Эффективное решение для компаний, желающих привести в порядок сбор и анализ данных. Data-driven подход на всех уровнях принятия решений.
- Обработка и анализ данных из множества источников
- Повышение качества и скорости принимаемых решений
- Актуальная информация в 24/7 в удобном формате
- Снижение трудозатрат на составление отчетов
Коммерческий директор
Каждый день современные компании генерируют огромное количество данных в различных информационных системах (CRM, ERP, DMS и т.п.). Автоматизация сбора и анализа данных значительно повышает эффективность работ. Экономит время и человеческие ресурсы и предотвращает появление трудно выявляемых ошибок. Наиболее эффективным подходом к решению задач сбора и анализа данных является внедрение корпоративной аналитической платформы, базирующейся на КХД.
Визуализация данных позволяет получить чёткую картину происходящего, учитывая даже неявные тенденции и скрытые зависимости. Подробные оперативные, аналитические и стратегические отчеты открывают новые перспективы в понимании своего бизнеса.
это ваши операционные системы: CRM, ERP, DMS, биллинг, 1С и т. п. И внешние источники: от данных партнеров до общедоступной информации.
С помощью средств ETL данные из источников извлекаются, преобразовываются по установленным правилам и загружаются в базу данных хранилища.
осуществляется в несколько уровней: предварительное хранение - метаданные - основное хранение - витрины данных. MS SQL, Oracle, PostgreSQL
Power BI, Tableau, Qlik
Целью анализа расходов является снижение затрат на производство и реализацию продукции, т. е. обеспечение оптимального уровня себестоимости, а, следовательно, увеличение прибылей. Достигается цель через решение следующих задач:
Управление себестоимостью приносит должный эффект, если опирается на данные не только лишь систем производственного учета, но данные связанных воедино систем управления, маркетинга, финансового учета.
Роль BI в решении этой задачи — это получение целостной картины о результатах производства и затратах, понесенных в ходе производственного процесса и процесса реализации продукции.
Решение задач прогнозирования переводит управление организацией не только на проактивный уровень, когда вы сможете предвосхищать события близлежащего будущего, такие как сбои в работе оборудования. Применение методов статистического анализа позволяет:
Для применения моделей прогнозного моделирования критически важно обладать историческими данными за несколько периодов. Задача хранения этих данных решается создание корпоративного хранилища данных, собирающего в себе данные со всех функционирующих в организации программных приложений.