Предпосылки к запуску проекта
За три десятилетия компания активно росла и расширялась, открывая офисы в новых городах и регионах, каждый из которых самостоятельно выбирал и внедрял программное обеспечение. Такая децентрализация ускоряла развитие, но со временем привела к фрагментации аналитики: отчеты формировались в разных системах, и у головного офиса не было целостной картины бизнеса.
Разрозненная инфраструктура и человеческий фактор мешали получать единый и актуальный взгляд на операции и взаимоотношения с клиентами. Это вызывало неточности, задержки в принятии ключевых решений, рост операционных затрат и упущенные возможности увеличения доходов.
Чтобы устранить эти сложности, компании потребовался стратегический партнер для проекта по консолидации данных и перестройке аналитики. Им стала компания «Техфорвард».
Что предстояло сделать
Наша команда начала с комплексного аудита ИТ-инфраструктуры и операционных процессов клиента. Такой детальный анализ позволил выявить и четко сформулировать ключевые препятствия, мешавшие эффективной аналитике:
Отсутствие единой стратегии работы с данными
Несогласованная стратегия работы с данными, отсутствие четких стандартов их управления и перегруженная инфраструктура мешали получить доступ к релевантным данным. В результате подразделения принимали решения на основе неполных или устаревших данных, что снижало общую скорость адаптации компании к изменениям на рынке.
Операционная неэффективность и избыточные ручные процессы
Зависимость от устаревших систем и ручной отчетности приводила к значительным скрытым издержкам и высокому риску ошибок. Это замедляло процесс принятия решений, оборачивалось потерей продаж из-за отсутствия аналитики в реальном времени и увеличивало операционные расходы.
Разрозненность данных
Разнообразное ПО, многочисленные устаревшие базы данных и аналитические системы, а также несовместимые форматы создавали изолированные массивы данных. Это усложняло операционную деятельность, мешало эффективному принятию решений и снижало общую результативность. В итоге у компании не было единого источника информации по ключевым бизнес-показателям.
Сложности в управлении запасами и логистикой
Клиент сталкивался с постоянной нехваткой товаров на полках, регулярными излишками запасов и ошибками в прогнозе спроса. Отсутствие единой аналитики данных усложняло оптимизацию логистики, снижало эффективность работы с поставщиками и приводило к замораживанию оборотного капитала.
Методология
Чтобы устранить выявленные проблемы, «Техфорвард» применила гибридный подход Agile, объединив принципы Scrum для итеративной разработки и гибкости с элементами Waterfall для стратегического планирования и управления ключевыми этапами. Наш подход к цифровой трансформации включал:
Аудит и сессии по дизайн-мышлению
Бизнес-аналитики и проектные менеджеры «Техфорвард» совместно с клиентом определили цели проекта, KPI и состав заинтересованных сторон. Также был проведен глубокий аудит ИТ-инфраструктуры и процессов компании. Сессии по дизайн-мышлению с ключевыми участниками позволили лучше понять их потребности и выявить скрытые проблемы.
Управление данными
Были разработаны и внедрены фреймворки, определяющие правила владения данными, стандарты качества и политики доступа. Это заложило основу для надежного и прозрачного управления данными.
Архитектура и интеграция данных
Мы устранили фрагментированность данных благодаря интеграции информации из разрозненных источников — ERP, POS, SCM, CRM-систем и E-commerce платформ — в единую структуру. Для этого использовались современные ETL/ELT-инструменты, что позволило создать единый источник информации с фокусом на проверку и очистку.
Итеративная разработка решений
Разработка платформы велась поэтапно с четким соблюдением принципов Agile (с элементами Scrum) и постоянным взаимодействием с командами клиента и ключевыми бизнес-пользователями. Такой подход позволил не только создать масштабируемую и устойчивую базу данных на Yandex Cloud, но и обеспечить разработку удобных интерактивных дашбордов с интеграцией продвинутых моделей ИИ/ML.
Интеграция с Yandex Cloud
Решение было построено на масштабируемой облачной платформе Yandex Cloud, обеспечивающей необходимую гибкость, безопасность и вычислительные мощности для обработки больших объемов ритейл-данных. Использование ключевых сервисов Yandex Cloud гарантировало устойчивость системы и высокую производительность.
Разработка Alpha BI
В основе визуализации и аналитики лежала единая платформа Alpha BI. Она позволила создавать интерактивные и удобные дашборды и отчеты, предоставляющие всесторонний обзор деятельности компании. Это упростило принятие управленческих решений благодаря доступности аналитики.
Прогнозирование и ML-модели
Для создания интеллектуальной базы данных были интегрированы передовые модели машинного обучения и искусственного интеллекта с использованием Yandex DS Platform. Это позволило повысить точность прогнозирования спроса, персонализировать предложения и оптимизировать логистические процессы.
Управление данными и качество данных
Ключевым элементом методологии стало создание надежной системы управления данными. Мы разработали четкие правила владения, стандарты качества и политики доступа, что гарантировало целостность, точность и безопасность данных на всех этапах и обеспечило формирование единого источника информации.
