Створюючи корпоративне інформаційне сховище, ВАТ РЖД пройшло великий шлях впровадження різноманітних систем бізнес-аналітики, починаючи від засобів формування виробничих показників оперативної діяльності до розгортання галузевої аналітичної платформи.

Проект «Інформаційне сховище МПС» стартував в Головному обчислювальному центрі Державної адміністрації залізничного транспорту (ГВЦ МПС) в 1998 році. Поштовхом до початку цих робіт послужили складності роботи з різнорідними базами даних ГВЦ, ​​які використовують різні прикладні галузеві системи (ДІСПАРК, АБД ПВ, ЄК ІОДВ, ДИСКОН і ін.), Які оперують своїм набором засобів з основними об'єктами (поїзд, вагон, вантаж, контейнер і т.д.). Щоб при наявному розмаїтті програмного забезпечення і джерел даних отримати повну і об'єктивну картину стану справ в компанії, була потрібна консолідація інформації з різних систем, що означає необхідність роботи з різними візуальними інтерфейсами і формами подання однотипних даних, а це іноді супроводжувалося розбіжностями показників.

Подібна ситуація є типовою для корпоративних інформаційних систем у всьому світі, тому цілком природний вихід - створення єдиного інформаційного сховища МПС (ІХ МПС), в яке поміщаються ретельно вивірені і уніфіковані дані з різних систем, причому обов'язково наявність метаданих, які об'єднують різноманітну інформацію в єдине ціле.

Іншою важливою передумовою побудови ЇХ стало стан обчислювальної інфраструктури в ГВЦ МПС: потужні мейнфрейми з дисковими масивами великої місткості, високошвидкісні канали зв'язку з комплексної інформаційно-обчислювальної мережею МПС, досить різнорідний апаратний ІТ-ландшафт МПС, який складається із серверів різних виробників (IBM, Sun Microsystems і ряд інших платформ).

Спочатку сховище працювало з даними з вантажних перевезень, отриманим з систем Етра (електронна транспортна накладна) і ЄК ІОДВ (єдиний комплекс інтегрованої обробки дорожніх відомостей), і мало прямий доступ до «Моделі перевізного процесу мережі» та «автоматизований банк даних вагонного парку», в яких зберігаються детальні відомості про актуальний стан і дислокації вагонів з вантажами, включаючи їх паспортні характеристики.

Управління вантажними перевезеннями передбачає роботу з агрегованими даними про заявках на перевезення, відомостями про відправлення і прибуття вантажів по станціях, відділенням, дорогах, адміністративних районах і округах, державам ближнього і далекого зарубіжжя, вантажовідправників та вантажоодержувачів, організаціям-платникам і ряду інших показників. До складу аналізованих кількісних і якісних показників входять: обсяг перевезень вантажів (в тоннах, вагонах і контейнерах), вантажообіг, середня дальність перевезень, провізна плата (в рублях і валюті), сума знижки, дохідна ставка та ін.

Для ефективної роботи з накопиченим обсягом оперативної інформації була потрібна система OLAP-звітності, що дозволяє відповідати на питання «Що і куди везуть?».

вибір платформи

Для МПС величезне значення у виборі платформи для вирішення мав галузевий досвід потенційного партнера, оскільки МПС (тепер ВАТ РЖД) - це величезна транспортна корпорація, яка не має аналогів в світі, і технологічний партнер повинен був запропонувати адекватне рішення для роботи з колосальними інформаційними фондами. Крім того, в ВАТ РЖД є власна ІТ-служба, що володіє створеними за багато років різноманітними системами: «Електронна транспортна накладна» - автоматизація всієї комерційної роботи в сфері вантажних перевезень; «Експрес» - автоматизація продажів квитків на пасажирських перевезеннях; внутрішні інформаційні системи ВАТ РЖД, наприклад, ІМД (інформаційна обробка маршрутного листка машиніста) і ряд інших. Експлуатацією інформаційних систем ВАТ РЖД займаються 18 обчислювальних центрів, розташованих по всій Росії.

«Перш ніж вибрати методологію та інструментарій для роботи, фахівці ГВЦ в кінці 1998 року реалізували кілька пілотних проектів, - розповідає головний технолог ГВЦ ВАТ РЖД Ігор Мовчіков. - Їх результати були схвалені Науково-технічною радою, і було вирішено створювати інформаційне сховище на базі продуктів компанії SAS ». «Наша впевненість в успіху проекту для ВАТ РЖД була заснована на багатому досвіді впровадження компанією SAS рішень в транспортній галузі в усьому світі, - зазначив Кирило Бутаєв, менеджер з розвитку бізнесу SAS Росія / СНД. - Наприклад, найбільший перевізник Італії Trenitalia використовує аналітику SAS для побудови відносин з клієнтами і для розробки нових послуг і тарифів, а залізнична компанія США Union Pacific успішно прогнозує попит на послуги і планує споживання ресурсів за допомогою аналітичної системи SAS Business Intelligence ». З 1998 року почалася активна співпраця ВАТ РЖД (МПС) і SAS Росія / СНД.

