Проект

Новая перевозочная компания (НПК) (АйТи Про: BI.Qube)

Заказчики: Новая перевозочная компания (НПК)

Москва; Транспорт

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

Дата проекта: 2018/04 — 2019/10
Технология: BI
подрядчики - 450
проекты - 3056
системы - 1149
вендоры - 559
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 195
проекты - 1053
системы - 60
вендоры - 42
Технология: MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными
подрядчики - 133
проекты - 728
системы - 295
вендоры - 201
Технология: OLAP
подрядчики - 104
проекты - 857
системы - 60
вендоры - 49
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис
подрядчики - 145
проекты - 525
системы - 260
вендоры - 152
Технология: СУБД
подрядчики - 272
проекты - 773
системы - 308
вендоры - 147
Технология: SaaS - Программное обеспечение как услуга
подрядчики - 1165
проекты - 14874
системы - 1817
вендоры - 1022

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.