Автоматизация аналитики в компании Heel

Полная автоматизация аналитики отдела продаж
крупной фармацевтической компании

Автоматизация аналитики позволит визуализировать данные на удобных для работы дашбордах ,повысить операционную эффективность за счет создания единого источника правды в компании, а также повысить скорость обработки и анализа данных, а также упростить процесс планирования.

Хеель – фармацевтическая компания, специализирующаяся на разработке биорегуляционных препаратов на основе природных ингредиентов. Штаб-квартира, как и завод, располагается в г.Баден-Баден, Германия. Препараты Хеель доступны более чем в 50 странах и производятся с соблюдением стандартов GMP.
Компания только начинает свою операционную деятельность в России, и в 2021 году одним из приоритетов является автоматизация функции аналитики.

Данные
по проекту

Продукт: Разработка с нуля
Рабочих мест: 45
Срок реализации: 3,5 месяца
Результат: сокращение срока подготовки отчетности с 3 недель до 3 дней.

Исходная ситуация

Для того чтобы эффективно планировать и распределять бюджеты, а также отслеживать эффективность сделанных инвестиций, компания собирает данные по товародвижению через всю цепочку дистрибуции по их остаткам. Это очень большие массивы разрозненных данных, которыми практически невозможно оперировать вручную. Анализируются данные по планам продаж, дебиторская задолженность, основные финансовые показатели (Cost of goods sold, Gross profit, All expenses, EBIT, P&L и др.), в итоге получается оценка эффективности предприятия в продажах и маркетинге.
Осложняется задача еще и тем, что данные в разных источниках не сведены, и подготовка сводной отчетности на их основе на момент старта проекта была невозможна из-за различных написаний одних и тех же товаров, регионов, сотрудников, торговых точек, названий сетей и т.д. в различных источниках.

Ход проекта

В ходе проекта было сделано:

Настроены интеграции с учетными системами (1С, БД CISLink, Excel-файлы) и ежедневный сбор отчетности по закупкам дистрибуторов, остаткам на их складах и продажам в сети розничной торговли и вторичных дистрибуторов.
При загрузке производится более 100 проверок на сходимость и качество собираемых данных.
Силами подрядчика настроен процесс разбора данных и приведения их к эталонным справочникам. Таким образом, чтобы обработанные данные появлялись в хранилище в течении 2-3 дней после предоставления отчета сетью.
Разработано единое хранилище данных и настроены необходимые отчеты.
Переработана методология подготовки отчетности в компании.
Разработан OLAP куб, который позволил организовать комфортную работу с данными для широкого круга пользователей внутри компании.
Настроены регламентные отчеты в Excel, которые позволяют мониторить ситуацию на ежедневной основе и автоматически обновляются из хранилища, позволяя при этом экономить на лицензиях.
Вся система задокументирована и передана на сторону Заказчика, для дальнейшей поддержки силами ИТ специалистов и аналитиков Заказчика.

Хотите с нами работать? Заполните форму

Мы в соцсетях

Результаты проекта

Период ежемесячной обработки данных и подготовки отчетности сократился с 3-4 недель до 2-3 дней.
Развернута полноценная MDM система для управления справочными данными и центральный репозиторий справочных данных, что сделало возможным подготовку сводной отчетности на основании данных из различных источников.
Вместо ежемесячной обработки и сведения данных, аналитики Заказчика смогли перейти к своим непосредственным обязанностям — анализу и планированию.
Была полностью автоматизирована вся отчетность отдела продаж, и таким образом все сотрудники отдела продаж теперь видят необходимые им для работы данные не раз в месяц, как ранее, а на ежедневной основе. Разработана сводная отчетность, подготовка которой ранее была просто невозможна.
Сократилось количество ошибок связанных с человеческим фактором в отчетности, и уровень доверия к ней вырос.
Разработаны инструменты, позволившие организовать валидацию данных из различных источников, что привело к серьезному повышению качества данных.
Руководство компании может теперь оперативнее принимать управленческие решения и эти решения более осознаны и своевременны.
Проект длился 7 спринтов двухнедельными итерациями.