Андрей Зайцев, «СИБУР»: «Важно чётко понимать, зачем компании нужна self-service аналитика»

Андрей Зайцев, руководитель по трансформации, блок «Корпоративные финансы», «СИБУР», и спикер Девятой конференции «Автоматизация корпоративного казначейства», поделился с CFO Russia опытом внедрения self-service аналитики и перехода от Excel к самостоятельному анализу в BI-инструментах.

Что стало предпосылками для перехода на Self-service аналитику в СИБУРе?

Основным драйвером создания self-service аналитики стало то, что реализация аналитических задач через традиционные ИТ-проекты – это долго и дорого. Это простое, но самое правильное объяснение в данном случае.

В какие основные этапы проходила трансформация?

Для запуска self-service аналитики требовалось сначала создать фундамент – озеро данных с автоматизированной загрузкой казначейской информации. Это означало отказ от промежуточных Excel-файлов и ручной загрузки данных. Важно отметить, что само по себе озеро данных не продаётся как отдельный продукт и его сложно обосновать с точки зрения прямых эффектов, экономии средств или ускорения процессов, поскольку оно выступает лишь активатором будущих изменений.

Поэтому приняли решение начать с конкретного проекта, которому озеро данных было критически необходимо – автоматизации прогнозирования ликвидности. Реализация этого проекта позволила создать озеро данных, на базе которого впоследствии была внедрена self-service аналитика.

Успешная реализация технологического аспекта дополнилась работой с человеческим ресурсом. В штате казначейства обучили специалиста, который глубоко понимает структуру данных в озере и умеет создавать аналитические витрины и дашборды. Благодаря параллельной работе над технологическими процессами и развитием компетенций сотрудников удалось достичь эффективного функционирования self-service аналитики.

Сталкивались ли вы с трудностями при переходе от Excel к самостоятельному анализу в BI-инструментах? Как удалось их преодолеть?

Да, мы столкнулись с двумя основными сложностями. Первая заключалась в том, что данные, существующие в Excel, либо отсутствовали в других системах, либо представляли собой ручные корректировки, сделанные для исправления недостатков исходных данных.

Рассмотрим первый случай: когда определённых данных просто нет в исходной системе. Это происходит потому, что их туда не вносят – либо из-за неудобства, либо из-за отсутствия соответствующих полей, аналитики и так далее. Эту проблему мы решали организационными и технологическими мерами: добавляли новые поля, корректировали системы.

Вторая ситуация связана с тем, что некоторые данные невозможно внести в систему, поскольку они являются очень динамичными. Например, текущие коммерческие предложения, ставки и понимание рыночной динамики часто хранятся в памяти сотрудников казначейства.

Мы предприняли следующие шаги: всё, что можно было интегрировать в исходные системы (например, SAP), мы туда добавили и обязали сотрудников вносить данные напрямую. А для оставшихся данных, которые невозможно занести в систему, мы реализовали умную интеграцию с Excel через SharePoint. Сейчас сотрудники работают как будто в обычном Excel, но на самом деле все вносимые ими данные попадают в единую базу через подключённую систему. Таким образом, мы полностью исключили существование промежуточного Excel как отдельного инструмента.

Ваш совет другим компаниям: как подготовиться к переходу на самостоятельный анализ в BI-инструментах?

Важно чётко понимать, зачем компании нужна self-service аналитика. Именно этот вопрос стал ключевым для нас при принятии решения о внедрении данной системы.

Наш путь к такой трансформации был обусловлен спецификой внутренних процессов и определённой конъюнктурой внутри компании. Это касалось организации проектов, выделения финансирования, распределения ресурсов – как технических, так и человеческих.

Проблема заключалась в сильной зависимости от знаний конкретных сотрудников. Каждый специалист обладал уникальными данными и экспертизой, что создавало определённые риски. В случае если такой сотрудник заболеет или решит покинуть компанию, все накопленные им знания могли быть безвозвратно утеряны.

Поэтому первый и самый важный совет: прежде чем внедрять self-service аналитику, необходимо чётко определить свои цели и потребности. Возможно, в вашем случае окажется, что self-service аналитика – не единственное решение проблемы, и существует альтернативный подход, который лучше соответствует вашим задачам. Главное – четко понимать, для чего вы хотите внедрить эту систему.

Задать свои вопросы Андрею и узнать больше об опыте «СИБУРа» вы сможете на Девятой конференции «Автоматизация корпоративного казначейства», которая состоится 11 сентября 2025 года.

Мария Харитонова