Реальные кейсы из практики
Адаптируем разработку под каждого
заказчика — учитываем сферу работы
и
потребности организации
Заказчик: один из федеральных органов исполнительной власти
КАК было:
Разрозненные отчёты от подотчётных организаций, планы расходования бюджетных средств, множество никак не связанных показателей и целевых значений. Невозможность анализа полной картины.
Описание проекта:
Разработка хранилища данных и отчётов. СУБД Oracle, позже перевели на PostgreSQL. Объединили отчётные показатели и цели по государственным программам развития. Построили систему отчётности для мониторинга исполнения госпрограмм. Разработали механизм публикации открытых данных для посетителей портала.
КАК СТАЛО:
Отчётные данные консолидированы и соотнесены с показателями госпрограмм. Разработаны графики и отчёты по всем собираемых показателям. Отчёты и показатели структурированы в группы и доступ к ним представляется на основе ролевой модели.
Заказчик: один из федеральных органов исполнительной власти
КАК было:
Разрозненные отчеты от предприятий, нет контроля их сдачи, данные хаотично дублировались. Предприятия вынуждены выделять отдельного специалиста для ведения отчётности. Нет перекрестной проверки показателей на корректность, нет данных по регионам и отраслям. Низкая информативность получаемых отчетов, несмотря на то, что на проверку уходило много времени.
Описание проекта:
Построение хранилища данных для государственной структуры федерального значения. Автоматизация сбора отчётности, как из формализованных источников (форматы xlsx и csv), так и из слабо формализованных источников (форматы web и doc). В качестве БД использовалась СУБД PostgreSQL. Также было подготовлены витрины данных и разработаны дашборды для вывода отчётов, разработан механизм отправлени отчётов на базе аналитических кубов.
КАК СТАЛО:
Объем отчетов уменьшился в разы, данные не дублируются. Отчеты аккумулируются в хранилище данных, что позволяет выводить аналитические сводки не только по конкретному предприятию, но и суммировать данные по отраслям, регионам и многим другим параметрам. Пропала необходимость собирать с предприятий исторические справки по новым формам отчётности. При объединении регионов, отраслей, форм собственности и т.п., данные по новым справочникам перестраиваются автоматически. Появилась возможность использовать алгоритмы Big Data. Стало возможно анализировать данные в масштабе отрасли / сегмента экономики, строить прогнозы и выбирать те, что требуют наибольшего внимания.
Заказчик: банк федерального значения
КАК было:
Более 30 информационных систем с никак не связанными данными. Сверки производят в Excel это требует много сил. Никакой отчётности.
Описание проекта:
Создание хранилища для консолидации показателей работы. Разработка портала для публикации отчётов и отслеживания KPI. Автоматизация рассылки регламентных отчётов. СУБД PostgreSQL
КАК СТАЛО:
Данные из источников объединены в единое хранилище. Загрузка из внешних источников автоматизирована, она ведётся по расписанию и внешним вызовам. Создан информационный портал с возможностью отслеживать показатели из всех информационных источников компании.
Заказчик: международная компания с 100 торговыми представительствами в России
КАК было:
Хранилище данных построено на облачных технологиях, для загрузки используется ETL-подход. Огромные затраты на инфраструктуру. Из-за этого сложно передавать знания и менять загрузки. Передача знаний и модификация текущих загрузок сильно осложнённая. Для поиска ошибок интеграции требуется привлечение высококвалифицированных специалистов. Ничего не документировано, это ещё более усложняет поддержку.
Описание проекта:
Создание хранилища данных на СУБД PostgreSQL и ETL-сервере CloverDX. Загрузка в хранилище данных из белее чем 50 источников в самых разных форматах: Excel, Kafka, СУБД Microsoft SQL. Объём хранилища — более 30 ТБ.
КАК СТАЛО:
Создано множество универсальных загрузчиков для различных типов источников, все загрузки параметризируются. Затраты на содержание инфраструктуры сократились более чем 3 раза. Скорость обработки данных существенно возросла. Это дало возможность анализировать данные от поставщиков в день получения, а не на следующий. Для всех компонентов есть логи по этапам работы, что сократило затраты на сопровождение системы в более чем 4 раза. Использование etl подхода помогло существенно разгрузить СУБД и позволило снизить требование к серверам, что сократило издержки при эксплуатации. Также использование etl--сервера CloverDX позволило упростить передачу знаний и сократить время погружения новых специалистов при разработке. Все загрузки были документированы и заказчик получил полное понимание работы хранилища.
Наши продукты и услуги
-
-
ETL-система OneBridge
Кастомное ETL-решение для извлечения, преобразования и переноса данных.
Узнать больше -
Консалтинг
Экспертные консультации по подбору продуктов и улучшению процессов разработки
Узнать больше -
Импортозамещение
Перенос решений на российские технологии для выполнения требований закона
Узнать больше
Принимайте решения
на основе данных
Оставьте заявку, мы свяжемся с вами и подскажем, как можем помочь
Вы всегда можете получить бесплатную консультацию по телефону +7(495) 540-46-94 или почте mail@modernsolution.ru