранжировали отчеты по важности. Начали с вамых важных. Убрали все возможности получить данные, только из BI. Так же очень хорошо себя показала практика, когда сгруппировали данные по регулярным встречам компании. И каждый участник знает, что есть один ресурс, где есть все данные для подготовки к встречам.

  • Александр Маркин
    Рейтинг: 1062
    ПАО Банк "Кузнецкий"
    Начальник отдела сопровождения банковских и информационных технологий
    25.11.2021 10:22

    По результатам внедрения какой эффект в рублях планируете получить? И какой получили в рублях?

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 4767
    РАНХиГС
    Директор Проектов проектного офиса ректора
    22.12.2021 19:11

    Добрый день! Одной из наиболее важных характеристик BigData является их разнородность. Как в рамках этого проекта Вы работали с этой особенностью?

  • Виктор Булгаков
    Рейтинг: 175
    ООО Gridfore
    Директор по развитию бизнеса
    27.12.2021 23:17

    Поздравляю с реализацией проекта!
    Единая отчетность для ключевых функций – отличный кейс для повышения качества управления и усиления конкурентных преимуществ.
    Несколько вопросов для понимания:
    1. “..Если из системы-источника поступает неверная информация, она просто не попадет в корпоративную аналитическую систему”. За счет чего и каким образом обеспечивается согласованность и качество данных? Сколько систем-источников поставляет данные?
    2. Сколько показателей и отчетов предоставлено в распоряжение пользователей?
    3. Пришлось ли производить организационные изменения про результатам внедрения «единого пула непротиворечивых данных», если Да, то какие?

  • Дмитрий Турчановский
    Рейтинг: 2577
    Зарубежнефть
    Заместитель начальника Управления информационных технологий
    08.01.2022 17:45

    Добрый день. Интересный проект, в описании указано много источников данных, для таких проектов важен регламент сбора и согласования данных, как это реализовано, предусмотрено ли участие человека? Также интересен вопрос в части качества данных по взаимодействию систем при передаче данных, реализован ли данный функционал, каким образом сделали? Также можно ли привести измеримые показатели эффективности если рассчитывали?

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
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.