Правильний шлях

У 2000 році проект створення інформаційного сховища увійшов в активну стадію впровадження - зросла кількість користувачів, розширився їх коло, з'явилися нові групи споживачів ІТ-послуг з різних служб залізниць і експлуатаційних департаментів. Інформаційні потреби цих груп користувачів часто доповнилися питанням: «Чим везуть?», Відповіддю на який стало створення нового зрізу ЇХ - «Вогняна парки». Ця підсистема акумулює інформацію як з моделей перевізного процесу залізничної мережі, так і з баз даних вагонного парку. Для обробки відомостей про стан, місцезнаходження та інших характеристик парку вантажних вагонів були розроблені програми, що дозволяють проводити аналіз розподілу вагонів по об'єктах дислокації (станціям, відділенням, дорогах, депо), типам парку (робочий, неробочий, резерв, запас і ін.), роду рухомого складу і т.д. Шляхом відстеження передач вагонів по стикових междорожним і міждержавним пунктам виявляються непродуктивні простої вагонів на дорогах і станціях, порушення в навантаженні і роботі вагонів на кільцевих маршрутах, контролюється просування вагонів в адреси припортових станцій і прикордонних переходів, проведення всіх видів ремонтних робіт, а також час знаходження «чужих» вагонів на території Росії і на території інших адміністрацій залізниць та ін.

Одночасно назріла необхідність вдосконалення базової технології сховища. Було здійснено перехід з версії SAS 6.12. на версію 8.2, яка пропонувала не тільки вдосконалення «движка» інформаційного сховища, але і включення ряду додаткових продуктів, що автоматизують процес адміністрування ЇХ. Суть назрілих змін була пов'язана в першу чергу з різким зростанням обсягів інформації в сховищі і її різноманітністю, а також різноманітністю і різноманіттям інформаційних запитів користувачів. Виникла потреба в спеціальних засобах управління ЇХ і відповідних додатках методології проекту. В результаті, в 2002 році ЇХ остаточно оформилося в глобальний галузевої багатоверсійності проект з постійною інтерактивної підтримкою всіх груп користувачів - Корпоративне інформаційне сховище (КИХ).

Серед основних технологічних труднощів розгортання КИХ в першу чергу можна відзначити експоненціальне зростання кількості користувачів - тільки за 2003 рік їх число потроїлася. Крім того, проект був реалізований за технологією «товстого клієнта», причому реалізація вважалася настільки вдалою, що довгий час в ГВЦ від нього не відмовлялися. Однак в технології «товстого клієнта» доводилося спеціально вирішувати питання синхронізації клієнтської і серверної частини, автоматичного оновлення версій системи, підтримки великого числа територіально віддалених користувачів і т.д. Виникали проблеми з управлінням правами і з технічною підтримкою. Але найбільші складності викликали зміни в обліковій політиці, що утрудняють ретроспективний аналіз показників - один і той же формальний показник в різні періоди часу міг відбивати, по суті, різну інформацію.

Паралельно з КИХ розвивалися аналітичні системи, що базуються на даних з корпоративного сховища. Частина з них, такі як ІАС ЕМіП (пізніше - ЦСУ РЖД), ставилися до класу систем стратегічного управління. В їх основу лягла технологія інтеграції на рівні аналітичної системи інформації з КИХ та інших джерел для створення цілісної інформаційної картини галузі. Інші системи доповнювали OLAP-надбудову більш глибокими і / або специфічними аналітичними можливостями. Корпоративна система управління маркетингом, автоматизована система прогнозування, ГІС (геоінформаційна система) «Маркетинг», ІС «Вантажний Експересс» - ось далеко не повний перелік інформаційних систем, що спираються на КИХ.

Сьогодні на базі КИХ функціонує п'ять предметних областей: «Вантажоперевезення», «Вогняна парки», «Контейнерні парки», «Локомотивні парки» і «Приміські пасажирські перевезення». В цілому це 330 різних різновидів звітів, створюваних по 350 зрізах, а загальний обсяг даних КИХ становить понад 1 Тбайт. Число користувачів на сьогоднішній день перевищила 3 ​​тис. Важливо відзначити, що сьогодні корпоративним стандартом аналітичної звітності по глибині ретроспективи є подання звітів з моменту заснування ВАТ РЖД - з 2003 року. Більшість звітів КИХ дає можливість отримання інформації за період з 1997-го, а ряд звітів - з 1992 року.

