От факта к прогнозу: финансовая аналитика облачных расходов в DataLens для Иркутской нефтяной компании
Заказчик
Иркутская нефтяная компания - крупная независимая нефтегазовая компания, ведущая полный цикл работ с углеводородным сырьём: от геологического изучения и разработки месторождений до эксплуатации масштабной производственной и ИТ-инфраструктуры.
Для компании такого уровня особенно важны устойчивость цифровых сервисов, управляемость ИТ-ландшафта, прозрачность затрат и возможность принимать решения на основе актуальной аналитики
Ситуация
В рамках программы импортозамещения ИНК потребовалось подобрать отечественную облачную платформу для размещения и развития части ИТ-сервисов, сопроводить переход на новую инфраструктуру и обеспечить прозрачный контроль облачных затрат.
В качестве целевого решения был выбран Yandex Cloud. Проект выполнялся в общем контуре миграции ИТ-сервисов. После запуска новой инфраструктуры перед заказчиком встала практическая задача: понимать, как формируется стоимость облачного потребления, какие факторы влияют на расходы и величину затрат, которых стоит ожидать в будущем.
В стандартном контуре Yandex Cloud Billing доступны контроль фактических начислений, их детализация и бюджетные уведомления. Однако инструментов для оценки будущих расходов и анализа точности этих расчетов в платформе не предусмотрено. Поэтому прогнозирование было реализовано как отдельная доработка.
Ключевой задачей проекта стала необходимость построить работающую систему аналитики, охватывающую сбор и визуализацию данных о потреблении, разметку ресурсов и прогнозирование расходов.
Бизнесу было важно видеть:
как распределяются затраты по сервисам, продуктам, каталогам и бизнес-направлениям;
какие ресурсы остаются неразмеченными и затрудняют финансовую аналитику;
как меняется потребление во времени;
какие отклонения могут возникнуть в будущем;
насколько можно доверять прогнозным расчётам.
При этом данные по облачному потреблению были неоднородными: разные сервисы и каталоги имели разный характер потребления, часть ресурсов требовала корректной разметки, а ручная подготовка отчётности увеличивала трудозатраты и риск ошибок.
Решение
Команда ISIB комплексно поддержала миграцию и выстроила систему аналитики и прогнозирования облачных затрат в Yandex DataLens.
Проектные работы включали несколько ключевых направлений:
сопровождение миграции: организация подготовки данных, контроль потребления, настройка финансовой аналитики и разметки ресурсов;
логика работы с метками: для повышения качества аналитики были разработаны и внедрены правила разметки ресурсов;
витрины и дашборды: подготовлены аналитические витрины и визуальные панели в DataLens для отображения расходов и анализа данных по сервисам, продуктам, каталогам и направлениям;
автоматизация процессов: организован регулярный сбор и агрегация информации о потреблении, что позволило минимизировать ручную обработку отчетов и снизить риски ошибок.
отдельный блок прогнозирования: создан прогнозный слой с использованием адаптивных моделей, позволяющий формировать динамичные и прозрачные прогнозы расходов и давать оценку их точности.
Отдельное внимание было уделено прогнозированию. Заказчику нужно было видеть не только факт потребления, но и ожидаемую динамику расходов. Стандартный контур облачной платформы Yandex DataLens не предполагал прогноза с оценкой точности, поэтому ISIB реализовала собственный прогнозный слой поверх подготовленных данных
Прогнозный блок учитывает неоднородность потребления: сервисы, каталоги и группы ресурсов ведут себя по-разному, поэтому система подбирает модель расчёта для разных сегментов расходов. Прогноз используется как инструмент планирования и раннего выявления отклонений.
Для удобства пользователей система была структурирована в рамках нескольких тематических разделов.
Общая сводная вкладка
Здесь представлена целостная картина облачного потребления: общая сумма расходов, их распределение по сервисам, подразделениям, каталогам и основным направлениям. Используются наглядные таблицы и диаграммы для быстрого понимания, где сосредоточено основное потребление и какие сегменты формируют нагрузку на бюджет. Для публичных версий чувствительные показатели могут быть скрыты по согласованию с заказчиком.
Свод по прогнозированию
На специализированном дашборде представлены как фактические, так и прогнозные значения затрат по ключевым папкам и каталогам. Такой подход дополняет стандартные инструменты платформы и даёт бизнесу возможность планировать бюджет, анализировать динамику расходов и оперативно выявлять потенциальные отклонения.
Аналитика качества
Отдельная вкладка посвящена мониторингу точности прогнозов: можно видеть ключевые метрики модели, структуру и динамику ошибок, степень доверия к расчетам по разным сегментам. Это делает расчёты прозрачными — пользователь сопоставляет прогнозы с фактическими данными и оценивает достоверность моделей.
Результат
По итогам проекта Иркутская нефтяная компания получила единый инструмент для контроля фактических затрат, прогнозирования будущих расходов и оценки качества прогноза в Yandex Cloud.
Решение позволило:
повысить прозрачность облачного потребления;
анализировать расходы по сервисам, продуктам, каталогам и бизнес-направлениям;
выстроить процессы работы с метками ресурсов;
контролировать качество данных для финансовой аналитики;
автоматизировать подготовку и агрегацию данных;
снизить объём ручной обработки отчётности и риск ошибок;
использовать прогнозирование затрат для планирования там, где стандартный контур платформы не давал готового прогноза;
оценивать отклонения и контролировать качество прогноза.
В результате заказчик получил доступ к удобной аналитической системе для регулярного контроля, анализа и планирования облачных затрат.