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 Страхование » IBP для страховых компаний » Андеррайтинг - Планирование целевой убыточности по видам страхования и сегментам риска

Андеррайтинг - Планирование целевой убыточности по видам страхования и сегментам риска

Цель главы - представить методологическую основу планирования целевой убыточности в рамках интегрированного бизнес-плана (IBP) в страховании: как связать андеррайтинг с целями по прибыли, как распределить риски и капитал по видам страхования и сегментам риска, какие процессы и организационные изменения необходимы для устойчивого внедрения. В главе подчеркнуты принципы прозрачности, управляемости и адаптивности планирования на горизонтах как годовых, так и многогодовых сценариев, а также подходы к измерению и управлению рисками в условиях регуляторной и рыночной неопределённости.

Современный контекст IBP в страховании требует синхронизации трех уровней: операционной эффективности андеррайтинга, финансового планирования и капитального управления. Андеррайтинг становится не просто искусством оценки индивидуального риска, но инструментом формирования портфеля с предсказуемой прибылью, соответствующей требованиям по капиталу и целевому уровню рентабельности. В этой связи ключевые вопросы - какие целевые показатели устанавливать по видам страхования и сегментам риска; какие данные и модели необходимы для расчётов; как организовать процессы так, чтобы планирование не оставалось теоретическим документом, а транслировалось в конкретные правила андеррайтинга, пороги риска и управляемые отклонения.

 

Краткое содержание главы

  • Определение концепций целевой убыточности, целевых показателей и их связь с IBP и стратегией страховой компании.
  • Архитектура данных и управляемость в рамках андеррайтинга: источники данных, модели, качество данных, governance и интеграция в финансовое планирование.
  • Методы расчета целевой убыточности по видам страхования и сегментам риска: шаги планирования, распределение капитала, сценарный анализ и внедрение в underwriting guidelines.
  • Организационные изменения и управление портфелем: роли, процессы согласования, KPI, изменение культуры принятия риска.
  • Практические сценарии внедрения: виды страхования и типовые сегменты риска, типичные ловушки, критерии мониторинга и корректировки плана.

     

Концепции и целевые показатели в IBP-андеррайтинге

Целевая убыточность - это совокупная цель по прибыли, которую организация ставит перед собой в рамках портфеля страховых контрактов, учитывая как underwriting расходы, так и инвестиционный доход на поддерживаемый капитал. В контексте IBP андеррайтинг рассматривается как функция, тесно связанная с финансовым планированием и управлением рисками. Важной концепцией является разрез по видам страхования (например, страхование имущества, ответственности, жизни и т. д.) и по сегментам риска (география, размер polity, канал продаж, профили рисков клиентов, длительность контрактов, страхование крупной суммой и т. п.).

 

Ключевые принципы включают:

  • связь между целевым ROE (или другой hurdle rate) и требуемым капиталом на сегмент; под капиталом следует понимать как SCR/РК, так и экономический капитал, принятый внутри компании.
  • учет инвестиционного дохода от капитала, поддерживающего underwriting, как часть общего дохода.
  • баланс между агрессивностью ставок по премии и требованиями к устойчивости портфеля: цель - обеспечить предсказуемость результатов при учёте рисков на сегменты и линии страхования.
  • прозрачность в расчете целевых параметров для каждого сегмента; это требует согласования сотворённых правил с бизнес-стратегией, регуляторной дисциплиной и политикой риска.

В практическом плане цель - превратить стратегическое намерение в количественные целевые коэффициенты по сегментам и видам страхования. Это включает:

  • определение целевого коэффициента убыточности (target loss ratio) и коэффициента операционных расходов (expense ratio) на сегмент;
  • распределение капитала между сегментами и линиями страхования;
  • установление порогов отклонения от плана и процедур корректировки в случае изменений рыночной конъюнктуры или внутренней динамики портфеля.

     

Архитектура IBP и данные для андеррайтинга

Эффективное планирование целевой убыточности требует единого цикла данных, который охватывает этапы обработки, моделирования и мониторинга. Архитектура должна обеспечивать прозрачность источников данных, их качество и прослеживаемость изменений. В контексте андеррайтинга целевые показатели рассчитываются на основе портфеля по видам страхования и сегментам риска, с учетом капитализации и инвестиционного дохода.

