BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Эксперт-BI Лизинг: система бизнес-анализа для лизинговых компаний » IBP для лизинговой компании » Продажи и развитие бизнеса - Определение целевых KPI менеджеров по объемам и качеству

Продажи и развитие бизнеса - Определение целевых KPI менеджеров по объемам и качеству

В условиях динамичного рынка лизинга успешная реализация стратегии требует тесной интеграции процессов продаж, риск-менеджмента и операционного планирования. В рамках IBP (Integrated Business Planning) выстраивается единый цикл планирования, где целевые KPI для менеджеров по объемам и качеству становятся не просто метриками эффективности, но каналами коммуникации между фронтом продаж, финансовой службой и рисками. Глава посвящена методологии определения целевых KPI для менеджеров по объемам и качества в контексте IBP в лизинге: от концепций и архитектуры до конкретных процедур внедрения и управления изменениями.

Ключевая идея состоит в том, чтобы KPI отражали не только финансовые результаты, но и качество инвестиционных решений, устойчивость портфеля и способность оперативно адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и регуляторным требованиям. В формате методического пособия приведены принципы выработки KPI, структура данных, механизмы таргетирования и сценарного планирования, а также шаги по внедрению в организацию.

  • Краткое содержание главы
  • Определение целей и концептуальной основы KPI в IBP для лизинга
  • Архитектура KPI: как формируются и согласовываются KPI, источники данных и ответственность
  • Практические KPI по объему и по качеству: формулы, пороги и управление изменениями
  • Процессы внедрения, управление изменениями и культура данных
  • Риски, анти-паттерны и меры устойчивого улучшения

     

Контекст и цели IBP в лизинге

IBP в лизинге выступает как связующее звено между стратегическими целями акционеров и операционной реализацией на уровне отдела продаж, риск-менеджмента, финансирования и исполнения контрактов. Основная логика состоит в том, что целевые KPI должны обеспечивать:

  • прозрачность связи между планируемыми объемами продаж и ожидаемым качеством портфеля;
  • баланс интересов продажных команд и требований к риску и финансовой устойчивости;
  • ускорение принятия решений на ранних стадиях сделки через ранние сигнальные индикаторы;
  • обеспечение единых стандартов расчета и единый язык отчетности для всех функциональных единиц.

Почему это критично именно в лизинге? В отрасли должны сочетаться долгосрочные портфельные цели и гибкость оперативного цикла сделки: от акцепта заявки до подписания договора и последующего мониторинга портфеля на предмет риска остаточной стоимости, платежей и соблюдения контрактных условий. В рамках IBP KPI становятся тем инструментом, который позволяет выравнивать поведение менеджеров по объемам и качества с корпоративной стратегией, рынком и рисками. Вас ждут не только показатели продаж, но и индикаторы качества, которые предупреждают об ухудшении риск-профиля, задержках в исполнении и несоответствиях требованиям финансовой отчетности и комплаенса.

Рассматривая KPI в IBP, следует помнить о трех принципах. Во-первых, KPI должны быть целостными и согласованными между уровнями организации: от корпорации до регионального и продуктового сегмента. Во-вторых, данные, лежащие в основе KPI, должны иметь прозрачную методологию расчета и понятные источники. В-третьих, KPI должны поддерживать управляемость изменений: их цели и пороги должны обновляться в рамках планово-аналитического цикла, а не быть «плавающими» в случае внешних событий.

 

Архитектура KPI в IBP

Архитектура KPI в IBP строится на иерархии, методах определения целевых значений и принципы управления данными. Основной элемент - KPI Dictionary (словарь KPI), где формулируются единые определения, формулы расчета, валюта, периодичность и принадлежность к конкретному бизнес-подразделению. Важнейшие вопросы архитектуры:

  • Что измеряем: объемы (volume) vs качество (quality). Объемы отражают масштаб продаж и портфеля; качество - риск-профиль, исполнение обязательств, соблюдение контрактной и финансовой дисциплины.
  • Как измеряем: выбор формул, нормализация по сегментам, сезонность и география.
  • Где агрегируем: на уровне портфеля, продукта, канала продаж, регионов; как KPI раскладываются (cascading) вниз по организациям и вверх для управления.
  • Какие данные используем: CRM/система продаж, платформа лизинга, финансовая система, риск-аналитика, данные по контрактам и документации, показатели по остаточной стоимости и ликвидности.
  • Кто отвечает за расчеты и качество данных: владельцы KPI на уровне бизнес-единиς, владельцы источников данных, лица, отвечающие за качество данных и мониторинг.

