Девелоперская компания «Новый город» в рамках повышения операционной эффективности и цифровизации бизнес-процессов внедрила решение PIX BI. Проект направлен на радикальное ускорение процесса принятия управленческих решений и оптимизацию коммуникаций между топ-менеджментом и руководителями ключевых подразделений. Внедрение системы позволило перейти от формирования отчетов вручную к автоматизированному мониторингу ключевых показателей (KPI) в реальном времени. О реализации проекта рассказывает Роман Заболотный, руководитель команды бизнес-трансформации ГК «Новый город» и номинант на премию BI Award.

- В чем заключались ключевые проблемы компании?

Наша компания сталкивалась с комплексом взаимосвязанных проблем, которые тормозили развитие и снижали операционную эффективность. Ключевых «бизнес-болей» было несколько. Во-первых, это хаос данных и отсутствие «единой версии истины». Критически важная информация была разрознена по изолированным системам («1C», «Битрикс24», Excel, Google Sheets и т.д.). Это не просто вызывало расхождения в отчетах – это порождало постоянные межфункциональные конфликты и непрерывные споры между отделами о том, чьи данные верны. Время уходило не на анализ, а на выяснение отношений.

Во-вторых, захват сотрудников рутинной отчетностью. До 40% рабочего времени ключевых специалистов – сотрудников сметно-договорного отдела, снабжения и финансовых аналитиков – было занято не анализом, а механическим сбором и сверкой данных вручную. Это были дорогостоящие, низкоэффективные трудозатраты, к тому же процесс был крайне подвержен ошибкам.

В-третьих, управленческий «блэкаут» и запаздывающая реакция. Мы функционировали в режиме «посмертного анализа», постоянно опаздывая с реакцией. Ответ на стратегические вопросы вроде «Какая текущая маржинальность проекта?», «Где происходят сверхбюджетные затраты?» или «Какой реальный статус исполнения бюджетов?» мог занимать дни. В условиях динамичного рынка такое запаздывание было непозволительной роскошью.

Отдельная проблема – отсутствие в процессном управлении объективных KPI. Мы не могли эффективно управлять тем, что не могли измерить. KPI ключевых процессов либо отсутствовали, либо рассчитывались вручную, крайне субъективно и с огромной задержкой. Это делало невозможным оперативный контроль эффективности и результативности бизнес-процессов, а управленческие решения принимались на основе интуиции, а не данных.

- Как вы пришли к реализации проекта?

Была сформулирована амбициозная цель по росту и выходу на новые рынки. Стало ясно, что существующая фрагментированная система данных и отчетности станет тормозом на этом пути. Сложно управлять растущим бизнесом старыми методами. Произошло осознание стратегического разрыва. Компания переросла этап, когда решения можно было принимать интуитивно, на основе опыта отдельных менеджеров. Рынок стал сложнее, конкуренция – жестче, а маржа – тоньше. Для выживания и роста требовался переход к управлению, основанному на точных, актуальных и комплексных данных.

Таким образом, проект внедрения BI стал необходим как инфраструктурный проект стратегического уровня. Его цель – не просто «ставить дашборды», а коренным образом изменить культуру работы с данными в компании, повысить скорость и качество принятия решений на всех уровнях и создать фундамент для цифровой трансформации бизнес-процессов. Он был инициирован сверху как обязательное условие для достижения наших стратегических целей.

Проект стал переломным моментом, когда руководство компании осознало, что управляет бизнесом практически «вслепую». Мы поняли, что для сохранения конкурентоспособности необходим переход от культуры реактивных, основанных на догадках решений к культуре data-driven управления, основанного на актуальных и достоверных данных.

- Насколько эта задача важна для компании?

Задача была признана стратегически важной на уровне топ-менеджмента. Прозрачность и скорость получения информации – ключевой фактор конкурентоспособности. Повышение эффективности и прозрачности в снабжении, сметах и договорах – ключевых драйверах себестоимости в девелопменте – напрямую влияет на финансовый результат.

- Что представляла собой аналитическая система до реализации проекта?

