Резкий рост компании как катализатор внедрения BI-системы
Динамический рост компании привел к необходимости более эффективного управления данными и регулярному получению актуальной информации о продажах билетов, а также загруженности маршрутов, теплоходов и причалов
В ответ на эти требования было принято стратегическое решение о реализации комплексной BI-системы, которая будет служить инструментом для аналитического мониторинга ключевых показателей
СИТУАЦИЯ ДО ВНЕДРЕНИЯ:
Где хранились данные?
Последствия
Самописная система ERP, в которой хранились операционные данные: продажи, билеты, заказы и другие
Низкая точность данных (существенно влияет кто, что и с какими фильтрами выгрузил, высок риск случайной порчи исходных данных);
Низкая скорость проверки гипотез. Например, возникла гипотеза о влиянии новой фичи на объем перевозок. Благодаря BI удалось на месте найти косвенные подтверждения. Ранее такое сравнение данных за 2023 и 2024 год заняло бы более дня;
Риск утечки данных: отчеты копировались и пересылались между сотрудниками.
Как создавалась отчетность?
В Excel. Обработка выгруженных в электронные таблицы данных.
ЦЕЛИ ПРОЕКТА:
Упрощение анализа данных о продажах билетов
Создать инструмент, который позволит руководителям и специалистам легко и быстро анализировать данные о продажах билетов, что поможет в принятии более обоснованных бизнес-решений
Гибкость в выборе временных периодов и фильтров
Обеспечить возможность анализа данных за любой заданный период времени и с использованием различных комбинаций фильтров, чтобы пользователи могли глубже исследовать данные и выявлять важные тенденции и закономерности
Мониторинг загрузки ресурсов
Разработать функционал для отслеживания загрузки теплоходов, причалов и работы кассиров, что позволит оптимизироватьоперационные процессы и повысить эффективность работы компании
ВЫБОР ИНТЕГРАТОРА И ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА:
Заказчика привлек профессионализмразработчиков, выразившийся в индивидуальном и вдумчивом подходе при подготовке КП
Почему выбрали Первый Бит и PIX BI?
PIX BI оказался удобным, недорогим, хорошо масштабируемым инструментом, который закрыл потребности в аналитике данных
ЭТАПЫ ПРОЕКТА:
Анализ данных
Развертывание инфраструктуры для PIX BI
Подготовка к проекту. Пилотный проект
Моделирование
Создание визуализаций
Разработка ETL-процесса обработки данных
1
2
3
4
5
6
1 блок. Пилотный проект
Длительность: 5 дней разработки
Доступ к демостенду: 30 дней
Разработка на сервере подрядчика
Метрики
Команда самостоятельно сформировала 20 метрик для клиента
Показатели, которые выявила команда:
выручка
количество проданных билетов
средний чек на заказ
среднее количество билетов на заказ
выручка по теплоходам
проданные билеты и выручка в разрезе по дате
выручка по партнерам и по причалам
топ 5 экскурсий
другие
Результаты:
Сроки и данные пилота
Датасет для пилотного проекта:
1 таблица в excel-файле
Данные за 1 месяц
110 000 строк
22 показателя
Команда разработала демостенд, который имел ценность для клиента
Итог: проектная команда превзошла ожидания заказчика
“Нева Тревел” и “Первый Бит” пошли в проект
2 блок. Глубокий анализ данных
Команда совместно с заказчиком определили набор первоочередных метрик, которые будут использованы на первом этапе проекта
Из всего объема данных были выявлены наиболее важные, которые были использованы для визуализации
Начало проекта в срок
Благодаря развитой ИТ-инфраструктуре заказчика и высокому качеству данных в системе, команда подрядчика смогла приступить к разработке дашбордов в сроки и без осложнений.
Результаты этапа:
Что включал блок?
Это исследование позволило выявить наиболее важные метрики, необходимые для оценки основных бизнес-показателей, таких как:
объем продаж за день,
средний чек,
количество билетов на каждый рейс,
величина скидок, загруженность,
аномалии во время бронирования.
3 блок. Развертывание инфраструктуры для PIX BI
Используя данные хранящихся в ClickHouse, команда создавала визуализации в PIX BI
Данные из PostgreSQL загружались в ClickHouse с помощью SQL-инструмента PIX BI
Результаты
Автоматическая обработка и передача ежедневных данных о продажах и других показателях из 1C:ERP и внутренней БД заказчика
Возможность анализа исторических данных за предыдущие годы
Возможность безболезненно добавлять новые источники данных, не нарушая структуру существующей модели
Что включал блок?
Из своей внутренней БД с помощью Apache NiFi заказчик создал копию БД PostgreSQL c ежедневным обновлением данных
Самописная ERP
Внутренняя БД
PostgreSQL
ClickHouse
PIX BI
Apache NiFI
ETL
Схема ИТ-архитектуры проекта
4 блок. Моделирование
Результаты этапа:
Данные связаны между собой. Изменение одного показателя мгновенно влечет за собой изменение другого. Это позволяет оперативно видеть изменения ситуации на рынке и корректировать деятельность бизнеса
Это позволяет анализировать зависимость одного показателя от другого. Факторный анализ.
Метрики, подобранные экспертами и заказчиком позволили анализировать важные бизнес-блоки на ежедневной основе
Что включал блок?
Создали модель данных, которая включала:
8 таблиц
18 фильтров
31 показателя
более 2 000 000 строк
5 блок. Создание визуализаций
Результаты этапа:
У руководителей появилась возможность в режиме реального времени отслеживать показатели бизнеса
Интуитивно понятные дашборды позволили сократить время на изучение отчетов
Заказчик смог увидеть “аномалии” в бизнес-процессах
К примеру: в количестве бронирования билетов и скорректировать бизнес-модель работы с партнерами в дальнейшем, обеспечив корректность управленческой отчетности
Что включал блок?
Разработка BI-визуализаций на основе построенной модели данных. Разработали 6 дашбордов, которые отражали следующие блоки:
Система использует комбинацию российского ПО (PIX BI) и открытых решений (ClickHouse и PostgreSQL)
Безопасность
Система была установлена на серверах компании «Нева Тревел», что гарантирует полную безопасность и конфиденциальность данных. Все критически важные для бизнеса данные остаются внутри корпоративной сети
Оценка производительности
Созданный аналитический сервис стал уникальным инструментом для ежедневной оценки ключевых показателей производительности
РЕЗУЛЬТАТЫ ВСЕГО ПРОЕКТА:
Единое представление о бизнесе у сотрудников
Реализована возможность кросс-функционального анализа данных, что позволяет различным подразделениям компании (маркетинг, продажи, финансы) получать единое представление о бизнес-процессах и улучшать взаимодействие между командами
Долгосрочная стратегия развития
BI-система была разработана с учетом будущих потребностей бизнеса, что позволяет легко масштабировать систему и включать новые источники данных, обеспечивая устойчивое развитие и адаптацию к изменениям на рынке
Оптимизация бизнес-процессов на 50%
В результате внедрения новой BI-системы компания смогла сократить время на обработку отчетов на 50%, что значительно повысило оперативность принятия решений и улучшило общую эффективность работы команды