Нефть и песок О стали Компрессор - подбор и ошибки Из истории стандартизации резьб Соперник ксерокса - гектограф Новые технологии производства стали Экспорт проволоки из России Прогрессивная технологическая оснастка Цитадель сварки с полувековой историей Упрочнение пружин Способы обогрева Назначение, структура, характеристики анализаторов Промышленные пылесосы Штампованные гайки из пружинной стали Консервация САУ Стандарты и качество Технология производства Водород Выбор материала для крепежных деталей Токарный резец в миниатюре Производство проволоки Адгезия резины к металлокорду Электролитическое фосфатирование проволоки Восстановление корпусных деталей двигателей Новая бескислотная технология производства проката Синие кристаллы Автоклав Нормирование шумов связи Газосварочный аппарат для тугоплавких припоев
Главная страница / Архитектура отрасли

Аналитические системы помогают оставаться на верном пути

Новые экономические условия, в которых российские предприятия работают с 1990-х годов, ставят перед руководством современной корпорации непростые вопросы. Чтобы соответствовать вызовам времени, необходимо менять структуру и методы управления, совершенствовать бизнес-процессы, внедрять бизнес-аналитику. Обеспечение работоспособности аналитических систем, предоставление руководству эффективной и достоверной отчетности является гарантией четкого, стратегически выверенного управления компанией и, как следствие, успешности бизнеса.

OAO «Российские железные дороги» национальная российская компания, занимающаяся железнодорожными перевозками, третья по размеру корпорация в стране, контролирует более 80% российского грузооборота и более 45% пассажирооборота. Это крупнейшая транспортная компания не только в России, но и во всем мире, играющая важнейшую роль в экономике государства.

Лауреат премии «Компания года 2005», ОАО «РЖД» прошло большой путь внедрения бизнес-аналитики от системы производственных показателей оперативной деятельности до отраслевой аналитической платформы. Партнером РЖД на этом нелегком пути стала компания SAS.

Платформой корпоративного информационного хранилища (КИХ) стало программное обеспечение SAS версии 6.12. Первоначально в состав хранилища входила информация только по грузовым перевозкам. Эта предметная область функционирует на основе данных систем ЭТРАН «Единый комплекс интегрированной обработки дорожных ведомостей» (ЕК ИОДВ) и имеет прямой доступ к «Модели перевозочного процесса сети» и «Автоматизированному банку данных вагонного парка» для получения детальных сведений об актуальном состоянии и дислокации вагонов с грузами, включая их паспортные характеристики.

В предметной области «Грузовые перевозки» находятся агрегированные данные о заявках на перевозки, об отправлении и прибытии грузовых отправок по станциям, отделениям, дорогам, административным районам и округам, государствам ближнего и дальнего зарубежья, грузоотправителям и грузополучателям, организациям-плательщикам и ряду других показателей. В состав анализируемых количественных и качественных показателей входят: объем перевозок грузов в тоннах, вагонах и контейнерах, грузооборот, средняя дальность перевозок, провозная плата в рублях и валюте, сумма скидки, доходная ставка и др.

Начальной целью использования программного обеспечения SAS было построение информационного хранилища грузоперевозок для нужд системы фирменного транспортного обслуживания, и возможности OLAP-отчетности были востребованы в первую очередь для ответа на вопрос: «Что и куда везут?».

В 2000 г. проект приобрел популярность, стало расти количество пользователей, расширился их круг. Появились новые группы пользователей с железных дорог, из эксплуатационных департаментов РЖД (тогда МПС). Эти группы сформировали новый глобальный вопрос к корпоративному информационному хранилищу: «Чем везут?». Ответом на него стало создание новой предметной области «Вагонные парки».

В тот же период активный рост КИХ обусловил необходимость совершенствования базовой технологии. Революцией базиса КИХ стал переход на версию SAS 8.2, которая предлагала не только совершенствование «движка» КИХ, но и ряд дополнительных продуктов, в том числе автоматизирующих процесс администрирования информационного хранилища.

Предметная область «Вагонные парки» аккумулирует информацию нескольких оперативных баз данных: модели перевозочного процесса сети, автоматизированного банка данных парка вагонов и банка данных собственных вагонов. На основании данных о состоянии, местонахождении и других важных характеристик парка грузовых вагонов разработаны приложения для анализа распределения вагонов по объектам дислокации (станции, отделения, дороги, депо), типам парка (рабочий, нерабочий, резерв, запас и др.), роду подвижного состава.

