Внедрение финансовых дашбордов на AW BI от Qlever Solutions для производителя гидравлического оборудования

КЛИЕНТ

Производитель гидравлического оборудования, поставщик комплектующих для гидросистем ведущих мировых брендов и собственного производства.


СИТУАЦИЯ

Наш клиент, который специализируется на производстве гидравлического оборудования, формировал отчетность о результатах финансовой деятельности на основе базовых регистров 1С и дополнительных выгрузок Excel.

Ручной сбор данных требовал высоких трудозатрат, не исключал ошибок и был зависим от обновлений в источниках: если что-то менялось в 1С, таблицы приходилось собирать заново, что занимало до 5 часов работы сотрудников.

Готовые отчеты представляли собой объемные таблицы с множеством значений, которые были сложны для восприятия и анализа. К тому же они демонстрировали только текущие фактические метрики, что препятствовало прогнозированию доходов и расходов, отслеживанию трендов и планированию.

Понимая эти ограничения, клиент принял решение о внедрении системы бизнес-аналитики для объединения многочисленных таблиц и данных из 1С и их представления в виде наглядных визуализаций.

В дальнейшем в результате исследования рынка специалисты компании выбрали для внедрения Analytic Workspace (AW BI) – российскую BI-платформу, закрывающая полный цикл работы с данными: сбор и консолидацию, обработку и анализ, визуализацию и распространение отчетов.

Для эффективной аналитики клиенту было необходимо не просто внедрение BI-инструментов, а создание единой аналитической системы: настройка интеграций с источниками, работа с качеством данных и разработка финансовых дашбордов в AW BI.
В качестве исполнителя клиент выбрал Qlever Solutions– команду экспертов с более чем 10-летним опытом внедрения корпоративных аналитических решений.


РЕШЕНИЕ

На старте реализации специалистами Qlever было проведено предпроектное обследование источников данных, в результате которого подтверждено соответствие AW BI поставленным задачам бизнеса.

Ранее в компании не использовали BI, и еще до старта проекта мы предложили клиенту прототипирование отчетов.
Создание прототипов позволило сформировать логику подсчета нужных финансовых метрик, определиться с финальным видом визуализаций и согласовать видение проекта между клиентом и разработчиками.

Источниками данных для будущих BI-приложений стали:

- Базы из 1С ERP Управление предприятием
- Excel-файл с дополнительными справочниками банков, компаний, займов и регионов
- API Центробанка для получения данных по курсам валют за исследуемый период

Из-за сложной организационной структуры одни и те же метрики в разных базах отличались. В пяти независимых базах контрагентов и клиентов из 1С были найдены дубликаты, пересечения и противоречия.

Первостепенной задачей проекта стала нормализация и консолидация имеющихся данных.

Для решения проблемы качества данных командой Qlever были созданы единые правила нормализации и сбора записей, а во время формирования модели данных в AW BI проведена обработка данных на Spark SQL.

После совместного обсуждения с заказчиком и выбора наиболее удобного решения, данные из 1С были объединены клиентом с помощью продукта 1С:Шина в единый источник для будущей отчетности - производительную витрину в MS SQL.

Деятельность компании с расчетами в разных валютах требовала ежедневной синхронизации с курсом ЦБ РФ для формирования точной консолидированной отчетности. Для автоматического получения актуальных курсов валют через встроенный ETL-блок AW BI была настроена интеграция с API курсов валют ЦБ РФ.

Для загрузки обновляемого Excel-файла из внешнего источника специалистами Qlever был организован автоматизированный безопасный обмен через SFTP-сервер с настройкой регулярной загрузки.

В результате клиент получил чистые, унифицированные справочники, что гарантировало повышение качества финансовых данных и достоверную информацию по клиентам и поставщикам.

Следующим шагом проекта стала разработка трех BI-приложений для анализа финансовых результатов компании на базе Analytic Workspace.

ОСТАТКИ НА СЧЕТАХ В БАНКАХ

Приложение отражает свод остатков на банковских счетах в разрезе Компания/ Банк / Валюта.
Вкладки Остатки на дату и Остатки на период предоставляют детализированную аналитику по остаткам денежных средств в валюте на выбранную пользователем дату или период. По умолчанию выводятся данные на текущую дату.

