Всем, кто работает с данными, знакома ситуация: цифр много, а понятных инсайтов — мало. Рутинные отчеты в Excel съедают время, а ответ на внезапный вопрос от руководства превращается в многочасовой квест.
В этой статье мы на реальных примерах разберем, как современные OLAP‑системы (на примере платформы Polymatica BI) позволяют не просто строить отчеты из больших данных, а проводить живой анализ данных, находить скрытые зависимости и быстро проверять гипотезы.
Несмотря на на то, что статья описывает проблемы заказчика в АПК, аналогичные задачи встречаются во многих отраслях.
Справка о Polymatica
Polymatica BI — платформа для аналитики и визуализации: быстрое создание отчетов и интерактивных панелей любой сложности. Модуль Analytics предназначен для углубленного многомерного анализа (при помощи собственной OLAP‑технологии) и ориентирован на сверхбыструю обработку больших данных. Для эффективной реализации многомерного анализа в Polymatica Analytics используется собственная OLAP‑технология — мультисфера.
Ключевые особенности — встроенные возможности продвинутой аналитики, такие как кластеризация и ассоциативные правила, позволяющие оперативно находить закономерности и аномалии, а также возможность мгновенно, в один клик, преобразовывать агрегированные данные без использования формул, для просмотра одних и тех же показателей в разных аналитических разрезах: как проценты от итога, ранги в рейтинге, изменение к предыдущему периоду, нарастающий итог и прочее.
Разберем решение двух бизнес‑задач с помощью Polymatica BI на основе данных одного из крупнейших российских агропромышленных комплексов.
Кейс 1: глубокий анализ производственных потерь
Проблематика
Агропромышленный холдинг функционирует как вертикально интегрированная структура, в которой ключевые производственные этапы замкнуты внутри единого контура:
выращивание зерновых и масличных культур;
переработка собственного зерна на комбикормовых заводах холдинга;
животноводство (свиноводческие комплексы и молочное животноводство);
глубокая переработка сырья и дистрибуция через фирменную сеть.
Таким образом, формируется протяженная производственно‑сбытовая цепочка — от выращивания зерна для комбикорма до непосредственной реализации продукта.
Каждое из этих звеньев характеризуется собственной операционной спецификой, уровнем издержек, нормами технологических потерь и логистическими особенностями. Ключевая проблема заключается в том, что ошибка или недочет на ранней стадии (например, в качестве сельхозсырья или в планировании выпуска комбикормов) имеет кумулятивный эффект. Она проявляется на последующих, более затратных этапах в виде производственного брака, недополученной выручки из‑за недогруза мощностей и снижения маржинальности конечной продукции. Это создает повышенные требования к сквозному планированию и управлению рисками на всех уровнях цепочки создания стоимости.
Данные: база данных PostgreSQL, содержащая информацию о выпуске продукции.
Задача: снизить финансовые потери из‑за производственного брака.
Для переработки мяса каждый лишний процент брака — это десятки тонн сырья в год и миллионы рублей недополученной прибыли. Руководство комплекса видело общий уровень потерь по заводу, но не понимало, в каких именно цехах и на каких этапах процесс «сыпется». Интуитивно подозревали то оборудование, то смены, то поставщиков сырья, но подтвердить или опровергнуть гипотезы было сложно — нужных срезов просто не было.
Шаги реализации
SQL‑запросом формируем выборку необходимых данных из БД, которые станут основой нашего OLAP‑куба.
-
Поля выгруженного набора данных автоматически сформируются в структуру из двух компонентов — размерности и факты.
Размерности — это атрибуты (или поля), которые используются для разбивки данных по группам или для построения иерархий.
Факты — это числовые данные. Метрики или ключевые показатели, которые агрегируются по размерностям.
Решение задачи
Определим, в каких цехах наиболее высокий процент брака
Шаг 1. Вынесем в рабочую область размерности «Ответственный цех» и «Номер партии» и факты «Процент брака» и «Рейтинг качества» (у данных показателей обратная корреляция: чем выше процент брака, тем ниже рейтинг качества):
Шаг 2. Для факта «Процент брака», используя встроенный алгоритм изменения вида факта, сменим представление абсолютных значений на среднее значение и выполним сортировку по убыванию; для факта «Рейтинг качества» — отобразим минимальное значение.
И далее отсортируем по убыванию значения по полю «Процент брака»:
Шаг 3. Так, всего в пару кликов получим следующий результат:
Вывод: из полученного табличного представления видим, что наибольший средний процент брака в цехе «Цех разделки».
Проанализируем, есть ли зависимость брака от номера партии в цехе «Цех разделки». Для этого:
Шаг 1. Установим фильтр на размерность «Ответственный цех», выбрав только «Цех разделки», и скроем размерность «Ответственный цех», перетянув ее обратно в область списка размерностей:
Шаг 2. Система позволяет применять фильтрацию по неактивным размерностям, то есть тем полям, которые не вынесены в табличное представление. Таким образом, мы можем фильтровать отображаемые значения, не перегружая рабочую область:
Шаг 3. Получим следующий результат:
Вывод: из полученных результатов видим, что брак является устойчивым и не зависит от конкретной партии, что указывает на системную причину. Предположительно, проблема может заключаться в качестве сырья, поступающего от поставщиков.
Общие выводы по кейсу 1
Анализ подтвердил, что главный риск холдинга — кумулятивный эффект ошибок на ранних этапах производства. Инструмент позволил за несколько минут перейти от общего показателя потерь по заводу к точной локализации проблемы — системно высокий процент брака в «Цехе разделки», не зависящий от партии. Это сразу сменило вектор поиска причин с внутренних процессов (оборудование, смены) на качество входящего сырья от поставщиков, предотвратив дальнейшие финансовые потери и указав на точку приложения корректирующих действий.
