Практика BI для студентов в сбытовом блоке группы «Газпром нефть» Дирекция региональных продаж ПАО «Газпром нефть» Отдел систем анализа и прогнозирования Черницын Иван Геннадьевич 09. 2017
Сбытовой блок компании «Газпром нефть» : виды деятельности и масштаб Реализация нефтепродуктов оптом Хранение нефтепродуктов Управление >50 собств. нефтебазами 36 регионов присутствия в РФ + 4 страны СНГ Розничная реализация нефтепродуктов Продажи корпоративным клиентам Управление АЗС АСК >1500 объектов Сотрудников в блоке – порядка 23 тыс. человек Реализация сопутствующих товаров, оказание услуг моек, СТО >800 магазинов Клиентовучастников бонусной программы > 7 млн. человек Управление автотранспортом: бензовозы/газовозы Услуги метрологии Газпром нефть 2
BI-система сбытового блока ГПН – одна из крупнейших в России Проект начат на платформе Qlik. View в конце 2012 года >1100 пользователей ~200 BI приложений, 27 подсистем >80 источников данных Области аналитических задач: • • Финансовый учет Расходы Экономический анализ Финансы Инвестиции ИТ-сервисы Маржинальный доход • • • • АРМы руководителей Аналитика розничных продаж Сервисы для АЗС Сравнительный анализ АЗС Программа лояльности АЗС Стратегическая модель Оптовые продажи Качество данных Эффективность бизнеспроцессов Мониторинг цен Анализ закупок Ассортимент АЗС Численность персонала Нефтебазовое хозяйство Материальный баланс Первичная логистика Газпром нефть 3
Пять лет развития бизнес-аналитики - от проекта по автоматизации отчетности до готовности внедрения лучших практик работы с «большими данными» и продвинутой аналитикой >1000 пользователей BI, >80 источников данных интегрированы Запуск проекта по внедрению системы BI Выбор платформы Qlik. View для реализации BI Создание института BI-чемпионов (бизнеспользователей, создающих новые BI-приложения) Запуск регулярного процесса обучения BI бизнес-пользователей Объединение BI-инициатив под управлением CFO Цифровая трансформация: создание «озера данных» и комплексной системы управления данными Система управления мастерданными Создание функции управления качеством данных Инициативы создания систем отчетности департаментов на основе BI-инструментов 2011 2012 Первые результаты проекта BI: • 1100 АЗС подключенных к BI системе • Загрузка данных со всех заправок (высокий уровень детализации) • Интеграция данных со смежными системами • Сокращение штата специалистов по подготовке отчетности 2013 2014 Объем данных в контуре BI c 2012 по 2015 возрос до 3 ТБ -Технологические изменения -Организационные изменения Структура логического хранилища данных на слоях BI Qlik. View Создание функции методологии и системного анализа BI 2015 Объем данных в контуре BI в 20152016 гг. увеличился на 6 ТБ 2016 2017 Ожидаемый прирост объема данных в 2017 г. - 5 ТБ Газпром нефть 4
«Озеро данных» (Big Data Lake) и Компоненты Data Governance – новые проекты ГПН для создания работы с «большими данными» и продвинутой аналитикой Упрощенная логическая схема Газпром нефть 5
Направления практики для студентов в области BI Все направления подразумевают активную работу с основной платформой Qlik. View § Создание тематических BI-приложений (варианты: отчетность, дизайн, сложные расчетные алгоритмы) § Прогнозирование и исследовательские кейсы на поиск закономерностей в данных с использованием машинного обучения (R/Python/специализированное ПО) § Оптимизация, в том числе нелинейная (солверы и специализированное ПО) Газпром нефть 6
