Хмари, швидка аналітика та автоматизація: як технології допомагають аграріям долати виклики війни

З якими викликами зіштовхнулися аграрії під час війни

Бойові дії значно вплинули на агросектор. У Центрі економічної стратегії зазначають: у 2022 році в Україні зібрали 64 млн тонн врожаю основних культур, що на 42 млн тонн менше, ніж у попередньому році. Посівна ярих культур в Україні завершилась на рівні 84% від минулорічної площі - засіяли лише 14,1 млн з 16,9 млн га. Крім того, план для озимої посівної кампанії довелося зменшити на 40% порівняно з попереднім роком, але і його виконали лише на 94%. 

Через російське вторгнення пряма шкода сільському господарству України вже перевищує $6 млрд, а непрямі втрати взагалі сягнули $34,2 млрд. Як вказують у KSE Агроцентр та Мінагропром, ця сума охоплює збитки через порушення в логістиці та зниження цін на експорт, скорочення виробництва багатьох культур та продукції тваринництва, а також подорожчання виробництва.

Головні ж виклики війни для аграрного бізнесу такі:

Підприємці не можуть використовувати для сівби усі наявні площі. Внаслідок вторгнення посівні площі зменшились на 25%. Частина землі агросектору опинилась під окупацію, ще одна - потерпає від активних бойових дій. Крім того, близько 30% території України заміновані, що унеможливлює використання цієї землі галуззю. Через озвучені вище чинники навіть на вільних полях не можна піклуватися про врожай — обробляти землю, вносити добрива чи поливати.

Агросектор потерпає від зростання вартості матеріально-технічних ресурсів та логістики. Керівник аналітичного напрямку Центру економічного відновлення Дмитро Ливч зазначає, що з початком війни через блокування морських портів ціна логістики зросла у 5-6 разів. “Якщо до 24 лютого логістичні витрати на тонну зерна з центрального регіону до портів Одеси становили близько 30 доларів, то у листопаді вартість логістики до портів сусідніх країн сягала 170-180 доларів”, - говорить експерт. Така ситуація призводить до того, що підприємці змушені витрачати на доставку близько 2/3 від ціни зерна. Подорожчали і мінеральні добрива - минулої весни їх вартість була вища майже на 163% в порівнянні з попереднім сезоном. Суттєво зросли ціни на пальне: якщо у лютому А-95 в середньому коштував 34,32 грн/л, то вже у червні ця сума зросла до 51,63 грн/л.

Як і на інших галузях економіки, на аграріях позначився дефіцит робочої сили. За даними Міжнародної організації з міграції, з початку війни близько 13 мільйонів українців були вимушені покинути свою домівку, а відтак й робоче місце. Біля 5 млн стали переселенцями в Україні, інші — виїхали за кордон. Крім того, частина працівників була мобілізована.

Війна принесла і фінансові проблеми. Після вторгнення собівартість виробництва дуже зросла. При цьому через високі ризики постачальники перейшли на 100% передоплату, а банки спочатку взагалі не видавали кредитів, а згодом, через підвищення облікової ставки НБУ, підняли вартість кредитування. Разом з інфляцією, проблемами у відшкодуванні ПДВ та фіксованим валютним курсом ці чинники призвели до дефіциту обігових коштів у галузі. Окремо треба зазначити про фіксований валютний курс, що додатково обмежує аграрний сектор: засоби виробництва купують за ринковим курсом, тоді як експортери отримують валютну виручку за міжбанківським курсом, близьким до офіційного курсу НБУ.

Як полегшити вплив війни завдяки автоматизації процесів

Попри війну аграрний бізнес не зупинився. Кооперуючись між собою, підприємці часто швидко реагували на мінливі умови в країні. Вони розробляли нові логістичні маршрути, шукали потрібні міндобрива та пальне, а також задля економії прагнули оптимізувати свої робочі процеси та зробити їх продуктивнішими. І далеко не останню роль у полегшенні впливу війни на сферу зіграли технології, зокрема Big Data-аналітика та автоматизація. 