Отслеживаются размеры передачи вагонов по стыковым междорожным и межгосударственным пунктам, выявляются непроизводительные простои вагонов на дорогах и станциях, нарушения в погрузке вагонов и работе вагонов на кольцевых маршрутах, контролируются продвижение вагонов в адреса припортовых станций и погранпереходов, проведение всех видов ремонтных работ, а также время нахождения «чужих» вагонов на территории России и российских на территории других администраций железных дорог и др.

К тому времени КИХ окончательно оформилось как глобальный отраслевой многоверсионный проект с постоянной интерактивной поддержкой всех групп пользователей.

С 2000 г. параллельно КИХ развивались аналитические проекты на его основе. Часть из них, такие как ИАС ЭМиП (позже ЦСУ РЖД), относились к классу систем стратегического управления. В их основу легла технология интеграции на уровне аналитической системы информации из КИХ и иных источников для создания цельной информационной картины отрасли.

Другим направлением отраслевой аналитики стали прогностические системы ЦФТО, такие как ИАС ППГ (позже АСП). В их основу был положен принцип дополнения КИХ (интеграция всех данных на уровне КИХ).

В настоящее время функционирует пять предметных областей КИХ «Грузоперевозки», «Вагонные парки», «Контейнерные парки», «Локомотивные парки» и «Пригородные пассажирские перевозки». В общей сложности это более 330 отчетов, примерно 350 многомерных структур. Общий объем КИХ около 1 Тб.

Основная функция КИХ состоит в обеспечении широкого круга пользователей динамической отчетностью по действующим предметным областям. Кроме того, на основе данных хранилища готовится ряд форм отраслевой статистической отчетности.

Системы статической отчетности КИХ представлены двумя большими блоками «Многоформатная справка» и «Информационная система руководителя» (ИСР). Многоформатная справка – это система подготовки статических отчетов сложной структуры, «под заказ» конкретных департаментов. Разработка ИСР началась во второй половине 2005 г. по непосредственному указанию президента ОАО «РЖД» В. И. Якунина. В 2006 г. на конференции «ТелекомТранс-2006» был продемонстрирован ее пилотный вариант. Информационная система руководителя является инструментом управления руководителя компании высшего уровня. Это система сводной отчетности по основным ключевым показателям – производственным, кадровым и финансовым, которые представлены в разрезе инфраструктуры. По каждому из них существует возможность сразу перейти к более глубокому анализу, т. е. от статической к динамической отчетности.

Статическая и динамическая отчетность предполагает табличное и графическое представление информации. Кроме того, динамическая отчетность имеет возможность «сверления» на более детальный уровень представления.

Корпоративная система управления маркетингом, автоматизированная система прогнозирования, автоматизированная система стратегического управления и долгосрочного прогнозирования, ГИС (геоинформационная система) «Маркетинг» вот далеко не полный перечень информационных систем, опирающихся на КИХ как на основной источник данных, так называемых систем-наследников.

Сегодня КИХ РЖД отраслевой стандарт BI, базис отраслевой аналитики, основной источник отчетной информации для руководства и специалистов отрасли. В мировой бизнес-практике естественным развитием таких систем является последующий переход к отраслевой аналитической платформе Enterprise Intelligence Platform (EIP).

Подобная платформа оптимально интегрирует отдельные компоненты технологии внутри существующей инфраструктуры в единую унифицированную систему. Архитектуры бизнес-аналитики в современной типичной организации не оптимизированы для развертывания и использования на всем предприятии, но руководству предприятия требуется целостная картина, которую оно считает критически важной для успеха. ИТ-группы должны предоставлять информацию в масштабе всего предприятия, при этом не повышая эксплуатационные расходы, особенно во время процессов реформирования корпораций и отраслей.

SAS Business Intelligence сводит разные части картины вместе. Одно унифицированное решение обеспечивает весь спектр возможностей BI, необходимых широкому кругу пользователей организации. Результатом становится информационный поток, превосходящий организационные хранилища данных, различные вычислительные платформы и специализированные инструменты и предоставляющий корпорации новые преимущества.

