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 » S&OP и FP&A: сравнение подходов к планированию в современной компании » Планирование поставок и производства в S&OP: мощности, ограничения и баланс спроса и предложения » Управление запасами в S&OP: уровни запасов, сервис-уровень, сервисы

Управление запасами в S&OP: уровни запасов, сервис-уровень, сервисы

Запасы в контексте S&OP выступают не столько как операционная потолщина, сколько как стратегический инструмент согласования спроса и предложения. Эффективное управление запасами требует комплексной концепции: определения уровней запасов, целевых сервисов и механизмов оперативной реализации. Глава рассматривает, как формализовать роли запасов в рамках месячного цикла S&OP, какие метрики и политики обеспечивают необходимый баланс между стоимостью владения запасами и рисками дефицита, какие организационные изменения необходимы для устойчивой реализации.

В рамках методологического подхода к курсу рассматриваются: концептуальные основы уровней запасов, выбор и формулировка сервис-уровней, политики запасов, методы расчета запасов и способы интеграции данных и систем в рамках S&OP. Особое внимание уделяется практикам моделирования и сценарного планирования, которые позволяют превратить стратегические решения в управляемые процессовые шаги и обеспечить согласование между спросом, производством и поставками.

  • Что такое уровни запасов в S&OP и зачем они нужны в балансе спроса и предложения.
  • Как измерять и управлять сервис-уровнями для разных каналов и клиентских сегментов.
  • Какие политики запасов применяются для поддержания требуемого сервиса и минимизации затрат.
  • Какие методы расчета запаса и как внедрять сценарное планирование в рамках S&OP.
  • Какие организационные и цифровые практики обеспечивают эффективную реализацию.

 

Краткое содержание главы

  • Понимание ролей запасов в структурированной цепочке поставок, их связь с циклом S&OP и целями обслуживания.
  • Модели уровней запасов: цикл, запасы безопасности, запас в процессе поставки и запас для сезонности.
  • Методы определения сервис-уровней и связь их с затратами и стратегическими целями.
  • Политики запасов: базовый запас, точка заказа, периодический обзор и их влияние на баланс спроса и предложения.
  • Инструменты моделирования и сценарного планирования в S&OP: требования к данным, подходы к оценке рисков и принятие решений.
  • Организационные аспекты внедрения и интеграции: роли, процессы, данные и технологии.

 

1. Концепции запасов в контексте S&OP

Запасы выполняют три взаимодополняющих роли в S&OP. Во-первых, они отражают нормальный ход спроса между циклами пополнения - это цикл запаса (cycle stock), который обеспечивает непрерывную операцию при обычной скорости спроса и стандартном уровне обслуживания. Во-вторых, запасы безопасности (safety stock) компенсируют неопределенности спроса и задержек поставок, снижая риск дефицита в критические периоды. В-третьих, запасы в пути и сезонные запасы (pipeline и hedge) адаптируют компанию к задержкам в цепочке поставок и колебаниям спроса, связанным с каналами продаж или промоакциями.

Формирование этических основ этой архитектуры начинается с понимания горизонтов планирования. В S&OP доминирует месячный цикл, однако детализация запасов требует и операционного уровня: на ежедневном/еженедельном уровне ведутся расчеты по точкам заказа, безопасным запасам и планированию поставок. Важно помнить: запасы не являются финансовой нагрузкой сами по себе, пока они управляются через прозрачные политики и данные. Неверная настройка уровней запасов приводит либо к росту затрат на владение запасами, либо к усилению дефицитных ситуаций и потере сервиса.

Чтобы перейти от концепций к реализации, необходимо зафиксировать три взаимосвязанные сущности: цели сервиса, параметры спроса и параметры предложения. Цели сервиса задаются уровнями обслуживания для разных сегментов клиентов и каналов продаж. Параметры спроса - это прогноз, включая сезонность и promotional effects. Параметры предложения - это поставки, сроки поставок и лимиты производственных мощностей. Совместное определение этих параметров на уровне S&OP обеспечивает согласование между действиями по спросу и действиями по поставкам.

  • Цели обслуживания являются руководством к вычислению запасов безопасности и к порогам повторного заказа.
  • Прогноз и волатильность спроса определяют величину и распределение запасов.
  • Препятствия в цепочке поставок - это параметры поставок и их вариативность.
  • Результирующий баланс определяется через сценарное планирование и управляемые политики запасов.

 

 

2. Уровни запасов: детали и принципы

Запасы следует рассматривать как набор взаимосвязанных уровней, каждый из которых имеет свои задачи и экономическое обоснование.

