Как провайдеру отследить поступление ДС за просроченные платежи абонентов. Отчет по штрафным санкциям

Компании, работающие с населением, такие как тепловые, энергосбытовые и другие, начисляющие пени за просрочку платежей, вынуждены на постоянной основе отслеживать статус по начисленным штрафам, пусть даже небольшим. Если о таких задолженностях запрашивать данные у бухгалтерии, то ваши коллеги очень быстро устанут выгружать отчеты в табличный вид, да и в Excel их неудобно обрабатывать – большой объем, плюс ситуация по начислениям быстро меняется.

В этой публикации мы расскажем, как с помощью BI-решения Apache Superset мы автоматизировали отчетность о поступлении денежных средств по начисленным штрафным санкциям.

Что сделали мы

Мы собрали на одном дашборде (интерактивном отчете в виде диаграмм) сведения по плановому и фактическому поступлению денежных средств в рамках начисленных штрафов для абонентов, нарушивших договорные условия.

Данные детализированы:

  • в разрезе план/факт;
  • по подразделениям (фактически, мы видим, какое подразделение допускает больший объем начисленных штрафов, т.е. допускает большее количество нарушений договорных обязательств, а также, какое подразделение эффективнее эти штрафы собирает);
  • в сравнении текущего факта с фактическими показателями предыдущих периодов: как в разрезе подразделений, так и по видам штрафных санкций;
  • начисления, планы по сборам и оплаты доступны для анализа до уровня абонентов.

 

О средствах реализации

В качестве инструмента реализации мы использовали open-source BI-решение Apache Superset.

Apache Superset – это мощный, но простой в использовании инструмент. В качестве источника данных может работать с большинством SQL баз, включая современные облачные БД, с хранилищем данных, API, Excel-файлами и другими. Обладает широким набором визуализаций, имеет интуитивно понятный интерфейс.

Все эти функциональные возможности делают Apache Superset привлекательной системой для бизнеса, которая помогает принимать важные решения на основе фактических данных.

В нашем примере промежуточное хранение данных реализовано в БД PostgreSQL. Мы можем реализовать этот функционал и на отечественных аналитических платформах, например, PIX BI.

В какой бюджет обойдется такой отчет

Бюджет для разработки таких отчетов от 1 000 000 рублей.

Эффективность и целесообразность аналитики повышается в ситуациях, когда клиент ведет учет в нескольких базах данных (и взаиморасчеты с клиентами/абонентами распределены между этими базами), а также в случаях, когда планирование и отражение фактических операций в каждом подразделении ведется в своем уникальном формате. В этих случаях экономическая целесообразность внедрения аналитики чрезвычайно высока, так как позволяет исключить ручной труд, ошибки, а также сократить сроки сбора информации по миллионам строк транзакций.

Вы пользуетесь устаревшей версией браузера. Данная версия браузера не поддерживает многие современные технологии, из-за чего многие страницы отображаются некорректно, а главное — на сайтах могут работать не все функции.