Облака, быстрая аналитика и автоматизация: как технологии помогают аграриям преодолевать вызовы войны

С какими вызовами столкнулись аграрии во время войны

Боевые действия оказали большое влияние на агросектор. В Центре экономической стратегииотмечают : в 2022 году в Украине собрали 64 млн. тонн урожая основных культур, что на 42 млн. тонн меньше, чем в предыдущем году. Посевная яровых культур в Украине завершилась на уровне 84% от прошлогодней площади - засеяли лишь 14,1 млн. из 16,9 млн. га. Кроме того, план для озимой посевной кампании пришлось снизить на 40% по сравнению с предыдущим годом, но и его выполнили лишь на 94%.

Из-за российского вторжения прямой ущерб сельскому хозяйству Украины уже превышает $6 млрд, а косвенные потери вообще достигли $34,2 млрд.. Как указывают в KSE Агроцентр и Минагропром, эта сумма охватывает убытки из-за нарушений в логистике и снижения цен на экспорт, сокращения производства многих культур и продукции животноводства, а также удорожания производства.

Главные же вызовы войны для аграрного бизнеса таковы:

Предприниматели не могут использовать для сева все имеющиеся площади. В результате вторжения посевные площади уменьшились на 25%. Часть земли агросектора оказалась под оккупацией, еще одна страдает от активных боевых действий. Кроме того, около 30% территории Украины заминированы, что делает невозможным использование этой земли отраслью. Из-за озвученных выше факторов даже на свободных полях нельзя заботиться об урожае — возделывать землю, вносить удобрения или поливать.

Агросектор страдает от роста стоимости материально-технических ресурсов и логистики. Руководитель аналитического направления Центра экономического восстановления Дмитрий Ливч отмечает, что с началом войны из-за блокирования морских портов цена логистики выросла в 5-6 раз. "Если до 24 февраля логистические расходы на тонну зерна из центрального региона в порты Одессы составляли около 30 долларов, то в ноябре стоимость логистики в порты соседних стран достигала 170-180 долларов", - говорит эксперт. Такая ситуация приводит к тому, что предприниматели вынуждены тратить на доставку около 2/3 цены зерна. Подорожали и минеральные удобрения – прошлой весной их стоимость была выше почти на 163% по сравнению с предыдущим сезоном. Существенно выросли цены на горючее: если в феврале А-95 в среднем стоил 34,32 грн/л, то уже в июне эта сумма выросла до 51,63 грн/л.

Как и в других отраслях экономики, на аграриях отразился дефицит рабочей силы. По данным Международной организации по миграции, с начала войны около 13 миллионов украинцев были вынуждены покинуть свой дом, а затем и рабочее место. Около 5 млн. стали переселенцами в Украине, остальные — выехали за границу. Кроме того, часть работников была мобилизована.

Война принесла и денежные трудности. После вторжения себестоимость производства сильно возросла. При этом из-за высоких рисков поставщики перешли на 100% предоплату, а банки сначала вообще не выдавали кредиты, а впоследствии из-за повышения учетной ставки НБУ подняли стоимость кредитования. Вместе с инфляцией, проблемами в возмещении НДС и фиксированным валютным курсом эти факторы привели к дефициту оборотных средств в отрасли . Отдельно следует отметить фиксированный валютный курс, дополнительно ограничивающий аграрный сектор: средства производства покупают по рыночному курсу, тогда как экспортеры получают валютную выручку по межбанковскому курсу, близкому к официальному курсу НБУ.

Как облегчить влияние войны благодаря автоматизации процессов

Несмотря на войну, аграрный бизнес не остановился. Кооперируясь между собой, предприниматели часто быстро реагировали на постоянно изменяющиеся условия в стране. Они разрабатывали новые логистические маршруты, искали нужные минеральные удобрения и горючее, а также для экономии стремились оптимизировать свои рабочие процессы и сделать их более продуктивными. И далеко не последнюю роль в облегчении влияния войны на сферу сыграли технологии, в частности Big Data-аналитика и автоматизация.

