У BAT дані завжди під рукою: переформатували звітність з нестабільності у контроль

Tags:

Вебдодаток

Про проєкт

Репрезентація продукту на глобальному рівні

British American Tobacco (BAT) є світовим гігантом, який працює у 180 країнах. Компанія, що об’єднує понад 50 000 людей, відома своїми брендами: Dunhill, Lucky Strike, Pall Mall і Vuse. Сьогодні BAT проходить шлях масштабної трансформації від класичної тютюнової індустрії до електронних сигарет та систем нагрівання тютюну. Лідер активно інвестує, розвиває технології та підтримує сталий розвиток.

Виклики та потреби клієнта:

Постійні труднощі у роботі зі звітністю – основна проблема, з якою звернувся замовник.
Система працювала нестабільно, показники часто розраховувались із затримками, а швидкодія залишала бажати кращого. Час від часу звіти взагалі ставали недоступними. Це створювало ризики для бізнес-процесів та прийняття рішень.
Існувала потреба в інструменті з безперервним доступом до коректних даних.

Деталі проекту

Основні факти про проект

12 місяців

Тривалість проекту

Середній

Розмір проекту

Складність проекту

Завершений

Статус проєкту

Наша команда: проєктний менеджер бізнес-аналітик 2 Data engineer Data Analyst

Як вирішували проблему клієнта

Аналітична звітність у ВАТ більше не приносить хаосу, бо інформація зберігається і обробляється у багаторівневій системі.

Механізми диспетчеризації гарантують надійний контроль і миттєві сповіщення у разі збоїв.
Наш підхід:
Для початку зробили детальний аналіз наявних звітів у Power BI. Внесли перші виправлення й частково стабілізували роботу системи. Ключові проблеми виявили у джерелах даних та процесі їх транспортуванні в Power BI. Наші фахівці розробили кілька варіантів вирішення із впровадженням сховища даних (Data Warehouse) з різними інструментами.

Результати роботи:

Ми побудували багаторівневу систему зберігання даних із Bronze- та Silver-рівнями. Показники тепер зберігаються у первинному вигляді, а потім автоматично обробляються та переноситься на Silver-рівень для аналізу. Створили інфологічну модель даних. Окремо реалізували механізм диспетчеризації, який контролює завантаження та обробку даних, перевіряє їхню якість і миттєво сповіщає команду у разі збою.