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 » Операции и сопровождение договоров - Контроль выполнения операционных KPI в цикле план факт

Операции и сопровождение договоров - Контроль выполнения операционных KPI в цикле план факт

Контролировать выполнение операционных KPI в рамках интегрированного бизнес-планирования (IBP) для лизинга - задача системной дисциплины, сочетающей управление контрактами, финансовые потоки и операционные процессы. В данной главе рассматриваются принципы выравнивания KPI с циклом план-факт, специфика лизинговой отрасли, архитектура данных и роль организационных изменений в достижении устойчивости и прозрачности исполнения договоров.

IBP в лизинге требует перехода от разрозненной лизинговой отчетности к единой цепочке планирования, где каждый договор становится частью портфеля, а его параметры влияют на глобальные показатели финансовой устойчивости и операционной эффективности. В контексте контроля KPI особое внимание уделяется точности данных, своевременности измерений, четким правилам расчета и прозрачным механизмам отклонений. Только при таком уровне дисциплины можно оперативно выявлять риски, принимать управленческие решения и обеспечивать выполнение договорных обязательств в рамках утвержденной стратегии.

 

Краткое содержание главы

  • Обоснование роли KPI в IBP для договора лизинга и связь с операционной эффективностью.
  • Архитектура данных, управление качеством и интеграции между CLM, ERP и BI-средами.
  • Процессы планирования, исполнения и контроля: как строится цикл план-факт и какие метрики являются индикаторами выполнения.

     

Архитектура и управленческие принципы KPI в IBP лизинга

Контроль операционных KPI в IBP для лизинга начинается с определения архитектуры управления, в рамках которой KPI несут бизнес-значение и интегрируются в процесс принятия решений. В основе лежит иерархия KPI: стратегические показатели, отражающие общую динамику портфеля и финансовые цели; тактические KPI, связанные с конкретными договорами и сегментами клиентов; и операционные KPI, которые измеряют ежедневные операционные процессы, такие как сроки обработки договоров, точность начислений, время реакции на уведомления и качество обслуживания.

  • Определение целевых KPI и структура KPI-дерева
    • Стратегические KPI: чистая приведенная стоимость портфеля лизинга, рентабельность капитала, ликвидность и кредитный риск.
    • Тактические KPI: доля договоров с соблюдением SLA, среднее время обработки договора, доля доходов от пролонгаций, доля беззаботной оплаты.
    • Операционные KPI: время обработки очередей, точность платежных расчетов, процент ошибок в выставлении счетов, частота отклонений по условиям контракта.
    • Для каждого KPI устанавливаются метод расчета, источник данных, частота обновления и пороговые значения для тревог.
  • Управление данными и мастер-данными
    • В IBP-цикле лизинга критичны данные по контрактам (условия, сроки, платежи, ставки, штрафы), активам (модель, год выпуска, техническое состояние), финансам (платежи, просрочки, резервы) и клиентам.
    • Необходимо иметь единый словарь данных, согласованную номенклатуру и единый процесс обновления мастер-данных, чтобы расчеты KPI были сопоставимы на уровне всей организации.
  • Роли и ответственность
    • Соблюдение качества данных и расчета KPI держат данные-стейкхолдеры: владелец KPI (owner), владелец процесса (process owner), стюард данных (data steward) и управляющая радика (governance board).
    • Взаимодействие между отделами: финансовый блок (планирование, учет), операционный блок (лизинг-операции, обслуживание договоров), юридический блок (СЛА, условия, риски) и ИТ (интеграции и аналитика).
  • Интеграции и архитектура данных
    • Архитектура должна обеспечить двунаправленную связку между CLM (управление жизненным циклом договора), ERP/финансовыми системами и BI-платформами.
    • В таблицах и фактах KPI отражаются не только финансовые показатели, но и операционные параметры исполнения и риска по каждому договору.
    • Важна возможность историзировать изменения условий договора: amendments, пролонгации, изменение условий платежей - все это должно корректно отражаться в конфигурации KPI.
  • Принципы внедрения
    • Совместная настройка KPI с учетом бизнес-целей, минимизация проблем «perverse incentives» (побочные эффекты, которые достигаются за счет обхода целей).
    • Прозрачность расчета: кто, как и на каких данных считает KPI; наличие аудита и возможностей воспроизведения расчетов.
    • Гибкость и управляемость: способность адаптировать KPI под новые продукты лизинга, изменения рыночной конъюнктуры и регуляторные требования.

