Система аналитической и визуальной отчетности (АСКУ-Отчетность)

Заказчик:
ОАО "РЖД"
Руководитель проекта со стороны заказчика
Поставщик
ОЦРВ
Год завершения проекта
2025
Сроки выполнения проекта
июнь, 2024 — февраль, 2025
Масштаб проекта
16150 человеко-часов
Цели
  • Повышение качества, эффективности и оперативности корпоративного управления обществами холдинга «РЖД» за счет внедрения современного, точного и удобного сервиса визуализации финансово-экономической и производственной информации.

  • Обеспечение лиц, принимающих решения, своевременной и достоверной аналитикой для принятия стратегических и оперативных решений.

  • Создание централизованной системы аналитической отчетности для автоматизации процессов сбора, консолидации и визуализации финансово-экономических и производственных данных обществ холдинга «РЖД».

  • Внедрение единого инструмента формирования дашбордов и регламентных отчетов, который позволяет повысить оперативность, достоверность и прозрачность управленческой отчетности, сократить объем ручного труда и исключить неструктурированный обмен данными.

  • Обеспечение руководителей и аналитиков интуитивно понятными инструментами для анализа, что повышает эффективность корпоративного управления в масштабах всего холдинга.

Внедрение системы «АСКУ-Отчетность» изменило процессы корпоративного управления в холдинге:

  • скорость принятия решений увеличена в несколько раз за счет мгновенного доступа к консолидированной аналитике;

  • снижены трудозатраты на сбор и формирование отчетности;

  • повышена достоверность и качество данных для стратегического планирования и контроля;

  • обеспечена единая точка доступа к информации для кураторов из аппарата управления ОАО «РЖД».

Проект не просто автоматизировал сбор данных, а создал современный цифровой фундамент для эффективного управления одним из крупнейших холдингов страны, превратив данные в реальное конкурентное преимущество.

Уникальность проекта

  • Впервые в холдинге создана централизованная BI-платформа стратегического уровня, объединяющая все общества в едином аналитическом контуре – от сбора и консолидации данных до предиктивного прогнозирования ключевых показателей.

  • В рамках проекта была достигнута высокая производительность при работе с большими объемами данных (6 тб), обеспечивающая комфортную работу до 1000 пользователей, высокую скорость формирования отчетов, сбор и обработку разнообразных данных компании и смежных корпоративных систем.

  • Стандартизировано более 100 отчетов для 60+ обществ, это обеспечило сопоставимость данных и исключило ручные сверки.

  • Обеспечена максимальная прозрачность и защита данных через многоуровневую ролевую модель с поддержкой запрета изменения дашбордов и разделением информации.

  • Проект реализован на российском современном технологическом стеке – платформа бизнес-аналитики Luxms BI (в Реестре отечественного ПО), что гарантирует технологическую независимость и соответствие требованиям регуляторов.

Использованное ПО
  • Для реализации проекта была развернута комплексная программная экосистема АСКУ-Отчетность, построенная вокруг российской платформы аналитики и визуализации Luxms BI. Решение обеспечило не только глубокую аналитику и интуитивную визуализацию, но и создало надежный, масштабируемый фундамент для управления корпоративными данными.

  • АСКУ-Отчетность состоит из следующих архитектурных компонентов:

-  Клиентская часть

-  Серверная часть

o   Кластер серверов СУБД ClickHouse

o   Кластер веб-серверов Ядро LuxmsBI (Postgrespro enterprise 13)

o   Кластер серверов приложений Web-client LuxmsBI

o   Кластер серверов ETL (Luxms Databoring)

  • Выделенные серверы с операционной системой RED OS. Для управления учетными записями пользователей использована корпоративная система АС ОЗ.

  • Полностью российское решение на современном технологическом стеке (Luxms BI, ClickHouse), включенное в Реестр отечественного ПО (запись №26843 от 28.02.2025).

Сложность реализации
  • Основная сложность — создание системы визуализации данных от 60+ обществ ОАО «РЖД» с возможностью масштабирования и подключения новых ДЗО.

  • Организован масштабный управленческий цикл: проработка 100+ отчетных форм, согласование планов подключения, инструктажи, заключение договоров.

  • Работа 150+ участников требовала постоянной координации. В проекте участвовали эксперты департаментов ОАО «РЖД», сотрудники ГВЦ, специалисты обществ, разработчики интегратора и вендора.

