Единая информационная аналитическая система

Балтика

«Балтика» является крупнейшим производителем пива в России и Восточной Европе. Компания была создана в Санкт-Петербурге в 1990 и с 1996 является бесспорным лидером российской пивоваренной отрасли. «Балтика» владеет десятью пивоваренными заводами, расположенными в Санкт-Петербурге, заводы в Ростове-на-Дону, Туле, Самаре, Хабаровске, Ярославле, Воронеже, Челябинске и Красноярске суммарной производственной мощностью 40 млн. гектолитров в год. Основные бренды компании: «Балтика», «Арсенальное», лицензионные бренды Foster.s и Carlsberg, а также ряд региональных брендов, включая «ДВ», «Самара» и «Дон», продаются в России и 40 странах мира. Численность персонала «Балтики» составляет около 12000 человек.

Читать далее

Уровень автоматизации компании традиционно был достаточно высок. Однако в 1999 г. информационная инфраструктура «Балтики» фактически состояла из 7 независимых информационных систем. Управление производством при этом не было автоматизировано вообще, а часть информации не была охвачена какими-либо ИС — она хранилась и передавалась на бумажных носителях или в виде файлов Excel.

Вследствие отсутствия единой информационной системы трудозатраты на обработку и передачу информации были слишком высоки, при этом нельзя было произвести качественный анализ работы предприятия. Возможность проведения оперативного анализа данных и вовсе отсутствовала.

Пищевая промышленность

Санкт-Петербург

Начало проекта: 1999 год

В начале 1999 года руководство компании осознало, что информационная структура, состоящая из семи независимых друг от друга информационных систем, в будущем будет тормозить развитие предприятия. После принятия решения о создании единого хранилища данных была проведена подготовительная работа: сформулированы цели и задачи проекта, требования к создаваемому хранилищу и критерии выбора фирмы-подрядчика. Несмотря на высокую рентабельность работы пивоваренной компании, бюджет на автоматизацию управления был выделен относительно небольшой. Прежде, чем выделять серьезные средства, руководство предприятия хотело убедиться в правильности намеченного направления развития.

Перед исполнителем была поставлена задача создания системы, удовлетворяющей определенным требованиям:

• комплексное решение всех вопросов загрузки данных в хранилище, агрегирования, хранения, архивации, извлечения данных, построения отчетов;
• масштабируемость и простота переноса на различные аппаратные платформы и операционные системы;
• возможность работы как с реляционными, так и с многомерными данными на основе технологии OLAP;
• высокая производительность, достаточная для обработки сложных аналитических запросов;
• использование технологии клиент-сервер;
• возможность поэтапного внедрения с небольшими начальными затратами и открытость для дальнейшего развития;
• гибкость настройки;
• возможность для пользователей строить запросы в терминах предметной области, желательно с использованием русского языка, без необходимости вдаваться в подробности организации физической структуры данных;
• наличие универсального построителя отчетов, позволяющего строить запросы не только к хранилищу данных, но и к распределенным гетерогенным источникам информации;
• соответствие жестким требованиям по защите информации от несанкционированного доступа;
• гибкие средства разграничения прав доступа к информации хранилища.

В качестве подрядчика была выбрана Digital Design. Благодаря наилучшему соотношению «материальные затраты – конечный результат» реализация предложенного подрядчиком проекта оказалась возможной в рамках имеющегося бюджета. Проект предусматривал возможность подключения к хранилищу данных практически неограниченного количества пользователей без дополнительных затрат. В качестве базового программного продукта при создании единого хранилища специалисты Digital Design предложили систему управления базами данных (СУБД) Microsoft® SQL Server™.

Для обеспечения достоверности данных использовались различные методики, позволяющие автоматически выявлять многие ошибки: перекрестная проверка, проверка целостности выгрузки данных, сравнение конечных отчетов из хранилища данных с отчетом в системе-первоисточнике. При возникновении комбинаций, невозможных при правильном вводе данных, система сразу же выдает информацию об имеющейся ошибке.

В случае изменения бизнес-процессов необходимая перестройка системы происходила за 1-2 дня – как правило, в выходные, не мешая работе пользователей. По словам А.Юрганова, «Microsoft SQL Server оказался гибким программным комплексом, и необходимые изменения вносятся в систему без проблем. Так, например, когда, в связи с началом отправки производимого пива на экспорт, появилась необходимость в ведении учета продаж не только в рублях, но и в иностранных валютах, дополнительные единицы измерения были введены просто и быстро».

В итоге в хранилище оказались сведены воедино все данные о сделках, отражающие различные их аспекты (тара, место производства, вид доставки, марка пива, вид оплаты и т. д.). В системе существует возможность создавать как произвольные отчеты с любым набором характеристик, так и использовать стандартные отчеты, созданные на основе заложенных в систему шаблонов.

Информация о продажах и остатках товара поступает со всех производственных и сбытовых площадок и заводов. Она представлена в виде многомерных массивов с определенной степенью детализации. В апреле 2000 года на «Балтике» была создана единая информационная корпоративно-аналитическая система.

За счет объединения информации и возможности построения сложных аналитических отчетов стало возможным проводить подробный, обстоятельный анализ в следующих направлениях:

• анализ плановых и фактических показателей издержек, прибыли и убытков во взаимосвязи с различными факторами (объем производства, объем продаж, цены на основные ресурсы),
• анализ фактического потребления основных ресурсов,
• анализ объемов производства и их сравнение с нормами и нормативами,
• анализ фактических затрат,
• анализ запасов,
• анализ ежедневных продаж основной продукции,
• анализ сопутствующих товаров,
• анализ тары и услуг,
• анализ кредиторских задолженностей и кредитных лимитов,
• анализ объемов уплачиваемых налогов с реализации продукции.