Роботизация аналитических бизнес-процессов с помощью Loginom

В докладе описан практический кейс применения low-code платформы Loginom для проектирования роботизированного цикла анализа данных.

В типичной компании источники информации, как правило, отличаются разрозненностью. Это могут быть файлы на ПК пользователей, web-сервисы, облачные хранилища, внешние и внутренние базы данных и др.

В некоторых организациях источники информации не так разрозненны. Существует один или два инструмента работы с данными, например, все сотрудники используют Excel. В данном случае может возникнуть проблема использования этих инструментов по-разному в каждом из департаментов компании.

Кейсы применения Excel в подразделениях логистики, продаж, маркетинга, финансов, производства, IT резко отличаются между собой, что существенно затрудняет внутрикорпоративный анализ и обмен данными. Аналитика в этом случае носит ситуационный, «лоскутный» характер, что делает практически невозможным описание результата работы предприятия в целом.

Для устранения разрозненности источников информации рационально использовать аналитическую low-code платформу Loginom, применение которой оптимально в следующих случаях:

1. Существует многообразие собственных и сторонних источников данных.
2. Присутствует ротация источников в силу трансформации бизнеса.
3. Есть необходимость самостоятельных доработок и изменений.
4. Имеется потребность собрать данные и аналитику в одном месте.

Рассмотрим практический кейс объединения внутренних и внешних источников. Компания осуществляет продажи через оффлайн канал и дополнительно размещает товар на маркетплейсах. До внедрения Loginom с целью анализа продаж использовались отчеты из 1С, ручные Excel-выгрузки из различных источников, в том числе маркетплейсов, их дальнейшая обработка и калькуляция.

После внедрения Loginom была настроена интеграция с маркетплейсами по API, загружены внутрикорпоративные Excel-источники и реализовано подключение к 1С. На основании объединенных данных был спроектирован определенный сценарий обработки, что позволило получать отчет по структуре и динамике продаж и запасов в оффлайн и онлайн-каналах.

После обработки аналитических данных в Loginom формируется потребность их хранить. Существует множество способов хранения, наиболее распространенные:

1. Экспорт в Excel и сохранение на ПК.
2. Экспорт в формат Loginom Data File (lgd-файл) и сохранение в файловом хранилище Loginom или ПК пользователя.
3. Внутрикорпоративные и внешние хранилища данных.

Экспорт данных из различных источников, их обработку и хранение можно реализовать автоматически с помощью стандартных инструментов Windows. Например, с помощью планировщика заданий Windows Task Scheduler можно настроить автоматический запуск Loginom и отработку сценария в определенное время и с заданной периодичностью.

С увеличением количества сценариев в Loginom может возникнуть потребность автоматического запуска многоуровневых моделей с разветвленной иерархией сценариев. В этом случае можно использовать встроенный функционал платформы — BatchLaunche, который дает возможность из одного главного пакета запустить обработку всех вложенных.

С целью контроля качества, полноты и корректности исполнения моделей в Loginom можно настроить автоматический репортинг. Например, получать уведомления о ходе работы сценария по электронной почте или c помощью Telegram-бота.