Внедрили 1С:Аналитику и единое хранилище данных для управления компанией на основе данных

Отдельные данные в разных системах — к единой аналитике для руководителей. В Programming Store внедрение 1С:Аналитики началось с небольшого пилота, но из-за разнородного ИТ-ландшафта потребовало создания собственного хранилища данных и коннектора для подключения систем 1С. Сегодня на базе этого контура компания постепенно автоматизирует управленческую отчетность и добавляет новые источники данных.

Programming Store — ИТ-компания с несколькими информационными системами, которые используются в продажах, производстве, финансах, HR и маркетинге.

По мере роста компании увеличивалось количество данных и источников, из которых их приходилось собирать. Информация была распределена между разными системами, а часть показателей собиралась вручную.

В результате возникла потребность перестроить подход к управлению: перейти от разрозненной информации и ручного сбора данных к единой аналитической системе, которая позволяет принимать решения на основе объективных показателей.

Особенно остро проблема проявлялась в управленческой отчетности. Руководителям требовалось не просто видеть итоговые цифры, а быстро анализировать их в разных разрезах: по проектам, подразделениям, сотрудникам, статьям затрат и другим параметрам.

Основные проблемы:

• данные по разным направлениям находились в разных системах;
• часть информации собиралась вручную, в том числе в Excel;
• подготовка отчетности занимала несколько часов;
• не было единого контура для анализа данных из нескольких систем одновременно;
• сложные управленческие показатели приходилось собирать из нескольких источников;
• стандартные отчеты не всегда позволяли перестраивать данные под конкретную управленческую задачу.

Например, для расчета юнит-экономики необходимо было сопоставлять доходы и расходы, отработанные часы, зарплату и прямые накладные расходы. Эти данные находились в трех разных системах 1С со своими базами и структурами данных.

При этом часть показателей до внедрения вообще было сложно получать в нужной детализации. Например, полноценную юнит-экономику по сотрудникам и проектам можно было рассчитать только в очень условном виде.

Создать единый аналитический контур, который позволит консолидировать данные из разных систем и использовать их для управленческой отчетности и анализа.

Для этого требовалось:

• объединить данные из нескольких 1С и внешних систем;
• обеспечить возможность анализировать взаимосвязанные показатели из разных источников;
• автоматизировать сбор данных, который ранее выполнялся вручную;
• создать дашборды для руководителей и менеджеров;
• заложить возможность дальнейшего подключения новых источников;
• дать руководителям возможность быстро перестраивать данные под конкретные управленческие задачи.

В качестве BI-инструмента была выбрана 1С:Аналитика. Одним из ключевых критериев выбора стала ее импортонезависимость и возможность глубокой интеграции с системами 1С.

Поскольку стандартные возможности 1С:Аналитики не позволяли объединять данные из нескольких систем, было разработано собственное корпоративное хранилище данных (КХД) — PROSTO: DWH. Оно стало промежуточным контуром, который позволяет собирать и консолидировать данные из разных источников для последующего анализа в 1С: Аналитике.

1. Провели пилот на конкретном бизнес-процессе

Начали с небольшого пилота — аналитики внутренней программы лояльности для сотрудников.

Для него был создан дашборд, который позволил посмотреть на данные программы с новой стороны. Несмотря на то что пилот изначально рассматривался прежде всего как проверка подхода, в процессе анализа удалось обнаружить проблемы в бизнес-процессах программы и выявить случаи некорректного использования системы.

Информация была передана HR, после чего система программы лояльности была улучшена.

Практический эффект пилота: он показал, что аналитика может быть полезна не только для визуализации уже известных показателей, но и для поиска проблем в самих процессах.

2. Разработали собственное хранилище данных

Так как стандартных возможностей 1С:Аналитики недостаточно для работы с несколькими системами, было принято решение разработать собственное хранилище данных.

Первая версия КХД PROSTO: DWH позволила получать данные из разных систем и консолидировать их для последующего анализа в 1С:Аналитике.

Это стало основой для дальнейшего развития проекта: вместо создания отдельных отчетов для каждой системы появился единый слой данных, через который можно подключать разные источники.

3. Переработали хранилище для работы с растущими объемами данных

По мере расширения проекта первая версия хранилища PROSTO:DWH перестала подходить по скорости работы. Поэтому часть обменов и сама система хранения были переработаны практически с нуля.

Во второй версии были реализованы современные HTTP-сервисы и модульная архитектура подключения внешних систем.

Это позволило подключать источники как отдельные модули и при необходимости отключать ненужные интеграции или фоновые задания.

4. Разработали стандартный коннектор для систем 1С

Отдельно была решена задача подключения новых баз 1С без существенной доработки самих конфигураций.