  • Циклический запас (cycle stock) - часть запаса, необходимого для покрытия обычного спроса между пополнениями. Он напрямую связан с величиной заказа и временем цикла пополнения. Экономически целесообразно держать его на уровне, сопоставимом с средней потребностью за период пополнения, чтобы минимизировать частоту заказов и связанные с этим транзакционные издержки.
  • Запасы безопасности (safety stock) - буфер против неопределенностей спроса и задержек поставщиков. Принципиально они являются результатом анализа вариативности спроса за период ожидания поставки и целевых сервис-уровней. Их уровень должен быть тесно согласован с целями обслуживания, чтобы избежать избыточного владения запасами и, одновременно, обеспечить требуемый уровень доступности.
  • Запасы в пути (pipeline stock) - запасы, находящиеся в транспортировке между узлами сети поставок. Они учитывают реальные сроки поставок и транспортные задержки, особенно в условиях глобальных цепочек поставок.
  • Запасы для сезонности и hedge-инвентарь (anticipatory/seasonal hedge) - запасы, формируемые в периоды сезонности, промо-акций или дефицитных условий. Их цель - выровнять пик спроса и обеспечить доступность в ключевые окна.
  • Запасы по продукту и сегментации - реализация различий в ассортименте и спросе по сегментам клиентов. Иногда требуется разноуровневая политика запасов по каналам: онлайн, розница, дилеры и крупные корпоративные клиенты.

Определение уровней запасов должно опираться на данные по спросу, характеристикам поставщиков и операционной возможности. В практике S&OP это достигается через итеративное моделирование и консенсус между руководителями функций продаж, маркетинга, производства и цепочки поставок. Важно помнить, что уровни запасов - это не автономная функция, а системная часть баланса спроса и предложения. Их величины должны адаптироваться к изменению спроса, новизне поставщиков и изменений в производственных возможностях.

  • Для каждого SKU и каждого канала следует определить целевые значения для цикла и запаса безопасности.
  • Величины должны обновляться на основе исторических данных, прогноза и уровня сервиса.
  • Взаимосвязь между уровнями запасов должна сохраняться: рост запаса безопасности влияет на циклический запас и наоборот.

 

3. Сервис-уровень и его измерение

Сервис-уровень - это показатель, отражающий способность организации удовлетворить спрос клиента в заданной величине и в заданный момент времени. В контексте S&OP его следует рассматривать в тесной связи с запасами и планированием поставок.

  • Целевой сервис может включать несколько показателей: вероятность бездефицитной поставки в заказе (fill rate), обслуживание по циклам (cycle service level), доступность товара в точке продажи (stock availability), а также долю выполненных заказов вовремя.
  • Различные каналы и сегменты требуют разных таргетов сервиса. Например, крупные корпоративные клиенты могут требовать более высокого уровня обслуживания, тогда как низкобюджетные каналы - более гибкие пороги сервиса.
  • Измерение сервиса должно опираться на данные по спросу, поставкам, времени выполнения заказов и фактическим дефицитам. В рамках S&OP это требует регулярного сравнения планов с фактическими показателями и анализа причин отклонений.
  • Баланс между сервисом и затратами - основа принятия решений. Повышение сервиса часто требует большего запаса, более длительного времени выполнения и иных затрат. В рамках S&OP риск дефицита может быть уравновешен изменением политики запасов, а также корректировкой планов на период перекрестной загрузки мощностей.

Измерение сервиса следует сопровождать управляемыми правилами изменения запасов. Прежде чем задействовать рост сервиса, необходимо оценить экономическую дорогу: как рост сервиса влияет на общую стоимость владения запасами, на производственные потоки и на доступность критических SKU. Важнейшее - обеспечить прозрачное общение между функциональными единицами и зафиксировать требования к сервису в ежегодном/периодическом S&OP плане.

  • Значение Z-уровня для расчета запасов безопасности прямо связано с целевым сервисом. Выбор Z зависит от желаемой вероятности обслуживания и распределения спроса/поставок.
  • Модель управляемого сервиса должна учитывать сезонность, промо-акции, задержки поставок и качество прогноза.
  • В качестве портфеля сервиса можно использовать комбинацию целевых значений по SKU и по каналам, что позволяет гибко управлять запасами и обслуживанием.

 

4. Политики запасов и влияние на баланс спроса и предложения

Политики запасов задают правила формирования уровней запасов и позволяют переводить цели сервиса в конкретные действия по операциям и планированию.

