Проект

РусАгроТранс (АйТи Про: BI.Qube)

Заказчики: РусАгроТранс

Москва; Транспорт

Подрядчики: АйТи Про (IT Pro)
Продукт: АйТи Про: BI.Qube
Второй продукт: Microsoft Analysis Services
Третий продукт: Microsoft Master Data Services

Дата проекта: 2019/04 — 2019/10
Технология: BI
подрядчики - 455
проекты - 3096
системы - 1157
вендоры - 564
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 203
проекты - 1076
системы - 62
вендоры - 44
Технология: MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными
подрядчики - 134
проекты - 738
системы - 301
вендоры - 205
Технология: OLAP
подрядчики - 105
проекты - 861
системы - 61
вендоры - 50
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис
подрядчики - 148
проекты - 534
системы - 261
вендоры - 154
Технология: СУБД
подрядчики - 275
проекты - 795
системы - 312
вендоры - 150

2019: Конкурентный анализ грузоперевозок

Аналитика динамики перевозок, консолидированной с информацией о состоянии рынка.

Использование внешнего источника данных о перевозках (с гранулярностью до единицы перевозки). Аналитическое решение позволяет:

  • оперативно реагировать на действия конкурентов, приводящие к дисбалансу по определённым направлениям;
  • сформировать индивидуальное предложение или защитную позицию для конкретного клиента перевозчика (демонстрация негативных последствий отказа от предложенных условий сотрудничества);
  • выявление слабых позиций конкурентов по нетипичным направлениям или видам перевозимых грузов.

Ценность решения (технологическая) - автоматизация рутинных операций, ранее производимых вручную (таблицы Excel):

  • консолидация данных холдинга с внешними источниками, требующими очистки;
  • обогащение внешних данных дополнительными аналитическими признаками, кластеризация с применением Master Data Services.

Решение позволяет формировать справочники на основе входящих денормализованных данных, применять MDM для мэппинга справочников собственных учётных систем на справочники внешней учётной системы (железные дороги, станции, порты). «Гознак» развивает систему «Электронный бюджет» с помощью импортозамещенных решений экосистемы EvaTeam 5.2 т

Блок выявления аномалий и предсказания:

  • использование данных о дислокации (снапшоты о местонахождении и операциях с вагонами на определенных станциях);
  • применение эвристик для предсказания действий конкурентов и состояния вагонного парка в будущем (факторы мойки, перегона вагонов по нехарактерным направлениям).

Создан пакет из дашбордов, отражающих информацию о парке подвижного состава компании, состоянии рынка ЖД-перевозки различных грузов, динамике ЖД-перевозок в оправках, деньгах, тоннах.

Потребители решения – департамент маркетинга и финансовый департамент. Источниками служат несистемные предобработанные таблицы данных, обогащённые внешними источниками.