Это была типичная «лоскутная автоматизация» – хаотичное скопление не связанных между собой инструментов. Учет велся в «1С:БИТ. Строительство Холдинг», а также в «Битрикс24» (СRМ). За отчетность и анализ отвечали сотни несинхронизированных таблиц Excel и Google, куда данные копировались вручную. Планы закупок и бюджеты также хранились в таблицах. Система была неэффективна, затратна, рискованна и полностью зависела от человеческого труда, порождая ошибки и задержки.

- Какой подход был выбран?

На старте для доказательства ценности был выбран тактический (точечный) подход внедрения под конкретную задачу или отдел, что дало быстрый результат, низкие риски и доказало ценность BI. При реализации проекта был сознательно выбран итеративный Agile-подход, который стал ключом к нашему успеху. Мы отказались от классической модели с длительным циклом разработки и внедрения «монолитного» решения, осознанно разбив проект на три логических этапа, фокусирующихся на конкретных бизнес-проблемах.

В ходе первого этапа фокусировались на операционной эффективности. Мы начали с автоматизации отчетности по закупкам для отдела снабжения, чтобы быстро закрыть самый болезненный запрос и продемонстрировать осязаемую пользу. На втором этапе фокус был сделан на контроле затрат. Далее мы интегрировали данные и развернули дашборды для сметно-договорного отдела, внедрив инструменты контроля лимитов и исполнения договоров.

На третьем этапе фокус сместился на стратегическое управление. Мы подключили финансовые данные и создали единый консолидированный дашборд для руководства, обеспечив целостную картину для принятия стратегических решений.

Каждый этап реализовывался по циклической схеме, обеспечивающей максимальное соответствие результата потребностям бизнеса. Проектирование и согласование – разработка интерактивных прототипов будущих отчетов для утверждения состава ключевых метрик и визуализаций с владельцами процессов. Верификация и обратная связь – согласование прототипов с конечными пользователями, что гарантировало, что мы строим именно то, что им необходимо для работы. Разработка и интеграция – непосредственное построение отчетности в BI-инструменте с настройкой ETL-процессов (выгрузка, преобразование, загрузка данных) и SQL-запросов для обеспечения актуальности информации. Запуск и поддержка – настройка автоматического периодического обновления данных и ввод решения в промышленную эксплуатацию.

Такой подход позволил нам не только минимизировать риски и управлять бюджетом, но и постоянно демонстрировать ценность проекта на каждом витке развития. Мы оперативно получали обратную связь от пользователей и немедленно интегрировали ее в следующий цикл разработки, создавая по-настоящему востребованное и удобное решение.

- Что являлось целью проекта?

Глобальная цель – создать единую цифровую среду для принятия управленческих решений, основанных на данных. Это бизнес-проект по повышению конкурентоспособности, а не ИТ-инициатива. Тактические цели включали сокращение времени на подготовку отчетности на 80- 85%, повышение точности планирования закупок на 15%, снижение сверхнормативных расходов на 7%.

- Какие требования предъявлялись к создаваемому решению, какие принципы пытались соблюдать?

Помимо традиционных технических требований: производительности, масштабируемости, безопасности, возможности подключения новых источников данных с минимальными затратами, – следует отдельно сказать про функциональные и бизнес-требования. Функциональные требования – консолидация данных из всех ключевых источников, устранение ручного сбора и сверки данных, ежедневное автоматическое обновление дашбордов, интуитивный интерфейс, детализация до первичного документа, поддержка анализа данных по различным срезам. Бизнес-требования – время получения первых работающих пилотных дашбордов для ключевого отдела в течение 2-3 месяцев, окупаемость за счет экономии ФОТ на рутинных процессах и роста маржинальности за счет принятия более качественных решений, простота поддержки.

Ключевые принципы: все отчеты и дашборды должны строиться из единого, достоверного источника данных (хранилища); важна ориентированность на пользователя; внедрение ведется короткими циклами, в конце каждого пользователи получают готовый функционал, дают обратную связь, уточняют требования; масштабируемость по объему данных и по пользователям; экономическая эффективность.