Певно не зайвим буде сказати, що саме Big Data у 2022-2023 роках є ключовим інструментом, який дозволяє підприємствам відстежувати сотні процесів одночасно. Так, аграрії можуть контролювати врожай через численні IoT-датчики на полі, які у режимі реального часу передають інформацію про стан ґрунту та метеоданні у єдину систему управління. Туди ж надходять супутникові знімки засіяних площ, а також зйомки з безпілотників. Водночас такі технології дозволяють бізнесу на інтерактивному дашборді бачити переміщення сільськогосподарської техніки під час посівної, а також рух вантажівок, які розвозять вже зібраний врожай до елеваторів та портів. 

Робота з таким різноманіттям даних дозволяє керівникам агропідприємств у режимі реального часу бачити результати роботи компанії, стан полів, прогнозувати врожайність, швидко реагувати на можливі проблеми — за сучасних умов, в яких ситуація постійно змінюється і подекуди непередбачувано, саме швидкість прийняття рішення часто вирішує успіх справи . Усе це загалом сприяє вищій продуктивності та економії бюджету. Водночас побудова такої складної аналітичної платформи з інтеграцією безлічі даних все ще залишається одночасно викликом та пріоритетом для багатьох українських аграріїв. 

Які головні проблеми, з якими стикаються аграрії у роботі з аналітикою?

1. Складне та незрозуміле подання даних з різних систем.
2. Вплив “людського фактора” в побудові аналітики.
3. Робота із застарілими даними та, як результат, нерелевантні управлінські рішення.

Тож, як можна розв’язати такі проблеми? Розглянемо кожну з них детальніше.

Проблема: Складне та незрозуміле подання даних з різних систем

Інформація, яка надходить у єдину систему, часто збирається з десятків різних джерел та представлена різними форматами. Наприклад, це можуть бути фінансові звіти, супутникові знімки полів, рух техніки. Обробка всього цього та трансформація у єдину зрозумілу картинку для бізнесу потребують справжньої майстерності та часу від дата-аналітиків й ІТ-команди. Через таку складність процес відстеження аномалій та відхилень від показників може займати тижні, а то й місяці. Зокрема після формування звіту певний час витрачається на візуалізацію результатів у зрозумілий для інших працівників формат. Як з цим впоратися?

Рішення:

Для ефективної роботи з великими даними підприємствам потрібно побудувати якісну аналітичну платформу, яка включатиме сервіси для поетапного збору, обробки та візуалізації інформації. Таку, скажімо, будує під запити українського бізнесу компанія Київстар.

У Київстар розповідають, що у компанії є можливість побудови потрібної для аграріїв аналітики на базі Power BI. Цей хмарний сервіс від Microsoft Azure допомагає формувати необхідну бізнесу звітність на підставі автоматизованого процесу збору даних. Це може бути фінансова чи технологічна звітність у різних розрізах: результати продажів, ефективність відділів, врожайність окремих ділянок поля тощо. Такий інструмент покращує процеси в аналітиці: від купи цифр у складних Excel-таблицях до точної моделі даних та аналітики в MS Power BI.

Переваги: Завдяки аналітичній платформі від Київстар компанія отримує живу аналітику в реальному часі на основі даних із транзакційних / операційних систем бізнесу.

Проблема: Вплив “людського фактору” у побудові аналітики

Через погано побудовані процеси та об’ємність даних, компанії продовжують працювати з аналітикою майже в ручному режимі. Замість добре налаштованої BI-системи, співробітники власноруч збирають потрібну інформацію, заносять її самостійно в потрібні програми, проводять розрахунки та візуалізують її. На таку монотонну роботу фахівці витрачають безліч часу, і водночас вони можуть легко припуститися помилки, яка надалі вплине на прийняття управлінських рішень. Наприклад, керівник отримає хибні розрахунки про кількість відвантаженого зерна і через це не зможе правильно спланувати подальшу роботу. Щоб знайти похибку в процесі, відділу аналітики та іншим підрозділам знову потрібно буде перераховувати ті самі дані. 

Як кажуть профільні фахівці Київстар, помилки трапляються ще й тому, що у побудові звітності можуть брати участь одразу кілька працівників: бізнес-аналітики, математики та ІТ-фахівці, які витягують дані з баз. Рішенням тут стає автоматизація процесів та впровадження систем контролю якості даних.