Вероятно, не лишним будет сказать, что именно Big Data (с англ. большие данные) в 2022-2023 годах является ключевым инструментом, который позволяет предприятиям отслеживать сотни процессов одновременно. К примеру, аграрии могут контролировать урожай через многочисленные IoT-датчики на поле, которые в режиме реального времени передают информацию о состоянии почвы и метеоданные в единую систему управления. Туда же приходят спутниковые снимки засеянных участков земли, а также съемки с беспилотников. Также современные технологии позволяют бизнесу на интерактивном дашборде видеть перемещение сельскохозяйственной техники во время посевной и движение грузовиков, которые развозят уже собранный урожай в элеваторы и порты.

Работа с таким разнообразием данных позволяет руководителям агропредприятий в режиме реального времени видеть результаты работы компании, состояние полей, прогнозировать урожайность, быстро реагировать на возможные проблемы. Все это способствует более высокой производительности и экономии бюджета. В то же время построение такой сложной аналитической платформы с интеграцией множества данных все еще остается одновременно вызовом и приоритетом для многих украинских аграриев.

Вот главные проблемы, с которыми сталкиваются аграрии в работе с аналитикой:

1. Сложное и непонятное представление данных из разных систем.
2. Воздействие "человеческого фактора" в построении аналитики.
3. Работа с устаревшими данными и, как результат, нерелевантными управленческими решениями.

Как можно решить такие проблемы? Рассмотрим каждую из них поподробнее.

Проблема: Сложное и непонятное представление данных из разных систем

Информация, поступающая в единую систему, часто собирается из десятков разных источников и представлена ​​разными форматами. К примеру, это могут быть финансовые отчеты, спутниковые снимки полей, движение техники. Обработка всего этого и трансформация в единую понятную картинку для бизнеса требуют настоящего мастерства от дата-аналитиков и ИТ-команды. Из-за такой сложности отслеживание аномалий и отклонений от показателей может занимать недели или месяцы. В частности, после формирования отчета определенное время тратится на визуализацию результатов в понятный для других работников формат. Как с этим справиться?

Решение:

Для эффективной работы с большими данными предприятиям нужно построить качественную аналитическую платформу, которая будет включать сервисы для сбора, обработки и визуализации информации. Такую, например, строит для украинского бизнеса компания Киевстар.

В Киевстар рассказывают, что у компании есть возможность построения нужной для аграриев аналитики на базе Power BI. Этот облачный сервис от Microsoft Azure помогает формировать необходимую бизнесу отчетность на основании автоматизированного процесса сбора данных. Это может быть финансовая или технологическая отчетность разных видов: результаты продаж, эффективность отделов, урожайность определенных участков поля и т.д. Такой инструмент улучшает процессы от кучи цифр в сложных Excel-таблицах до точной модели данных и аналитики в MS Power BI.

Преимущества: благодаря аналитической платформе от Киевстар компания получает живую аналитику в реальном времени на основе данных транзакционных / операционных систем бизнеса.

Проблема: Влияние "человеческого фактора" на построение аналитики

Из-за плохо созданных процессов и объемности данных, компании продолжают работать с аналитикой почти в ручном режиме. Вместо хорошо настроенной BI-системы, сотрудники собственноручно собирают нужную информацию, заносят ее самостоятельно в нужные программы, производят расчеты и визуализируют ее. На такую ​​монотонную работу специалисты тратят множество часов, и в то же время они могут легко допустить ошибку, которая в дальнейшем повлияет на принятие управленческих решений. Например, руководитель получит ложные расчеты о количестве отгруженного зерна и поэтому не сможет правильно спланировать дальнейшую работу. Чтобы найти погрешность в процессе, отделу аналитики и другим подразделениям снова нужно будет пересчитывать те же данные.

Как говорят профильные специалисты Киевстар, ошибки случаются еще и потому, что в построении отчетности могут участвовать сразу несколько сотрудников: бизнес-аналитики, математики и ИТ-специалисты, которые извлекают данные из баз. Решением тут становиться автоматизация процессов и внедрение систем контроля качества данных.

