Контроль производственных метрик в одной из ведущих ИТ-компаний Татарстана
Предыстория
В 2021 году с целью внутренней оптимизации и развития компания «БАРС Груп» перешла на scrum-модель рабочего процесса, в рамках которой руководители отделов и департаментов получали задачи и бюджет для подразделения на период. Однако в дальнейшем встал вопрос оценки эффективности работы каждого подразделения в количественных показателях (метриках).

Каждый руководитель подразделения предложил свой список метрик и методику их расчета, релевантных для оценки деятельности его направления. Списки были объединены для формирования общей картины эффективности работы отдельной структурной единицы компании «БАРС Груп» – бизнес-центра BI (далее – БЦ BI), который был выбран как пилотный для этого проекта.
Почему это было важно?
Например, зная финансовый план по доходности БЦ BI на год, необходимо было вычислить реальную коммерческую стоимость продуктов компании для формирования коммерческих предложений с учетом затрат на разработку и прочие расходы. Кроме того, была потребность в понимании процента недоходных («инвестиционных» и «репутационных») сделок, допустимого размера скидок и т.д.

Финансовые метрики должны давать возможность видеть, насколько БЦ BI приближается к плановым показателям. При этом нужно контролировать возможный перерасход бюджета по каждому из подразделений для своевременного выяснения причин и коррекции бюджетного планирования.

Производственные метрики должны отражать оценку процента выполнения плана, среднее списание времени по типам задач для определения доли трудозатрат по доходным и не доходным проектам. Таким образом, еще одной задачей была оценка распределения трудозатрат по подразделениям для выявления возможности перераспределения кадровых и бюджетных ресурсов на более доходные либо иным образом коммерчески оправданные задачи.
Таким образом, необходимо было реализовать сбор, анализ и визуализацию данных бизнес-центра компании в реальном времени по следующим направлениям:

  • Финансовый
  • Кадровый учет
  • Производство: разработка
  • Производство: внедрение
  • Аналитика и внедрение
  • Сопровождение

Важным моментом также являлось обеспечение соблюдения уровней доступа к информации, то есть к некоторым информационным панелям должен быть доступ только у руководителей направлений, к другим — у рядовых аналитиков.

При этом данные требовалось собирать из нескольких источников, а именно:

• Внутренняя СУБД компании БАРС Office (на базе Oracle и PostgreSQL)
• JIRA
• Внешняя система техподдержки (подключение по API)
• Партнерский кабинет БАРС Груп (собственная разработка)
Решение
Для решения поставленных задач был выбран комплекс решений, состоящий из платформы данных AlphaBI и self-service BI платформы Analytic Workspace.

На начальном этапе важно было заложить прочную основу под описательную аналитику и обеспечить максимальное качество данных. Для этого использовались модуль ETL и конструктор хранилища AlphaBI, который позволил создать единое информационное поле для четырех систем и шести предметных областей, проставить зависимости между данными и обеспечить их своевременное наполнение.

Для реализации диагностической аналитики, получения ответов на вопросы «почему это произошло?» и визуализации метрик был использован Analytic Workspace – инструмент интерактивного анализа и визуализации данных.


Особенности Analytic Workspace, наиболее значимые для реализации этого проекта:

  • Возможность подключения одновременно к нескольким источникам данных
  • Быстрое внедрение – Analytic Workspace была полностью развернута, настроена и подготовлена к использованию меньше чем за 3 месяца
  • Быстрое обучение сотрудников – Analytic Workspace относится к классу self-service BI-систем, то есть открывает возможность самообучения для пользователей, благодаря простому интуитивно понятному интерфейсу, не требующему привлечения программистов для создания моделей данных и их визуального представления
  • Наличие полноценного ETL-модуля – несмотря на простоту использования, Analytic Workspace пригодна для глубокой трансформации данных и решения сложных аналитических бизнес-задач
  • Ролевая модель доступа – в Analytic Workspace реализовано разграничение уровней доступа к данным с возможностью расширения полномочий
  • Наилучшее на рынке соотношение стоимость/функциональность
Что представляет собой созданная система?
В рамках проекта «Метрики БАРС Груп» были сформированы следующие информационные панели по направлениям:
Финансы:
  • План-факт отклонение по бюджетам сделок. На этой информационной панели мы контролируем прямые расходы бизнес-центра по каждому из проектов и отклонения в процентном и абсолютном выражении от планируемого темпа расхода бюджета. Если отклонение становится существенным (скажем, более 25%), актуальным может оказаться перераспределение бюджета между сделками.

  • План-факт отклонение трудозатрат по сделкам. То же касается отклонений от плана по трудозатратам - мы можем своевременно усилить команду на «буксующей» сделке, перебросив людей с проекта, где,например, по факту сформировался избыток трудовых ресурсов.

  • Отклонение по коммерческому чеку. Бизнес в нашей компании организован таким образом, что некоторая часть сделок является не вполне коммерческой, это так называемые «инвестиционные» или «репутационные» проекты — доход по ним получается ниже коммерческого чека продукта, однако они важны, например, для продвижения и повышения узнаваемости компании на рынке. Важной задачей является контролировать, чтобы доля таких сделок не превышала определенного предела для сохранения прибыльности бизнеса.
Кадровый учет:
Основными пользователями метрик являются руководители отдельных направлений БЦ BI БАРС Груп, которые принимают управленческие решения, касающиеся их подразделений, пользуясь актуальными данными метрик. Например, при планировании рабочего времени крайне полезным оказалось узнать фактическую мощность команды – ведь, скажем, из 10 человек 1 всегда оказывается в отпуске, на больничном или в командировке.

  • Доля отпусков и больничных в общей структуре затрат.
  • Командировки: полеты и поездки по месяцам и сотрудникам
Производство:
– Анализ трудозатрат:
  • Среднее списание времени по типам задач
  • Доля задач с типом ошибок. Очень полезную информацию получаем из информационной панели по ошибкам. Бывает так, что из-за ошибок, закравшихся в бизнес-процессы некоторых сделок, списание времени и бюджета происходит неправильно. Когда метрики перед глазами, ошибки легко контролировать и своевременно исправить.
  • Доля непроизводственных затрат

– Анализ выполнения задач:
  • Процент попадания в оцку
  • Абсолютное отклонение от оценки
  • Среднее время пребывания в статусе
  • Переиспользование функциональности
Аналитика и внедрение :

  • Трудозатраты по типам проектов
  • План-факт расхода бюджета по проектам
Сопровождение:

  • Распределение заявок по типам обращений
  • Доля просроченных заявок
  • Доля возобновленных заявок
и другие. Всего было создано более 50 информационных панелей.
Результаты
Внедрение BI-системы Analytic Workspace позволило более эффективно перераспределить производственные ресурсы, что дало возможность существенно сократить нецелевые расходы, оптимизировать бюджетное планирование и увеличить чистую прибыль Бизнес-центра компании.

Так, например, около 3% сделок содержали ошибки при планировании бизнес-процессов (а это порядка 50 сделок в год в абсолютном выражении). После реализации проекта метрик удалось свести этот показатель к нулю.

Самое главное — удалось в целом достичь на 5% лучших показателей план-факт по году за счет того, что при анализе отклонений от плана по конкретным проектам мы теперь имеем возможность оперативно перераспределять финансовые и трудовые ресурсы, пользуясь актуальными данными и имея перед глазами всю картину бизнеса в реальном времени.