Пояснение: для лизинга особенно важна связь KPI с жизненным циклом договора и портфелем активов. Например, высокий процент пролонгаций может улучшать операционные показатели по времени жизни контракта, но риск повышает финансовое давление при смене ставки процента. Поэтому архитектура KPI должна обеспечивать контекст и трассируемость причинно-следственных связей: что вызвало отклонение - изменение условий договора, задержки платежей, рост объема обслуживания. Только в рамках такой связности можно проводить корректирующие действия на уровне портфеля, а не только исправлять локальные показатели.

 

Планирование KPI в цикле план-факт для договоров лизинга

Цикл план-факт в IBP для лизинга строится над контрактным портфелем и активами, охватывая финансовые потоки, операционные услуги и риски. Цель - заранее определить целевые значения KPI и обеспечить их достижение через согласованное планирование и оперативное исполнение.

  • Встроенное планирование целевых показателей
    • На этапе планирования формируются целевые значения KPI на горизонты 12-24 месяца с учетом портфельной стратегии, капитальных требований, регуляторных ограничений и сценариев рынка.
    • При планировании учитываются условия новых сделок, изменения ставок финансирования, стоимость обслуживания активов и вероятность просрочек по платежам.
  • Интеграция источников данных и сценарного планирования
    • Сценарное планирование опирается на данные из ERP, CLM, финансового планирования и журналов изменений по договорам.
    • Включаются сценарии оптимизации портфеля: изменение ставки лизинга, изменение условий оплаты, частота обновления амортизации и ремонтов, маршрут по срокам пролонгаций и досрочных расторжений.
  • Механизм прогноза и rolling forecast
    • Прогноз строится на ежеквартальной основе с обновлением на ежемесячной или еженедельной итерации, опираясь на реальный ход по договорам и текущие мультифакторные предположения.
    • Включение rolling forecast позволяет оперативно адаптировать цели KPI к реальной динамике портфеля и рынку.
  • Управление данными и качество прогноза
    • Прогнозирование KPI зависит от качества данных: точность условий долгосрочных договоров, актуальность статуса платежей, своевременность обновления информации о активе.
    • Внедряются процедуры контроля качества данных, мониторинг отклонений между прогнозом и фактом и протоколы корректировок.
  • Уровни ответственности и синхронизация процессов
    • Владелец процесса планирования KPI - координация между лизинг-операциями, финансовым планированием и ИТ.
    • Регулярные встречи управляющей панели и операционных руководителей для согласования целей, корректировок и приоритетов.
  • Практические принципы расчета целевых значений
    • Избегать «перекрестной подгонки» KPI под текущие результаты - целевые значения должны отражать стратегию и устойчивый режим исполнения.
    • Вводить градацию рисков: базовый сценарий, оптимистичный и пессимистичный - для каждого KPI устанавливаются пороги действий.
  • Примеры ключевых KPI для планирования
    • Доля просрочек по платежам, средний срок оплаты, цикл обработки договора, доля пролонгаций, стоимость обслуживания договора на единицу актива, доля удовлетворенных SLA у поставщиков услуг.

Пояснение: цикл план-факт требует не только корректного определения целевых значений KPI, но и надстройки над ними механизмов адаптации. В лизинге ключевые факторы, влияющие на выполнение KPI, часто зависимы от внешних условий (финансирование, ставки, платежная дисциплина клиентов) и внутренних факторов (эффективность операций, качество данных). В рамках IBP для лизинга эти влияния должны быть прозрачно отражены в планах и сценариях, чтобы управлять портфелем и принимать своевременные решения.

 

Контроль выполнения операционных KPI и сопровождение договоров

Контроль - это не merely наблюдение за числом; он представляет собой управляемый процесс, который превращает планы в действия и корректирует курc по ходу исполнения. В контексте IBP в лизинге контроль операционных KPI интегрируется с сопровождением договоров и требует дисциплины в расчете, мониторинге и управлении изменениями.