SAS Enterprise Intelligence Platform повышает ценность существующих систем, одновременно создавая базу для новых, ранее недоступных уровней корпоративной бизнес-аналитики. Непосредственно в процессе внедрения начинается эволюция ИТ-подразделения из затратной организации в стратегического партнера.

Построенное на платформе EIP решение по бизнес-аналитике SAS Business Intelligence создает пользователям значительные преимущества, предоставляя им доступ к информации в необходимом формате в любой момент времени и в любом месте. SAS также обеспечивает необходимые интерфейсы для различных уровней навыков, позволяя пользователям генерировать собственные ответы, в то время как ИТ-подразделение сохраняет контроль над качеством и единством данных.

Полностью интегрированное с возможностями хранилища SAS Data Integration и сервером SAS Scalable Intelligence Server решение SAS Business Intelligence может объединять в себе все данные, необходимые для анализа, независимо от источника или формата данных. Такая интеграция также гарантирует, что данные, использованные в анализе, являются полными, последовательными и должным образом очищенными – без разрастания метаданных, что является общей проблемой в архитектурах бизнес-аналитики.

Решение SAS Business Intelligence создает совместную область, связывающую ранее изолированных специалистов по статистике, финансам, маркетингу и логистике. Все пользовательское сообщество имеет доступ к стандартным аналитическим процедурам компании и шаблонам отчетов. Это не только позволяет получать согласованные, надежные результаты, но также способствует более тесному взаимодействию и партнерству между отдельными командами.

Будучи частью интегрированной платформы, все компоненты и услуги управляются из единого центра, тем самым уменьшаются административные усилия по поддержанию приложений, пользователей и безопасности. Обеспечивается согласованность данных, поскольку метаданные хранятся в едином хранилище метаданных и совместно используются всеми технологиями и решениями SAS. Помимо поддержки широкого диапазона открытых стандартов, платформа SAS Enterprise Intelligence Platform разработана для упрощения интеграции в существующие ИТ-инфраструктуры.

При интеграции в единую технологическую платформу ее компоненты способствуют оптимизации существующей среды анализа и приведению информационных технологий в более полное соответствие стратегическим задачам организации.

В настоящее время развитие КИХ РЖД идет в двух направлениях бизнеса и информационных технологий. Вектор определяют как тенденции роста потребностей пользователей, так и общее развитие корпоративной информатизации.

Пользователи информационного хранилища, как действующие, так и потенциальные, предъявляют к нему целый ряд требований. Во-первых, им необходим больший объем информации. Особенно это касается пассажирских перевозок, макроэкономической информации, а также сведений о конкурентах альтернативных видах транспорта. Во-вторых, многие пользователи отдают предпочтение не динамической, а статической отчетности, сформированной в принятом в конкретном департаменте виде и предоставляемой на регулярной основе. В основном эти отчеты предоставляются в виде твердой копии. И, в-третьих, на определенной стадии работы некоторые пользователи КИХ экспортируют информацию в EXCEL или WORD и продолжают формирование отчета в привычных офисных программах.

Перечисленные требования определяют направления развития КИХ на ближайшие годы:

расширение информационной основы, дополнение новыми предметными областями;

расширение клиентской части КИХ, формирование более простых и доступных групп статических отчетов, дополнение КИХ «офисным клиентом», т. е. возможностью подключаться к КИХ напрямую из программ MS Office.

Как информационный комплекс КИХ РЖД полностью готов к переходу от уровня Data Warehouse к уровню EIP единой отраслевой интегрированной аналитической платформы ОАО «РЖД».

Управление эффективностью деятельности корпорации, основанное на широком применении технологий SAS, обеспечит РЖД дополнительные конкурентные преимущества: увеличение рентабельности и повышение мобилизации акционерного капитала для перспективных проектов. Расширяется доступ к глобальному рынку заемного капитала, чтобы поддерживать стабильный экономический рост и сокращать стоимость ресурсов, используемых для внешних инвестиций. Корпоративная информационная система любого ведомства или организации предназначена для обработки больших массивов информации, вывода данных в удобном для пользователя виде и передачи этих данных. Поэтому важнейшим и неотъемлемым элементом любой корпоративной информационной системы является хранилище данных.