Рішення: 

Мінімізувати вплив “людського фактора” на формування звітності можна завдяки правильно побудованій аналітичній платформі. Розв'язати проблему саме з помилками у звітності може допомогти і власна розробка Київстар — Data Governance. Це стратегія управління даними, яка у зв’язці з сервісами від Microsoft дозволяє відстежувати похибки в аналітиці. Найперше, сама система перевіряє вхідні дані на повноту та правильність, а по-друге, керівник, помітивши погрішності у звіті, може побачити шлях даних від джерела до сховища: звідки бралася інформація, за який період, хто вносив у неї зміни, що означають всі абревіатури тощо. 

Переваги: 

• універсальна аналітична платформа для бізнес-завдань;
• автоматизовані процеси роботи з якісними даними;
• виключення фактору помилок у звітах та розрахунках;
• безпечне зберігання всіх бізнес-даних, які є в компанії.

Проблема: Робота із застарілими даними та, як результат, нерелевантні управлінські рішення

На думку експертів з Київстар, якщо співробітники працюють з даними майже вручну, то вони витрачають безліч часу на збір інформації, обробку, візуалізацію тощо. Простенький звіт формується тиждень, а за цей час транзакційні системи накопичили вже нові дані, тому результати виходять неточні та на момент перегляду готового звіту застарілими. У такому разі не може бути і мови про актуальність отриманої аналітики, а тим більше — про відстеження процесів у режимі реального часу. 

Зокрема, для багатьох агропідприємств, які працюють з Big Data-аналітикою, поширена ситуація, коли під час посівної або збору врожаю кількість даних раптово збільшується. Така сезонність вимагає більших потужностей від обладнання та ІТ-систем виключно на цей короткий період. А що відбувається, якщо технічної можливості одночасно обробити велику кількість інформації немає? Дані стають у чергу і потрапляють в систему зі значним запізненням. Або ж, якщо потужностей вистачає, то більшість часу таке обладнання не використовується, але все одно потребує додаткових витрат на своє обслуговування.

Рішення: 

У аналітичній платформі від Київстар фахівцю достатньо налаштувати вітрину даних, а потім дати до неї доступ менеджменту компанії. Усі звіти будуть автоматично оновлюватися та показуватимуть актуальну інформацію. 

Водночас проблему із сезонністю навантаження легко розв’язати завдяки можливостям хмари Microsoft Azure: у піковий період об’єм потрібних для обробки ресурсів гнучко збільшується, а потім — повертається до звичних параметрів. Так, нові дані швидко аналізуються та потрапляють у потрібні бізнесу звіти. 

Спеціалісти Київстар пояснюють, як працює платформа: “Наприклад, у високий сезон йде збір врожаю, треба прийняти швидке рішення, на який елеватор відправляти завантажену машину. Найближчий елеватор знаходиться за 50 км, але перед ним є черга на годину-дві і треба враховувати, що транспорт орендований — тобто кожна зайва хвилина коштує додаткових грошей. Також можна відправити машину на 50 км далі до іншого елеватору, що означає витратити більше палива, але не стояти у черзі. Завдяки автоматизованій аналітиці керівник логістичного підрозділу може бачити потрібні дані і звітність на зрозумілих дашбордах в розрізі кожного конкретного водія та кожної дії, і в результаті — швидко приймати оптимальні рішення”.

Переваги:

• правдиві дані у звітах завдяки автоматизованим процесам у системі;
• автоматизовані процеси завантаження та контролю якості даних;
• виключення фактору помилок у розрахунках та звітах;
• збагачення, обмін і завантаження даних у реальному часі.

Отже, щоб впоратися з викликами війни українські аграрії вже сьогодні інвестують у новітні технології, які дозволяють оптимізовувати робочі процеси та водночас збільшувати ефективність підприємств. Головним помічником у цьому для них є робота з Big Data та аналітикою. Зокрема, якісно побудована аналітична платформа допомагає бізнесу ефективно та швидко приймати управлінські та операційні рішення, розвиватися і збільшувати свої прибутки навіть попри мінливі умови в країні.