Требования и принципы были направлены на создание не просто «еще одного инструмента», а надежного, безопасного и масштабируемого фундамента для культуры принятия решений на основе данных. И этот инструмент изначально должен быть заточен под бизнес-задачи и потребности пользователей, а не под технологические тренды.

- Как и по каким критериям выбиралась платформа для реализации?

Выбор платформы основывался на нескольких критериях: соответствие требованиям по производительности, безопасности, визуализации, стоимость владения, интеграция с «1С», экосистема и поддержка (наличие квалифицированных специалистов на рынке).

В результате была выбрана платформа PIX BI как оптимальная по соотношению цены, качества и функциональности. Важна ориентация этой платформы на быстрое внедрение и глубокую интеграцию с экосистемой «1С», что критически важно для нашей компании. Архитектурно платформа представляет собой унифицированный комплекс, который покрывает все ключевые этапы работы с данными, от подключения и хранения до моделирования, анализа и безопасности, что позволяет избежать сложной интеграции разрозненных инструментов.

- Что представляет собой созданное решение?

Это единый источник достоверных данных из разных систем. Он имеет интерактивные дашборды и отчеты, ориентированные на роли пользователей, возможность для самостоятельного анализа и настройки визуализации, автоматизированную систему доставки отчетности, безопасную и масштабируемую архитектуру. Это не просто набор дашбордов, а экосистема, включающая единое хранилище данных на основе Microsoft SQL Server, куда стекаются данные, и набор интерактивных дашбордов под нужды каждого отдела: снабжения, сметно-договорного отдела, финансового блока, руководства.

- Где возникали основные проблемы?

Отмечу, что главная сложность – не техническая, а организационная: преодоление «эксельной» культуры и согласование единых справочников между отделами. Каждый отдел вел учет по-своему. Технически сложным стало обеспечение высокой частоты обновления данных из «1С» без нагрузки на производственные базы. Не обошлось без проблем с качеством исходных данных. Оказалось, что документы в «1С» и других системах заполнялись с многочисленными нарушениями: пустые поля, некорректно закрытые документы. Пришлось разрабатывать механизмы очистки, доносить до пользователей важность корректного ведения документооборота.

Наконец, был разрыв между ожиданиями и реальностью. Руководство ожидало увидеть «волшебную кнопку» и получить все ответы сразу после запуска. Когда же оказалось, что для получения точного отчета нужно сначала почистить данные и договориться о методиках расчета, возникало разочарование.

- Кто является основными пользователями аналитической платформы?

Основные пользователи – руководители отдела снабжения, сметно-договорного отдела, финансовые аналитики, руководители проектов. Их около 30 человек. Ключевых потребителей отчетов около 10 человек: собственник, ключевые партнеры, генеральный директор, финансовый директор, коммерческий директор, руководитель проектного офиса.

- Наблюдалось ли сопротивление сотрудников, которых заставляли работать по-новому?

Да, сначала было сопротивление по принципу «мы всегда так делали» и недоверие к данным. Методы борьбы: вовлечение на ранних этапах проекта, обучение и поддержка, пилоты и «быстрые победы». Демонстрация того, как система экономит несколько часов в день, сменила сопротивление на заинтересованность. Масштабного сопротивления не произошло, так как инструмент быстро доказал свои преимущества.

- Какие результаты стали проявляться в ходе проекта?

Поскольку теперь данные из операционных систем стали основой для видимых всеми отчетов и дашбордов, сотрудники стали более внимательно, ответственно и своевременно заполнять документы. Произошло повышение дисциплины и обоснованности закупок, так как руководители получили возможность в режиме реального времени видеть и анализировать цены на каждый материал или услугу по каждому поставщику и подрядчику. Снизились риски необоснованного завышения цен, закупочная деятельность стала более прозрачной. Своевременный контроль дебиторской задолженности и отклонений по проектам позволяет предотвращать финансовые потери.

Отмечено сокращение времени на подготовку отчетности на 85% – с двух дней до двух часов в неделю. Повысилась скорости принятия решений: руководство получает ответы на сложные вопросы в течение минут, а не дней. Достигнуто снижение количества ошибок в отчетности из-за человеческого фактора практически до нуля.