На вкладке Остатки на начало месяца отражена динамика остатков на счетах и детализированная информация в разрезе компаний Группы.

Готовый отчет обновляется и отправляется топ-менеджменту по электронной почте 1 раз в день.

Глубина обновления данных – последние 5 дней, глубина хранения данных для приложения – 1 календарный год.

ДЕБИТОРСКАЯ И КРЕДИТОРСКАЯ ЗАДОЛЖЕННОСТЬ КЛИЕНТОВ

Приложение позволяет повысить управляемость и обеспечить своевременное погашение дебиторской (ДЗ) и кредиторской (КЗ) задолженности клиентов.

Первый лист Приложения отражает общие суммы задолженностей, разбивку дебиторской задолженности по направлениям, рубрикам, в разрезе каждого отдельного клиента. Также отчет включает рейтинг Топ-клиентов с наибольшей задолженностью.

С помощью Приложения можно отследить динамику дебиторской и кредиторской задолженности клиентов за выбранные периоды – в абсолютных значениях и процентах.

Приложение используют топ-менеджмент и руководители направлений.

Данные в приложении обновляются 1 раз в день, глубина обновления – последние 3 месяца.

Глубина хранения данных:

- За последние 45 дней – за каждый день
- Более 45 дней – на конец каждого месяца без ограничений глубины

ДЕБИТОРСКАЯ И КРЕДИТОРСКАЯ ЗАДОЛЖЕННОСТЬ ПОСТАВЩИКОВ
    
Приложение позволяет планировать платежи поставщикам и повысить управляемость дебиторской (ДЗ) кредиторской (КЗ) задолженности.

Дашборд демонстрирует структуру ДЗ и КЗ по компаниям и поставщикам, динамику показателей за период, суммы просроченной задолженности.

Отчеты используют и получают по электронной почте топ-менеджмент и руководители направлений.

Данные в приложении обновляются 1 раз в день, глубина обновления данных – последние 3 месяца.

Глубина хранения данных:

- За последние 90 дней – за каждый день
- Более 45 дней – на конец каждого месяца без ограничений глубины


ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Разработанные специалистами Qlever приложения не только автоматизировали сбор финансовой отчетности для руководства, но и значительно повысили доверие сотрудников к данным. Готовые дашборды содержат в себе ключевую информацию, которая поступает из надежных источников и обновляется ежедневно.

В результате внедрения наглядных дашбордов и раннего выявления проблемных контрагентов клиент достиг значительного снижения рисков безнадежных долгов и сокращения среднего срока погашения задолженностей на 20%.

Анализ на основе качественных данных также помогает руководителям компании:

- Управлять денежными средствами и осуществлять эффективное финансовое планирование
- Контролировать просроченные платежи и поставки
- Принимать решение о дальнейшем сотрудничестве с контрагентами в зависимости от их долгового рейтинга
- Устанавливать выгодные для всех сторон кредитные лимиты (отсрочку платежей) и другие условия сотрудничества
- Своевременно готовить и получать необходимые документы, подтверждающие оказание услуг
- При необходимости оперативно организовывать претензионно-исковую работу

Внедрение BI-приложений на платформе Analytic Workspace стало стартом формирования новой культуры работы с данными в компании.

В планах клиента - продолжение сотрудничества с Qlever. К последующей реализации запланированы более 20 отчетных форм по различным направлениям деятельности компании: от продаж до операционных показателей склада.

ИСТОЧНИКИ И СТЕК
AW BI (Analytic Workspace), ClickHouse, Airflow, ETL, MS SQL, 1С:Шина

ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ОБЛАСТИ
Топ-менеджмент, Финансы


O QLEVER SOLUTIONS

Qlever Solutions (ООО Клевер Солюшнс) с 2014 года создает корпоративные аналитические решения на базе Business Intelligence (BI) и проектирует корпоративные хранилища данных Data Warehouse (DWH), а также оказывает консалтинговые услуги в области использования внутренних и внешних данных.

Qlever Solutions обладает одной из самых обширных в России практик разработки и поддержки BI-решений на базе PIX BI, FineBI, Qlik, Analytic Workspace (AW BI).