Клиент
Компания ZILAN, производитель металлической сетки, обратилась в нашу компанию с желанием создать эффективную систему управления производственными процессами и финансовыми операциями. На момент анализа бизнес-процессов стало понятно, что компания столкнулась с проблемами управления запасами, прогнозирования спроса и обеспечения прозрачности финансовых показателей.
Задача же ZARMA.BI заключалась в интеграции BI-решений, которые не только бы обеспечивали прозрачность данных, но и оптимизировали ключевые процессы, такие как производство и финансовое управление.
В данном кейсе мы подробно рассмотрим два ключевых этапа работы: производственный процесс и финансовое управление, а также технические аспекты интеграции, такие как ETL, интеграция с CRM, 1С, Excel, создание облачного хранилища и другие решения.
Проблемы и вызовы у компании ZILAN
- Недостаточная прозрачность в производственных процессах, что затрудняло прогнозирование потребности в материалах и готовой продукции.
- Невозможность оперативно получать данные о запасах, производственных мощностях и планах поставок.
- Неэффективность финансового управления и сложность контроля за расходами и доходами.
- Отсутствие централизованной аналитической системы для синхронизации данных из различных источников.
Цели и задачи для компании ZARMA.BI
Основной целью внедрения BI решений было создание интегрированной системы для мониторинга и анализа ключевых бизнес-процессов в реальном времени. Это позволило бы компании повысить свою операционную эффективность и улучшить финансовое управление.
Необходимо было решить ряд непростых задач:
- Интеграция данных о производстве и запасах с системой финансового учета.
- Создание дашбордов для управления производственными мощностями, запасами и расходами.
- Оперативное принятие решений на основе точных и актуальных данных.
Технические моменты интеграции
Специалисты команды ZARMA.BI начали весь процесс интеграции с производственного процесса.
ETL-процесс:
- Extract: Данные о запасах материалов, производственных мощностях и планах поставок были собраны из нескольких источников: 1С, внутренние таблицы Excel, данные о заказах и складе.
- Transform: Данные были очищены и приведены в стандартный формат для дальнейшего использования. Это включало преобразование форматов, агрегацию данных и фильтрацию неактуальных данных.
- Load: Данные были загружены в Yandex DataLens, что позволило создать дашборды с визуализацией всех ключевых показателей, таких как количество готовой продукции, объемы используемых материалов, прогнозы по заказам и срокам поставки.
Интеграция с 1С:
- Для того чтобы синхронизировать данные о запасах, расходах на материалы и производственных мощностях с учетной системой 1С, была настроена интеграция. Это позволило автоматически передавать данные о текущих запасах и расходах на материалы в систему аналитики, обеспечив точность и актуальность данных.
Интеграция с Excel:
- В компании активно использовались таблицы Excel для учета производственных и складских операций. Все данные из Excel были импортированы в Yandex DataLens через специализированные коннекторы. Это позволило использовать исторические данные и интегрировать их в систему анализа, что упрощает переход на новую платформу для сотрудников, уже привыкших к работе с Excel.
Облачное хранилище:
- Для централизованного хранения всех данных было создано облачное хранилище на базе Yandex Cloud, обеспечившее надежное и безопасное хранение информации. Это хранилище позволило централизованно управлять данными и обеспечить доступ к ним из любого места в реальном времени.
Далее последовал второй этап работы — финансовое управление в компании ZILAN.
ETL-процесс для финансовых данных:
- Extract: Данные о финансовых операциях (расходы, доходы, налоги) поступали из различных источников: 1С, банковские выписки и финансовые отчеты.
- Transform: Данные были обработаны для создания единого формата. Это включало выравнивание данных о расходах и доходах, расчет рентабельности и других финансовых метрик.
- Load: После преобразования данные были загружены в Yandex DataLens, где они отображались в виде финансовых дашбордов.
Интеграция с 1С:
- 1С был использован для управления бухгалтерским учетом и расчетами с поставщиками. Интеграция с Yandex DataLens обеспечила реальное время и согласованность данных между бухгалтерией и финансовым анализом. Это дало возможность проводить финансовую аналитику без задержек.
Интеграция с AmoCRM:
- Внедрение AmoCRM позволило интегрировать финансовые данные с данными о продажах и клиентах. Это позволило более точно прогнозировать доходы и расходы на основе информации о текущих и прогнозируемых продажах. Каждая сделка, поступление средств и задолженность отображались в единой системе аналитики.
Создание финансовых дашбордов:
- Финансовые дашборды в Yandex DataLens отображали ключевые метрики: доходы, расходы, рентабельность, налоговые обязательства и другие показатели. Это позволило руководству оперативно отслеживать текущую финансовую ситуацию и принимать решения на основе точных данных.
Чего достигли после внедрения BI-решений для ZILAN
- Производственный процесс:
- Снижение времени на планирование производства: Благодаря синхронизации данных из разных источников, таких как 1С и Excel, компания смогла быстрее планировать производство и закупки материалов.
- Прогнозирование потребности в материалах на 20% точнее: Использование исторических данных и аналитики позволило более точно прогнозировать потребности в сырье, что сократило количество избыточных запасов.
- Финансовое управление:
- Снижение времени на финансовую отчетность: Благодаря интеграции с 1С и автоматизации расчетов, компания сократила время на подготовку финансовых отчетов на 30%.
- Увеличение рентабельности на 15%: Улучшение точности финансовых прогнозов позволило более эффективно планировать расходы и доходы, что увеличило рентабельность бизнеса.
Внедрение BI-решений от ZARMA.BI помогло ZILAN значительно улучшить управление производственными процессами и финансовыми операциями. Использование Yandex DataLens, интеграция с 1С, AmoCRM и Excel, а также создание облачного хранилища обеспечили эффективное и прозрачное управление данными. Эти меры привели к повышению оперативности, точности прогнозов и улучшению финансовых результатов.
