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 для сельского хозяйства и агрохолдингов » IBP для сельского хозяйства и агрохолдингов » Руководство и стратегия - Балансировка производственных возможностей агрохолдинга и планируемых объемов продаж

Руководство и стратегия - Балансировка производственных возможностей агрохолдинга и планируемых объемов продаж

IBP в агропромышленности требует комплексной интеграции планирования урожайности, производственных мощностей, закупок и продаж. В рамках данного раздела развернута методология балансировки производственных возможностей агрохолдинга и планируемых объемов продаж с акцентом на управляемые сценарии, единые регламенты и управляемую трансформацию организации. Рассматриваются подходы к выравниванию спроса и предложения на разных горизонтах, архитектура процессов, инструменты анализа и принципы организации изменений, позволяющие повысить непрерывность цепочек поставок и финансовую предсказуемость.

IBP как методология выравнивает ожидания клиентов и возможностей агров производственных площадок: поля и теплицы, сбор, переработку, логистику и дистрибуцию. В условиях сезонности, волатильности урожайности и цепочек поставок, руководительский подход к стратегиям и процессам IBP становится критическим для достижения операционной эффективности и финансовой устойчивости. Цель главы состоит в том, чтобы дать практические принципы выстраивания цикла планирования, где бизнес-собрания становятся ареной для принятия решения и согласования действий между функциональными единицами холдинга.

 

Краткое содержание главы

  • Определение концепции IBP в агропредприятии и принципы выравнивания спроса и предложения на уровне холдинга.
  • Архитектура процессов IBP: роли, регламенты, сессии и контрольные точки, связь с финансовым планированием.
  • Методы балансировки: сценарное моделирование, ограничения по мощностям, урожайности и логистике, действия по разрешению противоречий.
  • Интеграция данных и организационные изменения: источники данных, качество, управление изменениями и ключевые KPI.
  • Практические рекомендации по внедрению: дорожная карта, внедрение регламентов и метрик, управление рисками и обучением.

     

Концептуальные основы IBP в агропромышленности

IBP как методология призвана объединить три базовых элемента агропредприятия: спрос, производство и финансовое обоснование. В агрохолдинге спрос формируется не только по продажам готовой продукции, но и по сегментам потребления, географическим рынкам и календарным окнам, связанным с урожайностью, хранением и обработкой продукции. Производственные мощности охватывают весь цикл: от посева и сбора урожая до переработки, упаковки и отгрузки. Финансовая составляющая интегрирует капитальные и операционные бюджеты, включая затраты на закупить семена и удобрения, энергоресурсы, логистику и потери от порчи.

Следовательно, IBP в агробизнесе строится вокруг следующих принципов:

  • горизонты планирования, охватывающие годовую стратегию, квартальные и месячные планы, а также оперативные недели и дни в пиковые моменты;
  • совместные принципы принятия решений через регламентированные сессии и комитеты, где руководители продаж, операций, закупок, финансов и риска согласуют цели и действия;
  • балансировка спроса и предложения на уровне бордюров ресурсоемкости: урожайность, площади посева, мощности переработки, складские емкости, транспортировка;
  • учет сезонности, климатических факторов, рыночной динамики и волатильности цен, а также рисков сбоев в поставках.

На практике это означает создание единого «стекла» данных и процессов, который обеспечивает прозрачность планирования, снижает неопределенность и позволяет оперативно перераспределять ресурсы. Важным аспектом является развитие культуры сотрудничества между функциональными подразделениями и выделение ролей и ответственности через регламентированные процессы.

IBP в агроиндустрии требует особой осторожности в отношении качества данных. Учитывая зависимость планирования от урожайности, погодных условий, сроков сбора и качества сырья, целесообразно внедрить системы управления мастер-данными, единые definitional dictionaries (словарь терминов), а также механизмы консолидации данных из полевых регистров, ERP/CRM-систем, систем мониторинга обработки и логистических платформ.

