Предпосылки проекта:
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?
Самописная система ERP, в которой хранились операционные данные: продажи, билеты, заказы и другие.
Как создавалась отчетность?
В Excel. Обработка выгруженных в электронные таблицы данных.
Какие последствия?
- 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.
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.
Мониторинг загрузки ресурсов
Разработать функционал для отслеживания загрузки теплоходов, причалов и работы кассиров, что позволит оптимизировать операционные процессы и повысить эффективность работы компании.
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.
Выбор подрядчика и программного продукта
Почему выбрали Первый Бит?
Заказчика привлек профессионализм разработчиков, выразившийся в индивидуальном и вдумчивом подходе при подготовке КП.
Почему выбрали PIX BI?
PIX BI оказался удобным, недорогим, хорошо масштабируемым инструментом, который закрыл потребности в аналитике данных.
Этапы проекта:
- Подготовка к проекту. Пилотный проект;
- Анализ данных;
- Развертывание инфраструктуры для PIX BI;
- Разработка ETL- процесса обработки данных;
- Моделирование;
- Создание визуализаций.
1 блок. Пилотный проект
Сроки и данные пилота:
- Длительность: 5 дней разработки;
- Разработка на сервере подрядчика;
- Доступ к демостенду ограничивался 30 днями.
Датасет для пилотного проекта:
- 1 таблица в excel-файле;
- Данные за 1 месяц;
- 110 000 строк;
- 22 показателя.
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.
Результат этапа:
Команда разработала демостенд, который имел ценность для клиента.
Проектная команда превзошла ожидания заказчика. “Нева Тревел” и “Первый Бит” пошли в проект.
2 блок. Глубокий анализ данных
Что включал блок?
- 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.
Результат этапа:
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
Что включал блок?
- Из своей внутренней БД с помощью Apache NiFi заказчик создал копию БД PostgreSQL c ежедневным обновлением данных;
- Данные из PostgreSQL загружались в ClickHouse с помощью SQL-инструмента PIX BI;
- Используя данные хранящихся в ClickHouse, команда создавала визуализации в PIX BI.
Результат этапа:
- 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.
4 блок. Моделирование
Что включал блок?
Создали модель данных, которая включала:
- 8 таблиц;
- 18 фильтров;
- 31 показателя;
- Более 2 000 000 строк.
Результат 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.
5 блок. Создание визуализаций
Что включал блок?
Разработка BI-визуализаций на основе построенной модели данных. Разработали 6 дашбордов, которые отражали следующие блоки:
- Фильтры;
- Продажи;
- Маркетинг;
- Нормозагруженность причалов;
- Нормозагруженность теплоходов;
- Нормозагруженность кассиров.
Результат 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.
Посмотрите, как выглядит BI-приложение
Данные мы изменили до неузнаваемости
Особенности проекта:
Оценка производительности
Созданный аналитический сервис стал уникальным инструментом для ежедневной оценки ключевых показателей производительности.
Полная импортозамещенность
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.
Результаты всего проекта:
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.
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.