Loginom как аналитический self-service. Кейс Eurasian Resourses Group

Eurasian Resourses Group (ERG) – международная группа компаний в сфере добычи и переработки природных ресурсов, основана в 1994 году на территории Республики Казахстан.

Холдинг специализируется на производстве ферросплавов, железной руды, меди, кобальта, алюминия, глинозема. Ключевые активы ГК ERG расположены на территории Казахстана, также компания владеет рядом предприятий в Бразилии, Конго, ЮАР, Зимбабве, Мали, Мозамбике. Всего Eurasian Resourses Group представлена в 15 странах мира и является одним из крупнейших работодателей в горнодобывающей отрасли.

Помимо добычи и переработки полезных ископаемых, ERG это:

• один из ведущих поставщиков электроэнергии — занимает 17% рынка Казахстана;
• крупный железнодорожный оператор в Центральной Азии — подвижной состав более 13 000 единиц, годовой объем перевозок — 58 млн. тонн.

Ситуация до старта проекта

В компании ERG значительный объем работ специалистов практически всех подразделений занимает подготовка как простой, так и достаточно сложной отчетности. Этот процесс включает в себя консолидацию данных из распределенных источников, вычисление отчетных показателей, визуализацию расчетов, формирование выводов.

Подготовка простых отчетов производилась непосредственно силами бизнес-пользователей. Для формирования сложной отчетности практически всегда привлекались специалисты ИТ-департамента. Географическое распределение холдинга, разнообразие видов деятельности, несколько производственных мощностей и т.д. формировали большой массив данных, которые постоянно обновлялись, что существенно усложняло построение отчетов.

Бизнес-процесс подготовки масштабных отчетов был достаточно сложным, протяженным по времени, задействовал сотрудников нескольких подразделений и включал в себя следующие этапы:

• формирование потребности в аналитике;
• разработка технического задания (ТЗ);
• изучение ТЗ разработчиками и консультантами;
• получение данных для формирования отчетности;
• подготовка данных;
• реализация алгоритма;
• приемка результатов;
• поддержка.

Ниже представлен процесс создания сложной отчетности, оранжевым цветом выделены зоны ответственности бизнес-пользователей, голубым — ИТ-специалистов.

Как видно из схемы, при подготовке сложной отчетности более 68% трудозатрат приходилось на ИТ-специалистов, оставшиеся 32% — на бизнес-пользователей.

Проблема

Описанная выше организация бизнес-процесса не была оптимальной и формировала целый ряд критичных проблем:

• высокие операционные расходы на подготовку отчетности;
• привлечение загруженных сотрудников ИТ-департамента;
• значительные трудозатраты, в том числе дорогостоящих ИТ-специалистов;
• существенное влияние человеческого фактора: ошибки, неточности;
• непонимание сотрудниками ИТ бизнес-специфики каждого департамента.

Для решения проблемы была сформулирована задача — внедрить инструмент, который бы позволил бизнес-пользователям на местах создавать сложные отчеты самостоятельно, с минимальным привлечением ИТ-департамента.

Решение

Для решения задачи в компании ERG была внедрена аналитическая low-code платформа Loginom, которая использовалась для быстрой проверки гипотез, в качестве «движка» системы поддержки принятия решений (СППР), как аналитический self-service.

Благодаря использованию Loginom удалось значительно оптимизировать бизнес-процесс подготовки сложной отчетности:

• формирование потребности в аналитике;
• первая попытка сделать алгоритм;
• помощь в получении данных;
• написание кода сложной части алгоритма;
• подготовка данных;
• реализация алгоритма;
• приемка результатов;
• поддержка.

Бизнес-процесс по-прежнему состоял из 8 последовательных этапов, но распределение трудозатрат претерпело существенные изменения.

Как видно из схемы, после внедрения платформы при подготовке сложной отчетности 75% трудозатрат приходится непосредственно на бизнес-пользователей и только 25% — на ИТ-департамент.

Нагрузка на ИТ-специалистов снизилась с 68% до 25%, т.е. более чем в 2.7 раза.

Следует отметить, что при формировании сложной отчетности далеко не всегда требуется получение сторонних данных и написание кода. Таким образом, после внедрения Loginom в ряде случае бизнес-пользователи готовят отчеты самостоятельно, не задействуя ИТ-подразделение.

Результаты

Помимо радикального снижения нагрузки на ИТ-департамент, специалисты компании ERG выделяют следующие преимущества аналитической low-code платформы Loginom:

1. Простая интеграция с различными источниками: файлы (Excel, CSV, XML, Loginom Data File), базы данных (Oracle, MS SQL, PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery, MySQL...), бизнес-приложения (1С:Предприятие, Tableau), ODBC-источники (Hive, MongoDB, Amazon Redshift, SQL Azure...), веб-сервисы (SOAP, REST), хранилища данных (Oracle, MS SQL, Firebird). Это преимущества крайне важно для крупного холдинга, осуществляющего несколько видов деятельности, географически распределенного по странам, обладающего множеством разрозненных источников исходных данных.
2. Быстрая обработка больших данных (Big Data), которая реализована благодаря параллелизму (Parallel Computing) и за счет вычислений In-Memorу. Быстрая обработка Big Data позволяет специалистам ERG анализировать данные в сотни миллионов и миллиарды строк, что невозможно при использовании Excel.
3. Дружественная low-code архитектура, которая подразумевает визуальное проектирование сложных сценариев анализа данных, без необходимости написания кода, используя более 60-и готовых обработчиков. Это преимущество дает возможность максимально задействовать бизнес-пользователей, не обладающих знаниями в области программирования, одновременно «разгружая» ИТ-специалистов.
4. Автоматизация регулярных отчетов и повторяющихся операций. С одной стороны, это свойство платформы позволяет спроектировать сценарий анализа один раз, а затем многократно его использовать при возникновении потребности. С другой стороны, в Loginom реализована возможность настроить 100% автоматическое выполнение сценариев с нужной периодичностью, что удобно при формировании регулярной отчетности.
5. Функционал коллективной работы, который подразумевает одновременную работу над сценарием более чем одного пользователя с различных рабочих мест. Это преимущество особенно ценно в условиях крупной, географически распределенной компании.

После внедрения Loginom практически 100% задач по обработке структурированных данных производится с помощью платформы. В компании ERG Loginom значительно демократизирует работу с данными, применяется для решения широкого спектра бизнес-задач, является аналитическим self-service.

Если вы хотите применять low-code платформу Loginom в качестве аналитического self-service для решения задач бизнеса, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

Практика использования Loginom как self-service инструмента. Кейс компании «Балтика»

Self-service аналитика: как 1 аналитик заменяет 10 программистов. Кейс компании ТБМ

Бизнес-курсы Loginom Skills