Важной частью архитектуры является разделение KPI на leading и lagging indicators. В контексте лизинга это означает:

  • Leading indicators: конверсия в сделку на этапе лида, доля одобренных заявок, средний цикл сделки, доля подписанных договоров после переговоров, скорость прохождения согласований в риск-департаменте, качество входной информации.
  • Lagging indicators: фактическая выручка и маржа по заключенным договорам, доля просрочки по платежам, потери по резидуальной стоимости, фактическая рентабельность портфеля.

Ключевым элементом является каскад KPI: корпоративные цели - целевые значения для региональных единиц - KPI для команд и отдельных менеджеров. Этим обеспечивается согласование стратегических намерений с операционными действиями и балансу между ростом и риском.

Активная часть архитектуры - управление данными: единый реестр данных по сделкам, процедура нормализации данных, обработка пропусков и ошибок, управление мастер-данными по контрагентам, финансовым и операционным характеристикам, а также линия отчета: от источника до дашборда для руководителя.

Примерные элементы словаря KPI (без привязки к конкретной системе):

  • Объемы: Booking value (стоимость новых договоров в период), Pipeline value (ожидаемая стоимость в активном пайплайне), Win rate (доля принятых договоров по отношению к предложенным), Cycle time (среднее время от запроса до подписания), Coverage ratio (покрытие pipeline по целям).
  • Качество: Credit quality score (оценка риска по контрагенту), Delinquency rate (доля просрочек по платежам), Signature completeness (полнота и корректность подписанных документов), Residual value accuracy (точность расчета остаточной стоимости), Compliance rate (соответствие договоров внутренним политикам и нормативам).

Графически архитектуру можно представить как связь между источниками данных, Calculation Engine (расчет KPI), и Distribution Layer (отчеты и дашборды). В рамках методологии IBP требуется прописать правила обработки ошибок, временные параметры (rolling windows, квартальные обновления) и порядок эскалации отклонений от цели.

 

KPI по объему и KPI по качеству: определения, формулы и цели

В рамках IBP для лизинга целевые KPI разделяются на две большие группы: KPI по объемам и KPI по качеству. Каждый набор имеет свои цели, циклы пересмотра и соответствие риску.

  • KPI по объемам (volume)

    • Booking value: сумма контрактной стоимости новых лизинговых договоров за период. Формула: Booking value = сумма_DISC по подписанным договорам за период.
    • Pipeline value: ожидаемая стоимость будущих договоров в активном пайплайне. Формула: Pipeline value = сумма потенциальных контрактов с вероятностью выполнения, умноженная на ожидаемую стоимость.
    • Win rate: доля принятых к подписанию договоров по отношению к количеству рассмотренных возможностей. Формула: Win rate = (число подписанных договоров) / (число рассмотренных возможностей) за период.
    • Cycle time: среднее время от первичного запроса до подписания договора. Формула: Cycle time = среднее (date of signature − date of initial quote) по всем закрытым сделкам.
    • Coverage ratio: покрытие целей по объему текущим пайплайном. Формула: Coverage = Pipeline value / Target Booking value за период.
  • KPI по качеству (quality)

    • Credit quality score: интегральная оценка риска контрагента на основе кредитной истории, финансового положения и отраслевых факторов. Метрика обычно агрегируется как скоринговая единица от 1 до 5.
    • Delinquency rate: доля просрочек по платежам в портфеле. Формула: Delinquency rate = (сумма просроченных платежей) / (общая сумма платежей за период).
    • Signature completeness: доля договоров с полным комплектом документов и корректной информацией. Формула: Signature completeness = (число полностью корректных договоров) / (общее число подписанных договоров) за период.
    • Residual value accuracy: точность оценки остаточной стоимости арендованных активов на дату оценки. Формула: RV accuracy = 1 − |actual residual value − forecast residual value| / forecast residual value.
    • Compliance rate: доля договоров, соответствующих внутренним политикам и внешним требованиям. Формула: Compliance rate = (число всем политикам договоров) / (общее число договоров) за период.
    • Loss rate и delinquency-driven metrics: совокупные потери по портфелю и доля просрочек в динамике. Формула Loss rate может быть рассчитана как совокупные списания / совокупная сумма выручки за период; Delinquency rate - как выше.