Владение всеобъемлющей, достоверной и аналитически обработанной информацией обязательное условие для экономически обоснованной организации работы отрасли и принятия оптимальных управленческих решений. Принятая и реализуемая на железнодорожном транспорте программа информатизации и развития телекоммуникаций стала основой современной системы корпоративного управления экономикой, финансами и перевозочным процессом. Она предусматривает, в частности, создание корпоративной информационной системы. Огромные масштабы железнодорожной сети страны, многообразие решаемых прикладных задач, многоуровневость пользователей обусловливают особую сложность системы и, соответственно, информационного хранилища.

Проект «Информационное хранилище МПС» развивается в Главном вычислительном центре МПС (ГВЦ МПС) с 1998 г. Что же послужило толчком к началу этих работ? Пожалуй, главная причина заключалась в самом информационном фонде ГВЦ, состоявшем в ту пору из множества разнородных баз данных с разработанными на их основе прикладными задачами (ДИСПАРК, АБД ПВ, ЕК ИОДВ, ДИСКОН и др.). Каждая из этих баз данных содержала свой набор операций с основными объектами (поезд, вагон, груз, контейнер и др.). Чтобы при таком разнообразии получить полную и объективную картину, работники МПС вынуждены были пользоваться информацией из различных систем. При этом им приходилось иметь дело с разными визуальными интерфейсами, различными формами представления однотипных данных. Бывали даже случаи нестыковки показателей.

Подобная ситуация типична для корпоративных информационных систем во всем мире. И мировой опыт подсказывал выход: создание единого информационного хранилища МПС (ИХ МПС). В него помещают тщательно выверенные очищенные и унифицированные данные из различных оперативных систем. Поскольку эти данные предназначены для дальнейшего анализа, они подвергаются обобщению и суммированию по разным категориям. Обязательно наличие так называемых метаданных, которые объединяют разнообразную информацию в единое целое. Таким образом, можно сказать, что информационное хранилище данных – это единый для всех пользователей источник выверенной и высококачественной информации.

Важной предпосылкой построения информационного хранилища в ГВЦ стало и состояние вычислительной инфраструктуры. В Центре к тому времени появились достаточно мощные компьютеры класса «мэйнфрейм» с дисковыми массивами большой емкости. Высокоскоростные каналы соединяли «мэйнфреймы» с комплексной информационно-вычислительной сетью МПС (КИВС МПС), содержащей сотни рабочих станций. Сочетание мощной вычислительной техники и высокоскоростной сети создавало возможность одновременной работы многих пользователей с большими объемами разнообразных данных.

Прежде чем выбрать методологию и инструментарий для работы, специалисты ГВЦ в конце 1998 г. реализовали несколько пилотных проектов. Их результаты были рассмотрены и одобрены Научно-техническим советом. При этом было решено создавать информационное хранилище на базе продуктов компании SAS Institute, одного из мировых лидеров на рынке средств аналитической обработки и доставки информации.

С момента создания ЦФТО информационное хранилище имеет большое значение для становления маркетинговой структуры компании.

Поставленные перед ЦФТО задачи потребовали иного подхода к информационному обеспечению сбытовых функций в области грузовых перевозок, и как следствие, новых требований к информационному хранилищу.

Проведение маркетинговых исследований традиционными методами в формирующемся рыночном транспортном бизнесе оказалось затруднительным без многосторонней информации о собственной сфере деятельности и внешних условиях. Прежде всего, нужны были данные о структуре, динамике, географии грузопотоков, об имеющейся и потенциальной клиентской базе, о влиянии тарифных условий и других факторов на платежеспособный спрос на услуги перевозок.

В ряде случаев ЦФТО стало инициатором и активным пользователем специальных разделов информационного хранилища и бизнес-аналитики на их основе. Если принятые решения будут отставать от динамики рынка или вектор их усилий окажется неадекватным, это может дорого обойтись компаниям. Всесторонняя аналитика с использованием глубокой ретроспективы, вариантные расчеты – это важнейшие составляющие успеха в подготовке решений, связанных в первую очередь с экономической эффективностью и развитием тех или иных видов деятельности. А для этого необходима как детальная, так и агрегированная информация по истории грузовых перевозок.

Существующие информационные системы создавались в разные годы, целевой доступ к которым для решения новых задач был технически сложным. Требовались интеграция и унификация данных различных источников, чтобы данные были объективными, актуальными, многоаспектными, сопоставимыми и были постоянно «под рукой» для оперативной оценки ситуации в столь динамичных условиях.

