X5 спрогнозирует потребность в "железе" с помощью предиктивной аналитики

Х5 Retail Group сократила расходы на закупку оборудования более чем на 300 млн руб. благодаря автоматизации методологии и оптимизации ИТ-инфраструктуры. X5 разработала и внедрила собственную методологию управления ИТ-мощностями со сценарием предиктивной аналитики. Новый подход, который основан на стандартах ITIL (Information Technology Infrastructure Library), позволил компании реформировать управление ИТ-инфраструктурой в трех дата-центрах и 14,5 тыс. магазинах.

Техническая группа Х5 вместе с партнером разработала математическую модель данных, которая сравнивает сведения о нагрузке на оборудование в прошлом с планами развития подразделений компаний. С учетом множества дополнительных параметров, таких как сезонность, число магазинов, чеков, модель может спрогнозировать дату, к которой резерв ИТ-мощностей каждой конкретной ИТ-системы закончится. На основе этих расчетов технические эксперты Х5 составляют план ИТ-мощностей на год вперед с гибким графиком закупки оборудования.

"Как результат - все расходы на оборудование максимально эффективны и экономически обоснованны. Бизнес-подразделения получают доступ к ресурсам для новых проектов. Это снижает сроки реализации проектов. И если раньше проекты ждали пул ИТ-мощностей до трех месяцев, то сейчас этот срок уменьшился до пяти дней", - сообщил директор по информационным технологиям X5 Retail Group Фабрисио Гранжа.

Кто именно выступил партнером разработки, в пресс-службе компании не уточнили.

Сегодня процесс управления мощностями в компании поддерживается целым комплексом ИТ-решений - системой предиктивной аналитики, единой базой данных о состоянии ИТ-инфраструктуры (Configuration Management Data Base, CMDB) и несколькими решениями для мониторинга ИТ-инфраструктуры.

В пресс-службе группы "М.Видео-Эльдорадо" рассказали, что группа использует и развивает технологии предиктивной аналитики не только в области целевого маркетинга и онлайн-коммерции, но также и во внутренних процессах, повышающих операционную эффективность бизнеса.

"Математические алгоритмы анализируют сезонность, трафик, уровень сервиса, то есть возможность найти желаемый товар на полке, географическое расположение магазина и региона, в котором он находится, а также долю онлайн-заказов и вес магазина в общих продажах сети. Эти данные позволяют управлять логистикой и прогнозировать покупательский спрос, не допуская дефицита или перестока товаров. Более того, аналогичная технология рассчитывает ежедневную потребность в розничном персонале с точностью до 90%, чтобы в любое время дня и года покупатели "М.Видео" и "Эльдорадо" получали качественный и быстрый сервис, а компания грамотно использовала бюджет фонда оплаты труда", - рассказали в пресс-службе группы.

Директор интеллектуальных систем управления объединенной компании "Связной Евросеть" Алексей Каширин сообщил, что управляющими решениями на основе предиктивной аналитики бизнес пользуется уже много лет.

"Это наша in-house-разработка, которую мы используем в управлении товарными запасами и в логистике. Решение помогает нам эффективно перемещать товары по торговым точкам в зависимости от того, где тот или иной товар нужен в данный момент и в каком количестве", - говорит Алексей Каширин. 

Коммерческий директор "Ланит Омни" (входит в группу "Ланит") Дмитрий Зеленко рассказал корреспонденту ComNews, что сегодня в ретейле редко применяются решения, прогнозирующие потребности в мощностях ИТ-инфраструктуры.

"Это весьма специфическая область на этом рынке, и торговым сетям необходимо сначала закрывать те позиции, которые сильнее влияют на их основные показатели, - объемы продаж, закупок, товарных остатков и т.д. В этих областях предиктивная аналитика может показать более быстрый и значимый результат. Например, на основе прогнозирования сроков и объемов пополнения товарных остатков в магазинах торговой сети можно планировать объемы закупок, заполняемость складов и торговых точек, потребность в кредитовании и т.д.", - сказал Дмитрий Зеленко.

По его словам, в последнее время активность самых разных компаний в использовании предиктивного анализа значительно выросла. Причем в эту область идут не только ретейлеры, но и компании из других сфер бизнеса.

"Мы видим активность у компаний из металлургии, нефтяной промышленности, транспорта", - говорит Дмитрий Зеленко.

Директор центра компетенций больших данных компании "Техносерв" Георгий Шатиров полагает, что именно за счет применения решений предиктивной аналитики лидеры отраслей построят дифференциаторы в перспективе ближайших трех-пяти лет.

Он напомнил, что телеком-операторы с 2014 г. применяют алгоритмы машинного обучения для выявления потребностей в ИТ-ресурсах и оптимизации загрузки для своих региональных розничных сетей.

"Продуктовый ретейл только вступает в эру цифровизации и монетизации своих данных, и это движение логично: на высококонкурентном рынке все сложнее поддерживать уровень своей маржинальности без конкурентных цифровых решений. Предсказание потребностей в ресурсах - одно из таких решений", - отметил Георгий Шатиров.

Руководитель направления "Управление ИТ-процессами и инфраструктурой" ИТ-компании "Крок" Феликс Скворцов рассказывает, что тема управления мощностями последнее время стала очень популярной не только в ретейле, но и в других отраслях.

"Использование инструментов предиктивной аналитики позволяет сильно упростить процесс управления. Большой интерес у рынка вызывает использование предиктивной аналитики совместно с системами мониторинга бизнес-приложений. Например, мы предлагаем нашим клиентам систему мониторинга ИТ-инфраструктуры на основе open-source с функцией машинного обучения, которая помогает отследить косвенные признаки аномалий в работе серверов, приложений, сетевых устройств, позволяя ИТ-службе превентивно предупреждать проблемы на ранних стадиях", - говорит Феликс Скворцов.