Корпоративная аналитическая система на базе Microsoft Azure для интернет- и телемагазина Shopping Live

Заказчик
Директ Трейд (Shopping Live)
ИТ-поставщик
Navicon
Год завершения проекта
2021
Сроки выполнения проекта
Январь, 2021 - Ноябрь, 2021
Масштаб проекта
4000 человеко-часов
Цели
  • Поддержка роста компании за счет получения и анализа оперативной информации по всем каналам сбыта.
  • Поддержка роста компании в digital-канале за счет повышения прозрачности результатов работы с marketplace’ами (Wildberries, AliExpress, Ozon) и с собственным онлайн каналом продаж.
  • Уход от использования глобального аналитического решения, переставшего успевать за запросами российского бизнеса.
  • Сокращение времени на сбор и подготовку данных. Предоставление возможности сотрудникам собирать собственные аналитические отчеты на базе подготовленной и выверенной информации.

Уникальность проекта

  • Специалисты всех отделов компании могут ежедневно отслеживать и анализировать оперативную информацию о продажах, остатках, маржинальности и т.д. 
  • В единый аналитический контур собраны данные из внутренних и внешних систем: от ERP и CRM до данных о работе колл-центра и системы Google Analytics. 
  • Проект полностью реализован на базе высокопроизводительных и масштабируемых сервисов Microsoft Azure. 
  • Вскоре после Go Live произошла смена одного из ключевых источников данных (переезд компании на новую CRM). Необходимо было синхронизировать все команды, проектные планы и форматы/объемы предоставляемых данных. 
  • При помощи простых инструментов новой аналитической системы сотрудники могут самостоятельно генерировать отчеты, в том числе мобильные.
Проект решает задачи импортозамещения
Нет
Использованное ПО

  • Azure Data Factory
  • Azure SQL DB
  • Azure Data Lake Gen 2
  • Azure Analysis Services
  • Microsoft Power BI

Сложность реализации

  • Большое количество источников данных, в том числе уникальных для области работы телемагазина
  • Большое количество разнообразных показателей от продаж и остатков до логистики и маркетинга
  • Большое количество legacy-алгоритмов в предыдущем аналитическом решении, которые необходимо было валидировать или переработать для новой платформы
  • Большое количество заинтересованных лиц во всех отделах компании
  • Удаленная работа во время ковид-ограничений и локдаунов
  • Необходимость синхронизации с командами других стратегических инициатив компании
  • Переход на использование полностью облачной архитектуры решения

Описание проекта
Компания Shopping Live – это лидирующий российский интернет- и телемагазин, входящий в европейский холдинг HSE24 Group. Shopping Live реализует свою продукцию через интернет-магазин и маркетплейсы, а также через колл-центр. Данные по всем этим каналам продаж требовалось собрать воедино для получения полной картины бизнеса компании.

До недавнего времени Shopping Live использовал глобальное аналитическое решение от головного офиса. Это решение со временем перестало быть достаточно гибким для поддержки развития локального бизнеса, в особенности для развития digital-канала. Требовалось новое масштабируемое решение, при этом важно было ничего не потерять по дороге.
Проект реализовала внутренняя команда Shopping Live при поддержке специалистов компании Navicon. Новая аналитическая система основана на суперсовременном наборе сервисов по работе с данными от Microsoft (Azure Data Platform). Выбор облачного размещения для платформы позволил быстро развернуть инфраструктуру разработки без существенных капитальных затрат в железо или лицензии. Проект обладал рядом уникальных особенностей, как технологических, так и организационных.

Во-первых, в проект были вовлечены все подразделения компании: от финансов и продаж до маркетинга и логистики. Для работы над каждой из функциональных областей собиралась рабочая группа из представителей разных департаментов. В рамках рабочих групп обсуждались и вырабатывались едины подходы к определению и расчету ключевых показателей компании. Некоторые из KPI были уточнены или даже существенно доработаны по итогу такого взаимодействия между отделами.

Во-вторых, в ходе проекта использовались данные из большого количества систем-источников, как локальных, так и внешних. В дополнение к традиционным для BI-систем ERP и CRM добавились также системы колл-центра и система планирования и анализа телеэфира, а также аналитика сайта Google Analytics. Все это позволяет довольно четко определять канал привлечения клиента, рассчитывать эффективность каждого из теле эфиров (и даже отдельных блоков внутри шоу), определять самых продающих ведущих и т.д. Такая глубокая детализация, вкупе с оперативным обновлением данных, дает возможность сотрудникам отделов продаж и маркетинга быстро реагировать на результаты и даже менять сетку эфира при необходимости.

Еще одной особенностью проекта было то, что после Go Live произошел переход на новую CRM-платформу. Для того, чтобы переход произошел беспроблемно для аналитической платформы требовалась синхронизация команд двух проектов, проектных планов и вех. Были выработаны подходы для работы в условиях параллельного существования двух CRM-платформ и плавного перехода на новое решение. В ходе проекта нашли даже блоки данных, которые не были учтены при переходе на новую CRM – это позволило избежать потерей данных при миграции.

