DWH-BI. Проект по внедрению корпоративного хранилища данных и аналитической BI-системы PIX BI

Заказчик:
ГК «Зетта Страхование»
Руководитель проекта со стороны заказчика
Поставщик
PIX Robotics
Год завершения проекта
2024
Сроки выполнения проекта
ноябрь, 2022 — июнь, 2024
Масштаб проекта
210 автоматизированных рабочих мест
Цели
  • Создание DWH – единого консолидированного места хранения информации по процессу заключения договоров страхования в ГК «Зетта Страхование».

  • Наполнение DWH историческими данными и настройка процесса наполнения актуальными данными по процессу оформления полисов в ГК «Зетта Страхование».

  • Создание инструмента для автоматизации отчетов ГК «Зетта Страхование» (BI), интегрированного с DWH, для оптимизации процесса подготовки управленческой отчетности.

  • Автоматизация отчетов по процессу оформления полисов в ГК «Зетта Страхование».

Результаты
  • Создано и частично уже наполнено историческими и актуальными данными в части процесса заключения договоров страхования единое консолидированное хранилище данных (DWH) ГК «Зетта Страхование».

  • Внедрен инструмент для автоматизации отчетов ГК «Зетта Страхование» (PIX BI), интегрированный с DWH. В нем созданы и подключены пользователям несколько управленческих отчетов, которые ежедневно обновляются без участия сотрудников. Их список расширяется сейчас в рамках следующих фаз проекта.

  • Аналитики в разных подразделениях компании получили набор инструментов для работы с большими массивами данных и построения собственных отчетов и активно учатся им самостоятельно пользоваться.

Уникальность проекта

Проект по внедрению корпоративного хранилища данных и BI-системы был реализован с нуля как технологически, так и методологически силами внутренней команды компании. Это стало возможно благодаря выбору такого стека ПО во всем проекте, который в кратчайшие сроки могут освоить ранее не работавшие с ним разработчики и пользователи. Перемены были приняты «на ура» наиболее заинтересованной в экономии своего времени аудиторией.

Сейчас с PIX BI уже работают 210 пользователей. Среди них есть ключевые сотрудники, принимающие решения в компании. В будущем планируется развертывание BI-системы на 1600 пользователей, то есть на сотрудников почти всех подразделений. Из них – до 50 аналитиков, создающих собственные отчеты.

Ключевой эффект от внедрения системы аналитики – автоматизация важной части управленческой отчетности. Управленческие отчеты, которые ранее публиковались не чаще 1 раза в неделю и собирались вручную парой сотрудников, теперь доступны и обновляются ежедневно в автоматическом режиме.

Проект решает задачи импортозамещения
Да
Использованное ПО

PIX BI – российская self-service система бизнес-анализа. Используется как аналитический инструмент и способ подготовки и вывода отчетов пользователям. 

Loginom (как ETL-инструмент для подготовки данных). 

PostgreSQL (как хранилище данных).

Сложность реализации
  1. Реализация проекта только силами внутренней команды, без привлечения интегратора. Отсутствие сложности интеграции с внешней командой, но ограниченная скорость внедрения.

  2. Проект внедрения с нуля, а не миграция. Отсутствие необходимости в авральном режиме импортозамещать западное ПО ушедших вендоров, но отсутствие написанных методологий, ФТ, ТЗ. Их в проекте пришлось делать практически с нуля.

  3. Автоматизация управленческой отчетности. Нет такого давления сроков, как по регуляторным проектам, но высокая заинтересованность топ-менеджмента в получении быстрых результатов.

  4. Необходимость обучить работе с принципиально новой системой пользователей очень разного уровня подготовки (аудитория от 20 до 70 лет, от «продавца» до аналитика).

Описание проекта

Проект DWH-BI, начатый в ноябре 2022 года и реализуемый силами внутренней команды аналитиков и IT-компании «Зетта Страхование», предусматривал создание с нуля корпоративного хранилища данных и настройку автоматических отчетов для пользователей управленческой информации с выводом таких отчетов через BI-систему.

К программному обеспечению был подготовлен список требований, велись коммуникации с вендорами, и только после составлен список ПО, которое вышло на пилотирование.

Так, например, среди российских BI было выбрано 7 систем. По итогу тщательного пилотирования двух систем, PIX BI соответствовал требованиям, которые были сформированы командой к аналитической системе:

  • Готовность к работе большим числом бизнес-пользователей и сложным задачам бизнеса

  • Интерактивная работа со сводной и с плоской таблицами, где каждый пользователь настраивает таблицу под себя

  • Сохранение индивидуальных настроек фильтров одного и того же отчета, которые видит только конкретный пользователь

  • Скорость работы системы 

Такая же тщательная работа велась по выбору ETL-инструмента (Loginom) и хранилища данных (PostgreSQL). К каждому решению формировались требования и проводилось тестирование стека решений, чтобы продукты были совместимы и отказоустойчивы.

Важно, что проект не был миграцией с западного ПО, а являлся значимым этапом перехода от разрозненных как методологически, так и технологически ручных отчетов в компании к системе «единой точки правды», когда различные функции компании совместно вырабатывали правила и методологию работы с данными и последовательно их автоматизировали в виде готовых для конечного пользователя, но при этом ещё и интерактивных отчетов.