  • Модель цикла план-факт и роль контроля
    • Plan: устанавливаются таргеты и регламенты для исполнения договора, SLA, сроки обработки, условия расчетов.
    • Do: выполняются операции по договорам, начислениям, платежам, обслуживанию активов; данные вносятся в систему и отражают текущее состояние.
    • Check: проводится сравнение фактов с планом, анализ отклонений, выявление причин, представление выводов для корректировок.
    • Act: корректировочные действия в рамках договора, пересчет прогнозов, обновление планов, проведение переговоров по изменениям условий или SLA.
  • Ключевые операционные KPI в контексте договоров
    • Время обработки договора от оформления до активации - скорость операционной цепочки.
    • Точность и своевременность начислений и платежей - риск финансовых потоков и арендной выручки.
    • Доля договоров с соблюдением условий оплаты и SLA поставщиков услуг - качество взаимодействия со сторонними участниками.
    • Уровень использования активов - фактическая загрузка и продуктивность объектов лизинга.
    • Время реакции на инциденты и уведомления - оперативность сервисного обслуживания.
  • Методы измерения и визуализации
    • Дашборды KPI на уровне портфеля и на уровне конкретных договоров; использование контрольных графиков (control charts) для отслеживания стабильности.
    • Сигнализация об отклонениях: пороги тревог, автоматические уведомления и escalation-процедуры.
    • Анализ корневой причины (RCA) для выявления причин отклонений: задержки платежей, задержки в обслуживании, изменение условий, ошибки в данных.
  • Интеграция с управлением договорными обязательствами
    • KPI должны быть тесно связаны с юридическим сопровождением и управлением изменениями в договорах ( amendments, пролонгации, изменение ставок, штрафы).
    • Автоматизированные уведомления и триггеры по ключевым событиям: истечение срока, необходимость пересмотра условий, изменение платежного графика.
  • Организационная перспектива и управление изменениями
    • Ведущие процессы участие: Leasing Ops, Collections, Finance, Legal, Compliance.
    • Устойчивое внедрение методов: обучение персонала, корректная тарификация и мотивация сотрудников, распределение ответственности.
  • Практические принципы во внедрении
    • Плавное внедрение с фокусом на 2-3 быстрых победах, например, улучшение точности начислений и сокращение времени обработки договоров.
    • Демонстрация ROI через снижение просрочек, снижение операционных затрат, повышение точности прогноза и прозрачности портфеля.
    • Применение практик data governance: контроль версии договоров, журнал изменений KPI, аудиты расчета.

Пояснение: основной принцип здесь - встроить контроль KPI в реальный цикл договорной деятельности. В лизинговой компании это означает, что каждый договор влияет на операционные показатели и финансовые результаты. Эффективный контроль требует не только технических метрик, но и четкой координации между юридическими изменениями, финансовыми потоками и операционной командой. Только когда данные и расчеты связаны с реальными действиями по обслуживанию договоров, можно обеспечить устойчивость и снижение рисков.

 

Интеграции и данные: источники, качество и инфраструктура

Ключ к устойчивому контролю KPI - качественные данные и их своевременная доступность. В IBP лизинга это требует единой платформы, где данные из разных систем синхронны, точны и доступны для анализа.

  • Источники данных и их роль
    • CLM или система управления договорами - хранение условий, изменений, сроков и обязательств.
    • ERP/финансы - расчеты арендной выручки, платежи, резервы, амортизация и налоговые аспекты.
    • CRM и системы обслуживания клиентов - история взаимодействий, SLA, качество сервиса.
    • Системы управления активами - состояние и использование лизинговых объектов, графики техобслуживания.
  • Архитектура данных и интеграционные паттерны
    • Единая data-модель с фактами KPI и размерностями (например, договор, актив, клиент, временной период).
    • Интеграционные слои: ETL/ELT-пайплайны, semantic layer, репликация данных в BI‑платформу.
    • Подход с учетом реального времени vs пакетной обработке: повседневная сверка данных и периодическая консолидация.
  • Качество данных и управление ими
    • Основные параметры качества: полнота, точность, своевременность, согласованность и сопоставимость.
    • Валидаторы и правила контроля: автоматические проверки целостности данных после ввода изменений, синхронизация между системами.
    • Метрики качества: доля пропусков по критическим полям, процент ошибок в расчете KPI, задержки в обновлениях.
  • Безопасность, соответствие и аудит
    • Управление доступом к данным и журнал изменений; соответствие требованиям регуляторов и политикам внутри компании.
    • Аудит и восстановление данных: хранение версий, возможность отката изменений и воспроизведение расчета KPI.
  • Инструменты и примеры решений
    • Пример интеграции: SAP S/4HANA с SAP CLM и SAP Analytics Cloud для единого источника правдивых KPI.
    • Пример open‑source или альтернатив: Odoo как CLM‑модуль в рамках малобюджетного пилота, демонстрирующий принципы интеграции и расчета KPI на ограниченной выборке.
  • Архитектура для scale
    • Масштабируемая платформа с модульной архитектурой: расширяемость при добавлении новых договоров, активов и сервисов.
    • Обеспечение устойчивости к задержкам данных: кэширование и асинхронные обновления для критичных KPI.
    • Внедрение событийной архитектуры для триггеров по изменению статуса договора и SLA.