  • Политика périodically-reviewed stock (PR policy) - периодический обзор запасов, при котором за фиксированный интервал времени пересматриваются уровни запасов и проводятся пополнения. Эффективна там, где спрос стабильнее и поставки предсказуемы.
  • Политика базового запаса (base stock policy) - поддерживает уровень запаса, равный ожидаемому спросу за время lead time. Подразумевает непрерывное пополнение до достижения базового запаса. Такой подход хорошо сочетается с базой данных спроса и информацией о lead time.
  • Политика точки заказа (reorder point policy) - опирается на точку заказа, при достижении которой инициируется пополнение. РОП = спрос за период выполнения поставки + запас безопасности. Этот подход удобен для компаний, где пополнение осуществляется по автономной схеме и где есть возможность контролировать частоту пополнений.
  • Политики сопряжения запасов с производством - для производственных предприятий целесообразно рассматривать базовый запас в сочетании с планированием загрузки мощностей. В таком случае запасы становятся резервом на случай задержек в производстве или неравномерности поставок.

Баланс спроса и предложения достигается через согласование S&OP между спросом и предложением. Основной инструмент - сценарное планирование, в рамках которого оцениваются варианты политики запасов, влияющие на сервис и на стоимость владения запасами. Важно обеспечить консенсус между функциями продаж, закупок, производства и логистики на этапе подготовки S&OP-встречи: какие политики запасов применяются, какие сервис-уровни достигаются, какие сценарии требуют корректировки планов.

  • Политики запасов должны быть согласованы с целями обслуживания и финансовыми ограничениями.
  • Изменение политики запасов часто требует изменений в процессах планирования, в системах управления запасами и в организационных ролях.
  • В рамках S&OP важно зафиксировать допустимые отклонения и правила реагирования на них.

 

5. Методы расчета запасов и сценарное планирование в S&OP

Расчет запасов в S&OP строится на моделировании спроса, поставок и запасов. Основные принципы:

  • Расчет запасов безопасности через анализ вариативности спроса и поставок. Наиболее частый подход - базироваться на Lead Time Demand и его распределении. Запас безопасности определяется как z-умноженное на стандартное отклонение спроса за период поставки, где z соответствует целевому сервису.
  • Расчет цикла запасов требует учета экономического объема поставки и кратковременной динамики спроса. Это позволяет минимизировать сумму затрат на заказ и владение запасами.
  • Введение сезонности и трендов. Прогноз должен корректироваться на сезонные эффекты и аномалии, например, промо-акции. Это снижает риск завышенного запаса в периоды спада и дефицита в периоды подъема.
  • Расчет назначения и распределение запасов по складам, каналам и SKU. Распределение должно учитывать различия в спросе по каналам и географиям, различия в сроках доставки и риск-дефектор.
  • Моделирование сценариев и сценарное планирование. В S&OP высоко ценится проведение сценариев для оценки влияния изменений спроса, поставок и запасов на сервис и затраты. Монте-Карло и анализ чувствительности позволяют оценить риски и формировать управляемые решения.
  • Внедрение практик «менее рискованных» изменений. Прежде чем применить новые значения запасов, проводится пилотный тест и последующая корректировка на основе реальных данных.

Данные и технологии. Для точности расчетов запасов в рамках S&OP необходимы:

  • Исторический спрос и прогноз на уровне SKU/канала.
  • Данные о поставках: сроки, надежность поставщиков, отклонения от графика.
  • Данные по запасам и исполнению заказов: фактические уровни запасов, скорости оборачиваемости, дефициты.
  • Методы анализа: статистический прогноз, моделирование lead time, анализ ошибок прогноза.

Что касается технологий и инструментов, в контексте российской и глобальной рынка часто встречаются два направления. Во-первых, полноценные платформы планирования, такие как SAP IBP и Kinaxis RapidResponse, которые обеспечивают согласование спроса и предложения, управление запасами и сценарное планирование в единой среде. Во-вторых, открытые или гибридные решения, например ERP-системы с модулем планирования запасов и интеграцией с BI-инструментами (для примера, ERPNext как открытое решение, в рамках локальной инфраструктуры, и интеграция с BI-слоем). В любом случае выбор технологий должен опираться на требования по данным, скорости принятия решений и уровню интеграции в существующие процессы.

 

6. Организационные аспекты внедрения и интеграции

Эффективное управление запасами в S&OP требует не только методологии, но и организационной готовности к изменениям и устойчивой интеграции технологий.

