ЗАПИШИСЬ НА ТЕХНИЧЕСКИЙ ПОКАЗ СИСТЕМЫ
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Внедрение BI-системы AW BI для концерна «Радиоэлектронные технологии» (КРЭТ)
О заказчике
Концерн Радиоэлектронные технологии (КРЭТ) — крупнейший российский холдинг в сфере радиоэлектроники. В его состав входят порядка 70 научно-исследовательских институтов, конструкторских бюро и производственных предприятий. КРЭТ разрабатывает и производит продукцию для авиационной, наземной и морской техники, а также решения для транспорта, ТЭК, медицины и машиностроения. В концерне работает более 40 000 сотрудников.
Цель проекта
Унифицировать информационное пространство: создать единую цифровую витрину отчётности по направлению гражданской продукции, куда входят 16 предприятий с разными ИТ-ландшафтами. А также повысить культуру работы с данными.
Решение
Внедрение AW BI осуществила ИТ-компания Бизнес решения.
Бизнес решения — официальный партнер и дистрибьютор Российской self-service BI-системы AW BI. Ключевые области экспертизы: комплексная автоматизация и цифровизация корпоративных заказчиков, подбор и внедрение IT-продуктов под нужды заказчика, проектная работа с применением методологии Agile; разработка и внедрение индивидуальных решений на микросервисной архитектуре под заказ, включая highload и мобильные приложения и др.
Перед командой была поставлена задача автоматизировать консолидацию данных и упростить подготовку управленческой отчётности на уровне холдинга.
Ситуация до внедрения
Особенности внедрения
В качестве аналитической платформы выбрана AW BI — российская self-service BI-система с развитым встроенным ETL. Именно наличие встроенного инструментария для извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL) позволило развернуть on-premise решение в облачной инфраструктуре и приступить к загрузке и визуализации данных уже в течение первой недели проекта.
«Грязные» данные
Уже на старте проекта команда столкнулась с типичной проблемой — неструктурированными, «грязными» данными. Excel-формы, которые присылали предприятия, собирались вручную в произвольных форматах. Обрабатывать такую информацию автоматически было невозможно.
Чтобы обеспечить корректную загрузку данных в BI-систему, было решено перейти к этапу унификации:
Новые требования повысили дисциплину сбора данных и заметно улучшили их качество. Таким образом, внедрение BI-системы выступило катализатором: предприятия начали осознавать важность стандартизации и автоматизации, что напрямую повлияло на рост цифровой зрелости.
Свои решения по сбору данных
В процессе внедрения стало очевидно, что стандартных инструментов недостаточно для эффективного сбора и загрузки данных с предприятий, поэтому была разработана собственная инфраструктура передачи данных.
В качестве единой точки сбора был создан веб-сервис в виде «личных кабинетов» предприятий. Через этот интерфейс ответственные сотрудники могли самостоятельно загружать Excel-файлы.
Чтобы снизить нагрузку на BI-аналитика, веб-сервис включал базовую проверку данных на соответствие шаблону: сотрудники сразу получали обратную связь, если, например, указали неправильный период или прислали неполные данные. Это существенно ускорило процесс и снизило количество ошибок, устраняемых вручную.
Однако, даже с веб-интерфейсом оставалась высокая нагрузка: 16 предприятий ежемесячно присылали по несколько файлов, и BI-аналитику приходилось вручную проверять и очищать данные. Для решения этой задачи была реализована внутренняя mini ETL-система, позволяющая автоматизировать предварительную валидацию данных и снизить количество итераций между предприятиями и аналитиком.
Следующим шагом стало создание собственного строго преднастроенного экстрактора из 1С. Это программный модуль, встроенный в систему 1С, который автоматически выгружает данные в соответствии с заданными правилами без необходимости участия конечного пользователя или специалиста по 1С.
В отличие от универсальных экстракторов на рынке, наш экстрактор не требует настройки параметров выгрузки: пользователю доступны только бизнес-настройки, тогда как логика получения данных из регистров и документов уже жестко зафиксирована в коде. Это решение было особенно ценно для предприятий с ограниченными ИТ-ресурсами или отсутствием специалистов 1С.
Автоматизация сбора данных на уровне 1С позволила повысить точность и регулярность поступающих данных. При этом для предприятий с повышенными требованиями к безопасности был предусмотрен компромиссный сценарий: экстрактор выгружает данные в Excel-файл, который затем проверяется ответственными сотрудниками на предприятии и только после этого передаётся в систему.
Адаптация под привычки пользователей
На этапе внедрения и запуска первых дашбордов команда проекта столкнулась с необходимостью учитывать устоявшиеся процессы работы с отчётностью. Руководство предприятий КРЭТ было ориентировано на привычный формат — регулярные Excel или PDF-отчёты, которые вручную подготавливали и рассылали ответственные сотрудники перед совещаниями. Формат аналитики через браузер на начальном этапе воспринимался как неудобный.