 

Ключевые элементы архитектуры:

  • источники данных: данные по премиям и earned премиям по видам страхования; данные по убыткам и резервам; данные по операционным расходам и комиссиям; данные по капиталу и регуляторной нагрузке; географические и сегментные признаки клиентов; данные по каналам продаж.
  • модель данных: поддержка мульти-DW/BI слоя, где собираются факторы линейности, сегментации и временные измерения. Базовая модель - звездная/снежная схема: факты по видам страхования, сегментам риска, периоду; измерения - премии, убыточность, резервы, расходы, капитальные затраты и инвестиционный доход.
  • управление качеством данных: методы валидации, lineage, согласование значений, контроль качества на входе и в процессе расчета целевых параметров.
  • процесс обработки: сбор данных, нормализация, агрегация по сегментам, расчеты целевых коэффициентов, создание плановых сценариев и выпуск управленческих отчетов.
  • интеграция с финансовым планированием: консолидированные показатели по портфелю, связка с бюджетированием, управлением капиталом и рисками; поддержка сценариев «что если» и стресс-тестирования.
  • инструменты и технологии: для открытых решений** - современные платформы биг-даты и BI (например, слои data lake/warehouse, гибридные BI-слои). При упоминании технологий допустимо указать 1-2 примера: например, российские продукты для аналитики данных и устойчивые open-source решения, как Spark/Python-пакеты, и локальные адаптации под регуляторные требования.

Организационная часть архитектуры предполагает наличие четких ролей и процессов: владельцы данных, актуарии и финансовые аналитики совместно участвуют в моделировании портфеля, управлении рисками и утверждении плановых параметров. Важна прозрачность процессов согласования целевых коэффициентов, а также регламент по обновлениям периодов планирования; это обеспечивает синхронность между IBP-платформой, бухгалтерией и риск-менеджментом.

 

Методика расчета целевой убыточности по видам страхования и сегментам риска

Здесь представлена пошаговая методика, которую можно адаптировать под конкретную организацию и регуляторные требования. Главная идея - разложить общую цель по прибыли на составные части, которые зависят от уровня риска по сегментам и видам страхования, а затем назначить необходимые параметры бюджета и ценовой политики.

  1. Определение целевого дохода и капитала
  • задайте горизонты планирования (год, мультигодовый период) и стратегическую цель по ROE или другой норме доходности на капитал;
  • оцените требуемый капитал на сегменты: SCR/экономический капитал, который соответствует рисковой аппетитной рамке и нормативным требованиям;
  • определите ожидаемый инвестиционный доход на капитал, поддерживающий underwriting, чтобы учесть совместность между портфелем и финансовым рынком.
  1. Формирование целевых показателей по сегментам и видам страхования
  • для каждого сегмента и each line of business (LOB) определите целевой уровень прибыльности, выражаемый через Target Uп (target underwriting result) и/или Target Combined Ratio;
  • если применяется ROE-хорда ( hurdle rate), рассчитайте минимальный необходимый Underwriting Result: U_target = ROE_hurdle × Capital_segment − Investment_Income_segment;
  • найдите взаимосвязь между премиями, убыточностью и расходами через простой уровень: U = Earned Premium − Incurred Losses − Underwriting Expenses, где Underwriting Expenses включает комиссии и прочие операционные расходы.
  1. Расчёт целевого коэффициента убыточности по сегменту
  • обозначим E = Earned Premium, L = Expected Losses, X = Underwriting Expenses (включая комиссии и адмистративные затраты), U_target - целевой underwriting result;
  • целевой Loss Ratio (LR_target) и целевой Expense Ratio (ER_target) можно вывести как:
    LR_target = (E − X − U_target) / E;

     

ER_target = X / E;