Именно на опыте работы информационного хранилища в системе фирменного транспортного обслуживания были доказаны его жизнеспособность и востребованность. Благодаря наличию этого мощного инструмента очень скоро подразделения ЦФТО превратились в своего рода справочно-аналитическое бюро, когда другие заинтересованные департаменты стали запрашивать у нас разнообразные справки. Специалистам департаментов было предложено подключиться к хранилищу и освоить достаточно простые и удобные аналитические инструменты для извлечения различных показателей с необходимыми им периодичностью, ретроспективой и другими параметрами.

Данная система востребована и продолжает развиваться, потому что в ходе реформирования железнодорожного транспорта для принятия управленческих решений требуется все больше информации, необходимы все более разнообразные ее срезы.

Корпоративное информационное хранилище один из самых важных инструментов для анализа рынка железнодорожных перевозок. Основное преимущество корпоративного хранилища – оперативность информации. Практически по истечении суток можно взять любой срез и использовать его для анализа. Статистические отчеты такой возможности не дают. Да и формируются они после завершения соответствующего периода, когда эти данные имеют уже чисто историческую ценность. Несмотря на то что мы активно пользуемся информационным хранилищем, оно нуждается в совершенствовании. Понятно, что оперативные данные и данные полной, уточненной статистической отчетности всегда будут несколько расходиться, но, тем не менее, на мой взгляд, в ряде случаев расхождения между данными хранилища и данными статистической отчетности неоправданно велики. Если, скажем, объемы погрузки, которые ежесуточно фиксируются в информационном хранилище, и объемы уточненные, которые являются достоянием уже статистической отчетности, различаются на одну-две десятые процента, то это, в принципе, нормальная статистическая погрешность. А вот уточненные данные о провозной плате за перевозки по прошествии некоторого времени могут отличаться от первоначальных до 8%. Правда, здесь «вина» не самого информационного хранилища и информационных технологий, а технологии обработки перевозочных документов. Это комплексный вопрос, связанный уже с методологией финансовых расчетов. Тем не менее, различия очень существенные, и нужно их минимизировать.

На наш взгляд, необходимо расширить функциональность хранилища. Информационное хранилище хороший инструмент в аналитической работе, но с точки зрения полноты, достоверности, оперативности и удобства пользования еще есть над чем работать.

Инструмент, который был использован при разработке технологии хранилища SAS Institute, предоставляет огромные возможности, и база сейчас очень большая. Однако основная проблема в том, что у нас существуют разные виды отчетности, в которых информация по отдельным параметрам, например номенклатура родов вагонов, не совпадает, поэтому анализировать информацию достаточно сложно. В прошлом году было немало сделано для решения этого вопроса, в частности, были введены некоторые формы официальной отчетности, сформированы аналитические таблицы формы ЦО-12, теперь можно получать отчет о доходах, перевозках, грузообороте и др.

В связи с реформированием компании возникла еще одна проблема – разобщенная отчетность ОАО «РЖД» и дочерних обществ, что не позволяет объективно оценить качество их работы.

По роду своей деятельности мы много занимаемся оценкой конкуренции. Данные о том, сколько перевезли мы, сколько частные компании в приватном и арендованном подвижном составе, в том числе по направлениям, определенным грузам и т. д., можно легко выбрать из хранилища. Получение более подробных разрезов вызывает определенные трудности, которые должны быть преодолены в процессе дальнейшего развития аналитических систем на основе корпоративного информационного хранилища.

Сегодня мы располагаем полными статистическими данными, основанными на первоисточниках, по перевозкам грузов и пассажиров, по вагонным паркам. Это данные из информационного хранилища, на базе которого и во многом благодаря которому работает система электронной транспортной накладной ЭТРАН. Информационное хранилище позволяет нам «разложить» перевозки, особенно грузовые, в различных системах координат. Это не только отчетность по погруженным вагонам, по номенклатуре грузов, «тяжелая» отчетность по прибытию и отправлению. С помощью информационного хранилища мы получили возможность проводить широкий экономико-статистический анализ. Статистика объемов перевозки грузов, представленная в корпоративном информационном хранилище, дает возможность определить и проанализировать такие ситуации, как транзит через Россию, транзит грузов через различные пограничные переходы, поток грузов в различные порты, различного характера, поток и назначение грузов в СНГ или страны участницы соглашения и обратно. Теперь мы можем строить отчетность по региональному признаку и иметь полную картину межрегионального обмена грузоперевозками.