 

Архитектура процессов IBP в агрохолдинге

IBP-архитектура в агрохолдинге строится вокруг регулярного цикла планирования и набором регламентированных мероприятий, которые обеспечивают непрерывный обмен информацией между функциями. Ключевые элементы архитектуры включают:

  • регламенты и роли: назначение IBP-менеджера, владельцев данных, участников Demand Review, Supply Review, финансовых и исполнительных комитетов; распределение обязанностей (RACI) по каждому процессу;
  • регламентированный цикл: ежемесячные и еженедельные сессии, межфункциональные análisis и сценарное моделирование; закрепление форматов входных данных и выходных решений;
  • регламентируемые источники данных: прогноз продаж по регионам и линейкам продукции, планы посевных площадей и урожайности, производственные мощности и загрузка перерабатывающих мощностей, запасы и логистические ограничения, финансовые параметры (CAPEX, OPEX, маржа, денежный поток);
  • интеграция бизнес-процессов и финансов: связывание операционных планов с бюджетами и финансовой отчетностью; обеспечение согласованности между операционной и финансовой точкой зрения;
  • управляемое исполнение: трансляция решений в операционные и производственные графики, выдача заданий по закупкам, снабжению, переработке и отгрузке; мониторинг исполнения и корректировки.

Роли в IBP-архитектуре должны четко соответствовать задачам. Например:

  • Demand Planner отвечает за точность прогноза продаж, сегментацию по регионам, каналам и товарным группам, а также за корректировку прогноза на основе внешних факторов (сезонность, погодные условия, макроэкономика);
  • Supply Planner фокусируется на согласовании между урожайностью, мощностями переработки, хранением и логистикой, анализирует узкие места и планирует альтернативы;
  • Финансовый аналитик интегрирует IBP-план с бюджетами, рассчитывает влияние на прибыль и денежные потоки;
  • Руководители функций ведут согласование на Exec-уровне и принимают решения по исключительным ситуациям.

На практике архитектура предполагает формализацию процессов, поддерживаемую процессными картами и регламентами, а также использование единого информационного пространства. В рамках этого пространства важно обеспечить версионирование моделей, отслеживание изменений, а также прозрачность сценариев и принятых решений.

Оптимальная архитектура сочетает простые регламенты и гибкие методики. Для агрохолдингов, где данные распределены по регионам и объектам (поля, склады, переработка), полезно внедрить локальные узлы подготовки плана с централизованной координацией. Центральный банк данных обеспечивает консолидацию и качество, а также единые правила расчета ключевых показателей, что упрощает сравнение сценариев и принятие управленческих решений.

В части инструментов допустимы как коммерческие решения уровня SAP IBP, так и локальные ERP/платформы, адаптированные под российский рынок, например 1С: ERP в сочетании с аналитическими слоями. Важно, чтобы выбранные решения обеспечивали открытые API, способность к интеграции с полевыми данным и поддержку сценарного анализа без перегрузки пользователей.

 

Балансировка спроса и предложения: модели и сценарии

Балансировка спроса и предложения строится на четком разделении между прогнозированием спроса и планированием доступных мощностей, с последующей их интеграцией через сценарный анализ. В агропромышленности ключевые ограничения включают урожайность, сезонные пиковые периоды, пропускную способность переработки, складские мощности и логистическую инфраструктуру.

  • Прогноз спроса. Основу составляет разбиение спроса по регионам, каналам продаж и товарным линейкам, учет сезонности и промо-акций. Прогноз должен поддерживать вариативность урожайности и изменений в спросе из-за внешних факторов (цены, конкуренция, изменение вкусов потребителей). Важна оценка точности прогноза (MAPE, RMSE) по сегментам, что позволяет выделить области для улучшения.

  • Планирование мощностей. Производственные мощности охватывают не только мощности переработки, но и сроки посевов, уборки, порчи сырья и потери после сбора. В балансировке учитываются ограничители: площади, посевные циклы, доступность рабочей силы, хранение, качество и доступность транспорта. Особую роль играют сроки сбора и обработки урожая, поскольку промышленные мощности не могут перерабатывать материал вне соответствующей временной оконности.

  • Модели и сценарное моделирование. В рамках IBP применяются сценарные подходы: базовый сценарий (baseline), оптимистичный (upside) и пессимистичный (downside). Различные сценарии позволяют оценить влияние погодных условий, колебаний спроса, перебоев в поставках и изменений цен на сырье и конечную продукцию. В рамках каждого сценария формируются планы спроса и мощности, а затем проводится аудит устойчивости и финансовых последствий.

