ЕВРАЗ перешел на решения TData для управления данными

Продукт помог упорядочить работу с данными, обеспечил контроль над производственными процессами и вдвое ускорил разработку производственных показателей.

Компания TData, российский разработчик решений для хранения данных и аналитики, успешно внедрила инструмент документирования данных RT.DataGovernance (DG) в компании ЕВРАЗ. Продукт помог упорядочить работу с данными, обеспечил контроль над производственными процессами и вдвое ускорил разработку производственных показателей, что значительно снизило финансовые затраты компании на эти процессы.

Перед проектной командой ЕВРАЗа в рамках программы «Единая система производственных показателей» (ЕСПП) стояли задачи унифицировать показатели в различных дивизионах. В частности, в периметр проекта попали добыча руды и горно-металлургические операции, в том числе выплавка стали и производство стальной продукции. Также необходимо было упорядочить взаимодействие между владельцами данных, бизнес-пользователями и ИТ-специалистами. Для достижения этой цели требовалось объединить требования всех пользователей, зафиксировать алгоритмы расчета показателей и установить источники данных и правила агрегации.

После внедрения RT.DataGovernance ЕВРАЗ может полностью контролировать производственные процессы с помощью аналитических дашбордов, которые визуализируют ключевые показатели и их изменения. Кроме того, компания вдвое ускорила разработку производственных показателей и снизила затраты на эти процессы.

RT.DataGovernance значительно упростил сбор требований и разработку показателей. Система фиксирует информацию, на основе которой создаются отчеты для оперативного управления. Это помогает оценивать количество показателей на дашбордах, степень готовности их описаний, статус источников и ожидания нововведений. Для удобства пользователей реализован переход от дашбордов ЕСПП к описанию показателей в бизнес-глоссарии, что улучшает навигацию. Интеграция с DataCatalog (каталог данных)[1], содержащим метаданные источников, позволяет просматривать источники данных и строить DataLineage (происхождение данных)[2].

На сегодняшний день в систему внесено более 9 000 производственных показателей, из которых 3 000 уже содержат детализированное описание. Разработка новых показателей производится исключительно в контексте актуализации данных в RT.DataGovernance, что позволяет закладывать фундамент для применения продукта в других бизнес-функциях и доменах данных.

Михаил Смирнов, директор ЕВРАЗа по развитию инструментов проектного управления:

«С ростом цифровой трансформации и увеличением числа информационных систем в ЕВРАЗе возникла необходимость упорядочить работу с данными и избежать дублирования показателей. Нам требовалась система, которая бы позволяла пользователям быстро находить ответы на вопросы о данных и их источниках. Внедрение RT.DataGovernance обеспечило прозрачность данных и оптимизировало процесс разработки. Всего за 3 месяца число уникальных пользователей DG превысило 400. Мы надеемся, что дальнейшее развитие продукта улучшит качество процессов и данных, а также поможет реализовать инициативы по самообслуживанию в компании».

Станислав Лазуков, генеральный директор TData:

«RT.DataGovernance — это продукт для автоматизации управления метаданными, ведения бизнес-глоссария и каталога данных. Наш продукт помогает компаниям быстрее находить данные, уменьшать доработки аналитических решений и снижать дублирование данных. Каждый проект уникален, поэтому нам важно адаптировать систему под задачи конкретной компании. В проекте ЕВРАЗа мы существенно расширили функциональность DG, чтобы соответствовать их методологии, что способствовало успешной интеграции продукта в бизнес-процессы».

---

[1] Data Catalog (каталог данных) — это инструмент или система, предназначенная для управления метаданными и упрощения поиска, управления и использования данных в организации.

[2] Data Lineage (происхождение данных) — это процесс отслеживания и визуализации источников и потоков данных внутри системы. Он показывает, откуда пришли данные, как они были обработаны, какие трансформации произошли и куда они ушли в конечном итоге. Это помогает понять путь данных на протяжении всего их жизненного цикла.