  • Обработка 6 ТБ данных в ЦОД потребовала оптимизации и мониторинга.

  • Разработка велась по 5 внутренним стандартам, многоэтапная приемка обеспечила безупречную интеграцию в процессы холдинга.

  • Дополнительной задачей стала реализация интеграций с корпоративными системами (АСКУ, ЕХД, АСБУ) и координация их расширения.

Описание проекта
  • OAO «РЖД», как материнская компания холдинга, осуществляет функции акционера в отношении большого количества хозяйственных обществ, что требует регулярного принятия управленческих решений на основе точной, оперативной и полной информации о деятельности таких обществ.

  • На момент старта работ в OAO «РЖД» отсутствовала единая информационная среда и сервисы визуализации данных о хозяйственной деятельности подконтрольных обществ.

  • Информационный обмен между OAO «РЖД» и подконтрольными обществами проходил в основном в неавтоматизированном формате.  Часто поступающая информация от обществ носила неструктурированный характер и требовала дополнительной обработки, анализа и визуализации. Это приводило к высоким трудозатратам на рутинный сбор и консолидацию неструктурированных данных, сложностям принятия решений из-за низкой оперативности получения и анализа информации, рискам ошибок при обработке и сопоставлении данных из разрозненных источников.

  • В качестве ответа на эти вызовы под руководством Департамента корпоративного управления ОАО «РЖД» была разработана и внедрена «АСКУ-Отчетность» – централизованная система для автоматизированного сбора, анализа и визуализации данных.

В рамках проекта реализовано:

  • Единое информационное пространство. Все общества работают в одной экосистеме, где данные унифицированы и доступны в режиме реального времени.

  • Автоматизация процессов. Отчетность формируется без ручных операций, исключены дубли и несогласованность показателей.

  • Интеллектуальная визуализация: автоматическое ранжирование «ТОП-10/ аутсайдеров», прогнозирование ключевых финансовых показателей, smart-фильтры для анализа отклонений.

Руководители получают стратегические дашборды, аналитики — детализированные инструменты для глубокого анализа.

  • Интеграция с корпоративными системами. Подключены АСУ ДЗО (АСКУ), ЕХД ДЗО, АСБУ Холдинга и Почтовый сервер, ведется развитие интеграций.

  • Предиктивная аналитика. Система включает 9 прогнозных дашбордов, которые показывают ключевые финансовые и производственные показатели, например динамику финансов, выручку и чистую прибыль, рентабельность капитала, трудовые ресурсы и т.д. Предиктивные функции помогают выявлять тренды и отклонения, позволяя руководству не только понимать текущую ситуацию, но и видеть перспективы развития холдинга в среднесрочной и долгосрочной перспективе

  • Разработка документов велась в соответствии с 5 внутренними стандартами (СТО РЖД), регламентирующими все: от состава и содержания документов до порядка приемки. Была пройдена многоэтапная приемка с участием нескольких профильных подразделений и филиалов ОАО «РЖД».

  • Особое внимание было уделено разработке цветовых тем и наборов палитры цветов в рамках корпоративного стиля, обеспечивающая согласованное и узнаваемое визуальное оформление всех дашбордов холдинга.

  • Проект реализован с соблюдением всех внутренних стандартов ОАО «РЖД» и требований к безопасности. Приемка включала многоэтапное тестирование и согласование с профильными подразделениями и филиалами.

География проекта

Проект охватывает всю территорию России, так как система агрегирует данные об обществах, расположенных во всех субъектах Российской Федерации. Основной пользователь – центральный аппарат ОАО «РЖД», с возможностью подключения сотрудников компании из любых регионов. 

Дополнительные презентации:
BI_Analytics.pdf
Коментарии: 17

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

  • Сергей Воробьев
    Рейтинг: 197
    Федеральная палата адвокатов РФ
    Директор Центра внедрения и эксплуатации
    20.11.2025 11:21

    Добрый день, Роман! Вами представлено очень интересное решение. Учтены вопросы доступности и отказоустойчивости сервиса. Однако имеется ряд вопросов:

    1. На основании каких факторов (критериев) был осуществлен выбор платформы аналитики и визуализации?
    2. На базе какого отечественного продукта реализована система авторизации и идентификации пользователей?
    Спасибо.

