Опыт использования аналитической low-code платформы Loginom и BI-инструмента Yandex DataLens в облаке для решения повседневных бизнес-задач. Пример создания проектов «с нуля» и внедрения их в бизнес-процессы компании всего за три месяца.
БиоВитрум — производитель и поставщик диагностического медицинского оборудования и расходных материалов для лабораторий. У компании более чем 20-и летняя история — работает на российском рынке с 2001 года. В команде БиоВитрум более 250-и сотрудников.
Основные клиенты компании:
До старта проекта в БиоВитрум использовали иностранный программный продукт Tableau для решения задач бизнес-аналитики, в частности, ETL-обработки и визуализации данных. По мнению специалистов компании, ключевое преимущество Tableau — возможность легко обмениваться построенными дашбордами между сотрудниками.
В связи с уходом компании Tableau с рынка РФ остро встала проблема поиска альтернативного решения среди отечественных продуктов.
В качестве замены Tableau было принято решение использовать сочетание двух продуктов: аналитическую low-code платформу Loginom и BI-инструмент Yandex DataLens.
Yandex DataLens — бесплатный облачный BI-инструмент для визуализации данных. С его помощью можно подключиться к источнику данных (файлы, базы данных), построить модель данных и визуализировать результаты (чарты, диаграммы, таблицы, дашборды).
Концептуальная архитектура совместного использования аналитической low-code платформы Loginom и Yandex DataLens представлена на схеме.
Взаимодействие Loginom и Yandex DataLens
Технологический стек, используемый в БиоВирум приведен на схеме.
Технологический стек компании БиоВитрум
Технологический стек БиоВитрум состоит как из продуктов, которые расположены в облаке, так и из решений, которые размещены on-prem — на собственных мощностях компании:
Используя указанный технологический стек, в компании БиоВитрум было реализовано несколько кейсов решения повседневных бизнес-задач.
В отделе продаж существует потребность мониторить динамику взаимодействия с клиентами (встречи, звонки, письма, задачи) на ежедневной основе. В качестве источника данных выступает crm-система на базе Битрикс24.
В рамках решения задачи необходимо разграничить доступы для пользователей разных ролей, настроить агрегацию в разрезе подразделений компании по регионам, реализовать сквозную аналитику по разным сущностям (письма, звонки, встречи, задачи). Стандартных компонентов Битрикс24 было недостаточно для формирования необходимого отчета.
Для решения задачи было настроено подключение баз данных компании на MySQL к Loginom. С помощью low-code платформы происходила агрегация данных из разных БД (очистка, маппинг полей).
Далее агрегированные и чистые данные загружались в хранилище данных на PostgreeSQL. Хранилище напрямую было подключено к Yandex DataLens, с помощью которого строились рейтинговые чарты.
Архитектура решения кейса по бизнес-аналитике
Для решения задач планирования существует потребность объединить множество разнородных Excel-таблиц из 1С, очистить данные и вычислить необходимые показатели и метрики.
В рамках решения задачи необходимо было настроить показ промежуточных результатов вычислений ограниченному кругу пользователей и реализовать подключение к Р7-Офис. Также желательно, чтобы решение было простым и интуитивно понятным, как таблицы Google Sheets.
Для решения задачи было настроено подключение 1С и Р7-Офис к Loginom, далее происходила обработка данных, итоговые результаты выгружались либо в Excel, либо в хранилище данных на PostgreeSQL в зависимости от настроек. PostgreeSQL было подключено к Yandex DataLens для визуализации расчетов.
Архитектура решения кейса по очистке данных
В компании БиоВитрум было решено сформировать «личный кабинет» — настроить онлайн-сервис по мониторингу заказов дилеров с описанием перечня товаров и текущего статуса.
Для настройки личного кабинета необходимо спроектировать сценарий, который объединяет множество разнородных Excel-таблиц из 1С и различных БД, производит очистку данных и визуализирует конечный результат. В рамках решения этого кейса крайне важно правильно задать настройки доступа к информации, чтобы один дилер не мог видеть заказы другого.
Для решения задачи было настроено подключение 1С к Loginom. При этом одна часть данных из 1С проходила ETL-обработку с помощью low-code платформы, а другая нет — информация передавалась напрямую в базу данных на PostgreeSQL. Оба потока данных затем соединялись в один дашборд в Yandex DataLens.
Архитектура решения кейса по формированию личного кабинета дилера
В качестве преимуществ Loginom пользователи БиоВитрум выделяют следующее:
По мнению специалистов компании БиоВитрум Yandex DataLens обладает следующими ключевыми преимуществами:
Подробнее о совместном использовании Loginom и Yandex DataLens в выступлении Дмитрия Гуреева, директора по цифровой трансформации компании БиоВитрум, и Павла Дубинина, менеджера продукта Yandex DataLens:
Если вы тоже хотите применять аналитическую low-code платформу Loginom для решения бизнес-задач, свяжитесь с нами.
Другие материалы по теме:
Self-service аналитика: как 1 аналитик заменяет 10 программистов. Кейс компании ТБМ
Практика использования Loginom как self-service инструмента. Кейс компании «Балтика»
Loginom как no-code для быстрого запуска. Кейс компании Cashdrive