Помимо всего прочего КИХ позволяет строить статистику в рамках раздельного учета. Что имеется в виду? Если пять-шесть лет назад мы имели данные только о парках вагонов и погруженных грузовых вагонах, то сегодня можем получить отчет об использовании грузоподъемной силы вагонов, статистические данные о собственниках подвижного состава. Здесь информационное хранилище открывает широкое поле деятельности, именно поэтому оно пользуется высоким спросом. К хранилищу организован довольно либеральный доступ. При необходимости специалисты имеют возможность работать с корпоративным информационным хранилищем.

Однако данных о грузовых перевозках далеко не достаточно. Корпоративное информационное хранилище – это массив перевозочных документов, полная дорожная ведомость, обработанная по прибытии и по отправлении. В дальнейшем мы предполагаем не только иметь данные грузовых перевозочных документов, но и дополнить эти структуры таким массивом, как маршруты машиниста. На наш взгляд, буква «К» в аббревиатуре КИХ должна обозначать не только «корпоративное», но и «комплексное». А для этого там должен быть банк данных по всему подвижному составу, в частности по пассажирским вагонам, пригородному подвижному составу и путевой технике. Если увязать все в комплекс, в том числе путевое и энергетическое хозяйства, тогда это было бы действительно комплексное информационное хранилище.

В условиях реформирования, когда многие организации выделяются в дочерние и зависимые общества и становятся самостоятельными, без создания единой базы данных, единого комплексного хранилища, эффективная работа отрасли в целом и каждого хозяйства в отдельности невозможна.Что касается проекта ИСР, то реальных пользователей у него пока нет. И мы прикладываем усилия к тому, чтобы система стала действительно востребованной. Прежде всего, необходимо определить комплекс и периодичность представления показателей, которые должны характеризовать деятельность компании.

Проблема заключается в том, что еще не определен заказчик от ОАО «РЖД», который выдаст разработчику детальное техническое задание с указанием этих показателей. В основу ИСР положен набор показателей, который мы определили с позиции здорового практицизма. Эти показатели характеризуют всю деятельность компании от перевозки до денег, включая пассажирские перевозки, некоторые технические аспекты и показатели безопасности движения. Однако он никем не утвержден, поэтому, строго говоря, нелегитимен. Что касается чисто технической стороны дела, то она особых проблем уже не вызывает.

Аналитика, построенная на текущей и ретроспективой информации, – это хорошая основа для следующего важного шага среднесрочного и долгосрочного прогнозирования объемов перевозок и их доходности. Чтобы сделать хороший прогноз, нужно иметь как дополнительную информацию, так и математические модели «предвидения будущего», ориентированную на предметную область. Дополнительная информация это факторы влияния, связанные с динамикой работы крупных предприятий, объемом и номенклатурой выпускаемой продукции, изменением цен продукции на мировом рынке и котировки валют, предстоящей индексацией тарифов и др. Математические модели прогноза учитывают максимум доступной информации, выявляют корреляционные связи между факторами влияния и обеспечивают интерактивные возможности моделировать их «вес» в формировании прогноза. Точность прогноза очень важна для компании, так как это не только предстоящие объемы производства, но и данные для формирования расходной и доходной частей бюджета.

На отдельных видах грузов подобная методология уже опробована, расхождение между прогнозом и фактическим состоянием дел не превышает 1,5%. Это очень неплохой результат, в пределах статистической погрешности.

На наш взгляд, системы прогнозирования полезны и необходимы, однако определенные трудности связаны уже с менталитетом, пользователи должны научиться доверять машине. На состоявшемся недавно заседании Правления ОАО «РЖД» было высказано мнение, что основой объективной оценки деятельности компании и эксплуатационной ситуации, а также принятия решений является только информация, зарегистрированная в автоматизированных системах. Реализация программы информатизации начиналась под лозунгом «инвестиции в будущее». Теперь это будущее наступило, и пользователям пора перестраиваться, изменяя отношение и к управленческой отчетности, и к системам прогнозирования.

Главная страница / Архитектура отрасли