Прямой экономический эффект – только за первый квартал работы системы выявлены и заблокированы точки неэффективных расходов на сумму свыше 15 млн руб.

- А было ли обнаружено что-то неожиданное?

Неожиданно высокой оказалась стоимость привлечения клиентов на некоторых проектах, а также закупка одного и того же материала в один день по разным ценам. Анализ данных выявил неочевидную корреляцию между задержками поставок определенных материалов от одного ключевого поставщика и срывом сроков этапов строительства на нескольких объектах. Это позволило пересмотреть логистические договоры и диверсифицировать поставки, что снизило риски.

- Какие эффекты ожидаются в дальнейшем?

Ожидаем повышения точности и скорости принятия инвестиционных решений. Важна возможность в режиме реального времени проводить сценарный анализ и выбирать наиболее эффективные объекты для инвестирования. Хотим достичь оптимизации управления себестоимостью строительства за счет оперативного выявления перерасходов, оптимизации закупок и выбора наиболее эффективных подрядчиков. Среди прочих ожиданий – повышение точности сметного планирования, снижение количества форс-мажоров, повышение эффективности продаж и маркетинга, а также создание единого операционного центра управления проектами. Собственник и топ-менеджмент смогут оперативно перераспределять ресурсы между объектами для выполнения стратегических KPI.

- В чем особенность вашего проекта?

Особенность нашего проекта, которой мы особенно гордимся, заключается в уникальном гибридном подходе к внедрению. Мы сознательно отказались от двух крайностей: полного DIY («сделай сам») силами бизнес-аналитиков, которое часто приводит к хаосу и созданию изолированных, нежизнеспособных решений, и полного аутсорсинга разработки внешней командой, который часто приводит к созданию абсолютно оторванного от реальных бизнес-потребностей продукта.

Вместо этого мы выбрали третий путь. Его ключевые элементы: глубокое погружение команды на старте, фокус на содержании, а не на технике, итеративность и быстрая обратная связь и роль ИТ-разработчиков как «инженеров-автоматизаторов».

До привлечения разработчиков бизнес-аналитики самостоятельно изучили пилотную версию PIX BI, подключились к основным источникам данных, сформировали наборы данных и создали расчетные показатели, которые реально нужны для работы, собрали первые прототипы дашбордов, которые закрывали наболевшие вопросы. Это позволило сформулировать техзадание для разработчиков на языке бизнеса, а не ИТ. Мы пришли к ним не с абстрактным «хотим видеть тут графики», а с конкретным, уже протестированным на практике макетом и глубоким пониманием, какие данные и как должны быть преобразованы.

Основные усилия были сосредоточены не на написании сложного кода, а на проектировании метрик и логики отчетов. Мы сначала договорились между отделами, что считать, а уже потом – как это технически реализовать. Это позволило избежать главной боли BI-проектов – когда технически безупречное решение выдает бессмысленные или неприменимые на практике отчеты. Наши дашборды с первого дня были наполнены релевантным содержанием.

Прототипы дашбордов, созданные бизнес-аналитиками, были показаны коллегам и руководству. Мы собрали правки и предложения еще до начала фазы автоматизации. Это резко снизило стоимость изменений и обеспечило высокую степень принятия результата конечными пользователями.

Техническая команда получила четкое ТЗ: взять рабочие, выверенные прототипы и обеспечить их промышленную эксплуатацию. Их задача – автоматизировать ETL-процессы, обеспечить ежедневное обновление данных, производительность, безопасность и надежность. Таким образом, мы оптимально использовали компетенции обеих команд. Бизнес-аналитики принесли свое предметное видение, а разработчики – техническую экспертизу. Это предотвратило ситуацию, когда дорогие ИТ-ресурсы тратятся на бесконечные уточнения требований.

Мы гордимся тем, что создали не просто отчетную систему, а полноценный продукт, заточенный под специфику нашего бизнеса.

- В чем «фишка» проекта?