Кейс 2: оптимизация ассортимента и поиск «золотых» товаров
Проблематика
Вторая ключевая проблема для агропромышленного комплекса связана с управлением ассортиментом и структурой маржинальности. Анализ отчетов о выручке часто выявляет в качестве лидеров наиболее массовые или дорогие товарные позиции. Однако их вклад в общую выручку не является прямым индикатором прибыльности. Напротив, такие продукты могут скрывать низкую или даже отрицательную рентабельность, маскируя реальные драйверы прибыли бизнеса. Таким образом, существует значительный риск стратегических ошибок, когда ориентация на «лидеров» продаж по объему выручки подрывает общую экономическую эффективность предприятия.
Данные: база данных MySQL, содержащая информацию о выручке.
Задача: провести анализ эффективности продаж и рентабельности бизнеса.
Шаги реализации
По аналогии с кейсом 1, формируем выборку необходимых данных через SQL‑запрос к БД и настраиваем структуру данных для создания OLAP‑куба.
-
Решение:
Для начала посмотрим, какое сырье приносит максимальную выручку и максимальную прибыль (отделим дорогое сырье от выгодного) по регионам сбыта «Белгородская область» и «Воронежская область». Для этого:
Шаг 1. Вынесем на рабочую область необходимые для анализа размерности и факты и установим фильтр по неактивной размерности «Регион» на Белгородскую и Воронежскую области:
Шаг 2. Для анализа нам потребуется новый факт «Маржинальность», которого нет в текущем OLAP‑кубе. Для его добавления, используя возможность создания расчетных показателей «Вычислимый факт», добавим в куб новый факт и пропишем формулу его расчета:
Шаг 3. Скроем факт «Объем продаж», добавим факт «Выручка» и выполним по нему сортировку по убыванию:
Вывод: подсолнечное масло генерирует наибольшую выручку, но его маржинальность ниже, чем у ряда других товаров.
Шаг 4. Выполним сортировку по убыванию по маржинальности:
Вывод: анализ выявил у кукурузы высокую маржинальность при невысокой доле в общей выручке. Это указывает на существенный потенциал для роста: наращивание объемов продаж данного продукта позволит максимально использовать его рентабельность и значительно увеличить общую прибыль.
Группировка показателей для упрощения анализа
В представленном демонстрационном кейсе позиций товаров немного, на практике же они могут исчисляться сотнями и даже тысячами. В этом случае анализ по каждой позиции может быть трудоемким, а наиболее эффективным будет использование группировки по какому‑то признаку.
В Polymatica есть встроенный в систему механизм кластеризации (для упорядочивания многомерных массивов данных), который реализуется в один клик. Посмотрим, как это работает.
-
Используем уже сформированное табличное представление и активируем механизм нажатием соответствующей кнопки на рабочей панели:
-
Откроется «Окно кластеризации». По умолчанию система автоматически распределяет данные по кластерам, но пользователь может скорректировать количество кластеров в сторону увеличения или уменьшения, в зависимости от бизнес‑задачи. Сформируем для нашего кейса три кластера (кластеризация будет выполняться с учетом значений двух фактов — выручка, маржинальность):
-
В результате данные распределились на следующие кластеры:
Из полученного табличного представления отмечаем следующее: «Кластер 1» — это портфель продуктов‑лидеров по маржинальности. Входящие в него четыре товарные позиции задают стандарт доходности бизнеса. Ключевой задачей в данном случае видится: масштабировать продажи данных товаров и применять их успешные практики к другим категориям.
Общие выводы по кейсу 2
Анализ опроверг интуитивное управление по выручке, выявив скрытых «чемпионов» прибыльности. Быстрое вычисление маржинальности и автоматическая кластеризация товаров позволили:
Выявить диссонанс: определить продукты‑«тяжеловесы» по выручке (подсолнечное масло) с относительно низкой маржинальностью.
Обнаружить потенциал: найти «золотые» товары (кукуруза) с высокой рентабельностью, но незначительной долей в выручке, ставшие приоритетом для масштабирования.
Стратифицировать портфель: автоматически сгруппировать ассортимент в стратегические кластеры для дифференцированного управления (развитие, поддержка, оптимизация).
Сохранение сценария анализа
Все проделанные действия — настройка табличного представления, фильтрации, сортировки, настройки фактов — система запоминает, и мы можем сохранить эту последовательность выполненных ранее шагов как «Сценарий».
Зачем это нужно?
Воспроизводимость: через месяц можно одним кликом запустить этот сценарий. Система выгрузит обновленные данные по той же структуре.
Документирование: сценарий становится инструкцией для коллег. Полученными результатами анализа можно поделиться.
Экономия времени: вместо регулярных ручных настроек — запустили и через секунду получили готовый отчет.
Заключение
Оба кейса наглядно демонстрируют, как применение OLAP‑аналитики в Polymatica BI превращает разрозненные данные в конкретные управленческие решения. Платформа обеспечивает не просто констатацию фактов, а глубинное понимание причинно‑следственных связей, позволяя целенаправленно влиять на ключевые бизнес‑показатели.
Рекламная пауза =) Применимость системы Polymatica BI не ограничивается представленными кейсами. Данная платформа является многофункциональным инструментом для аналитики в любой сфере, где необходимы многомерные разрезы и оперативная проверка гипотез, например по следующим направлениям:
производство — анализ эффективности, план‑факт, поиск узких мест,
логистика — оптимизация цепочек поставок и складских запасов,
продажи — оценка эффективности каналов, промо‑акций и ценовой политики.
Таким образом, внедрение платформы Polymatica BI позволяет перейти от реагирования на последствия к предиктивному и основанному на данных управлению на всех этапах работы организации.