Целевые значения формируются на основе стратегии риска, сегмента лизинга (финансирование, операционный лизинг), региона и портфеля. В ходе планирования в IBP применяется сценарное моделирование: базовый сценарий, оптимистический и пессимистический. Для каждого сценария устанавливаются пороги и порождают корректирующие действия. Важно, чтобы цели соответствовали рисковому аппетиту и были согласованы с финансовым планированием и управлением активами.

Гибкость в интерпретации KPI достигается через сочетание следующих подходов:

  • Разделение KPI по сегментам (регион, канал продаж, тип лизинга, класс актива);
  • Учет сезонности и рыночной конъюнктуры;
  • Нормализация KPI для сравнения между командами различного масштаба и географией;
  • Учет временных лагов: влияние KPI по качеству часто проявляется с задержкой по времени, поэтому анализ и корректировки должны учитывать временные лаги.

Практическое применение формул требует прозрачной документации методологий. Любые коэффициенты и веса в агрегированных KPI должны быть зафиксированы в корпоративном регламенте и в словаре KPI, чтобы обеспечить единообразие расчетов во всех подразделениях.

 

Процессы внедрения и управление изменениями

Эффективное внедрение KPI в IBP требует системного подхода к процессам, ролям и управлению изменениями. Основные шаги:

  • Определение словаря KPI и согласование формул: вовлечь лидеров продаж, финансов, риска и операционных подразделений. Утвердить метрики, единицы измерения, периодичность и правила агрегации.
  • Разработка архитектуры данных: определить источники данных, правила очистки данных, качество и доступность данных для расчетов KPI. Обеспечить прослеживаемость данных и возможность аудита расчетов.
  • Каскадирование KPI: выстроить цепочку целей от корпоративных до региональных и командных уровней. Обеспечить соответствие между целями продаж, качеством портфеля и финансовыми ограничениями.
  • Установка целей и порогов: в рамках IBP определить базовый, стрессовый и целевой сценарии. Привязать пороги к управленческим действиям: дополнительные проверки, задержка в принятии решений, перераспределение ресурсов.
  • Разработка дашбордов и отчетности: обеспечить доступность KPI для руководителей и сотрудников через интуитивно понятные дашборды, сигнальные индикаторы и автоматизированные оповещения.
  • Процедура мониторинга и эскалаций: регламентировать, кто и как реагирует на отклонения от целей, какие действия предпринимаются в случае отклонений (модели пересмотра стратегий, корректировки ассигнований, перераспределение портфеля).
  • Обучение и развитие компетенций: обучение сотрудников методологии KPI, культуры данных и использования инструментов IBP. Формирование команд-«лидеров изменений», ответственных за внедрение.
  • Управление изменениями и культурой данных: создание стимулов за качественную работу и учет рисков, развитие базовых навыков по анализу данных, налаживание диалога между продажами и рисками.

     

Best practices включают:

  • Единый регистр Definition of Done для договоров и документов;
  • Регламентированные процедуры верификации данных и ролей;
  • Регулярные «квартальные сессии» по пересмотру KPI и целей, чтобы учесть изменения рынка и портфеля;
  • Внедрение автоматизированной проверки данных и предупреждений об искажениях;
  • По возможности ограничение количества KPI, чтобы фокусировались на действительно критичных индикаторах.

     

Организационные изменения и культура данных

Успешное внедрение KPI невозможно без изменений в организационной культуре. Ключевые аспекты:

  • Управление ролями: определение ответственных за сбор, верификацию и интерпретацию KPI на уровне регионов, каналов и конкретных команд. Обеспечение баланса между централизованной дисциплиной и автономией команд.
  • Информационная прозрачность: создание открытых каналов коммуникации об интерпретации KPI, методологиях расчета и причинах изменений целевых значений.
  • Обучение и развитие: повышение уровня аналитических компетенций сотрудников, обучение методикам IBP, навыкам интерпретации данных и принятию управленческих решений на основе KPI.
  • Стимулы и мотивация: выстраивание механизмов мотивации, которые согласованы с KPI и не создают искажений поведения. Особое внимание к качеству портфеля и соблюдению риска.
  • Управление качеством данных: внедрение стандартов качества данных, регламентов по обработке ошибок и «data stewardship» - ответственных за конкретные источники данных.
  • Управление изменениями: применение структурированных подходов к управлению изменениями с фокусом на коммуникацию, обучение и уменьшение сопротивления.