PDF-рассылка: автоматизация привычного сценария
Для обеспечения максимальной лояльности пользователей и повышения вовлечённости было реализовано автоматическое формирование и рассылка многостраничных PDF-отчётов. Такой подход позволил сохранить привычный сценарий потребления информации, при этом устранив ручной труд. Отчёты стали доступны с любых устройств, включая смартфоны и планшеты.
По мере развития BI-проекта и роста цифровой зрелости пользователей, потребность в PDF начала снижаться. Руководители всё чаще стали обращаться к данным непосредственно в BI-системе, особенно в момент совещаний — это позволило оперативно получать наиболее актуальную информацию, актуализированную в режиме реального времени.
Telegram-бот
Тем не менее, специфика работы управленцев в холдинге требовала дополнительных каналов доступа: частые командировки, выездные совещания, нестабильное подключение к интернету — всё это затрудняло работу с полноценным BI-интерфейсом через браузер. В качестве альтернативного решения был разработан Telegram-бот, обеспечивающий мгновенный доступ к ключевым отчётам и визуализациям из AW BI напрямую в мессенджере.
Реализация решения включала несколько технических нюансов. Стандартный API AW BI не поддерживает выгрузку дашбордов с сохранением пользовательских фильтров. Чтобы обойти это ограничение, команда проекта развернула виртуальную машину с предустановленным браузером Google Chrome и драйвером автоматизации. По заданному скрипту браузер запускался, применял заданные фильтры, формировал изображение или PDF-отчёт, после чего результат автоматически передавался в Telegram-бот. Такой механизм позволил сохранить гибкость настройки параметров и обеспечить доставку актуальной информации в максимально удобном формате.
Бизнес решения — официальный партнер и дистрибьютор Российской self-service BI-системы AW BI. Ключевые области экспертизы: комплексная автоматизация и цифровизация корпоративных заказчиков, подбор и внедрение IT-продуктов под нужды заказчика, проектная работа с применением методологии Agile; разработка и внедрение индивидуальных решений на микросервисной архитектуре под заказ, включая highload и мобильные приложения и др.
Перед командой была поставлена задача автоматизировать консолидацию данных и упростить подготовку управленческой отчётности на уровне холдинга.
Ситуация до внедрения
- крупный холдинг;
- более 16 предприятий;
- более 5 различных учетных систем, использующихся на предприятиях;
- концерн в процессе унификации информационных систем, предприятия предоставляли ключевые показатели в «ручном» режиме.
Особенности внедрения
- внедрение BI-системы «с нуля» на уровне холдинга;
- выбор AW BI благодаря функционально развитому ETL-модулю;
- MVP-сценарий реализован и запущен за 1 неделю.
В качестве аналитической платформы выбрана AW BI — российская self-service BI-система с развитым встроенным ETL. Именно наличие встроенного инструментария для извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL) позволило развернуть on-premise решение в облачной инфраструктуре и приступить к загрузке и визуализации данных уже в течение первой недели проекта.
«Грязные» данные
Уже на старте проекта команда столкнулась с типичной проблемой — неструктурированными, «грязными» данными. Excel-формы, которые присылали предприятия, собирались вручную в произвольных форматах. Обрабатывать такую информацию автоматически было невозможно.
Чтобы обеспечить корректную загрузку данных в BI-систему, было решено перейти к этапу унификации:
- разработка подробных инструкций;
- стандартизация шаблонов;
- отправка всем ответственным сотрудникам.
Новые требования повысили дисциплину сбора данных и заметно улучшили их качество. Таким образом, внедрение BI-системы выступило катализатором: предприятия начали осознавать важность стандартизации и автоматизации, что напрямую повлияло на рост цифровой зрелости.
Свои решения по сбору данных
В процессе внедрения стало очевидно, что стандартных инструментов недостаточно для эффективного сбора и загрузки данных с предприятий, поэтому была разработана собственная инфраструктура передачи данных.
В качестве единой точки сбора был создан веб-сервис в виде «личных кабинетов» предприятий. Через этот интерфейс ответственные сотрудники могли самостоятельно загружать Excel-файлы.
Чтобы снизить нагрузку на BI-аналитика, веб-сервис включал базовую проверку данных на соответствие шаблону: сотрудники сразу получали обратную связь, если, например, указали неправильный период или прислали неполные данные. Это существенно ускорило процесс и снизило количество ошибок, устраняемых вручную.
Однако, даже с веб-интерфейсом оставалась высокая нагрузка: 16 предприятий ежемесячно присылали по несколько файлов, и BI-аналитику приходилось вручную проверять и очищать данные. Для решения этой задачи была реализована внутренняя mini ETL-система, позволяющая автоматизировать предварительную валидацию данных и снизить количество итераций между предприятиями и аналитиком.
