Как Oracle собрал данные об автозапчастях по всему миру

Однажды Delphi Electronics & Safety — подразделение ведущего мирового поставщика автозапчастей Delphi Automotive, столкнулось с проблемой, характерной для успешных производителей. Число клиентов заметно увеличивалось, а с ними просто катастрофически рос и объем данных, связанных с гарантийным обслуживанием. 

Ежемесячно фирма получает от своих ОЕМ-производителей данные о производительности каждого из 340 тысяч наименований запчастей, установленных в миллионах автомобилей по всему свету. Эти данные необходимо крайне быстро проанализировать и отреагировать должным образом. Delphi необходимо определить, соответствует ли производительность компонента условиям, обозначенным в рамках договора, или же его действительно необходимо улучшить.

Для проведения подобного анализа используется добрый десяток OEM-систем – каждая с собственным форматом, так что о спокойной стандартной интеграции ПО речи быть просто не могло. Также необходимо учитывать информацию, хранящуюся в собственных базах данных Delphi, данные с производства и отраслевые данные и «правила». Команда инженеров постоянно сопоставляет и обрабатывает эту информацию, собранную буквально по всему миру. 

Проблема заключается в том, что клиенты требуют немедленного реагирования. Если в течение 30 дней (что, кстати, не так уж много, если учесть объем данных и сложность их обработки) клиент не получит полного анализа проблемы и реагирования, компания обязана взять на себя все расходы, понесенные клиентом. Неважно, если в том нет ее вины. Неприятные финансовые последствия подтолкнули Delphi к тому, чтобы ввести кардинальные улучшения.

Настоящей причиной замедленного отклика и понесенных компанией убытков был даже не столько объем данных, хоть он и впечатлял, сколько разнообразие этих вопросов. Каждый новый набор данных вынуждал проводить новый анализ. Каждый новый анализ требовал интеграцию новых типов данных с уже существующими, а также определенную трансформацию всей системы. Гарантийные инженеры, таким образом, проводили больше времени за работой с данными, нежели за своими непосредственными задачами. Понятно, что увеличением штата сотрудников проблема не решалась – такая работа всегда опережает возможности нанятых для ее выполнения людей.

Чтобы перестать платить за проблемы, в которых не было её вины, Delphi решилась скомбинировать множество разнородных источников своих данных. При помощи Oracle Endeca Information Discovery (EID), Delphi собрала информацию из шестнадцати различных систем. EID позволяет комбинировать данные из разнородных источников, исследовать связи между ними, анализировать как единую модель и выполнять обобщенный поиск. 

В итоговую систему Delfi вошли данные о клиентских транзакциях из SAP, информация о происшествиях на производстве, данные из системы отслеживания проблем и даже просто словесные текстовые описания проблем с производительностью. 

В одних случаях данные связывались через номера компонентов, в других – через клиентские номера, а иногда – через номера запчастей. Справившись с разнородностью данных, компания обеспечила своим инженерам гораздо более простой и быстрый поиск любой нужной информации. 

Необходимо понимать, насколько это упростило ситуацию. Более консервативным решением было бы потребовать соблюдения четкой стандартизации повсюду, где только можно, но к чему бы это привело? К сверхсложной и затратной интеграции плохо совместимых систем, реорганизации бизнес-процессов, введению новых посторонних задач на производстве и разрастанию штата. 

Поскольку благодаря «большим данным» целостности больше не требовалось, Delphi получила собственную гибкую модель вместо неподъемной интегрированной системы. Для поддержания ее «на плаву» в будущем требуется только индексировать поступающие записи и документы.

После введения новой технологии инженеры могут комбинировать аналитические методы со стандартным поиском, что позволяет по-новому подойти к проблемам и всесторонне изучить их. Это значительно ускорило процесс анализа каждого конкретного случая – если раньше раскрытие проблемы с производительностью деталей занимала на местах до нескольких недель, то сейчас дело ограничивается часами. Теперь несмотря на то, что Delphi выпускает около семи миллионов единиц товара в месяц, она может эффективно управлять гарантийными планами для каждого своего товара, даже если он собран из сотен деталей, глубоко исследовать факторы, влияющие на производительность и принимать оперативные решения.