  • Принципы балансировки. Прежде чем принимать решения, необходимы критерии риска и пороги отклонений. Регламент включает: когда следует перераспределять мощности между объектами, какие варианты перераспределения доступны (перенастройка линии переработки, изменение графиков работы, перераспределение запасов), и какова процедура утверждения. В рамках баланса акцент делается на минимизацию сезонных потерь, снижение издержек в логистике и поддержание сервиса на приемлемом уровне.

  • Принятие решений и действия. На основе сценариев формируется набор конкретных действий: изменение производственных графиков, перераспределение запасов, изменение условий поставок, корректировка конечной цены в рамках рыночной политики, изменение графиков доставки. Важным аспектом является прозрачная фиксация принятых решений и их влияние на финансовые результаты и денежный поток.

  • Прогнозная устойчивость и мониторинг. Для устойчивого баланса важно не только осуществлять планирование, но и мониторинг исполнения: отслеживание отклонений, оповещения при выходе за пороговые значения, регулярная коррекция планов. Это позволяет поддерживать баланс между доступной мощностью и потребительским спросом в реальном времени, минимизируя риск дефицита или перегрузки.

В рамках методологии балансировки целесообразно внедрять инструментальные решения для быстрой оценки альтернатив. Использование линейного программирования или MILP-решений на этапе баланса может поддержать оптимальные перераспределения ресурсов в рамках заданных ограничений. Однако приемлемы и гибкие эвристические методы, если они поддерживают прозрачный процесс принятия решений и достаточную автоматизацию сбора входных данных.

 

Планирование продаж и производство: регламенты и исполнения

Эффективное управление планированием продаж и производством требует формализованных регламентов и четко выстроенного цикла взаимодействий между функциональными группами. Основные идеи:

  • Регламент цикла. Ежемесячно проводится Demand Review - анализ прогноза продаж, корректировки по регионам и каналам; затем Supply Review - согласование производственных планов, графиков сборки и переработки, резервирования упаковки и логистики; далее организуется интеграционная встреча (IBP/Finance Review) для согласования финансовых последствий и выработки согласованного управленческого решения. Регулярно проводится Executive Review для утверждения стратегических направлений и крупных изменений.

  • Выравнивание регламентов и показателей. Важна прозрачность формул расчета запасов, норм обслуживания клиентов, планов отгрузки и финансовых показателей. KPI должны быть интегрированы: точность прогноза спроса, отклонение между планом продаж и поставками, коэффициент использования мощностей, время цикла поставки, уровень запасов и их валоризация, маржа по сегментам, денежный поток.

  • Управление изменениями и целевые показатели. Внедрение новых регламентов требует поддержки руководством, обучением и изменением мотивации сотрудников. Роль регламента - обеспечить последовательность действий при изменении спроса, ограничений по мощности и логистике. Особое внимание уделяется управлению рисками: погодные вариации, колебания цен на сырье, задержки в поставках, изменения регуляторной среды.

  • Финансовая интеграция. План должен быть совместим с бюджетами и финансовыми целями холдинга. В рамках IBP важно обеспечить связь между операционными планами и денежными потоками, учет затрат и маржинальности по каждому сегменту, а также прозрачность прогнозов капитальных вложений и операционных затрат.

  • Эксплуатационная реализация. Выход из регламентированной сессии - это конкретный набор действий: перераспределение производственных мощностей, корректировка графиков работ, изменение закупочных планов, согласование с партнерами по логистике и поставщиками. Важно обеспечить четкую коммуникацию и оперативный канал для выполнения этих действий.

  • Контроль качества и управление рисками. В рамках исполнения регламентов необходимо поддерживать качество сырья и продукции, особенно в условиях сезонности и переменчивости урожая. Включаются процедуры контроля отклонений, план-отклонение, работа с запасами и порчей, а также планы на случай непредвиденных факторов (погодные риски, перебои в поставках, форс-мажор).

     

Интеграция данных, архитектура и организационные изменения

Достоверность и своевременность данных являются основой эффективного IBP. В агрохолдинге набор данных распределяется между полевыми операциями, переработкой, логистикой и продажами. Роль информационной инфраструктуры состоит в консолидации данных, обеспечении их качества и поддержке сценарного анализа.