Пояснение: выбор инструментов и архитектурных решений зависит от масштаба портфеля, корпоративной стратегии и бюджета. Важно помнить, что цель - не внедрить «модуль» ради модуля, а получить связную, прозрачную и управляемую систему, в рамках которой KPI остаются валидными и понятными для всех стейкхолдеров. В контексте лизинга существенную роль играют данные по активам и срокам - без их синхронизации KPI теряют смысл и не дают возможности оперативно управлять контрактами и портфелем.

 

Организация процесса и внедрения: роли, процессы, изменение

Устойчивость контроля KPI в IBP лизинга достигается через системную организацию процессов и изменение культуре управления данными и договорами. Это включает в себя структурированные роли, методики внедрения и дорожную карту.

  • Роли и ответственность
    • KPI-владелец: отвечает за определение целевых значений, корректность расчетов и отчетности.
    • Финансовый и операционный владельцы процессов: координация изменений в договорах, обслуживании и платежах.
    • Data steward: обеспечивает качество данных, отслеживает изменения в мастер-данных и поддерживает единый источник истины.
    • Governance board: высшее руководство по IBP, принимающее решения по стратегиям, приоритетам и инвестициям.
  • Процессы внедрения и изменения
    • Этап 1: диагностика текущего состояния KPI, картирование источников данных и узких мест.
    • Этап 2: проектирование целевых KPI, архитектуры данных, согласование ролей и ответственности.
    • Этап 3: пилотирование на ограниченном наборе договоров, настройка дашбордов, методик расчета и процессов.
    • Этап 4: масштабирование по портфелю, автоматизация обновлений, аудит и обучение сотрудников.
    • Этап 5: постоянное совершенствование: адаптация KPI к рынку, изменениям в продуктах лизинга, регуляторным требованиям.
  • Организационные изменения и культура данных
    • Внедрять культуру управления данными как часть операционной дисциплины: стандарты данных, частые проверки и прозрачность расчетов.
    • Обучение сотрудников: понимание смысла KPI, влияние их изменений на бизнес-показатели, навыки работы с BI‑дашбордами.
    • Релевантность мотиваций: KPI должны быть связаны с конкретными обязанностями сотрудников и их вкладом в портфель.
  • Модель зрелости IBP KPI
    • Начальный уровень: базовые данные, разрозненная отчетность.
    • Промежуточный уровень: единая платформа, базовые KPI, регулярная отчетность.
    • Продвинутый уровень: интеграция CLM, AI‑поддержка прогнозирования, сценарное планирование и автономное управление отклонениями.
  • Риски и меры управления
    • Риск низкого качества данных - внедрять строгие процедуры валидации и аудитов.
    • Риск неустойчивости процессов - устанавливать четкие SLA на сбор и обновление данных, автоматизировать повторяющиеся задачи.
    • Риск регуляторной несовместимости - своевременно обновлять политику хранения данных и расчета KPI в соответствии с требованиями.

Пояснение: внедрение IBP‑ориентированного контроля KPI в лизинге - это не только внедрение инструментов, но и изменение способа принятия решений. Устойчивый цикл план-факт требует, чтобы люди и процессы сотрудничали ради единой цели - максимизации эффективности портфеля лизинга и минимизации операционных рисков. Без ясной ответственности, корректной архитектуры данных и регулярного обучения сотрудников любые KPI рискуют превратиться в чисто бухгалтерский показатель без реального управленческого эффекта.

 

Key takeaways

  • Эффективный контроль операционных KPI в IBP лизинга строится на четкой архитектуре данных, согласованной иерархии KPI и управляемых процессов.
  • Интеграции CLM, ERP и BI являются критически важными для единого источника истины и корректного расчета KPI по каждому договору.
  • Планирование KPI в цикле план-факт требует сценарного подхода, Rolling Forecast и внимания к качеству данных и мотивациям сотрудников.
  • Контроль выполнения KPI - это процесс плана, исполнения, проверки и действий, включая управление изменениями в договорах и SLA.
  • Организационные изменения, роли и обучение сотрудников необходимы для устойчивого внедрения и поддержания уровня зрелости IBP.
  • Риск‑менеджмент и соответствие требуют регуляторной осведомленности и строгих процедур аудита данных и расчетов KPI.

