Заказчики: Новая перевозочная компания (НПК) Подрядчики: АйТи Про (IT Pro) Продукт: АйТи Про: BI.QubeВторой продукт: Microsoft Analysis Services Третий продукт: Microsoft Power BI Дата проекта: 2018/04 — 2019/10
|
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис
Технология: SaaS - Программное обеспечение как услуга
|
2019: Построение системы поддержки решений для повышения эффективности эксплуатации парка вагонов
Индивидуальное решение включает консолидацию информации в аналитическом ХД (для вагонов - типы, производитель, даты гарантийного срока и последнего ремонта, депо, учёт пробегов до места ремонта, причины поломок, данные о выполненных ремонтах и образующих их работах, нормативное и фактическое время работ), куб, многомерную витрину данных. Алгоритмическое устранение противоречивости данных.
Заказчики получают: инструмент для анализа причин возникновения сверхнормативных затрат на ремонт подвижного состава (сверхцикловые работы, работы сверх ТО); инструмент для анализа факторов, вызвавших сверхнормативные затраты и простои (отсутствие запасных частей, бракованные партии запчастей, нарушение эксплуатации, неквалифицированные ремонтные работы и т.д.); объединение с данными об отправках (доходами) позволяет рассчитать эффективность бизнеса, направлений, отдельных перевозочных единиц, типов грузов.
Технологии: построение аналитического ХД, многомерной витрины данных; для визуального анализа широко используются средства Power BI.
2018: Сбор данных из человеко-читаемых документов, формирование и визуализация МСФО
Задача по сбору данных из человеко-читаемых документов, формированию и визуализации МСФО требовала исследований и предложения нестандартных методов решения. Консолидация данных о ремонтах (работах, подтвержденных подписанными актами и закрытых согласно внутренним данным), что происходит по причине большого лага времени между фактическим выполнением ремонтных работ и получением документов по ним от РЖД.
Индивидуальное решение включило построение универсальной системы анализа и предварительной подготовки данных из человеко-читаемых источников. В общей сложности реализованы: «Единый центр правды» о ремонтах подвижного состава для Новой перевозочной компании; историчное хранилище данных о ремонтах; витрина данных для разработки отчётов на её основе; многомерный куб данных о ремонтах, позволяющий компоновать произвольную отчётность; визуализация отчётности МСФО на дашбордах Power BI; автоматизированная подготовка данных для визуализации из человеко-читаемых документов.
Технологии: Корпоративное аналитическое хранилище для консолидации данных о перевозках ЖД-транспортом и ремонтах подвижного состава из двух учётных систем компании. Реализованы отдельные витрины по ремонтам и отправкам (перевозкам).
Это первый проект компании ИТ Про, реализующий хранилище данных в методологии DataVault, позволяющей быстро расширять модель данных (сущности, факты, атрибуты). Архитектурно представляет собой ETL-процесс, аналитическое хранилище данных, куб данных.