Основна функція КИХ складається сьогодні в забезпеченні широкого кола користувачів динамічної звітністю по різних зрізах прикладних областей. Крім того, на основі даних сховища готується ряд форм галузевої статистичної звітності, поданих двома великими блоками: «Багатоформатна довідка» і «Інформаційна система керівника» (ІСР). «Багатоформатна довідка» - це система підготовки статичних звітів складної структури на замовлення конкретних департаментів. Розробка ІСР почалася в другій половині 2005 року за вказівкою президента ВАТ РЖД В.І. Якуніна і є інструментом управління керівника компанії вищого рівня, в розрізі інфраструктури формує зведену звітність за основними ключовими показниками (виробничим, кадровим та фінансовим). По кожному з них існує можливість відразу перейти від статичної звітності до більш глибокого аналізу по динамічної звітності, що надає можливість переходу на більш детальний рівень представлення (так зване «свердління»). За допомогою «свердління» можна відстежити всі рівні обчислення показників (KPI) і виявити джерело проблеми.

«Інформаційне сховище дозволяє нам« розкласти »перевезення, особливо вантажні, в різних системах координат, - підкреслює Володимир Павлов, заступник начальника відділу аналізу і статистики Департаменту інформатизації та корпоративних процесів управління ВАТ РЖД. - За допомогою інформаційного сховища ми отримали можливість проводити широкий економіко-статистичний аналіз, визначати і аналізувати такі ситуації, як транзит через Росію, транзит вантажів через різні пункти пропуску через кордон, потік вантажів у різні порти різного характеру, потік і призначення вантажів в СНД або країни учасниці угоди і назад ». Інформаційним сховищем сьогодні користуються різні підрозділи ВАТ РЖД - практично після закінчення доби можна взяти будь-який зріз даних і використовувати його для аналізу.

Перспективи КИХ РЖД

Розвиток КИХ РЖД йде в двох напрямках: бізнесу та ІТ. Користувачі пред'являють до сховища ряд додаткових вимог. По-перше, їм необхідний більший обсяг інформації, особливо в частині пасажирських перевезень, макроекономічної інформації, а також відомостей щодо альтернативних видів транспорту. По-друге, багато користувачів віддають перевагу не динамічної, а статичної звітності, сформованої в прийнятому в конкретному департаменті вигляді і надається на регулярній основі. Ці звіти надаються керівництву переважно у вигляді твердої копії. І, по-третє, на певній стадії роботи деякі користувачі КИХ експортують інформацію в Excel або Word і продовжують формування звіту в звичних офісних програмах, що визначає підвищені вимоги до стикування клієнта КИХ і MS Office.

Інтеграційні процеси в ВАТ РЖД визначили необхідність переорієнтації клієнта КИХ на Web-технології. Різко зріс коло аналітичних задач, рішення яких передбачається проводити в рамках КИХ, що зумовило перехід інформаційного комплексу ВАТ РЖД від рівня галузевого сховища до рівня інтегрованої аналітичної платформи.

У грудні 2007 року для створення уніфікованої галузевої системи підготовки звітності та аналізу даних з метою прийняття управлінських рішень в ВАТ РЖД почалося розгортання платформи SAS Enterprise Intelligence Platform. До початку 2008 року завершився перший етап її впровадження і введення на її основі в промислову експлуатацію системи «Банк показників» в ГВЦ РЖД як засобу формування статистичної корпоративної звітності і інструменту управління для керівників середньої і вищої ланки, в тому числі президента компанії. Система надає відомості за всіма ключовими показниками діяльності ВАТ РЖД.

Перевага SAS Enterprise Intelligence Platform полягає в забезпеченні інтегрованої платформи, здатної працювати з великими обсягами даних, що спирається у всіх стадіях аналітичного процесу на єдині метадані. Крім того, для КИХ РЖД були вкрай важливі рішення в області підвищення достовірності корпоративної інформації - четирехуровнего контролю достовірності даних: форматно-обліковий контроль, статистичний контроль, логічний контроль (на основі взаємозв'язку між показниками) і fraud beating - аналіз зовнішніх зв'язків і показників компанії. Міграція КИХ РЖД на SAS Enterprise Intelligence Platform проходить паралельно з поточним розвитком проекту і «невидима» для користувачів.