Доказательства эффекта внедрения KPI включают следующие признаки: улучшение точности прогнозов продаж, снижение задержек в процессе подписания договоров, уменьшение доли договоров с нарушениями и повышение удовлетворенности клиентов и контрагентов по качеству услуг.

 

Риски, анти-паттерны и устойчивое улучшение

В процессе внедрения KPI следует избегать распространенных ошибок, включая:

  • Перегрузка KPI: слишком большое число метрик приводит к расфокусировке и неприятия KPI сотрудниками.
  • Непоследовательность методологий: несогласованность расчетов между подразделениями ведет к сомнениям в достоверности данных.
  • Игнорирование контекста сегментов: единые пороги без учета различий в сегментах могут приводить к неэффективности.
  • Злоупотребление KPI ради quotas: фокус на простых задачах без учёта качества может привести к ухудшению портфеля и рисков.
  • Непрозрачность изменений: частые изменения целей без коммуникации и объяснений приводят к недоверию и сопротивлению.
  • Недостаточное внимание к данным: недостоверные данные и плохое качество данных приводят к ошибочным выводам и действиям.

Для устойчивого улучшения рекомендуется: регулярно обновлять словарь KPI, проводить независимую валидацию расчетов, внедрять автоматизированные проверки качества, интегрировать обратную связь от пользователей KPI в процесс пересмотра целей, а также поддерживать культуру непрерывного обучения и обмена опытом.

 

Key takeaways

  • В IBP лизинга KPI по объемам и качеству должны быть взаимосвязаны с стратегией риска, финансовой устойчивостью и операционным исполнением.
  • Архитектура KPI требует четкого словаря, единых источников данных и каскадирования целей от корпорации к регионам и командам.
  • KPI по объемам фокусируются на объеме сделок и скорости сделки, KPI по качеству - на рисках, соответствии политикам и точности расчетов остаточной стоимости.
  • Внедрение KPI требует структурированного процесса: выработка правил расчета, каскадирование целей, создание дашбордов, управление данными и обучение сотрудников.
  • Управление изменениями и культура данных - критические факторы успешности: прозрачность, обучение, мотивация и регулярная адаптация целей под динамику рынка.
  • Избегать анти-паттернов: перегрузка метрик, несогласованность методологий и игнорирование контекста сегментов.
  • Регулярно проводить сценарное моделирование, чтобы KPI оставались релевантными и поддерживали стратегические требования, включая баланс между ростом и риском.

     

FAQ

  1. Что такое целевые KPI для менеджеров по объемам и качеству в рамках IBP в лизинге?
  • Ответ: Это набор количественных целей, которые определяются на уровнеCorporate, регионов и команд и служат мостом между стратегией продаж, риском и финансовыми результатами. KPI по объемам измеряют масштаб продаж и поток подписанных договоров, а KPI по качеству отслеживают риск-профиль портфеля, соответствие требованиям и точность данных. Цели формируются через сценарное моделирование, учитывая рыночную конъюнктуру, портфель и аппетит к риску.

 

  1. Как связать KPI по объемам и качеству между уровнями IBP?
  • Ответ: через каскадирование целей: корпорация устанавливает целевые значения по каждому KPI, региональные единицы адаптируют их под свою специфику, а команды - под конкретные сегменты и каналы. Важна прозрачность расчета и единые правила агрегации. Также необходима связь между KPI на разных уровнях через согласованные индикаторы: например, рост Booking value должен сопровождаться улучшением Credit quality score и снижением Delinquency rate.

 

  1. Какие источники данных критичны для расчета KPI?
  • Ответ: CRM/система продаж для данных по лидам и конверсиям, платформа лизинга для данных по договорам и портфелю, финансовая система и учет резидционных затрат, риск-аналитика и данные по контрагентам, документация и статус подписания. Важно обеспечить единый мастер-данных (контрагенты, активы, контракты) и процессы контроля качества данных.