Помимо разработки модели данных, архитектуры решения, подготовки функциональных и нефункциональных требований к ПО и его выбора и внедрения, в проекте было предусмотрено постепенное подключение конечных пользователей отчетов в PIX BI. Для этого проектная команда плотно работала сначала с фокус-группой, состоящей из будущих пользователей, ещё на этапе выбора ПО и далее на этапе разработки отчетов. Далее силами команды проекта были проведены обучающие семинары внутри компании, были организованы сессии вопросов-ответов, а также разработаны обучающие материалы и даже созданы видеокурсы для новых пользователей.

Сейчас проект продолжается, успешное завершение его первых фаз перешло в новые задачи. К работе с PIX BI постепенно подключаются аналитики различных подразделений компании, для чего в июле 2024 года вендор провел интенсивный мастер-класс для почти 40 сотрудников компании. Проектная команда до конца этого года занимается автоматизацией следующих по важности управленческих отчетов, которые сейчас собираются вручную или полуавтоматически на старом стеке ПО.

География проекта

От Калининграда до Хабаровска. 40+ регионов России.

Дополнительные презентации:
Проект года_Зетта Страхование.pdf
Коментарии: 5

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

  • Александр Бессарабенко
    Рейтинг: 213
    АО СИСТЭМ ЭЛЕКТРИК
    Руководитель отдела внедрения ЭДО систем
    21.11.2024 15:57

    Проект DWH-BI демонстрирует высокий уровень профессионализма проектной команды и её способность эффективно решать сложные задачи, включая интеграцию разнородных источников данных и обеспечение доступности системы для пользователей по всей России. Особое внимание привлекло внедрение собственными силами и обучение сотрудников широкого профиля, что всегда является вызовом! Успех первых этапов проекта открывает возможности для дальнейшего улучшения процессов управления данными и повышения эффективности бизнеса компании.

  • Сергей Вотяков
    Рейтинг: 89
    NARPA(Национальная Академия Роботизации и Процессной Автоматизации); РУССОФТ
    Ректор; Член Правления и председатель комитета ИИ
    23.12.2024 15:56

    Вера, здравствуйте! В проекте описано, что пользователи были с разным опытом работы с отчетами. Поделитесь, пожалуйста, что вы делали, чтобы перевести людей с использования привычных «табличек» на BI?

    • Вера Никишина Сергей
      Рейтинг: 221
      ГК «Зетта Страхование»
      Директор Департамента аналитики
      31.01.2025 09:59

      Здравствуйте, Сергей. С радостью поделюсь: 1) мы готовили обучающие материалы - и в PDF, и видео-курсы. 2) Проводили вебинары, на которых показывали, как работать с системой, отвечали (зачастую не один раз) на самые разные вопросы аудитории. 3) Просили коллег задавать нам вопросы не только на этих выделенных встречах, но также звонить и писать лично мне (я в компании работаю с 2007 года, меня многие сотрудники знают и не боятся показаться некомпетентными, задавая простые вопросы лично). 4) Отключение рассылки отчетов в Эксель делали в течение месяца, каждый раз крупными буквами указаывая в письме, что через 3-2-1 неделю экселей больше не будет. 5) Наш вендор провел для группы сотрудников очный мастер-класс на целый день по работе аналитика в PIX BI. Не все стали делать свои отчеты после этого, зато активность использования готовых отчетов выросла. 6) Каждого нового директора филиала я лично погружаю в тему BI на welcome встрече. 7) Настроили отчет для мониторинга активности использования всех отчетов в BI пользователями и имели аргументы, что не умеют работать в основном те, кто вообще не заходил либо заходил 1-2 раза. Нашим "чемпионом" по активному использованию нового отчета в итоге стал один из региональных директоров филиалов в возрасте 60+, мы его отдельно выделяем на внтуренних встречах. Надеюсь, наш опыт Вам поможет!

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 6272
    МГУ имени М.В.Ломоносова
    Руководитель цифровизации образовательных процессов
    02.01.2025 03:42

    Спасибо большое за подробное описание представленного на конкурс проекта, как вы считаете, что в наибольшей степени, из того, что удалось реализовать в рамках этого проекта, в наибольшей степени положительно повлияет на развитие компании в долгосрочной перспективе?

    • Вера Никишина Максим
      Рейтинг: 221
      ГК «Зетта Страхование»
      Директор Департамента аналитики
      31.01.2025 10:35

      Здравствуйте, Максим. Спасибо за Ваш вопрос. Я считаю, что главное, что мы сделали с помощью этого проекта, это сделали круглосуточно и автоматически доступной ключевую инфомрацию для принятия решений в компании и сделали её обновление максимально оперативным. Сейчас скорость получения информации сама по себе является активом и позволяет быстрее реагировать на внутренние и внешние вызовы, а не ждать неделями, пока аналитик вручную соберет нужный отчет. Мы показали, что это возможно, хоть и требует усилий на начальном этапе, и будем продолжать ускорять получение другой критической для ЛПР информации в нашей системе.

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.