Следующим шагом стало создание собственного строго преднастроенного экстрактора из 1С. Это программный модуль, встроенный в систему 1С, который автоматически выгружает данные в соответствии с заданными правилами без необходимости участия конечного пользователя или специалиста по 1С.
В отличие от универсальных экстракторов на рынке, наш экстрактор не требует настройки параметров выгрузки: пользователю доступны только бизнес-настройки, тогда как логика получения данных из регистров и документов уже жестко зафиксирована в коде. Это решение было особенно ценно для предприятий с ограниченными ИТ-ресурсами или отсутствием специалистов 1С.
Автоматизация сбора данных на уровне 1С позволила повысить точность и регулярность поступающих данных. При этом для предприятий с повышенными требованиями к безопасности был предусмотрен компромиссный сценарий: экстрактор выгружает данные в Excel-файл, который затем проверяется ответственными сотрудниками на предприятии и только после этого передаётся в систему.
Адаптация под привычки пользователей
На этапе внедрения и запуска первых дашбордов команда проекта столкнулась с необходимостью учитывать устоявшиеся процессы работы с отчётностью. Руководство предприятий КРЭТ было ориентировано на привычный формат — регулярные Excel или PDF-отчёты, которые вручную подготавливали и рассылали ответственные сотрудники перед совещаниями. Формат аналитики через браузер на начальном этапе воспринимался как неудобный.
PDF-рассылка: автоматизация привычного сценария
Для обеспечения максимальной лояльности пользователей и повышения вовлечённости было реализовано автоматическое формирование и рассылка многостраничных PDF-отчётов. Такой подход позволил сохранить привычный сценарий потребления информации, при этом устранив ручной труд. Отчёты стали доступны с любых устройств, включая смартфоны и планшеты.
По мере развития BI-проекта и роста цифровой зрелости пользователей, потребность в PDF начала снижаться. Руководители всё чаще стали обращаться к данным непосредственно в BI-системе, особенно в момент совещаний — это позволило оперативно получать наиболее актуальную информацию, актуализированную в режиме реального времени.
Telegram-бот
Тем не менее, специфика работы управленцев в холдинге требовала дополнительных каналов доступа: частые командировки, выездные совещания, нестабильное подключение к интернету — всё это затрудняло работу с полноценным BI-интерфейсом через браузер. В качестве альтернативного решения был разработан Telegram-бот, обеспечивающий мгновенный доступ к ключевым отчётам и визуализациям из AW BI напрямую в мессенджере.
Реализация решения включала несколько технических нюансов. Стандартный API AW BI не поддерживает выгрузку дашбордов с сохранением пользовательских фильтров. Чтобы обойти это ограничение, команда проекта развернула виртуальную машину с предустановленным браузером Google Chrome и драйвером автоматизации. По заданному скрипту браузер запускался, применял заданные фильтры, формировал изображение или PDF-отчёт, после чего результат автоматически передавался в Telegram-бот. Такой механизм позволил сохранить гибкость настройки параметров и обеспечить доставку актуальной информации в максимально удобном формате.
Результаты
За месяц BI-система AW BI из экспериментального пилота превратилась в полноценно используемый инструмент, от которого руководство КРЭТ получает реальную пользу и который стал частью повседневной работы.
Одним из ключевых достижений стала повышенная достоверность и качество собираемых данных. Переход от ручного ввода к автоматическим выгрузкам существенно снизил влияние человеческого фактора и вариативность данных, что позволило обеспечить единообразие и надёжность информации для последующего анализа.
Кроме того, AW BI стала центральным информационным узлом концерна: благодаря интеграции множества разрозненных систем, платформа служит как для визуализации ключевых показателей через дашборды и виджеты, так и как основной источник оперативных, очищенных и консолидированных данных в формате Excel для дальнейшей обработки и принятия решений.
В рамках проекта была выполнена тщательная настройка дашбордов и отчетных форматов, полностью соответствующих требованиям и пожеланиям заказчика.
Одним из ключевых достижений стала повышенная достоверность и качество собираемых данных. Переход от ручного ввода к автоматическим выгрузкам существенно снизил влияние человеческого фактора и вариативность данных, что позволило обеспечить единообразие и надёжность информации для последующего анализа.
Кроме того, AW BI стала центральным информационным узлом концерна: благодаря интеграции множества разрозненных систем, платформа служит как для визуализации ключевых показателей через дашборды и виджеты, так и как основной источник оперативных, очищенных и консолидированных данных в формате Excel для дальнейшей обработки и принятия решений.
В рамках проекта была выполнена тщательная настройка дашбордов и отчетных форматов, полностью соответствующих требованиям и пожеланиям заказчика.