Наша фишка – это сквозная бизнес-логика «Процесс-Затраты-Результат». Мы гордимся не просто красивыми дашбордами, а тем, что нам удалось связать в одной системе операционные данные (сколько и чего закупили) с финансовым результатом (во что это вылилось в деньгах) и проектными KPI (как это повлияло на сроки сдачи объекта). Это дает беспрецедентный уровень контроля над себестоимостью и позволяет управлять маржинальностью каждого проекта в реальном времени.

- Как выражаются полученные эффекты с финансовой точки зрения?

С момента запуска первых дашбордов прошло менее полугода, поэтому на текущем этапе корректный расчет совокупного финансового эффекта затруднен. Однако уже сейчас можно говорить о точечных качественных и количественных результатах, которые имеют четкое финансовое выражение – экономия времени, снижение затрат на закупках. Полноценный расчет окупаемости инвестиций и совокупного финансового эффекта будет возможен через 6-12 месяцев эксплуатации системы, когда накопится достаточный объем данных и проявятся долгосрочные тенденции.

Сейчас же мы можем оценить эффект в двух плоскостях. Во-первых, прямая экономия: выявленные и предотвращенные сверхнормативные затраты – более 15 млн руб. за квартал. Во-вторых, косвенная экономия: высвобождение 600 человеко-часов ежемесячно, которые теперь направлены на аналитику, а не на рутину, а также снижение рисков – упреждающее управление рисками перерасхода бюджетов и срывов сроков, что защищает денежные потоки компании.

- Какую роль играет проект для бизнеса компании?

Проект трансформировал BI из инструмента отчетности в стратегический актив, который меняет способ управления компанией. Тактически он ликвидирует «слепые зоны» и повышает скорость реакции, стратегически позволяет управлять на основе данных, заниматься сценарным планированием. С культурной точки зрения он повышает прозрачность и ответственность, создавая основу для цифровой трансформации.

- Каковы основные направления развития проекта?

Развертывание текущей платформы мы рассматриваем не как финальную точку, а как создание мощного фундамента для цифровой трансформации компании. Наша дорожная карта развития включает несколько ключевых направлений. Первое из них – глубокая автоматизация и предиктивная аналитика. К ним относятся внедрение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования ключевых показателей – цен на материалы, сроков поставок, рисков перерасхода бюджета по статьям затрат, а также разработка системы проактивных оповещений, которая будет автоматически предупреждать менеджеров о критических отклонениях.

Второе направление – демократизация данных и развитие self-service BI. Здесь важно создание защищенной и управляемой среды, где подготовленные бизнес-пользователи смогут самостоятельно строить собственные отчеты и дашборды на основе проверенных данных, без участия нашего отдела. Обязательно внедрение единого каталога данных, который поможет пользователям легко находить и правильно трактовать доступные метрики.

Третье направление – повышение мобильности и интерактивности. Мы создадим облегченную версию ключевых дашбордов для iPad и смартфонов, чтобы предоставить руководству доступ к критически важной информации в любой момент времени, даже вне офиса. Сюда же относится внедрение интерактивных сценариев what-if, позволяющих моделировать финансовые последствия управленческих решений – например, как скажется на марже увеличение объема закупки у поставщика на 10%.

Кроме того, будем производить масштабирование модели данных на смежные бизнес-домены. Важно тиражировать успешные подходы и наработки на другие блоки компании: продажи и маркетинг, управление персоналом, эксплуатации объектов.

Отдельное направление – создание единого цифрового двойника портфеля проектов с привязкой к финансовым моделям. Система будет автоматически рассчитывать ключевые показатели для различных сценариев.

Наконец, глубокая интеграция с данными от подрядчиков, поставщиков и собственного сметного отдела. Система позволит в режиме, близком к реальному времени, отслеживать отклонения фактических затрат по статьям от сметных значений по каждому объекту.

Таким образом, наша стратегия развития нацелена на переход от ретроспективной отчетности к проактивному управлению на основе прогнозов, делая данные реальным стратегическим активом для каждого сотрудника компании.