Главное направление деятельности международного научно-производственного холдинга ДЕЛЬРУС — комплексное оснащение лечебно-профилактических учреждений, поставка расходных материалов и изделий медицинского назначения. Региональные подразделения ДЕЛЬРУС находятся в 50 крупнейших городах России, Киргизии, Казахстана, Украины. Список покупателей медицинской продукции компании содержит более 10 тысяч предприятий и учреждений.

Бизнес-процессы компании автоматизированы на высоком уровне: внедрена ERP-система MS Dynamics Axapta, продажи ведутся в MS Dynamics CRM, а региональные подразделения ведут учет в 1С. Специалисты компании регулярно собирали и консолидировали информацию о движении денежных средств с целью прогнозирования финансовых потоков и предупреждения возникновения кассовых разрывов. Для повышения точности прогнозов и снижения трудозатрат было решено максимально автоматизировать этот процесс.

Такие аналитические задачи относятся к технологиям Business Intelligence. Среди прочих предложений интеграторов и BI-платформ выбор был сделан в пользу решения на платформе Microsoft BI от Института бизнес-аналитики.

Алексей Колоколов, директор Института бизнес-аналитики: «Нашим преимуществом стало то, что в таком сложном, по большей части даже консалтинговом проекте мы предложили техническую реализацию на первом же этапе. Мы понимаем, что для заказчика чисто „бумажная“ аналитика — это всегда высокий риск. Объемная документация не гарантирует, что решение будет работать».

Конечной целью проекта стало достижение точности 80% на горизонте прогнозирования в три месяца. На первом этапе необходимо было провести аналитику, разработать алгоритм расчета прогноза прямым методом и реализовать его прототип. То есть, как можно раньше получить результат, а затем дорабатывать и масштабировать его.

Для технической реализации задачи были использованы самые передовые инструменты. К моменту старта проекта как раз вышел официальный релиз MS SQL Server 2012, и хранилище данных было построено на нем. Это позволило сразу же опробовать новую технологию BISM — Business Intelligence Semantic Model и для произвольного анализа построить куб данных всего за пару часов. Интерфейс для конечного пользователя был доступен на портале SharePoint.

Полученное решение было ограничено по функциональности и охватывало только часть исходных данных, зато позволило убедиться в работоспособности подхода, наглядно показать результат топ-менеджерам, и уже отталкиваясь от него, уточнять требования. В дальнейшем для достижения целевого показателя достоверности прогноза необходимо будет вносить изменения в учетную политику, постоянно совершенствовать модель и адаптировать статистические методы в зависимости от типа данных.