  • следовательно, для заданных E и X можно определить LR_target и затем задать тариф или условия андеррайтинга для достижения такого показателя.
  1. Учёт сегментации рисков
  • сегментация по рискам может основываться на географии, отрасли, размеру портфеля, типу клиента, каналу продаж и т.д.;
  • для каждого сегмента рассчитывайте отдельные LR_target и ER_target, учитывая отличия в вероятности убытков, характере убыточности и затратах;
  • используйте сценарии изменения рисковой композиции портфеля и оценку влияния на общий KPI.
  1. Интеграция с капиталом и рисками
  • распределение капитала по сегментам должно соответствовать рисковому апетиту и регуляторным рамкам;
  • применяйте методики RORAC/РОЕ для оценки эффективности вложенного капитала и выявления несбалансированных зон;
  • учитывайте влияние перестрахования и ребалансировки портфеля на целевые параметры.
  1. Мониторинг и коррекции
  • применяйте сценарный анализ и стресс-тесты для оценки устойчивости к изменениям рыночной конъюнктуры и частотного профиля убытков;
  • устанавливайте допустимые пределы отклонений от плана и процедуры оперативной корректировки: пересмотр ставок, переоценка сегментов, перераспределение капитала, корректировки лимитов экспозиции;
  • интегрируйте результаты в процесс IBP-цикла: планирование, утверждение, исполнение и мониторинг.

     

Практический пример

  • предположим, Earned Premium E = 100 условных единиц, Underwriting Expenses X = 22, Target Underwriting Result U_target = 5, инвестиционный доход на капитал I = 3, целевой ROE-хорид ROE_hurdle = 12%, капитал сегмента равен 60. Тогда:
    U_target = ROE_hurdle × Capital − I = 12% × 60 − 3 = 4.2; приближённо 5.
    LR_target = (E − X − U_target) / E = (100 − 22 −
  1. / 100 = 0.73; ER_target = 22 / 100 = 0.22.
  • таким образом, целевой коэффициент убыточности по сегменту должен быть около 73%, а доля операционных расходов - 22%; если текущие показатели выше, требуется скорректировать цены, допуски по риску или распределение капитала.
  1. Внедрение управляемого процесса
  • создайте последовательность процессов: сбор данных, расчеты на уровне сегментов, утверждения руководством, обновления бизнес-плана и представление руководству;
  • разработайте набор правил underwriting: лимиты экспозиции, требования к профилям риска, лимиты по сумме покрытия и географической экспозиции;
  • сформируйте процедуру пересмотра параметров в годовом цикле IBP, с возможностью оперативной корректировки в случае существенных отклонений.

Правомерная практика требует аккуратного сочетания теории и практики. Важна гибкость - целевые коэффициенты должны быть адаптивны к меняющимся условиям рынка: ценовые бенчмарки, доступность капитала, регуляторные требования, изменения портфеля и дефиниции риска. В то же время критично поддерживать строгость управления данными и процессами: корректный сбор данных, прозрачная методика расчета и понятные принципы утверждения изменений.

 

Организационные изменения, процессы управления портфелем и внедрение

IBP-андеррайтинг требует трансформации организационной культуры, структур и процессов. Эффективное внедрение включает следующие элементы.

  1. Роли и ответственности
  • распределение ролей между аналитиками под управлением риск/финансового блока и бизнес-направлениями;
  • назначение владельцев данных, актуариев и руководителей сегментов; ответственность за качество данных, методологию расчета и корректировки плана.
  1. Коридоры принятия решений
  • создание регламентированного процесса утверждения целей по сегментам и видам страхования;
  • четкие пороги для изменений: какие решения можно принимать на уровне операционного управления, какие - на уровне топ-менеджмента.
  1. Управление данными и качество
  • политика данных, контроль версий моделей и прозрачность lineage;
  • регулярная проверка данных на достоверность и полноту, верификация новых источников и изменений.
  1. KPI и система вознаграждений
  • связь KPI с целевой убыточностью и портфельной стратегией; вознаграждение должно стимулировать сдержанное принятие риска и поддерживать качество портфеля;
  • мониторинг подписей в отношении сегментов и линий страхования на протяжении планового периода.
  1. Инструменты и методологии
  • внедрение единой платформы IBP, позволяющей моделировать сценарии, рассчитывать целевые показатели по сегментам и автоматически формировать управленческие отчеты;
  • использование моделей риска и сценариев - для оценки чувствительности портфеля к изменениям в ценах, реквизитах риска, каналах продаж.
  1. Коммуникации и формирование культуры
  • прозрачная коммуникация целей и ограничений между бизнес-юнитами, финансовым блоком и риск-менеджментом;
  • регулярные обучающие мероприятия и обмен практиками по управлению портфелем, подчеркивающие важность балансирования риска и доходности.
  1. Применение к регуляторным требованиям
  • соответствие требованиям по отчетности, капиталу и управлению рисками; оформление процедур по планированию, аудиту данных и верификации расчетов.