  • Источники данных. Основные источники включают ERP-системы (поставка сырья, учет затрат, продажи), регистры полевых данных (урожайность по участкам, сроки уборки), системы мониторинга переработки и хранения, системы логистики и распределения, а также внешние источники (погода, рыночные индикаторы). Важно иметь единый реестр справочников (товары, регионы, каналы продаж) и согласованные единицы измерения.

  • Качество данных. В аграрном контексте качество данных определяется точностью по урожайности, времени сбора, состоянии запасов и скорости обновления данных. Внедряются процессы валидации данных, контроль версий, аудит изменений и мониторинг отклонений. Непрерывное улучшение качества данных является критической задачей, так как малейшие отклонения ведут к неправильным сценариям и неверным решениям.

  • Архитектура данных. Рекомендуется централизованный data lake или data warehouse с семантическим слоем, который обеспечивает единое представление данных для аналитики и принятия решений. Системы должны поддерживать гибкость сценарного анализа, а также возможность добавления новых источников данных по мере роста компетенций и требований бизнеса.

  • Интеграционные паттерны. Встроены ETL/ELT-процессы, API-интерфейсы и событийно-ориентированная интеграция для обеспечения синхронности данных между полевыми системами, ERP и аналитическими платформами. Наличие контрактов на обмен данными и регламентов по версиям API важно для поддержки устойчивого цикла IBP.

  • Инструменты и открытая архитектура. В качестве примера можно рассмотреть SAP IBP в сочетании с локальными системами 1C: ERP для российского рынка, а также современные аналитические слои на базе облачных платформ. Важно, чтобы архитектура поддерживала масштабируемость, безопасность данных и соответствовала требованиям регулятора.

  • Организационные изменения. Внедрение IBP требует изменения культуры и организационной структуры. Необходимо сформировать кросс-функциональные команды, усилить роль регламентированных комитетов, внедрить RACI-модели и определить показатели эффективности для руководителей функций. Эффективное внедрение требует обучения сотрудников, трансформации процессов и изменения мотивационных схем.

  • Управление рисками и устойчивость. В условиях климатических изменений и рыночной волатильности, IBP должен включать механизмы раннего предупреждения, сценарного анализа и планирования резервов. Регламентируют действия на случай неблагоприятной погоды, задержек поставок и ценовых шоков. В рамках стратегии устойчивого роста особое место занимает анализ финансовых и операционных рисков, а также обеспечение гибкости цепочек поставок и возможности перепланирования.

     

Key takeaways

  • IBP в агропромышленности обеспечивает единое окно планирования, связывающее спрос, производство и финансы, что повышает предсказуемость и устойчивость бизнес-решений.
  • Балансировка спроса и предложения должна учитывать сезонность, урожайность, мощности переработки, складские и логистические ограничения, а также рыночные риски.
  • Регламентированный цикл Demand Review - Supply Review - Finance Review обеспечивает прозрачность решений и согласование действий между функциональными группами.
  • Данные играют ключевую роль: качество, единая архитектура, управление мастер-данными и интеграции необходимы для эффективного анализа сценариев.
  • Организационные изменения и управление изменениями являются критически важными для успешной трансформации: роли, регламенты, обучение и KPI должны быть выстроены синхронно.
  • Применение сценарного анализа помогает подготовиться к различным условиям рынка и урожайности, снижая риск дефицита или перепроизводства.
  • Технологическая архитектура должна сочетать готовые решения и локальные платформы, обеспечивая гибкость и возможность расширения по мере роста бизнеса.

     

FAQ

  1. Что такое IBP и зачем он нужен агрохолдингу?

IBP - это интегрированное бизнес-планирование, объединяющее спрос, предложение и финансы в единый цикл. В агрохолдинге это особенно важно из-за сезонности, зависимости урожайности от погодных условий, сложности цепочек поставок и необходимости координации между полем, переработкой и торговлей. IBP позволяет видеть влияние изменений в одном звене на всю цепочку, быстро принимать решения, управлять запасами и снижать риск сбоев в поставках и продажах.

 

  1. Какой горизонт планирования применим в IBP агробизнеса?

Обычно применяются многогранные горизонты: стратегический (год и более), тактический (квартал и полугодие) и операционный (месяц, неделя, день). В агропредприятиях к этому добавляется сезонный горизонт, связанный с циклами посевов и уборки. Такой подход обеспечивает баланс между долгосрочной стратегией и оперативной адаптацией к изменениям урожайности и спроса.