Кого мы ищем? ü Студенты 4 -6 курсов по профильным направлениям (бизнес-аналитика, бизнесинформатика, математические и статистические методы), желающие развиваться как аналитики данных или консультанты-разработчики BI и работать в бизнес-компании ü Приветствуются знание MS SQL, R/Python, знакомство с платформой Qlik. View ü GPN Intelligence Cup: http: //www. gazprom-neft. ru/career/graduates/intelligence-cup/ ü Приветствуется участие в ежегодном студенческом конкурсе Qlik. View Olympics http: //contest. atkcg. ru/, представители ГПН входят в жюри конкурса и проводят оценку работ участников ü Приветствуется опыт личных достижений в творческой или спортивной сфере ü Форматы привлечения при наличии направления от ВУЗа: q Стажировка/производственная практика = 2 -3 месяца q Стажировка + Дипломная работа = 4 -6 месяцев q Для более крупных задач с исследовательской составляющей может быть сформирована мини-группа из 2 -3 студентов для совместной работы ü Для приема на стажировку студенты проходят собеседование и решают кейс на платформе Qlik. View (кейс выполняется заочно) Газпром нефть 7
Параметры стажировки ü Стажировка проходит в офисах Дирекции региональных продаж ГПН (г. Санкт. Петербург, г. Екатеринбург), период и график работы обсуждаются индивидуально ü Стажер проходит несколько уровней обучения по платформе Qlik. View на внутренних курсах и на продуктивных приложениях ГПН, возможна выдача корпоративного сертификата об обучениях ü За стажером закрепляются 1 -2 задачи и куратор-эксперт Qlik. View. Примеры задач: дизайн приложений, создание «с нуля» BI-приложений по определенной тематической области, сегментация клиентов, прогнозирование. При необходимости для решения задачи стажер производит обработку данных в средах R или Python. ü По итогам стажировки формируется отзыв/ рекомендательное письмо от имени профильного руководителя Дирекции/ руководителя практики ü Для стажеров-выпускников возможно предложение постоянной работы по итогам стажировки или по окончании ВУЗа (есть высокий внутренний спрос в Компании на специалистов Qlik. View и R/Python с хорошей математической/экономической подготовкой) Газпром нефть 8
Пример результата практической работы студента (4 курс) Сегментация клиентов сети АЗС в R и Python, формирование групп для отправки целевых маркетинговых предложений, визуализация с помощью BI-инструментов Газпром нефть 9
Пример результата практической работы студента (4 курс) BI-приложение для расчета и анализа прибыльности корпоративных клиентов сети АЗС ГПН Газпром нефть 10
Пример результата практической работы студента (4 курс) BI-приложение для анализа оценок клиентов в мобильном приложении сети АЗС ГПН Газпром нефть 11
Пример результата практической работы студента (4 курс) BI-инструменты для анализа структуры обращений клиентов на «Горячую линию» сети АЗС ГПН Газпром нефть 12
Пример результата практической работы студента (3 курс) BI-приложение для анализа эффективности закупок по тендерным процедурам Газпром нефть 13
Пример результата практической работы студента (4 курс) BI-инструменты для проведения сравнительного анализа продаж Газпром нефть 14
Пример результата практической работы студента (4 курс) Совместное использование Qlik. View c R для задач прогнозирования, ансамбль моделей для временных рядов Газпром нефть 15
Пример результата практической работы студента (6 курс) BI-приложение «Операционные показатели эффективности программы лояльности» Газпром нефть 16
Пример результата практической работы студента (4 курс) BI-приложение для автоматической элиминации внутригрупповых оборотов (ВГО) по группе предприятий при формировании управленческой отчетности Газпром нефть 17
Пример результата практической работы студента (4 курс) BI-приложение для анализа эффективности использования служебного автотранспорта Газпром нефть 18
Контакты ü Наталья Егорейченко – HR-эксперт по подбору персонала (Санкт-Петербург) Egoreychenko. NG@gazprom-neft. ru ü Иван Черницын – Руководитель практик BI и Управления данными (Санкт-Петербург) Chernitsyn. IG@gazprom-neft. ru ü Марина Леонова – Начальник Управления цифровой трансформации бизнеса (Екатеринбург) Leonova. MV@ekb. gazprom-neft. ru Газпром нефть 19
Скачать презентацию Практика BI для студентов в сбытовом блоке группы
Практика BI ГПН для студентов v4.pptx