Решение
Внедренное решение представляет собой единую масштабируемую облачную аналитическую платформу, созданную на базе Alpha BI и тесно интегрированную с экосистемой Yandex Cloud. Глубокая нативная интеграция обеспечивает бесшовное взаимодействие со всеми сервисами Yandex и масштабируемую обработку петабайт данных, что гарантирует высокую производительность.
Alpha BI выступает центральным инструментом для визуализации и self-service аналитики, делая данные доступными для принятия решений в режиме реального времени. В сочетании с возможностями ИИ/ML для предиктивной аналитики и корпоративным уровнем безопасности Yandex, эта интеграция формирует комплексную, устойчивую и интеллектуальную облачную платформу.
Ключевые компоненты решения:
Единая аналитическая платформа (Alpha BI на Yandex Cloud)
В основе решения — единая платформа Alpha BI, построенная на базе масштабируемой и надежной экосистемы Yandex Cloud. Она стала центральным узлом для анализа и визуализации данных, обеспечивала комплексный обзор бизнеса и заложила фундамент для единой стратегии работы с данными, которой ранее не существовало.
Глубокая интеграция данных
Мы объединили данные из множества разрозненных источников — ERP, POS, SCM, CRM-систем и e-commerce платформ — с помощью современных ETL/ELT-инструментов. Для специфических и сложных систем была реализована интеграция через кастомные API. Это позволило устранить информационную разрозненность и создать единый источник информации.
Система управления данными
Были разработаны и внедрены четкие фреймворки управления данными, определяющие правила владения, стандарты качества и политики доступа. Это заложило основу для прозрачного управления данными, компенсировав отсутствие единой стратегии и проблемы с качеством информации.
Интерактивные дашборды
Были разработаны настраиваемые дашборды Alpha BI, обеспечивающие видимость ключевых KPI в режиме реального времени. Они охватывали такие области, как продажи, запасы, эффективность цепочки поставок и операционная деятельность магазинов. Это позволило пользователям анализировать и визуализировать данные, что в свою очередь решило проблему задержек в принятии решений.
Модели ИИ/ML
Решение включает возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, интегрированные через Yandex DS Platform, для реализации следующих задач:
Точное прогнозирование спроса
Оптимизация уровня запасов и снижение числа ситуаций, когда товары отсутствуют на полках, за счет анализа исторических данных, сезонных трендов и внешних факторов. Такой подход позволил решить постоянные проблемы с дефицитом одних запасов и избытком других.
Персонализация предложений
Анализ предпочтений и поведения клиентов для формирования максимально релевантных товарных рекомендаций и персонализированных маркетинговых кампаний.
Оптимизация цепочки поставок
Усовершенствование логистики, прогнозирование возможных сбоев и повышение эффективности работы с поставщиками позволили устранить узкие места и повысить общую результативность цепочки поставок.
Проактивное устранение потерь
Выявление аномалий с помощью ИИ, интеграция данных POS с видеоаналитикой для обнаружения рискованных транзакций и оптимизация планировки магазинов для снижения потерь. Такой подход существенно сократил операционные издержки и влияние человеческого фактора.
Возможности self-service аналитики
Alpha BI стал ключевым инструментом для бизнес-пользователей, предоставив им удобные средства для самостоятельного создания и анализа отчетов. Это снизило зависимость от ИТ-отдела, ускорило получение инсайтов, сократило долю ручных процессов и повысило общую операционную эффективность.
Результаты
Внедрение платформы на базе Alpha BI и Yandex Cloud позволило устранить все выявленные проблемы и достичь ключевых стратегических целей — обеспечить единое представление бизнеса в реальном времени, повысить общую эффективность и оптимизировать всю цепочку поставок.
Устранена фрагментированность данных и создана единая стратегия
Это стало возможным благодаря глубокой интеграции, внедрению фреймворков управления данными и созданию единого источника информации. Это обеспечило всесторонний обзор бизнеса и заложило основу для единой стратегии работы с данными.
Рост операционной эффективности и сокращение ручных процессов
Автоматизация отчетности и внедрение self-service аналитики сократили циклы подготовки отчетов на 80% (с нескольких дней до минут/часов) и уменьшили время на обработку данных о продажах и исправление ошибок на 50%. В целом операционная эффективность выросла на 15%, при этом ручные операции и связанные с ними риски были сведены к минимуму.
Оптимизация управления запасами и цепочкой поставок
Благодаря внедрению ИИ/ML для прогнозирования спроса точность прогнозов выросла на 15%, количество ситуаций отсутствия товаров сократилось на 23%, а избыточные запасы уменьшились на 35%. Помимо этого, оборачиваемость запасов повысилась на 27%, эффективность цепочки поставок выросла на 33%, а скорость реагирования на несоответствия увеличилась на 41%.
Снижение потерь и рост прибыльности
ИИ-инструменты помогли значительно сократить уровень потерь и повысить эффективность работы магазинов, что привело к снижению убытков. Операционная прибыль выросла на 2,5%, при этом расходы на хранение запасов сократились на 18%, на логистику — на 28%, а на транспортировку — на 15%.