Строительство принято считать одной из самых консервативных отраслей экономики. В отличие от ритейлеров или банкиров строители в массе своей инновационные технологии не жалуют. Согласно Росстату, в 2020 году (свежее данных пока нет) доля инвестиций строительных компаний в информационное, компьютерное и телекоммуникационное оборудование, а также объекты интеллектуальной собственности составила всего 0,5%. Для сравнения, в целом по всем видам экономической деятельности этот показатель составил 9%.
Основных причин столь слабой цифровизации строительной отрасли несколько. Есть среди них факторы экономические (высокая стоимость и риски внедрения ИТ-решений), психологические (сопротивление персонала) и, разумеется, технологические. Стройка – исключительно сложный процесс, объединяющий множество участников, каждый из которых на протяжении проекта генерирует огромный объем информации. И ее нужно не просто собирать, а оперативно обрабатывать, обеспечивая максимально бесшовную передачу данных между разными инстанциями и этапами строительства.
Именно здесь участники рынка и начинают испытывать наибольшие проблемы. Одна из них связана с необходимостью замкнуть в единый цифровой контур всех контрагентов: подрядчиков, субподрядчиков, поставщиков и т.п. Очевидно, что далеко не все из них заинтересованы в использовании продвинутых технологий. Но даже если это и так, совсем не факт, что их инструментарий и процессы будут отвечать требованиям заказчика. На рынке ИТ‑решений для строительства сегодня представлены сотни самых разных продуктов, взаимная интеграция которых зачастую представляет собой нерешаемую задачу.
В результате большинство строителей вынуждено либо работать по старинке, либо закупать дорогостоящий «зоопарк» слабо связанных друг с другом решений. А между тем успех цифровизации строительного предприятия напрямую зависит от того, насколько эффективно оно сможет анализировать все (!) имеющиеся у него данные.
Стройка в кубе
Специально для таких случаев, когда требуется быстро обработать информацию из разных источников (БД, ERP, CRM и пр.), была разработана технология многомерного анализа данных или OLAP (от англ. online analytical processing – оперативный анализ данных). Суть технологии заключается в том, что анализируемые данные организуются не в виде привычных нам таблиц, а в виде многомерных кубов, позволяющих пользователям получать информацию по разным измерениям.
Рассмотрим это на примере. Предположим, у нас имеется номенклатура строительных материалов, их стоимость и список поставщиков. Построив обычную двумерную таблицу, мы можем получить информацию о суммарной стоимости того или иного материала, заказанного у каждого из поставщиков. Это двумерный массив.
А теперь предположим, что объектов у нас несколько и эти данные нам нужно получить по каждому из них. К двум измерениям массива таким образом добавляется третье, а «плоская» таблица становится кубом.
К нему, в свою очередь, можно добавить еще одно измерение (например, год) – и так до тех пор, пока у нас не закончатся атрибуты.
Отметим, что физически данные для такого многомерного представления могут храниться в обычных реляционных структурах, то есть тех же двумерных таблицах. В этом случае специальный процессор многомерных запросов транслирует их в SQL-запросы, выполняемые реляционной СУБД.
Зачем это строительному бизнесу
Для чего эта технология строительным компаниям?
Во-первых, она существенно повышает точность планирования и прогнозирования. В частности, агрегируя данные о работах, материально-технических ресурсах, задействованных на объекте бригадах и пр., она позволяет сравнивать разные календарно-сетевые графики, и уже на основе результатов сравнения выбрать оптимальный.
Во-вторых, многомерный анализ данных в разы повышает качество оперативного контроля, так как дает возможность в режиме реального времени получать исчерпывающие данные по всем аспектам стройки – и незамедлительно реагировать на инциденты, в том числе автоматически по заранее установленным алогоритмам.
В-третьих, технология OLAP в целом способствует большей прозрачности бизнес-процессов. С ее помощью топ-менеджменту и инвесторам становятся доступны любые варианты аналитики и отчетов, а значит – максимально достоверная оценка потенциала проекта.
Перечисленное выше – лишь базовые преимущества самой технологии многомерного анализа. В зависимости от конкретной реализации этот список может быть существенно расширен. Более того, возможность работать с разными источниками и форматами данных позволяет такой системе «закрыть» все потребности заказчика в автоматизации. Проще говоря, на основе технологии OLAP возможно создание универсальной системы управления строительством, способной как интегрировать сторонние программные продукты в единую цифровую среду, так и вовсе заменить их.
Именно по этому пути пошли разработчики российской информационной платформы «ЭТОС». Подробнее о ее архитектуре и возможностях читайте здесь.