     

Практические сценарии внедрения

  1. Страхование имущества в регионе с растущей волатильностью убытков
  • формирование сегментов по географии и типу риска; установка LR_target выше на сегменты с умеренной волатильностью.
  • применение перестрахования и ограничение экспозиции на крупные объекты; корректировка капитала под сегменты.
  1. Страхование ответственности малого и среднего бизнеса
  • высокая вариативность урегулирования убытков; требуется гибкий подход к LR_target и ER_target, поддерживающий устойчивый портфель;
  • внедрение сценариев «что если» и мониторинг RR (risk residual) для быстрого реагирования на изменение рынка.
  1. Жизненное страхование и страхование риска жизни
  • требование учитывать инвестиционный доход и влияние на капитал; интеграция с долговременными планами и капиталом; использование различных моделей для оценки будущих потоков и устойчивой прибыльности.
  1. Каналы продаж и дистрибуция
  • различие в характеристиках риска по каналам (агентский, онлайн, брокеры); настройка оккупационных условий и лимитов экспозиции; согласование параметров планирования и контроля.

Каждый из сценариев демонстрирует, как структурировать данные, какие параметры учитывать и как выравнивать андеррайтинг с целями портфеля и финансирования. Важно помнить, что внедрение требуют адаптации к конкретной организационной культуре и регуляторному окружению, а также постоянной связи между актуариями, финансовым блоком и бизнес-единицами.

 

Key takeaways

  • Целевые показатели в IBP для андеррайтинга должны опираться на требуемый капитал, hurdle-rate и ожидаемый инвестиционный доход, обеспечивая достижение заданной рентабельности портфеля.
  • Архитектура данных для андеррайтинга должна быть прозрачной, управляемой и интегрированной с финансовым планированием и рисками; данные по видам страхования и сегментам риска должны быть доступны в единообразной модели.
  • Расчёт целевой убыточности по сегментам основывается на балансе между Earned Premium, Losses, Underwriting Expenses и целевым underwriting result; LR_target и ER_target рассчитываются таким образом, чтобы поддержать желаемый уровень прибыли на капитал.
  • Сегментация рисков критична для корректировки тарифной политики, распределения капитала и подбора инструментов перестрахования; сценарный анализ помогает оценивать устойчивость портфеля к рыночным колебаниям.
  • Организационные изменения и процессы управления портфелем должны включать четкие роли, регламенты, управление данными, KPI и взаимодействие между актуариями, финансовым блоком и бизнес-единицами.
  • Внедрение требует поддержки культуры, обучения и прозрачности, а также соответствия регуляторным требованиям и внутренним политикам риска.

     

FAQ

  1. Что такое целевая убыточность и зачем она нужна в IBP-андеррайтинге?
  • Целевая убыточность - это требуемый уровень убыточности по сегментам и видам страхования, который позволяет достигнуть заданной прибыльности портфеля с учётом капитала и инвестиционного дохода. Она нужна для выравнивания андеррайтинга и финансового планирования: страхование должно приносить предсказуемую прибыль и соответствовать уровню риска и капиталовложения, заданному стратегией компании.

 

  1. Как рассчитывать требуемый капитал для сегментов?
  • Требуемый капитал на сегмент определяется через регуляторные и экономические рамки. В IBP он служит ориентиром для определения порогов риска и плановых коэффициентов. Использование подходов RORAC/ ROE и учета SCR позволяют распределить капитал по сегментам в соответствии с их риск-профилем и вкладом в общую прибыльность.

 

  1. Какие данные необходимы для расчета целевой убыточности?
  • Необходимы данные по премиям и их earned-потокам, ожидаемым потерям и резервам, операционным расходам и комиссиям, а также данные по капиталу и инвестиционному доходу. Кроме того, важна сегментация по видам страхования, географии, размеру контракта и каналам продаж.