    • Роман Смирнов Сергей
      Рейтинг: 153
      ОАО "РЖД"
      Начальник аналитического отдела
      26.11.2025 15:58

      Благодарю вас, Сергей, за проявленный интерес к нашему проекту АСКУ-Отчетность! Ответ на 1 вопрос. Нами проведена детальная экспертная оценка по 115 параметрам существующих российских BI-платформ, в которой участвовали решения Luxms BI, PolyMedia, AlphaBI, Форсайт, Aplana SDC и Polymatica. В процессе анализа выбор был сделан в пользу платформы Luxms BI по следующим критериям: 1.     Производительность: платформа показала лучший результат в нагрузочном тестировании при 3000+ одновременных пользователей;2.     Уникальная оптимизированная архитектура системы: позволила снизить затраты на сопровождение и содержание инфраструктуры;3.     Возможность и гибкость кастомизации: адаптивность интерфейса и функций под наши специфические задачи;4.     Использование встроенной ETL: полноценной визуальной среды интеграции данных из разнородных источников, которая закрывает большинство сценариев. Отдельно отмечу, что продукт зрелый – 11 мажорных версий с сохранением обратной совместимости, что для корпоративных внедрений критично. В результате комплексной оценки платформа Luxms BI продемонстрировала наивысший общий результат – 92 балла из 100 (балл ближайшего аналога — 86,2).Ответ на 2 вопрос. В Luxms BI поддерживается несколько способов авторизации и идентификации пользователей:- Встроенный механизм платформы.Базовая аутентификация по логину и паролю с настраиваемой парольной политикой, включая требования к сложности паролей и срок их действия. Успешно эксплуатируется с начала 2025 года.- Интеграция с внешними системами.Поддерживается интеграция с брокером авторизации Keycloak для обеспечения единого входа (Single Sign-On). Администрирование и безопасность осуществляется на следующих принципах: - Реализована расширенная ролевая модель;- Предусмотрено АРМ специалиста ИБ с централизованным интерфейсом для мониторинга активности;Таким образом, реализованная арх

    • Роман Смирнов Сергей
      Рейтинг: 153
      ОАО "РЖД"
      Начальник аналитического отдела
      26.11.2025 16:05

      Благодарю вас, Сергей, за проявленный интерес к нашему проекту АСКУ-Отчетность! Ответ на 1 вопрос. Нами проведена детальная экспертная оценка по 115 параметрам существующих российских BI-платформ, в которой участвовали решения Luxms BI, PolyMedia, AlphaBI, Форсайт, Aplana SDC и Polymatica. В процессе анализа выбор был сделан в пользу платформы Luxms BI по следующим критериям: 

      • Производительность: платформа показала лучший результат в нагрузочном тестировании при 3000+ одновременных пользователей;
      • Уникальная оптимизированная архитектура системы: позволила снизить затраты на сопровождение и содержание инфраструктуры;
      • Возможность и гибкость кастомизации: адаптивность интерфейса и функций под наши специфические задачи;
      • Использование встроенной ETL: полноценной визуальной среды интеграции данных из разнородных источников, которая закрывает большинство сценариев. 
      Отдельно отмечу, что продукт зрелый – 11 мажорных версий с сохранением обратной совместимости, что для корпоративных внедрений критично. В результате комплексной оценки платформа Luxms BI продемонстрировала наивысший общий результат – 92 балла из 100 (балл ближайшего аналога — 86,2).Ответ на 2 вопрос. В Luxms BI поддерживается несколько способов авторизации и идентификации пользователей:
      1. Встроенный механизм платформы.Базовая аутентификация по логину и паролю с настраиваемой парольной политикой, включая требования к сложности паролей и срок их действия. Успешно эксплуатируется с начала 2025 года.
      2. Интеграция с внешними системами.Поддерживается интеграция с брокером авторизации Keycloak для обеспечения единого входа (Single Sign-On). Архитектура платформы соответствует корпоративным и государственным стандартам безопасности, включая требования ФСТЭК России

  • Илья Альшинецкий
    Рейтинг: 10
    ООО РЖД-Технологии
    Аналитик операционных проектов
    26.11.2025 09:23

    Роман, добрый день! Спасибо большое за представленное уникальное, а что самое главное - нужное решение. Хотел бы уточнить, на базе какой модели искусственного интеллекта осуществляется функционал предиктивной аналитики, если используется другая технология, то подскажите какая? Спасибо!

