Проект

Familia и IT Pro создали гибридную систему аналитики

Заказчики: Фамилия Торговая сеть (Familia, Бэст сити)

Москва; Торговля

Подрядчики: АйТи Про (IT Pro)
Продукт: Microsoft Azure
Второй продукт: АйТи Про: BI.Qube

Дата проекта: 2020/09 — 2021/02
Технология: IaaS - Инфраструктура как услуга
подрядчики - 218
проекты - 1240
системы - 440
вендоры - 229
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис
подрядчики - 147
проекты - 528
системы - 260
вендоры - 152
Технология: BI
подрядчики - 451
проекты - 3068
системы - 1153
вендоры - 560
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 196
проекты - 1058
системы - 60
вендоры - 42
Технология: MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными
подрядчики - 135
проекты - 731
системы - 298
вендоры - 202
Технология: OLAP
подрядчики - 104
проекты - 857
системы - 61
вендоры - 50
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платфор
подрядчики - 0
проекты - 0
системы - 0
вендоры - 0

2021: Создание аналитического решения в области управления товарооборотом

28 апреля 2021 года федеральная сеть off-price-магазинов Familia сообщила, что совместно с разработчиком корпоративных аналитических систем IT Pro в технологическом партнерстве с Microsoft создали аналитическое решение в области управления товарооборотом. Оно построено на базе системы BI.Qube и использует последние технологии аналитики больших данных из облака Microsoft Azure. Данный инструмент, в частности, позволил байерам Familia увеличить скорость принятия решений и точность оценки по поставкам.

Система за доли секунды анализирует целый ряд сложных, контекстно зависимых метрик, за счет чего специалист по закупкам имеет возможность сформировать рекомендации в отношении сделки в режиме реального времени. Благодаря данному решению Familia получила возможность совершенствовать баинговые процессы и увеличивать скорость пополнения ассортимента актуальными товарами по привлекательным для покупателя ценам.

«
ИТ-решение является для нас важным рабочим инструментом, который ежедневно использует наша большая баинговая команда. Скорость принятия решения о закупке – один из ключевых факторов успешной конкуренции на глобальном off-price-рынке. От того, насколько быстро принимается решение о закупке, насколько точно прогнозируются риски и выгоды, зависит финансовая эффективность конкретной сделки, а в итоге – бизнеса в целом. Благодаря экспертизе IT Pro и инструментам анализа больших данных из облака Microsoft Azure мы получили важный инструмент для ежедневной работы, который помогает не только в принятии решений по закупкам, но также в вопросах отчетности и планирования, – подчеркнул директор по технологиям Familia Михаил Василенко.
»

Особенность системы в том, что она способна обрабатывать массивы разрозненных данных: Familia работает по особой модели, которая называется off-price и предполагает наличие в ассортименте большого спектра разнообразных товарных позиций и высокую скорость его обновления. Учитывая одномоментное нахождение в обороте нескольких миллионов SKU, а также количество магазинов сети, превышающее несколько сотен и постоянно увеличивающееся, системе каждый раз приходится иметь дело с новыми массивами данных. Для ускорения процессов анализа в решении применены особые архитектурные и технологические подходы.

«
На этапе подготовки за один месяц был создан полностью рабочий прототип, основанный на реальных данных за год, который при переходе к внедрению был масштабирован, – отметил директор по развитию IT Pro Дмитрий Поликовский. – Использование надежной и безопасной платформы Microsoft Azure позволило нам не только сократить стоимость владения аналитической системой на 40% благодаря гибкому плану включения и выключения сервисов, но и обеспечить заказчику доступ к последним инструментам анализа больших данных.
»

Удобство использования системы бизнес-пользователями также заключается в том, что формат работы с программным обеспечением для них кардинально не изменился – они могут применять технологию совместно с другими инструментами Microsoft, в том числе Excel, PowerPivot, OLAP-кубами.