     

FAQ

  1. Что такое IBP и зачем он нужен в лизинге?

IBP - интегрированное бизнес-планирование, объединяющее стратегию, операции и финансы в единую цепочку. В лизинге IBP позволяет проследить, как каждый договор влияет на портфель, денежные потоки и операционные SLA, обеспечивая координацию планирования, исполнения и контроля в рамках одной архитектуры данных.

 

  1. Какие KPI чаще всего применяются в IBP для договоров лизинга?

Ключевые KPI включают: цикл обработки договора, точность начислений, платежное исполнение и DSO, долю пролонгаций, использование активов, соответствие SLA, и суммарные показатели портфеля, такие как валовая выручка и маржинальность портфеля.

 

  1. Какие данные являются критическими для расчета KPI?

Критичны данные по условиям договоров, платежам, статусу активов, техническим характеристикам и обслуживанию, изменению условий (amendments), а также финансовым данным по выручке, резервам и налогам.

 

  1. Как обеспечить качество данных в IBP?

Рекомендуется внедрить единый словарь данных, процедуры валидации данных, аудиты и журнал изменений, а также регулярно проводить ревизии мастер-данных и интеграций между CLM, ERP и BI системами.

 

  1. Какие инструменты подходят для реализации IBP в лизинге?

Системы ERP (например, SAP S/4HANA), CLM‑модули, BI/аналитические платформы (SAP Analytics Cloud, Tableau, Power BI) и, при необходимости, Open‑Source решения для пилотных проектов (например, Odoo). Выбор зависит от масштаба, инфраструктуры и бюджетов.

 

  1. Как выстроить роли и ответственность за KPI в IBP?

Необходимо определить KPI‑владельцев (для каждого KPI), владельцев процессов, стюардов данных и управляющую совет по IBP. Важно установить понятные RACI‑матрицы и регламенты по обновлению данных и расчета KPI.

 

  1. Как работают сценарии планирования в IBP для лизинга?

Сценарии строятся на базовом, оптимистичном и пессимистичном сценариях, учитывая ставки финансирования, платежеспособность клиентов, часть пролонгаций и возможные изменения условий договоров. Это позволяет оценить влияние на KPI и определить адаптивные планы.

 

  1. Что такое контролируемый цикл план-факт?

Цикл состоит из планирования целевых KPI, выполнения операций по договорам, мониторинга реальных значений и анализа отклонений. По результатам принимаются управленческие решения: корректировки планов, изменение условий и перераспределение ресурсов.

 

  1. Как управлять изменениями в договорах и их влиянием на KPI?

Необходимо иметь интегрированную систему, которая регистрирует изменения в договорах (амendments, пролонгации, изменения ставок) и автоматически отражает их в KPI‑калькуляциях, а также процессы уведомления ответственных лиц и скорректированные планы.

 

  1. Какие риски сопутствуют внедрению KPI в IBP лизинга и как их минимизировать?

Риски включают неправильное расчета KPI из-за данных, задержки обновления, несогласованность между отделами и регуляторные требования. Их минимизируют через: единый источник правды, регламентированные процессы обновления данных, регулярные аудиты и обучение сотрудников.

 

← Предыдущая статья
Операции и сопровождение договоров - Планирование ресурсов для сопровождения новых продуктов
Следующая статья →
Операции и сопровождение договоров - Пересмотр плана нагрузки при изменении объема выдач

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • КАМИ – компания-лидер по поставкам тяжёлых станков в России, занимающаяся продажей и обслуживанием оборудования для обработки металла и дерева, изготовления мебели и не только. На сегодняшний день в компании работают более 1300 человек, запущено 10 обучающих центров, в продаже более 7000 единиц техники. 

  • ГК «Акрон Холдинг», одно из крупнейших в России промышленно-металлургических предприятий, запустил проект по модернизации управления данными. В качестве целевого решения для анализа ключевых данных компания выбрала систему PIX BI. В компании уже более 100 пользователей PIX BI, и в этом году в планах увеличить их число в два раза.

  • Розничный и интернет-магазин 12 Storeez один из лидеров на рынке женской одежды. С географией рынка не только на территории России, своя продукция представлена еще и в таких странах как Казахстан и Дубай.

  • ПАО «Транснефть» – крупнейшая российская нефтепроводная компания. «Транснефть» обеспечивает транспортировку более 85% добываемых в России нефти и нефтепродуктов.

  • 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.