ПЕРЕВОД АНАЛИТИЧЕСКИХ ДЭШБОРДОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РЕАЛИЗАЦИЕЙ ГАЗА С QLIK SENSE НА LUXMS BI
В условиях современных вызовов на рынке, компаниям необходимо своевременно реагировать на изменения и переходить на отечественные решения для повышения независимости и устойчивости. Использование отечественного ПО снижает риски, связанные с внешними поставками, а автоматизация обработки данных улучшает эффективность и снижает вероятность ошибок.
Одним из ярких примеров успешного импортозамещения стало внедрение систем бизнес-аналитики Luxms BI в ООО «Газпром межрегионгаз», заменившей зарубежную платформу Qlik Sense.
Реализованный проект демонстрирует, что полностью российская BI-система Luxms BI может полностью повторить функционал западной системы Qlik Sense, но и привнести ряд улучшений: повысить качество данных и сделать работу с аналитикой более удобной.
Дополнительные материалы по проекту: видео о кейсе
Цель и задачи проекта
Цель проекта – импортозаместить ситуационный центр с зарубежной системы Qlik Sense на Luxms BI. Ситуационный центр для ООО «Газпром межрегионгаз» — это отслеживание реализации газа в разрезе метрик: биржа, независимые поставщики, самостоятельные продажи.
Основные задачи включали:
- Повторение функционала и поведения Qlik Sense для пользователей, которые привыкли к определенной работе исходной системы и не хотели бы переучиваться;
- Устранение задвоений в справочниках, о наличии которых сотрудники не могли быстро получать информацию, и из-за которых приходилось вручную проводить работы по изучению и актуализации справочников;
- Подготовка витрин данных для эффективной работы системы;
- Реализация сложных ETL-процессов для работы с большими объемами данных;
- Обеспечение информационной безопасности в соответствии с требованиями клиента;
- Разработка удобной и функциональной отчетности.
Способ решения
Для достижения поставленных целей использовались следующие методы:
- Было проведено исследование и создано решение, полностью дублирующее функционал Qlik, с добавлением новых возможностей, которые автоматически решают ряд задач, ранее выполняемых вручную;
- Реализован функционал для выявления ошибок и задвоений в справочниках, что позволило пользователям оперативно исправлять данные. Реализована специальная экранная форма, на которой учитывается качество вводимых данных, и отражается, какая ошибка появилась в каком из справочников;
- Проведен мэппинг данных для подготовки витрин, что обеспечило высокую скорость работы системы;
- Разработаны сложные ETL-процессы для обработки разрозненных данных;
- Команда Luxms осуществляла разработку непосредственно на площадке заказчика, строго соблюдая требования по информационной безопасности;
- Была реализована выгрузка отчёта, состоящего из порядка 200 SQL-скриптов – разрозненная информация, множество фильтров в различных строках;
- Отчет выгружается по шаблону;
- Пользователь может изменять шаблон отчета – добавлять дополнительные поля, изменять внешний вид и т.д.
Особенности проекта
Проект выделяется следующими особенностями:
- 20+ панелей для анализа и мониторинга;
- «Коробочное» решение для удобства поддержки;
- Специализированные отчеты с параметризованной выгрузкой из более чем 200 показателей с различной логикой расчета;
- Визуализация данных в формате Sankey, специально разработанная под задачи заказчика;
- Проведение воркшопов для команды заказчика по основам работы с Luxms BI и инструментом Luxms Data Boring.
Результаты проекта
Реализация проекта позволила достичь нескольких значительных результатов:
- Успешное импортозамещение системы Qlik на Luxms BI, что исключило зависимость от зарубежных технологий;
- Улучшение качества данных благодаря выявлению ошибок и автоматизации процессов;
- Создание эффективной отчетности и визуализации, что значительно упростило анализ данных;
- Обучение сотрудников заказчика, что повысило уровень их компетенции в работе с новой системой.
Импортозамещение и автоматизация критически важны для компаний, поскольку повышают независимость и устойчивость. Использование отечественного ПО снижает риски, связанные с внешними поставками, а автоматизация обработки данных улучшает эффективность и снижает вероятность ошибок.
Поможем и ответим на вопросы
