Внедрение корпоративной аналитической платформы на базе Yandex DataLens
1. Разрозненность данных
Компании, столкнувшиеся с несовместимостью данных между WMS, TMS и ERP-системами и стремящиеся к единой картине операций.2. Цифровые логистические сервисы
Операторы, которые развивают цифровые сервисы управления грузоперевозками и складской логистикой и нуждаются в надёжной аналитической основе.3. Прозрачность себестоимости
Бизнесы, которым критически важно видеть реальную себестоимость перевозок и складской обработки в разрезе маршрутов, подрядчиков и клиентов.4. Автоматизация отчётности
Команды, использующие ручные сводные отчёты и желающие перейти к автоматическим дашбордам с планированием и прогнозированием.5. Цифровая трансформация
Организации в стадии трансформации, вынужденные параллельно эксплуатировать legacy-системы и современные платформы без остановки бизнеса.
Для кого предназначен оффер
Для кого предназначен оффер
Для кого предназначен оффер
Для кого предназначен оффер
Для кого предназначен оффер
Для кого предназначен оффер
Для кого предназначен оффер
Нет «единой версии правды»
Устраняем расхождения данных между складом, транспортом и финансами. Все подразделения работают с одним источником достоверной информации.
Высокая трудоёмкость отчётности
Автоматизируем ручную консолидацию данных в Excel, которая занимает часы рабочего времени аналитиков. Отчёты формируются автоматически по расписанию.
Низкая управляемость
Обеспечиваем видимость OTIF/SLA в разрезе городов, подрядчиков и маршрутов — в режиме реального времени, без ожидания недельных сводок.
Сложность изменений
Адаптируем аналитику под быстро меняющиеся форматы данных и бизнес-процессы без полной перестройки инфраструктуры.
Зависимость от legacy и ключевых сотрудников
Проводим реверс-инжиниринг старых систем, документируем модель данных и передаём проект в эксплуатацию с понятной документацией для команды заказчика.
Аудит текущего IT-ландшафта
- Инвентаризация существующих источников данных (WMS, TMS, ERP, трекинг-системы, файлы Excel)
- Анализ качества данных: полнота, непротиворечивость, частота обновления
Аудит текущей отчетности
- Диагностика существующей аналитики AS IS, сбор требований к отчетности
- Сбор и описание текущих отчетных форм и дашбордов (в т.ч. legacy)
Проектирование целевой архитектуры
- Выбор среды развертывания (Yandex Cloud / on-premise) с учетом требований ИБ и DevOpsРазработка концепции единой модели данных для цепочки поставок
Развёртывание инфраструктуры
- Подключение и настройка компонентов платформы данных, в том числе Yandex DataLens
- Настройка мониторинга доступности и производительности компонентов
- Настройка резервного копирования и процедур восстановления
- Организация DevOps-процессов: CI/CD, управление конфигурациями, контроль версий
Разработка ETL-процессов
- Организация подключений к источникам данных: реляционные базы данных, REST API, файловые хранилища и SFTP
- Разработка пайплайнов загрузки данных с поддержкой инкрементальных и полных обновлений
- Реализация логики очистки и нормализации данных с учётом специфики каждого источника
- Тестирование и валидация качества данных на каждом шаге пайплайна
Разработка витрин данных
- Разработка логической модели для сквозной аналитики цепочки поставок
- Подготовка агрегатов и расчётных показателей: OTIF, SLA, себестоимость, оборачиваемость
- Оптимизация производительности витрин для работы с большими объёмами транзакционных данных
Разработка дашбордов
- Near real-time дашборды операционного контроля: статус отгрузок, выполнение SLA, загрузка склада
- Аналитический дашборд план/факт по ключевым KPI
- P&L логистики: полная себестоимость операций в разрезе клиентов и направлений
- Аналитика по поставщикам и подрядчикам: рейтинги, надёжность, стоимость
- Отчёты по планированию поставок, управлению остатками и закупочной деятельности
Документирование
- Передача полной и подробной документации по модели данных и архитектуре платформы
- Описание ETL-пайплайнов, логики расчётов и справочников
- Руководства по администрированию и развитию системы силами команды заказчика
Аналитика использования дашбордов (опционально)
- Настройка сбора статистики использования дашбордов через DataLens Usage Analytics
- Анализ востребованности отчётов и пользовательского поведения
- Рекомендации по оптимизации и приоритизации дальнейшего развития аналитики
Обучение и поддержка
- Обучение команды заказчика работе с платформой: аналитиков, ИТ-администраторов, бизнес-пользователей
- Hyper-care: интенсивная поддержка в период первых недель эксплуатации
- Возможность перехода на регулярную поддержку через Service Desk
Ориентировочная стоимость проекта представлена по этапам. Итоговая смета формируется индивидуально по результатам аудита IT-ландшафта и согласования объёма работ на этапе Discovery. Все цены указаны без НДС.
| Этап | Состав работ | Срок | Стоимость (ориентировочно) |
|---|---|---|---|
| Этап 1. Аналитика и диагностика (Discovery) | Аудит IT-ландшафта, аудит отчётности AS IS, проектирование целевой архитектуры | 2–3 недели | От 400 000 Руб (фикс) |
| Этап 2. Инфраструктура и ETL | Развёртывание платформы, настройка мониторинга и DevOps, разработка ETL-пайплайнов | 5–8 недель | От 2 500 000 Руб / T&M или фикс |
| Этап 3. Витрины данных и дашборды | Разработка модели данных, near real-time и аналитические дашборды, MVP-отчёты | 3–4 недели | От 650 000 Руб / T&M или фикс |
| Этап 4. ОПЭ — документирование, обучение, поддержка | Документация, обучение команды, hyper-care, опционально — Usage Analytics | 2–3 недели | От 400 000 Руб / T&M или фикс |