  • Роли и обязанности. В процессе S&OP выделяются роли прогнозистов спроса, планировщиков запасов, менеджеров по закупкам, производственным планировщикам, логистам и модератору S&OP. Важна ясная система ответственности и каналов коммуникации для быстрого решения исключений.
  • Данные и управляемость. Внедрение единых стандартов мастер-данных, единых единиц измерения, согласованный словарь терминов и режимов обновления данных. Данные должны быть доступны в рамках единого источника правды для всех участников процесса.
  • Процессы и кадры. Необходимо формализовать цикл S&OP: от прогноза спроса к планированию запасов, далее к производству и распределению запасов. Важна культура постоянного улучшения и регулярный анализ отклонений по сервису и запасам.
  • Управление изменениями и обучение. Внедрение новых политик запасов и расчетов требует обучения сотрудников, адаптации KPI и внимания к мотивации. Успешные проекты характеризуются участием руководителей функций в принятии решений и поддержкой изменений на уровне организации.
  • Интеграции и инфраструктура. Для устойчивой реализации критично обеспечить интеграцию с ERP/APS системами и обеспечить данные в режиме реального времени там, где это возможно. В качестве примера технологий можно упомянуть SAP IBP и Kinaxis RapidResponse, которые поддерживают сценарное планирование и согласование запасов, а также открытыми решениями, интегрируемыми в существующую IT-среду.

Пособие по внедрению запасов в S&OP часто строится на поэтапном подходе: от пилотного проекта на ограниченном ассортименте SKU к масштабированию на весь портфель, сопровождаемому изменениями в процессах и обучением персонала. Такой путь минимизирует риски и позволяет на ранних стадиях оценить влияние новых политик запасов на сервис и стоимость владения запасами.

 

Key takeaways

  • Уровни запасов должны быть структурированы по циклическому запасу, запасу безопасности, запасам в пути и сезонному запасу, чтобы эффективно управлять рисками в цепочке поставок.
  • Сервис-уровень - ключевой управляемый параметр, который должен быть согласован между спросом и поставками и соответствовать экономической стратегии компании.
  • Политики запасов переводят стратегические цели сервиса в конкретные операции по пополнению и складам, и их выбор зависит от характера спроса, стабильности цепи поставок и возможностей производства.
  • Методы расчета запасов требуют учёта вариативности спроса и поставок, сезонности, и сценарного планирования для оценки рисков и принятия решений в рамках S&OP.
  • Внедрение запасов в S&OP требует организационной подготовки, согласования ролей, данных и технологий, а также последовательной практики изменения процессов.
  • Интеграция с современными системами планирования (например, SAP IBP, Kinaxis) обеспечивает единое управление данными и эффективное сценарное планирование, поддерживая баланс спроса и предложения.
  • Обеспечение данных высокого качества и прозрачных коммуникаций между функциями критично для устойчивого успеха S&OP.

 

FAQ

1. Что включает в себя понятие уровней запасов в S&OP?

Уровни запасов включают циклический запас, запас безопасности, запасы в пути и сезонные или hedge-запасы. Целью является обеспечение доступности при минимизации затрат владения запасами и поддержка целевых сервис-уровней. Уровни должны быть адаптированы под каналы продаж, сегменты клиентов и географию.

 

2. Как определить величину запаса безопасности?

Запас безопасности определяется через анализ вариативности спроса и поставок за период выполнения поставки. Обычно применяется формула: запас безопасности = z · σ_LT, где z - требуемый уровень сервиса, σ_LT - стандартное отклонение спроса за время lead time. Важна адаптация параметров к сезонности и промо-акциям.

 

3. Что такое сервис-уровень и какие его типы существуют?

Сервис-уровень - мера готовности организации удовлетворить спрос без дефицита и задержек. Типы включают fill rate (процент выполненных заказов без дефектов), cycle service level (вероятность отсутствия дефицита в цикл поставки) и точку обслуживания, отражающую доступность товара по каналам. В S&OP сервис-уровень должен быть согласован между продажами, производством и логистикой и соответствовать финансовым целям.

 

4. Какие политики запасов применяются в S&OP?

К распространенным политикам относятся периодический обзор запасов (PR), базовый запас (base stock) и точка заказа (reorder point). Выбор политики зависит от стабильности спроса, скорости пополнения и возможностей производства. В рамках S&OP политика запасов должна приводиться в соответствие с целями сервиса и бюджетами, а также с планами по мощности.

