В эпоху data-driven менеджмента доступ к актуальной аналитике — залог успеха. Особенно это важно для компаний с большим парком транспорта, таких как Такси 369, где ежедневно обрабатываются тысячи транзакций. С ростом объёмов перевозок и числа автомобилей в парке возникла необходимость в эффективном контроле за бизнес-процессами. Для решения этой задачи компания обратилась к специалистам QSOFT, которые внедрили систему бизнес-аналитики (BI), улучшив управление данными и автоматизировав отчётность. В этой статье мы расскажем, как BI-система помогает Такси 369, а также как визуализация информации позволила перейти от рутины к эффективному управлению.

Такси 369 — транспортная компания, работающая на рынке пассажирских перевозок в России более 5 лет. В её таксопарке — свыше 2000 машин. Компания предоставляет в аренду полностью готовые автомобили для работы в такси и является генеральным партнером Яндекса.

В процессе своей деятельности заказчик столкнулся с проблемой оперативного контроля за выполнением ежедневных плановых показателей по различным направлениям бизнеса. Из-за наличия нескольких баз данных компании приходилось регулярно сводить выгрузки информации вручную, что занимало много времени и снижало эффективность работы. Эти проблемы усугублялись отсутствием единой системы аналитики и сложностью управления данными.

Чтобы справиться с этими трудностями, команда QSOFT внедрила в существующую IT-архитектуру заказчика BI-систему. Решение позволило автоматизировать сбор данных в гибко управляемый формат, а также выстроить аналитическую систему, охватывающую ключевые бизнес-процессы компании. Теперь все отчёты обновляются на регулярной основе, а обобщённая статистика отправляется в Telegram-канал для оперативного отслеживания. Проект включил в себя создание свыше 14 дашбордов для анализа более 30 различных параметров.

В Такси 369 не было удобного инструмента для быстрого анализа выручки, что затрудняло оценку динамики показателей. Аналитики компании на разных языках создавали скрипты, запускаемые через планировщик заданий и формирующие Excel-таблицы, на основе которых строились графики и принимались управленческие решения. Для каждой новой задачи создавались отдельные скрипты, что приводило к их накоплению и перегружало систему, замедляя её работу.

QSOFT провёл аудит данных клиента, сформировал бизнес-требования и предложил архитектуру проекта. Основной задачей стало создание дашбордов, позволяющих топ-менеджерам отслеживать рыночные показатели в реальном времени. Информация теперь обрабатывается на основе уникальных идентификаторов (например, VIN-номеров автомобилей), что предотвращает дублирование и потерю данных.

Для визуализации информации был выбран инструмент Yandex DataLens с гибкими настройками, поддержкой многоуровневых моделей, удобным интерфейсом и возможностью обработки больших объёмов данных. Кроме того, BI-система интегрирована с аналитической СУБД ClickHouse.

У заказчика есть несколько ключевых источников информации:

Прежде чем данные становятся доступны для анализа, они проходят три этапа обработки: извлечение, преобразование и загрузку (ETL — Extract, Transform, Load). Чем больше данных и сложных аналитических задач, тем больше требуется ETL-процессов, а их ручное управление становится слишком трудоёмким. Для автоматизации этого процесса используется программное обеспечение Apache Airflow, которое берёт на себя управление потоками данных.

Таким образом, в BI-системе собрана актуальная информация для интерактивных отчётов, которая показывает текущую картину на основе данных за несколько лет и позволяет анализировать динамику с помощью фильтров и выборок.

Для автоматического выполнения кода, разработанного командой QSOFT, используется Apache Airflow, а логирование ошибок обеспечивает объект Logger. Код разделён на 10 направленных ациклических графов (DAG-ов), содержащих до 100 различных задач. Некоторые из них не зависят друг от друга и выполняются параллельно, ускоряя обновление отчётов. Каждая задача в проекте — это Python-функция, обёрнутая в декоратор @task, который позволяет изменять её поведение без переписывания исходного кода.

Для каждого запуска на графике выделены столбцы, где красным цветом обозначены невыполненные задачи, а жёлтым — зависимые от них. Система фильтрации упрощает поиск задач по статусу, а одинаковые названия процессов и файлов облегчают анализ и отладку.

Чат-бот позволяет руководителям быстро отслеживать ключевые показатели компании в удобном формате. Разработанная система автоматически отправляет скриншоты отчётов в заданные временные интервалы, чтобы важные данные всегда были под рукой. Визуальное представление информации упрощает анализ и ускоряет принятие решений, так как руководителям не нужно вникать в сложные таблицы и графики.

Кроме того, Telegram обеспечивает высокий уровень защиты данных, что позволяет спокойно обмениваться финансовой информацией, а доступ к отчётам есть только у уполномоченных сотрудников.

BI-система стала централизованным инструментом для доступа к аналитике и отчётности, предоставив пользователям полный контроль над информацией. Она поддерживает многоуровневую структуру данных с возможностью детализации и сравнения плановых и фактических показателей.

Информация на дашбордах отображается по дочерним компаниям и региональным филиалам, а доступ к ней ограничен в зависимости от роли пользователя — сотрудник видит данные только своего подразделения. Права доступа настраивает администратор.

Проект QSOFT для Такси 369 показал, что создать гибкую BI-систему можно даже в условиях разнородных данных и строгих требований к безопасности. Это не просто дашборды, а инструмент, который позволяет управлять бизнесом на основе данных: каждый отдел видит свою зону ответственности в реальном времени. Следующий шаг — внедрение AI для прогноза спроса и автоматического распределения автомобилей.

Статья подготовлена специально для vc.ru