    • Роман Смирнов Илья
      Рейтинг: 153
      ОАО "РЖД"
      Начальник аналитического отдела
      27.11.2025 17:37

      Илья, спасибо за высокую оценку нашего проекта и ваш вопрос о технологической основе предиктивной аналитики! Для прогнозирования используется не одна готовая модель ИИ, а гибкий гибридный подход, который сочетает статистические методы и возможность подключения внешних ML-моделей.Как реализовано прогнозирование.С помощью инструментов платформы Luxms BI мы в тесном взаимодействии с разработчиками ОЦРВ и вендором реализовали построение прогнозов непосредственно в визуализациях и дашбордах.Платформа поддерживает алгоритмы для быстрого создания прогнозов на основе исторических данных. К ним относятся классические методы: Линейная регрессия, Экспоненциальное сглаживание, Метод Хольта-Винтерса (эффективен для данных с сезонностью).Для обеспечения прогнозирования параметров деятельности подконтрольных обществ реализован механизм расчета прогнозных значений на основе исторических данных с последующей их визуализацией с горизонтом планирования до 5 лет вперед. Механизм прогнозирования затрагивает следующие параметры деятельности подконтрольных обществ:

      • выручка;
      • чистая прибыль;
      • освоение капитальных вложений;
      • прибыль от продаж;
      • балансовая стоимость активов.
      Пример, дашбордов руководителя, где мы успешно применяем данный подход:
      1. «Динамика финансовых показателей компаний холдинга «РЖД»;
      2. «Статистика ДЗО».

      • Роман Смирнов Роман
        Рейтинг: 153
        ОАО "РЖД"
        Начальник аналитического отдела
        27.11.2025 17:38

        Кроме того, мы проработали доступность механизма прогнозирования для пользователей с определенными ролями. Если пользователям такие роли не назначить, то они не смогут воспользоваться этим механизмом.

  • Екатерина Проценко
    Рейтинг: 11
    Российские железные дороги
    Первый заместитель начальника Департамента корпоративного управления
    01.12.2025 10:40

    Добрый день, Роман! Подскажите, пожалуйста, как организован процесс подачи заявок на новые отчеты/дашборды? Существует ли каталог типовых запросов и время их реализации?

    • Роман Смирнов Екатерина
      Рейтинг: 153
      ОАО "РЖД"
      Начальник аналитического отдела
      08.12.2025 09:51

      Екатерина, спасибо за вопрос и внимание к проекту!У бизнес-пользователей есть несколько возможностей.

      • Первая - самостоятельно создать дашборд в системе с помощью конструктора АСКУ-Отчетность.
      • Вторая - если требуется модифицировать существующий дашборд или отчёт, сформировать заявку с описанием задачи в АСУ ПИ (Системе оперативного управления программами и проектами информатизации ОАО «РЖД»).
      • Третья - если нужно создать новые дашборды или отчёты с другой логикой или на основе новых источников данных, сформировать функциональные требования (ФТ) и направить их в АСУ ПИ.
      • Четвертая - если в существующих дашбордах или отчётах найден недочёт, направить обращение в ЕСПП (автоматизированную систему управления Единой службой поддержки пользователей ОАО «РЖД»).

      • Роман Смирнов Роман
        Рейтинг: 153
        ОАО "РЖД"
        Начальник аналитического отдела
        08.12.2025 09:58

        Среднее время работ по модернизации отчетов зависит от объема и сложности конечного запроса. А также от занятости команды. В рамках накопленного опыта разброс по времени составлял от нескольких часов до месяца. Но в среднем системная проработка таких задач занимала около 1 недели, что включало в себя такие этапы как:

        • Определение целей и задач
        • Формирование плана работ
        • Проектирование макета
        • Формирование обновленного отчета на тестовом контуре
        • Тестирование
        • Установка обновления на продуктивном контуре

  • Анастасия Семенова
    Рейтинг: 2
    ООО Яндекс
    Руководитель проектов
    03.12.2025 22:17

    Добрый день, Роман! Насколько проект масштабируем — можно ли подключать новые подразделения компании, и как обеспечивается поддержка при росте нагрузки или численности пользователей?