 

  1. Какую роль играет перестрахование в расчете целевой убыточности?
  • Перестрахование влияет на расчет LR_target и ER_target через изменение очерченных уровней риска и экспозиции, а также через влияние на требований к капиталу и распределение риска. При планировании необходимо учитывать эффекты перестрахования на подлежащую убыточность и на устойчивость к крупным убыткам.

 

  1. Какие инструменты и методологии эффективны для внедрения IBP в андеррайтинг?
  • Эффективна унифицированная платформа IBP, поддерживающая интеграцию данных из разных источников, моделирование сценариев, расчеты целевых показателей и автоматизированную отчетность. В качестве примера - решения на базе data lake/warehouse и BI-уровня; использование открытых инструментов для анализа и регуляторной совместимости по мере необходимости.

 

  1. Каковы типичные организационные препятствия при внедрении?
  • Ключевые препятствия включают отсутствие единого источника данных, разрозненные методологии расчета, неясные роли и ответственность, сопротивление изменениям и недостаточную координацию между актуариями, финансовым блоком и бизнес-единицами. Преодоление требует четких регламентов, обучения, согласования KPI и поддержки руководства.

 

  1. Какие KPI полезно использовать вместе с целевой убыточностью?
  • РОЕ/ROE на сегмент, экономический капитал на сегмент, коэффициент убыточности (LR), коэффициент операционных расходов (ER), коэффициент затрат на комиссию, инвестиционный доход на капитал, и индекс устойчивости портфеля (чувствительность к изменениям рынка).

 

  1. Как оценивать влияние изменений в портфеле на целевые показатели?
  • Применяйте сценарный анализ и стресс-тестирование: моделируйте изменение состава портфеля, географическую миграцию, изменение тарифов и регуляторные изменения. Оценка критических точек позволяет заранее скорректировать underwriting-гайдлайны и капиталовую стратегию.

 

  1. Какие примеры ошибок чаще всего встречаются при внедрении?
  • Неполная интеграция данных, пропуск критических сегментов риска, игнорирование капитального аспекта в расчете прибыльности, отсутствие согласования между бизнес-юнитами и финансовым блоком, а также неадекватное управление изменениями в условиях внешних факторов.

 

  1. Какие open-source или российские продукты целесообразно упомянуть как помощники?
  • В контексте инструментов для анализа можно указать общедоступные решения вроде Apache Spark и Python/SQL-ориентированные пайплайны; для специфических задач может быть востребовано использование локальных решений на базе российских S ОП - например, системы анализа и визуализации данных, соответствующие регуляторным требованиям и локализации данных. Важно не перегружать текст перечислениями и выбрать 1-2 подхода, которые действительно улучшают смысловую связку между данными, моделями и бизнес-решениями.

 

Эта глава ориентирована на то, чтобы дать методологическую основу, практические шаги и управленческие принципы для системного внедрения концепции IBP в андеррайтинг страховой компании. Важно помнить: эффективное планирование целевой убыточности требует баланса между прагматизмом в ценообразовании и дисциплиной в управлении рисками, а также готовности адаптироваться к динамике рынка и регуляторной среде.

← Предыдущая статья
Маркетинг - Прогноз клиентской ценности на горизонте планирования
Следующая статья →
Андеррайтинг - Формирование плана тарифной политики с учетом рыночных ограничений

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • "Уральский банк реконструкции и развития" входит в топ-25 крупнейших банков России и список значимых кредитных организаций на рынке платежных услуг по версии ЦБ РФ.

  • ООО «Ай Пи Ти Групп» (IPT Group) — многопрофильный консалтинговый холдинг, специализирующийся на юридическом и финансовом сопровождении бизнеса. IPT Group занимает высокие позиции в профессиональных рейтингах, входит в ТОП-30 лучших юридических компаний России по версии «Право.ru-300», Global Law Experts и др.

  • ГК «Агропромкомплектация-Курск» - одна из ведущих в Российской Федерации агропромышленных компаний с полным производственным циклом "от поля до прилавка". За 32 года работы на рынке компания заслуженно завоевала репутацию одного из лидеров страны в производстве свинины и молока.

  •  ООО «ММК-Информсервис» создает высокотехнологичные решения для эффективной работы предприятий. Разрабатывают и внедряют телекоммуникационные и бизнес-приложения, автоматизируют производство, выстраивают и поддерживают корпоративную IT-инфраструктуру.

  • 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.