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, а ответственные сотрудники получают уведомления.

Для того, чтобы обеспечить безопасность данных, в системе реализована ролевая модель, позволяющая сотрудникам получать доступ только к необходимой в работе информацией.

Важным компонентом решения стала система визуальной и self-аналитики на базе аналитической модели Azure Analysis Services и Power BI. Такое разделение между двумя компонентами обеспечивает значительную гибкость при работе с данными. Сотрудники Shopping Live 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.

Наконец, внедрение новой платформы позволило сократить время готовности данных на несколько часов ежедневно. Теперь свежие данные гарантировано попадают в отчеты до начала рабочего дня, а ряд оперативных отчетов получают информацию практически в режиме реального времени. Все это существенно повышает возможности компании по принятию необходимых управленческих решений.

География проекта
Россия
Коментарии: 11
  • Михаил Петров
    Рейтинг: 806
    Счетная палата Российской Федерации
    Директор департамента цифровой трансформации
    15.11.2021 18:35

    "Уход от использования глобального аналитического решения, переставшего успевать за запросами российского бизнеса." - от какого решения ушли? за счет чего новое стало эффективнее глобального? как к этому отнеслась головная организация?

    • Михаил
      16.11.2021 11:50

      Добрый день.
      Ушли от on-premise решения, которое поддерживалось силами ИТ и BI головной организации.
      Уйдя от глобального решения, и выбрав облачную реализацию мы решили сразу несколько вопросов: 1) скорость внедрения изменений – так как мы больше не зависим от ресурсов головного офиса, то наше решение быстрее адаптируется к запросам бизнеса, которые специфичны именно для российского рынка. 2) масштабируемость – мы легко можем увеличить/уменьшить мощности нашей системы в соответствии с текущей нагрузкой 3) затраты на поддержку – так как мы выбрали SAAS, то нам не нужны специалисты по обслуживанию инфраструктуры.
      Головная организация одобрила проект оценив его эффективность.

      • Михаил Петров
        Рейтинг: 806
        Счетная палата Российской Федерации
        Директор департамента цифровой трансформации
        16.11.2021 11:54

        спасибо!

  • Андрей Сорокин
    Рейтинг: 15
    ООО ЕВРАЗ
    Директор по развитию электронной коммерции и новых каналов продаж
    18.11.2021 12:10

    Отличное решение, уточните была ли реализована мобильная версия отчености и доступ с мобильных телефонов к ключевым дашбордам?

    • Андрей
      18.11.2021 16:05

      Добрый день.
      Ключевые дашборды были оптимизированы в Power BI для мобильных устройств. Доступ может осуществляться из любой точки мира. Аутентификация пользователей осуществляется через Azure Active Directory.

  • Георгий Мегрелишвили
    Рейтинг: 110
    ООО РУСТЭК
    Генеральный директор
    25.11.2021 14:19

    Что по поводу хранения в облаке перс данных и как обеспечили соблюдение ФЗ-152 при переходе на SaaS или у вас в проекте их нет?

    • Георгий
      30.11.2021 13:06

      Добрый день.
      На данный момент мы передаем в облако обезличенные данные.
      Однако, ФЗ-152 не запрещает хранить персональные данные в облаках, при соблюдении нескольких условий, основными из которых являются два: 1) Заведение данных и первичное хранение должно осуществляться на территории Российской Федерации 2) Трансграничная передача персональных данных возможна в отношении иностранных государств, являющихся сторонами Конвенции Совета Европы о защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных, а также иных иностранных государств, обеспечивающих адекватную защиту прав субъектов персональных данных.
      Azure позволяет выбрать физическое расположение серверов из нескольких стран. Мы выбрали ту страну, которая удовлетворяет условию ФЗ-152 по трансграничной передаче данных. Что позволит нам в будущем передавать также и персональные данные в хранилище.

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 2235
    Центр цифровой экономики МГУ
    Ведущий специалист
    23.12.2021 11:38

    Добрый день, вы в рамках этого проекта используете только структурированные данные? или анализ осуществляется и неструктурированными данными? И в чем заключалась интеграция с другими стратегическими инициативами?

    • Максим
      05.01.2022 20:32

      Добрый день.
      Аналитическая модель Azure Analysis Services использует структурированные данные.
      Интеграция с другими стратегическими инициативами, заключалась как в тесном сотрудничестве с командами проектов, которые стартовали параллельно нашему проекту с целью выявить потребности в хранении новых данных и KPIs, так и в непосредственной интеграции с новыми корпоративными системами, которые внедрялись также параллельно нашему проекту.

  • Roman Lomovskoi
    Рейтинг: 30
    ООО Original works
    Lead Data Analyst
    03.09.2022 20:36

    Добрый день! На мой взгляд, результат очень достойный. Скажите, интересы какого числа бизнес пользователей пришлось учесть при разработке отчётности?

Год
Предметная область
Отрасль
Управление