Построение цифровой инфраструктуры на базе Data Driven подхода

1. Переход к Data Driven подходу.
2. Снижение трудозатрат на поиск и анализ информации.
3. Повышение скорости реакции на позитивные и негативные изменения основных KPI.
4. Повышение уровня доверия к данным.
5. Снижение трудозатрат на поддержку инфраструктуры.
6. Снижение влияния человеческого фактора на работу с данными и принятие бизнес-решений.
7. Снижение требований к конечному бизнес-пользователю.
8. Разграничение прав доступа к данным, сокращение количества «мусорных» запросов.

Стек Microsoft: MS Teams, MS SQL Server Analysis Services, MS SQL Server Integration Services, MS SQL DB, MS Power BI, MS Power Automate, MS Virtual Agents.

Стек «Системных Технологий»: экосистема «ST Чикаго», бизнес-приложение «ST Мобильная Торговля».

Нейронная сеть для мерчандайзинга: SmartMerch.

Управленческие сложности:

1. Вовлеченность большого количества ролей: маркетинг, трейд-маркетинг, BI, финансы, IT, дивизиональные директора, территориальные менеджеры, KAM, KAE, супервайзеры, customer service и так далее. Разные функции при этом по-разному подходят к анализу одних и тех же данных.

2. Высокий уровень инертности пользователей, сложность принятия перемен, необходимость обучения.

3. Болезненный процесс пересмотра части ролей. Например, в аналитическом блоке отпала необходимость в ручном обновлении отчетов, ручном сборе данных и т.п. При этом задачи аналитика перешли из плоскости формализованного анализа в плоскость выявления точек роста для бизнеса.

4. Занижение оценки высвобожденных человеческих ресурсов со стороны менеджмента компании, а также сопротивление релокации части персонала.

5. Конфликт между глобальной ИТ-стратегией и локальной среднесрочной бизнес-стратегией юнита (России) в части целеполагания и средств их достижения.

Технические сложности:

1. Legacy: сильно кастомизированный сетап разрозненных, не полностью интегрированных систем. Потребовался длительный системный и процессный анализ, чтобы отделить специфику бизнеса от специфики решений и не тащить в новый ИТ-ландшафт «нездоровые» процессы.

2. Отсутствие системного архитектора как роли внутри компании (эта роль, в основном, присутствует в компаниях с сильным IT-уклоном).

3. Waterfall: отсутствие практики работы в рамках гибкой модели разработки (внутри компании) на этапе построения и замены систем.

4. Двойные трудозатраты на параллельную поддержку старой и новой инфраструктуры в переходный период.

Команда проекта считает, что основные сложности никогда не лежат на уровне систем. Основные сложности находятся на стыке бизнес-процесса, системы и человека.

Август 2019 — декабрь 2019: сбор и систематизация данных, анализ текущих процессов, систем и KPI.

Декабрь 2019 — февраль 2020: проектирование экосистем, бизнес-процессов и нового хранилища данных. Выбор поставщика IR-решения.

Март 2020 — июнь 2020: защита структуры и построение концептуального дизайна.

Июнь 2020 — октябрь 2021: разработка систем хранения данных и новых интеграционных инструментов, настройка и пилотирование новой CRM (SFA «ST Чикаго»), перепроектирование отчетного слоя, настройка автоматизированных систем нотификации, интеграция всех инструментов в единую экосистему.

С октября 2021: масштабирование, дальнейшая разработка, развитие инструментария и передача на поддержку.

Россия + СНГ