Успішне впровадження КИХ викликає інтерес з боку різних галузей і організацій: дочірніх компаній ВАТ РЖД, які хочуть самостійно аналізувати і вирішувати виникаючі у них проблеми обробки інформації, а також більш обгрунтовано прогнозувати свою діяльність; зарубіжних залізничних компаній (польських, казахських, прибалтійських і т.д.), яких дуже приваблюють функціонують ІТ-продукти, що забезпечують рішення галузевих завдань; великих російських холдингів (видобувні і металургійні компанії, для яких все більш важливого значення набуває прозорість і достовірність корпоративної звітності і збалансованість системи показників KPI), яких перш за все цікавлять можливості роботи з великими обсягами різнорідних даних і інтеграції різнорідних програмних систем; компаній, які цікавляться складними, надійно працюють продуктами (телекомунікаційні компанії, для яких особливо важливий досвід ВАТ РЖД по «виживання» в складних економічних умовах); державних органів, яких цікавить впровадження сучасних інформаційних технологій в умовах суворих нормативних вимог.

платформа для майбутнього

Для подальшого розвитку корпоративної аналітики у компанії SAS є ряд аналітичних розробок, наприклад рішення для процесно-орієнтованого управління SAS Activity-Based Management, що дозволяє управляти собівартістю і підвищувати прибутковість, планувати потреби в ресурсах, визначати фактори прибутковості компанії, здійснювати внутрішнє ціноутворення в рамках холдингу і обгрунтування тарифів перед регуляторами.

Рішення Enterprise Miner - інтегрований компонент системи SAS, створений для виявлення в масивах даних інформації, необхідної для прийняття рішень. Enterprise Miner включає в себе ефективні методи статистичного аналізу, відповідну методологію виконання проектів пошуку прихованих закономірностей і графічний інтерфейс користувача.

SAS Bridge to ESRI - шлюз, що забезпечує обмін даними між ПО SAS і геоінформаційної системою ArcGIS від компанії ESRI. Це рішення дозволяє поєднати географічні дані з показниками роботи підприємства (фінансовими, маркетинговими, кадровими та ін.) І наочно відобразити комерційну інформацію на карті.

ЦІ Інноваційні решение відповідають зростанню уровня зрілості корпоратівної інформаційної середовища ВАТ РЖД и дозволяють сделать черговий крок у розвитку аналітичних можливий КИХ. Зокрема, у зв'язку з переходом компанії до холдингової структурі загострилася потреба в рішенні, що забезпечує прозору модель ціноутворення як у відносинах з дочірніми підприємствами (внутрішньохолдингового ціноутворення), так і з державними регуляторами.

Олександр Семенов ( [email protected] ) - незалежний автор (Москва).

ОАO «Російські залізниці»

ОАO «Російські залізниці» - національна компанія, що займається залізничними перевезеннями, є третьою за розміром корпорацією в країні і контролює 80% російського вантажообігу і 45% пасажирообороту. У компанії працюють 1 млн 300 тис. Співробітників. Це найбільша транспортна компанія не тільки в Росії, але і у всьому світі, яка відіграє найважливішу роль в економіці держави.

SAS Enterprise Intelligence Platform

У світовій бізнес-практиці природним розвитком систем бізнес-аналітики є перехід до галузевих аналітичним платформ Enterprise Intelligence Platform (EIP), інтегруючим окремі компоненти технології всередині існуючої інфраструктури в єдину уніфіковану систему. Прийняті сьогодні в типовій організації архітектури бізнес-аналітики не оптимізовані для розгортання і використання на всьому підприємстві, проте керівництву потрібно цілісна картина, що змушує ІТ-групи надавати інформацію в масштабі всього підприємства, при цьому не підвищуючи експлуатаційних витрат.

SAS Business Intelligence зводить різні частини картини функціонування компанії разом. Побудоване на основі EIP рішення по бізнес-аналітиці SAS Business Intelligence надає користувачам доступ до інформації в необхідному форматі в будь-який момент часу і в будь-якому місці. При цьому забезпечуються необхідні інтерфейси для різних рівнів користувачів.

Інтегроване зі сховищем SAS Data Integration і сервером SAS Scalable Intelligence Server рішення SAS Business Intelligence може об'єднувати в собі всі дані, необхідні для аналізу, незалежно від їх джерела або формату. Така інтеграція гарантує, що дані, використані в аналізі, є повними, послідовними і належним чином очищеними - без розростання метаданих, що стало спільною проблемою в архітектурі бізнес-аналітики.

Рішення SAS Business Intelligence створює спільну область, яка б пов'язала раніше ізольованих фахівців за статистикою, фінансів, маркетингу і логістики. Все для користувача співтовариство має доступ до стандартних аналітичним процедурам компанії і шаблонами звітів. Це не тільки дозволяє отримувати узгоджені, надійні результати, але також сприяє більш тісній взаємодії і партнерства між окремими командами.

Будучи частиною інтегрованої платформи, всі компоненти і послуги керуються з єдиного центру, тим самим зменшуються адміністративні зусилля з підтримки додатків, користувачів і безпеки. Забезпечується узгодженість даних, оскільки метадані зберігаються в єдиному сховищі метаданих і спільно використовуються всіма технологіями і рішеннями SAS.