    • Роман Смирнов Анастасия
      Рейтинг: 153
      ОАО "РЖД"
      Начальник аналитического отдела
      08.12.2025 10:00

      Анастасия, благодарю за вопрос и внимание к проекту со стороны Яндекс!Архитектура платформы Luxms BI изначально рассчитана на рост вместе с бизнесом. Проект высокомасштабируем, что подтверждается нашими внедрениями.С технической стороны поддерживается горизонтальное масштабирование (добавление серверов в кластер). Нагрузочное тестирование подтверждает стабильную работу с несколькими тысячами одновременных пользователей. Сервис-ориентированная архитектура позволяет гибко наращивать инфраструктуру: ключевые компоненты (веб-клиент, ETL, СУБД) разворачиваются и масштабируются независимо.

      • Роман Смирнов Роман
        Рейтинг: 153
        ОАО "РЖД"
        Начальник аналитического отдела
        08.12.2025 10:02

        Что касается подключения новых подразделений - на практике мы применяем поэтапный подход:

        • начинаем с пилотной группы, прорабатываем методику формирования и дизайн дашбордов,
        • затем масштабируем решение с обучением новых команд. Это позволяет плавно увеличивать нагрузку и обеспечивать качественную поддержку.

  • Евгений Савенков
    Рейтинг: 2
    Корпорация МСП
    Консультант
    05.12.2025 13:56

    Роман, добрый день! Интересный проект, позволяющий посмотреть на работу РЖД под другим углом. Как вы выбирали программные и технические решения для проекта? Каких уже удалось достичь улучшений в показателях эффективности и качестве данных после ввода системы в эксплуатацию? Можете привести примеры?

    • Роман Смирнов Евгений
      Рейтинг: 153
      ОАО "РЖД"
      Начальник аналитического отдела
      08.12.2025 10:04

      Евгений, благодарю за интересный вопрос! Мы выбирали ПО путем экспертного сравнения аналогов по 115 параметрам. Выбирали из российских BI-платформ Luxms BI, PolyMedia, AlphaBI, Форсайт, Aplana SDC и Polymatica, выбор был сделан в пользу платформы Luxms BI. Поскольку это решение оказалось сильнее других по ряду критериев: прежде всего по производительности (лучший результат в нагрузочном тестировании), оптимизированная архитектура позволяет снизить затраты на сопровождение и содержание инфраструктуры. Важным фактором была возможность и гибкость кастомизации, адаптивность интерфейса и функций под наши специфические задачи, а также встроенный ETL – полноценная визуальная среда интеграции данных из разнородных источников, которая закрывает большинство сценариев.

      • Роман Смирнов Роман
        Рейтинг: 153
        ОАО "РЖД"
        Начальник аналитического отдела
        08.12.2025 10:05

        Отдельно отмечу, что Luxms BI это зрелый продукт – 11 мажорных версий с сохранением обратной совместимости, что для корпоративных внедрений критично. Итого по результатам комплексной оценки платформа Luxms BI продемонстрировала наивысший общий результат – 92,0 балла из 100 (балл ближайшего аналога — 86,2).Система работает в промышленной эксплуатации с февраля 2025 года, и мы можем говорить о качественных улучшениях:

        • 1) сократилось время формирования дашбордов и получения консолидированных данных по 60+ обществам холдинга
        • 2) мы исключили ручные сверки и неструктурированный обмен, повысили достоверность аналитических показателей
        • 3) получили интуитивные инструменты для самостоятельной работы с данными — от стратегических дашбордов руководителей до детальных «срезов»
        • 4) мы начали использовать предикативный анализ для прогнозирования ключевых показателей деятельности обществ на 2-3 года вперед.

        • Роман Смирнов Роман
          Рейтинг: 153
          ОАО "РЖД"
          Начальник аналитического отдела
          08.12.2025 10:06

          Главная ценность (value) для нас - в новом цифровом стандарте управления данными для стратегических и оперативных решений в масштабах всего холдинга.

  • Кристина Карпухина
    Рейтинг: 2
    Яндекс
    Руководитель b2b маркетинга
    09.12.2025 11:44

    Роман, здравствуйте, подскажите, пожалуйста, почему в качестве основной BI-платформы была выбрана Luxms BI? Проводился ли сравнительный анализ с альтернативными решениями (например, Yandex DataLens, Modus, отечественными аналогами)?

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.