Новая перевозочная компания (НПК) (АйТи Про: BI.Qube)

2019: Построение системы поддержки решений для повышения эффективности эксплуатации парка вагонов

Индивидуальное решение включает консолидацию информации в аналитическом ХД (для вагонов - типы, производитель, даты гарантийного срока и последнего ремонта, депо, учёт пробегов до места ремонта, причины поломок, данные о выполненных ремонтах и образующих их работах, нормативное и фактическое время работ), куб, многомерную витрину данных. Алгоритмическое устранение противоречивости данных.

Заказчики получают: инструмент для анализа причин возникновения сверхнормативных затрат на ремонт подвижного состава (сверхцикловые работы, работы сверх ТО); инструмент для анализа факторов, вызвавших сверхнормативные затраты и простои (отсутствие запасных частей, бракованные партии запчастей, нарушение эксплуатации, неквалифицированные ремонтные работы и т.д.); объединение с данными об отправках (доходами) позволяет рассчитать эффективность бизнеса, направлений, отдельных перевозочных единиц, типов грузов.

Технологии: построение аналитического ХД, многомерной витрины данных; для визуального анализа широко используются средства Power BI.

2018: Сбор данных из человеко-читаемых документов, формирование и визуализация МСФО

Задача по сбору данных из человеко-читаемых документов, формированию и визуализации МСФО требовала исследований и предложения нестандартных методов решения. Консолидация данных о ремонтах (работах, подтвержденных подписанными актами и закрытых согласно внутренним данным), что происходит по причине большого лага времени между фактическим выполнением ремонтных работ и получением документов по ним от РЖД.

Индивидуальное решение включило построение универсальной системы анализа и предварительной подготовки данных из человеко-читаемых источников. В общей сложности реализованы: «Единый центр правды» о ремонтах подвижного состава для Новой перевозочной компании; историчное хранилище данных о ремонтах; витрина данных для разработки отчётов на её основе; многомерный куб данных о ремонтах, позволяющий компоновать произвольную отчётность; визуализация отчётности МСФО на дашбордах Power BI; автоматизированная подготовка данных для визуализации из человеко-читаемых документов.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.2 т

Технологии: Корпоративное аналитическое хранилище для консолидации данных о перевозках ЖД-транспортом и ремонтах подвижного состава из двух учётных систем компании. Реализованы отдельные витрины по ремонтам и отправкам (перевозкам).

Это первый проект компании ИТ Про, реализующий хранилище данных в методологии DataVault, позволяющей быстро расширять модель данных (сущности, факты, атрибуты). Архитектурно представляет собой ETL-процесс, аналитическое хранилище данных, куб данных.