Проект

«Робот Икс» своими силами заменил Power BI на Analytic Workspace

Заказчики: Робот икс

Калининград; Информационные технологии

Продукт: AW BI: BI-платформа

Дата проекта: 2022/01 — 2023/02
Технология: BI
подрядчики - 456
проекты - 3138
системы - 1168
вендоры - 571
Технология: SaaS - Программное обеспечение как услуга
подрядчики - 1179
проекты - 15308
системы - 1833
вендоры - 1036

Содержание

2023: Переход на Analytic Workspace

Компания «Робот икс» собственными силами осуществила оперативное импортозамещение системы Power BI на self-service BI-платформу аналитики Analytic Workspace. Перенос данных произведен бесшовно, был выполнен без прерывания основных бизнес-процессов и занял не более месяца. Об этом стало известно 29 марта 2023 года.

Особенностью проекта, реализованного «Робот Икс», стало самостоятельное внедрение заказчиком BI-системы, без помощи вендора либо профессиональных интеграторов. BI-решение Analytic Workspace было встроено в платформу лояльности RX-Loyalty, которая позволяет клиентам заказчика – малым и средним ритейлерам – организовывать в своих розничных сетях различные программы лояльности и следить за их эффективностью.

В ходе миграции было перенесено более 30 информационных панелей, среди которых графическая информация по оперативной сводке – среднему чеку и количеству чеков, анализ клиентской базы и поведения покупателей, анализ выручки за разные периоды времени, анализ товаров и использования бонусных карт.

Кроме того, была проведена настройка личных кабинетов для более чем полусотни пользователей компании[1].

Подробности о проекте

Группа компаний «Робот Икс» — российский ИТ-интегратор, создает и обслуживает сервисы, которые помогают бизнесу работать эффективно за счет внедрения наиболее подходящих ИТ-решений. Компания «Робот Икс» создала платформу лояльности RX-Loyalty, которая позволяет их клиентам — средним и мелким ритейлерам — осуществлять в розничных сетях сразу несколько механик программ лояльности: дисконтную, бонусную, реферальную и купонную.Профессиональные дисплеи для медучреждений: как цифровые технологии улучшают качество обслуживания пациентов и работу медперсонала 2.2 т

Для анализа эффективности этих программ лояльности клиентам-ритейлерам предоставляется личный кабинет, в котором реализован BI-анализ данных, и пользователь может в реальном времени следить за оперативными сводками с показателями выручки, среднего чека, количества чеков и т. д. в различных временных разрезах. Для функционирования системы использовалось известное зарубежное решение Power BI.

Однако возможности использования Power BI для компании сократились из-за сложностей с оплатой и продлением лицензий и санкционных ограничений функциональности, которые не удавалось исправить самописными дополнениями.

Компания приняла решение подобрать российскую BI-систему, которая могла бы соответствовать следующим требованиям:

  • легкая интеграция в сторонние ИТ-решения (в данном случае — в платформу лояльности для ритейлеров) в качестве модуля BI-аналитики;
  • стоимость, сопоставимая с Power BI, достаточный объем функциональности для его замещения;
  • простота освоения пользователями и понятный интерфейс (self-service).

Для обеспечения функционирования системы аналитики на платформе лояльности RX-loyalty требовалось перевести с Power BI информационные панели по следующим основным направлениям:

  • графическая информация по оперативной сводке — среднему чеку и количеству чеков;
  • анализ клиентской базы и поведения покупателей;
  • анализ выручки за разные периоды времени;
  • анализ товаров и использования бонусных карт.

Для решения поставленных задач была выбрана self-service BI-платформа AW BI. В качестве основного источника данных задействована СУБД MS SQL. Хранилище данных организовано внутри AW BI на базе ClickHouse, куда загружается собранная витрина данных после обработки и трансформации через Extract-Transform-Load (ETL)-слой. За функционирование ETL в AW BI отвечает связка сервисов, бесшовно встроенных в интерфейс и процесс:

Визуализация строится на данных витрины внутреннего хранилища AW BI.

Особенности AW BI, наиболее значимые для реализации этого проекта:

  • быстрое внедрение — AW BI полностью развернута, настроена и подготовлена к использованию меньше чем за 2 месяца;
  • быстрое обучение сотрудников — AW BI относится к классу self-service BI-систем, то есть открывает возможность самообучения для пользователей благодаря интуитивно понятному интерфейсу, не требующему привлечения программистов для создания моделей данных и их визуального представления;
  • наличие полноценного ETL-модуля — несмотря на простоту использования, AW BI пригодна для глубокой трансформации данных и решения сложных аналитических бизнес-задач;
  • наилучшее на рынке соотношение стоимость-функциональность.

Всего было реализовано более 30 информационных панелей, отражающих типовые отчеты и метрики системы лояльности, среди них:

Оперативная сводка с показателями выручки, среднего чека, количества чеков и т. д. в различных временных разрезах:

  • графическая информация по оперативной сводке;
  • «фотография дня» — анализ среднего чека и количества чеков по часам и по дням недели;
  • выручка по часам, по дням недели и по диапазонам суммы чека.

Анализ клиентской базы:

  • общая информация по клиентской базе — демография, количественные показатели по выданным картам, актуальность и качество заполнения информации о клиентах;
  • отток и приток покупателей, количество и динамика по уникальным клиентам;
  • анализ поведения покупателей: новые, активные, спящие, вернувшиеся, потерянные.

Товарная аналитика:

  • рейтинг товаров по сумме и количеству;
  • средний чек по компании и доля клиентов с большим и меньшим средним чеком;
  • анализ покупок клиентов — частота, средний чек, количество клиентов и уникальных покупателей.

Внедрение AW BI позволило эффективно заместить BI-решение Power BI, интегрированное в платформу лояльности для ритейлеров RX-Loyalty от ГК «Робот Икс».

По итогам проекта уже более 50 клиентов ГК «Робот Икс» — небольших и средних ритейлеров — пользуются личным кабинетом RX-Loyalty с обновленной аналитикой на базе AW BI.

Примечания