 

5. Как связать политику запасов с балансом спроса и предложения?

Политика запасов устанавливает правила пополнения и уровни запасов, которые напрямую влияют на доступность и стоимость. В S&OP это связывается через сценарное планирование: оцениваются различные политики и их влияние на сервис и финансовые показатели, затем выбираются оптимальные варианты согласования спроса и предложения.

 

6. Какие методы применяются для расчета запасов в S&OP?

Основные методы включают расчет запаса безопасности на основе Lead Time Demand, моделирование сезонности и трендов, а также сценарное планирование и анализ рисков. Использование статистических методов прогноза, анализа ошибок прогноза и моделирования позволяет оценивать влияние изменений спроса, поставок и запасов на сервис.

 

7. Каковы организационные требования к внедрению управления запасами в S&OP?

Необходимо четкое распределение ролей между прогнозистами, планировщиками запасов, закупками, производством и S&OP-фасилитатором. Внедрению сопутствуют стандартизация мастер-данных, согласование процессов, обучение персонала и выбор соответствующих технологий (например, SAP IBP, Kinaxis). Важно обеспечить единое окно правды и регулярный анализ отклонений от планов.

 

8. Какие технологии поддерживают управление запасами в S&OP?

Современные системы планирования, такие как SAP Integrated Business Planning (IBP) и Kinaxis RapidResponse, позволяют моделировать спрос, поставки и запасы, проводить сценарное планирование и обеспечивать консенсус между функциональными единицами. В рамках локальных проектов можно использовать интеграцию ERP-систем с BI-решениями, включая открытые решения, чтобы адаптировать их к конкретной организации.

 

9. Каковы лучшие практики при работе с сезонностью и промо-акциями?

Необходимо включать сезонные мультипликаторы в прогноз и корректировать запасы на основе ожидаемой пиковости спроса. Промо-акции требуют ускоренного пополнения запасов за счет повышенного сервиса в короткие окна и тщательного управления дефицитами при отпусках. Важно планировать промо заранее на S&OP встречах и согласовывать с производством и логистикой.

 

10. Какие риски характерны для управления запасами в S&OP и как их снижать?

К рискам относятся недооценка спроса, задержки поставок, неверная оценка запасов безопасности и несогласованность между функциями. Снижение достигается через качественные данные, регулярные обновления прогнозов, сценарное планирование, четкую рольовую модель и устойчивую интеграцию систем, позволяющую оперативно реагировать на изменения.

Концепции, методы и организационные практики, отраженные в данной главе, призваны обеспечить не только теоретическую обоснованность запасов в S&OP, но и практическую реализуемость: от точного определения уровней запасов до эффективного управления сервисом и устойчивого балансирования спроса и предложения. Принимая решение о политике запасов, организация должна помнить: устойчивый сервис требует согласованности между стратегическими целями, финансовыми ограничениями и реальной операционной возможностью. Только так можно достигнуть равновесия между стоимостью владения запасами и качеством обслуживания клиентов в условиях динамичной цифровой трансформации бизнеса.

 

← Предыдущая статья
Планирование предложения и мощностей: производственные планы, закупки, логистика
Следующая статья →
Моделирование мощностей: краткосрочное, среднесрочное и долгосрочное планирование

 

Cовременная платформа «Оптимакрос» для интегрированного бизнес-планирования (IBP), объединяет стратегическое, финансовое и операционное планирование в едином цифровом пространстве. Система позволяет компаниям строить сквозные планы по спросу, производству, запасам, перемещениям и финансам, согласовывать их на уровне S&OP и принимать обоснованные управленческие решения на основе единой версии данных.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО АНК «Башнефть» — российская вертикально-интегрированная нефтяная компания, с 2016 года входит в ПАО НК «Роснефть». Главный офис расположен в городе Уфе (Башкортостан). Добыча углеводородов – более 21 млн тонн нефти в год. Объем переработки – более 18 млн тонн нефти в год. Число сотрудников – более 33 тыс. человек.

  • AbbVie – компания, которая стремится решить самые серьезные проблемы здравоохранения. Это биофармацевтическая компания, сфокусированная на исследованиях и разработках.

  • «ПрофХолод» — крупнейший в России производитель сэндвич-панелей с пенополиуретаном. 

  • Российский филиал одного их ведущих мировых производителей и дистрибьютеров косметики Estee Lauder Companies Inc. выбрал аналитическую платформу Loginom для предиктивной аналитики продаж как в офлайн-, так и в онлайн-канале.

  • 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.