Решение:  

Минимизировать влияние "человеческого фактора" на формирование отчетности можно благодаря правильно построенной аналитической платформе. Решить проблему с ошибками в отчетности может помочь и собственная разработка Киевстар — Data Governance. Это стратегия управления данными, которая в связи с сервисами от Microsoft позволяет отслеживать погрешности в аналитике. В первую очередь, сама система проверяет входящие данные на полноту и правильность, а во-вторых, руководитель, заметив погрешности в отчете, может посмотреть путь данных от источника в хранилище: откуда бралась информация, за какой период, кто вносил в нее изменения, что означают все аббревиатуры и т.д.

Достоинства:  

• универсальная аналитическая платформа для бизнес-заданий;
• автоматизированные процессы работы с качественными данными;
• исключение фактора ошибок в отчетах и расчетах;
• безопасное хранение всех бизнес-данных, имеющихся в компании.

Проблема: Работа с устаревшими данными и, как результат, нерелевантными управленческими решениями

По мнению экспертов с Киевстар, если сотрудники работают с данными почти вручную, то они тратят уйму времени на сбор информации, обработку, визуализацию и т.д. Простенький отчет формируется неделю, а за это время транзакционные системы накапливают новые данные, поэтому результаты получаются неточные и на момент просмотра готового отчета — устаревшими. В таком случае не может быть и речи об актуальности полученной аналитики, а тем более об отслеживании процессов в режиме реального времени.

В частности, для многих агропредприятий, работающих с Big Data-аналитикой, распространена ситуация, когда во время посевной или сбора урожая количество данных внезапно увеличивается. Такая сезонность требует больших мощностей у оборудования и ИТ-систем именно на этот короткий период. А что происходит, если технической возможности сразу обработать такое количество информации нет? Данные становятся в очередь и попадают в систему со значительным опозданием. Или, если мощностей хватает, то большую часть времени такое оборудование не используется, но все равно требует дополнительных затрат на свое обслуживание.

Решение:  

В аналитической платформе от Киевстар специалисту достаточно настроить витрину данных, а затем дать к ней доступ менеджменту компании. Все отчеты будут автоматически обновляться и показывать актуальную информацию.

В то же время, проблему с сезонностью нагрузки легко решить благодаря возможностям облака Microsoft Azure: в пиковый период объем нужных для обработки ресурсов гибко увеличивается, а затем возвращается к привычным параметрам. Таким образом новые данные быстро анализируются и попадают в нужные отчеты.

Специалисты Киевстар объясняют, как работает платформа: “Например, в высокий сезон идет сбор урожая, нужно принять быстрое решение, на какой элеватор отправлять загруженную машину. Ближайший элеватор находится в 50 км, но перед ним есть очередь в час-два и надо учитывать, что транспорт арендован — то есть каждая лишняя минута стоит дополнительных денег. Также можно отправить машину на 50 км дальше в другой элеватор, что значит потратить больше топлива, но не стоять в очереди. Благодаря автоматизированной аналитике руководитель логистического подразделения может видеть нужные данные и отчетность на понятных дашбордах в разрезе каждого отдельного водителя, и в результате — быстро принять оптимальные решения”.

Достоинства:

• правдивые данные в отчетах благодаря автоматизированным процессам в системе;
• автоматизированные процессы загрузки и контроля качества данных;
• исключение фактора ошибок в расчетах и отчетах;
• обогащение, обмен и загрузка данных в реальном времени.

Итак, чтобы справиться с вызовами войны, украинские аграрии уже сегодня инвестируют в новейшие технологии, позволяющие оптимизировать рабочие процессы и одновременно увеличивать эффективность предприятий. Главным помощником для них является работа с Big Data и аналитикой. Кроме этого, качественно построенная аналитическая платформа помогает бизнесу эффективно и быстро принимать управленческие и операционные решения, развиваться и увеличивать свои доходы даже несмотря на постоянно изменяющиеся условия в стране.