Для хранилища разработан стандартный коннектор: веб-сервис и набор правил, позволяющие включать 1С-базы в контур обмена.

Это особенно важно для систем, которые находятся на поддержке и которые нежелательно дорабатывать без необходимости.

5. Подключили несколько источников данных

По мере развития проекта к хранилищу подключались новые источники. Сейчас поддерживается три системы 1С (1C: Документооборот, 1С: ERP и 1С: ЗУП) и пять внешних источников: Bitrix, Talantix, Яндекс. Метрика, Google Диск и Яндекс.Диск.

При этом подключение новых источников изначально проектировалось как модульное — это позволяет расширять контур по мере появления новых задач.

6. Запуск автоматизации управленческой отчетности

Следующий этап работы — создание конкретных дашбордов под задачи руководителей.
На практике многие запросы на аналитику начинаются с ручного сбора информации, например в Excel, и формирования ТЗ. Далее команда автоматизирует такой сбор и представляет данные в виде дашбордов и визуализаций.

Сейчас руководители используют, в частности:

• юнит-экономику — с детализацией от группы проектов и конкретного проекта до сотрудника; отчет позволяет сопоставлять плановую и фактическую маржинальность;
• план-факт БДР — для оперативного управления затратами и анализа плановых и фактических показателей;
• анализ дебиторской задолженности — с детализацией до документа, по которому возникла задолженность;
• отчетность по выручке — для анализа выручки в разрезе проектов и отдельных видов работ.

При этом данные доступны не как статический отчет: после подготовки данных в источниках они синхронизируются с аналитическим контуром примерно раз в два часа.

Часть отчетности, которая раньше собиралась часами, формируется автоматически

До внедрения аналитики руководителю приходилось самостоятельно сводить данные из разных источников.

Например, подготовка информации по глубине дебиторской задолженности за один месяц занимала около 6 часов. Нужно было самостоятельно собрать данные и учесть разные условия оплаты по договорам.

После переноса этих правил в аналитический контур актуализация задолженности и добавление нового периода выполняются автоматически — без ручной пересборки таблиц.

Другой пример — план-факт БДР. Раньше подготовка и перекомпоновка данных под нужный разрез могла занимать 3−4 часа, поскольку после формирования отчета в ERP данные приходилось выгружать в Excel и дополнительно обрабатывать.

Появилась возможность считать показатели, которые раньше было сложно получить

Один из наиболее показательных примеров — юнит-экономика аутстаффингового направления.

До внедрения 1С: Аналитики полноценный расчет был практически неподъемным: плановые данные приходилось закладывать в большую таблицу и периодически актуализировать, а фактические показатели было сложно сопоставлять в необходимой детализации.

Сейчас отчет позволяет анализировать плановую и фактическую маржинальность по сотруднику, проекту и группе проектов.

При этом данные для расчета поступают из нескольких систем. После закрытия отчетного периода отчет формируется непосредственно в аналитическом контуре, а руководитель может добавлять необходимые разрезы и показатели без ручной пересборки исходных таблиц.

В аналитике можно учитывать бизнес-правила, которые не поддерживаются стандартными отчетами ERP

Для анализа дебиторской задолженности недостаточно было использовать только стандартные данные из ERP.

В зависимости от договора срок оплаты может рассчитываться от даты акта, счета, отправки счета или подписания акта. Эти правила были заложены в алгоритмы формирования аналитического отчета.

В результате руководитель получает единый отчет с учетом фактических условий работы с разными контрагентами и может провалиться от общей задолженности до конкретного документа.

Руководители работают с одними и теми же данными

Отчетность по выручке и другим финансовым показателям используется руководителями подразделений в одном аналитическом контуре.

Это позволяет обсуждать показатели, опираясь на одинаковые данные и одинаковые правила их формирования, а не на несколько самостоятельно подготовленных Excel-файлов.

Аналитика стала инструментом оперативного управления

Для руководителя ценность системы не только в готовых отчетах. Важна возможность быстро менять разрезы и сопоставлять показатели между собой.

По сути, 1С:Аналитика стала инструментом, который позволяет выявлять отклонения в работе компании и оперативно анализировать показатели операционной деятельности в разных разрезах для принятия управленческих решений.

Единый аналитический контур продолжает расширяться

Следующий этап — создание общего управленческого дашборда с ключевыми показателями компании: финансовым результатом, дебиторской задолженностью, затратами, клиентами и отклонениями расходов по основным статьям.

Также планируется развитие аналитики по процессам подразделений, проектной юнит-экономики и постепенный перенос план-факт-прогнозов БДР и БДДС в единый аналитический контур.