Внедрение BI-системы AW BI для PARUS Asset Management

PARUS Asset Management — инвестиционная управляющая компания на рынке недвижимости, независимая платформа для коллективных инвестиций в коммерческую недвижимость. Компания управляет фондами, в портфеле которых объекты коммерческой недвижимости класса А: БЦ, ТЦ, логистические комплексы.

Замена используемой BI-системы Qlik Sense на стек отечественных аналитических решений с расширенной функциональностью и возможностями кастомизации, а также создание корпоративной и публичной аналитической инфраструктуры для повышения доверия клиентов и развития партнёрской сети.

Финтех-сервис коллективных инвестиций в коммерческую недвижимость PARUS Asset Management реализовал корпоративную и публичную аналитическую инфраструктуру на базе low-code платформы Loginom и BI-системы AW BI. Реализация проекта стала важным инструментом построения партнерской сети и повышения доверия клиентов.

Ранее для аналитики и визуализации данных использовалась система Qlik Sense, однако было принято решение о переходе к отечественным продуктам с одновременным усилением функциональности и клиентоориентированности аналитической системы. Среди причин отказа от Qlik Sense: ограниченные возможности визуализации, ограничения на количество пользователей публичных дашбордов, недостаточная гибкость и кастомизация, отсутствие поддержки вендора.

Требовалась корпоративная отчетность и визуализация данных для широкой аудитории: клиентов, партнеров и инвесторов в виде публичных интерактивных дашбордов, встраиваемых в сайт компании. Также были реализованы личные кабинеты для инвесторов и партнеров с индивидуальной аналитикой.

Критерии выбора AW BI:

• бессрочные лицензии на публичные дашборды без ограничения числа пользователей;
• возможность кастомизации и гибкой настройки;
• учет пожеланий заказчика при развитии продукта.

Источники данных:

• YouGile;
• сайт Bitrix24;
• решения фирмы «1С».

В процессе создания новой корпоративной платформы данных был осуществлен перенос аналитического хранилища данных с Qlik на ClickHouse с использованием исключительно отечественных ИТ-продуктов. Так, для извлечения данных из источников, очистки, трансформации, обеспечения их качества и построения аналитических моделей использовалась отечественная low-code платформа Loginom. Для подключения к источникам «1С» применили экстрактор «Денвик». Визуализация данных (публичные дашборды для инвесторов и партнеров, личные кабинеты, встраиваемая аналитика на сайт компании) — AW BI.

С технической точки зрения одной из ключевых задач было перенесение данных из различных источников в единую аналитическую систему AW BI с минимальными задержками и потерями. Данные поступали из различных систем и требовали как преобразования, так и очистки, нормализации и объединения. Для решения этой задачи использовали связку Loginom и ClickHouse. Loginom позволил автоматизировать процесс ETL (извлечение, преобразование, загрузка данных), а ClickHouse обеспечил высокую скорость обработки и хранения данных в аналитическом хранилище.

Для создания полноценной корпоративной и публичной аналитической инфраструктуры использовались исключительно low-code (Loginom) и self-service (AW BI) инструменты.

Кроме того, была применена методология КУМБА — отечественная концепция универсальной модели бизнес-аналитики, включающая библиотеки автоматизаций, обучающие курсы и пакет монетизации данных для Loginom.

Финансовый результат:

• Снижение затрат на лицензии ЛК: переход от подписной модели за 3 млн руб. и ограничением по количеству пользователей к приобретению постоянных лицензий за тот же единовременный бюджет, но без лимита по пользователям.
• Инструмент построения партнерской сети: 500 человек, прогнозируемый рост продаж на 20%. Партнерам проще продавать, т.к. под рукой все расчеты для переговоров с клиентом.
• Инструмент повышения доверия клиентов: Среди клиентов с ЛК процент докупающих в 2 раза выше по сравнению с пользователями без ЛК. Январь – сентябрь 2024 г.: + 432,5 млн инвестиций за счет ЛК.

Операционный результат:

• На 25% сократилось количество обращений в поддержку от розничных инвесторов.
• Оптимизация рабочего времени ключевых сотрудников на 15%. Например, сосредоточение на приобретении объектов стоимостью свыше 10 млрд руб.
• Ускорение публикации данных на сайте на 20%.
• Российское ПО.

Внедрение новой системы визуализации данных AW BI позволило компании перейти на новый инфраструктурно-сервисный уровень, создать красивые и полезные дашборды с глубокой детализацией.

Инвесторы отмечают удобство и прозрачность системы. BI-решение стало важным конкурентным преимуществом, повысившим доверие и конверсию. Проект продолжает развиваться: внедряются прогнозные модели и автоматизация инвестиционных рекомендаций.