 

  1. Как устанавливать цели и пороги для разных сегментов?
  • Ответ: необходимо учитывать особенности сегментов: региональные различия, тип лизинга (финансирование/операционный лизинг), географию, сегменты клиентов. Цели должны быть устойчивыми и проверяемыми; пороги - зависимыми от сценариев (baseline, консервативный, агрессивный). Важно включать сигнальные KPI, которые предупреждают об ухудшении качества портфеля ранее, чем это станет очевидным в финансовых результатах.

 

  1. Как учитывать специфику лизинга (финансирование, operating lease, residual value)?
  • Ответ: специфика лизинга влияет на расчеты residual value, риск остаточной стоимости и требования к документам. KPI по качеству должны включать точность расчетов остаточной стоимости, корректность оценки выполнения условий договора, и качество юридического оформления. В KPI по объему стоит отслеживать подписанные договоры, а в KPI по качеству - соблюдение рисков и политик по активам и контрагентам.

 

  1. Какие показатели относятся к качеству договора и рискам?
  • Ответ: такие показатели, как Credit quality score, Delinquency rate, Signature completeness, Compliance rate, Residual value accuracy и Loss rate. Они дают картину риска и качества портфеля. В рамках IBP эти KPI должны быть интегрированы в процесс принятия решений на уровне сделок и согласования условий.

 

  1. Какие best practices по governance и ролям?
  • Ответ: наличие словаря KPI, регламентированных источников данных, чётких ролей владельцев KPI и процессов эскалации, регулярное обновление KPI в рамках IBP цикла, внедрение дашбордов и автоматических оповещений, обучение сотрудников и поддержка культуры данных. Включайте в governance независимую валидацию расчётов и прозрачность изменений.

 

  1. Как внедрить изменения в организации и обучить сотрудников?
  • Ответ: начните с пилотного проекта на ограниченном сегменте, затем масштабируйте. Обеспечьте поддержку руководителей и команд через обучение по методологии IBP, объясните связь KPI с целями бизнеса и рисками. Организуйте регулярные сессии обмена опытом и внедрите программу data stewardship, чтобы данные оставались качественными. Включите в стимулы и мотивационные схемы вознаграждения за качественное и риск-осознанное поведение.

 

  1. Как определить пороги и реагировать на отклонения от целей?
  • Ответ: используйте сценарное моделирование; определяйте базовый, стрессовый и целевой сценарии; фиксируйте правила эскалации и действия при отклонениях (перераспределение портфеля, усиление контроля по рискам, корректировка бюджета). Регулярно пересматривайте пороги в рамках квартального цикла, чтобы обеспечить актуальность.

 

  1. Какие примеры расчетов KPI можно привести для иллюстрации?
  • Ответ: Booking value производится как сумма договоров за период; Pipeline value - сумма потенциальных договоров с учетом вероятности заключения; Win rate - отношение подписанных договоров к рассмотренным; Cycle time - среднее время между первым запросом и подписанием. Для качественных KPI: Delinquency rate - доля просрочек по платежам; Signature completeness - доля договоров с полным комплектом документов; Residual value accuracy - точность оценки оставшейся стоимости на дату оценки. В практических случаях эти метрики применяются в совокупности с порогами и сценариями IBP.

 

Готовая глава охватывает методологические основы определения целевых KPI для менеджеров по объемам и качеству в рамках IBP в лизинге, подкрепляет их практическими подходами к структуре данных, расчетам и управлению изменениями.

← Предыдущая статья
Продажи и развитие бизнеса - Планирование партнерских продаж по дилерам и поставщикам
Следующая статья →
Продажи и развитие бизнеса - Сценарное моделирование изменения условий продаж

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • «Балтийский лизинг» — первая компания в России, получившая лицензию № 0001 от Министерства экономики РФ на лизинговую деятельность, лицензия зарегистрирована 2 сентября 1996 года. «Балтийский лизинг» работает на российском рынке 33 года: компания представлена 79 филиалами по всей стране, сегодня в штате более 1300 сотрудников. За последние десять лет компания профинансировала имущество для 80 000 клиентов.

  • Банк "Санкт-Петербург" - это универсальный коммерческий банк, предоставляющий полный спектр финансовых услуг для частных и корпоративных клиентов. Банк основан в 1990 году и имеет генеральную лицензию Банка России на осуществление банковских операций. Сеть банка включает более 170 офисов и отделений, а также свыше 1000 банкоматов и терминалов в Санкт-Петербурге, Москве и других регионах.

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.