В современном быстро меняющемся рынке, оперативность принятия решений становится ключевым фактором успеха. Компания AlboGroup, известный производитель алкогольной продукции с широким ассортиментом, столкнулась с необходимостью модернизации системы управленческой отчетности для повышения эффективности бизнес-процессов. В данной статье мы расскажем о проекте внедрения бизнес-аналитики на базе Microsoft Power BI, который позволил компании выйти на новый уровень аналитики данных и принятия решений.

AlboGroup – компания с разветвленной структурой, включающей департамент дистрибьюции и департамент производства продукции под собственной торговой маркой. До начала проекта все управленческие процессы были основаны на ERP-системе 1С, которая хорошо справлялась с учетными функциями, но имела ограниченные возможности визуализации данных и построения аналитических отчетов.

Руководство компании осознало, что для принятия более взвешенных управленческих решений необходим инструмент, который позволит:

• Консолидировать данные из различных источников
• Визуализировать ключевые показатели эффективности
• Предоставлять оперативную аналитику всем заинтересованным лицам
• Прогнозировать тенденции и выявлять потенциальные проблемы

В качестве такого инструмента была выбрана платформа Microsoft Power BI, которая отличается широкими возможностями интеграции с различными источниками данных, включая 1С, а также гибкостью настройки и интуитивно понятным интерфейсом.

Проект внедрения был разделен на четыре основных этапа, каждый из которых имел свои задачи и цели.

Этап 1: Подготовка и анализ данных

На первом этапе проводилась масштабная работа с данными, которая включала:

• Сбор и анализ необходимых данных из всех систем компании
• Разработку системы отчетов и KPI для разных уровней управления
• Создание прототипов дашбордов с предварительными расчетами и визуализацией
• Детальное исследование существующих данных и выявление потенциальных проблем

Одной из главных сложностей данного этапа стала необходимость очистки и структурирования данных. Как и во многих компаниях с долгой историей, в AlboGroup накопилось значительное количество разрозненных данных, которые требовалось привести к единому стандарту.

Параллельно шла техническая настройка серверной инфраструктуры для работы с Power BI, а также проводились тестовые выгрузки данных для проверки корректности интеграции.

Этап 2: Разработка и утверждение ключевых KPI

Второй этап был посвящен утверждению разработанных отчетов и KPI для различных департаментов и отделов компании. На основе проведенных исследований и анализа бизнес-процессов был сформирован план внедрения управленческой отчетности.

Особое внимание было уделено построению дашборда ABC-анализа, который позволил компании сегментировать продукцию по уровню прибыльности и объему продаж. Это дало возможность пересмотреть ассортиментную политику и сосредоточить усилия на наиболее перспективных направлениях.

Этап 3: Внедрение дашборда для отдела продаж

Третий этап был сфокусирован на разработке и внедрении дашборда для отдела продаж. После утверждения прототипа был создан полнофункциональный дашборд, который включал в себя:

• Динамику продаж по различным срезам (регионы, категории продукции, клиенты)
• Анализ выполнения планов продаж
• Показатели эффективности работы менеджеров
• Прогнозные модели на основе исторических данных

Этот дашборд стал основным рабочим инструментом для руководителей отдела продаж и региональных менеджеров, значительно повысив оперативность и качество принимаемых решений.

Этап 4: Создание дашборда дебиторской задолженности

Завершающий этап проекта был направлен на разработку дашборда дебиторской задолженности. После утверждения прототипа был реализован полноценный инструмент контроля финансовых взаимоотношений с клиентами, который позволил:

• Отслеживать текущий уровень задолженности в режиме реального времени
• Анализировать структуру задолженности по срокам и клиентам
• Прогнозировать возможные проблемы с платежами
• Оптимизировать работу с дебиторами

Внедрение Power BI в AlboGroup привело к значительным позитивным изменениям в бизнес-процессах компании:

1. Повышение скорости принятия решений. Руководители различных уровней получили доступ к актуальной информации в режиме реального времени, что позволило сократить время на принятие управленческих решений на 40%.
2. Оптимизация ассортимента. Благодаря ABC-анализу компания пересмотрела свой ассортимент, сократив количество низкорентабельных позиций на 15% и увеличив долю высокомаржинальных продуктов.
3. Улучшение управления дебиторской задолженностью. Новый дашборд позволил снизить объем просроченной дебиторской задолженности на 30% в течение первых трех месяцев использования.
4. Повышение эффективности продаж. Аналитические инструменты помогли выявить наиболее перспективные каналы продаж и регионы, что привело к росту общего объема продаж на 12%.
5. Создание единого информационного пространства. Все департаменты компании теперь работают с единой версией данных, что исключило противоречия и несогласованность в отчетности.

В процессе внедрения Power BI в AlboGroup мы столкнулись с рядом вызовов и извлекли ценные уроки, которые могут быть полезны другим компаниям, планирующим аналогичные проекты:

1. Качество данных – ключевой фактор успеха. Необходимо уделить достаточно времени и ресурсов на очистку и структурирование данных перед началом построения аналитических моделей.
2. Вовлечение конечных пользователей. Активное участие сотрудников, которые будут работать с дашбордами, в процессе их разработки значительно повышает эффективность внедрения.
3. Этапность внедрения. Разделение проекта на четкие этапы с конкретными результатами позволяет поддерживать мотивацию команды и демонстрировать ценность проекта руководству.
4. Непрерывное обучение. Регулярное обучение сотрудников работе с новыми инструментами аналитики критически важно для максимальной отдачи от внедрения.

Внедрение бизнес-аналитики в компании на базе Microsoft Power BI стал примером того, как современные технологии могут трансформировать бизнес-процессы и повысить эффективность управления. Построенные дашборды и система KPI позволили компании перейти от реактивного управления к проактивному, основанному на данных подходу к принятию решений.

В планах компании – дальнейшее развитие аналитических возможностей, включая внедрение элементов прогнозной аналитики и машинного обучения для еще более глубокого понимания рыночных тенденций и поведения потребителей.