 

  1. Какие данные необходимы для эффективного IBP?

Необходимо иметь данные о спросе по регионам и каналам, планируемую урожайность по культурам, площади посевов, доступности рабочих, мощностях переработки, складских запасах, логистике и денежных потоках. Источники включают ERP, регистры полевых данных, системы мониторинга и внешние индикаторы (погода, цены). Ключ к успеху - единый реестр справочников и высокая качество данных с регулярной валидацией.

 

  1. Какие регламенты и форматы встреч рекомендуются в IBP?

Рекомендуется цикл: Demand Review (обзор спроса), Supply Review (обзор поставок/мощностей), Finance Review (финансовый обзор), Exec Review (исполнительное рассмотрение). Регламенты должны четко определять входные данные, критерии для корректировок, пороги для действий и документирование принятых решений. Такой регламент позволяет всем участникам понимать роль и влияние своих решений на общую картину.

 

  1. Как учитывать погодные риски и урожайность в моделировании?

Погодные факторы влияют на урожайность и качество сырья. В моделях IBP используют сценарное моделирование с учётом вероятностных диапазонов урожайности, а также мониторинг погодных индикаторов (осадки, температура, риск стихийных событий). Вопросы риска включаются в сценарии, где возможны вариации производства и потребления, а также в определении резервов по запасам и мощности.

 

  1. Какие KPI эффективны для IBP в агробизнесе?

Ключевые показатели включают точность прогноза спроса, отклонение план-факт по поставкам, использование мощностей, уровень запасов и их оборачиваемость, сервис-уровень по клиентам, денежный поток и маржу по сегментам. Важно иметь баланс между операционными KPI и финансовыми, чтобы решения не ухудшали финансовые результаты в долгосрочной перспективе.

 

  1. Какие технологические решения подходят для внедрения IBP в России?

На рынке присутствуют крупные платформы вроде SAP IBP, которые обеспечивают сильный функционал планирования и сценариев, гибкую интеграцию и масштабируемость. В российской среде часто применяются сочетания ERP-систем 1C и аналитических слоев, адаптированных под региональные требования, с упором на локализацию, соответствие регуляторике и доступность специалистов. Важно выбирать платформы, которые поддерживают открытые API и позволяют быстро внедрять новые источники данных.

 

  1. Какие организационные изменения необходимы для успешного внедрения IBP?

Необходимо сформировать кросс-функциональные команды и регламентировать роли через RACI-матрицы, открыть каналы для совместного принятия решений и обучить сотрудников новым регламентам. Внедряются регулярные регламентированные встречи, система KPI и мотивации, направленная на совместное достижение целей. Важно обеспечить руководящий надзор и поддерживать культуру прозрачности и ответственности.

 

  1. Как управлять изменениями в рамках перехода к IBP?

Управление изменениями включает коммуникацию стратегии и целей на уровне всей организации, участие лидеров и наставничество, а также создание дорожной карты внедрения с промежуточными этапами и метриками. В ходе внедрения следует уделять внимание сопротивлению изменениям, предлагать обучение и обеспечение минимального риска для операционных процессов.

 

  1. Какие риски сопровождают внедрение IBP и как их минимизировать?

Основные риски - недостаточное качество данных, сопротивление сотрудников, отсутствие четкой ответственности и слабая связь между операциями и финансами. Их снижает создание единого регламента, развитие data governance, внедрение процессных регламентов, регулярное обучение и контроль за выполнением решений. Также необходима гибкость в процессах и заранее продуманные планы на случай сбоев в цепочках поставок или урожайности.

 

Эта глава предлагает систематический подход к внедрению и эксплуатации IBP в агропромышленном комплексе. Применение предложенной методологии обеспечивает устойчивость планирования, повышение точности прогноза и согласование действий между всем цепочкой участников - от поля до полки магазина.

← Предыдущая статья
Руководство и стратегия - Оптимизация распределения инвестиций между регионами культурами и производственными направлениями
Следующая статья →
Руководство и стратегия - Формирование долгосрочного плана использования земельного банка компании

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Группа компаний «Невский кондитер» основана в 1996 году в Санкт-Петербурге и на сегодняшний день является одним из крупнейших производителей кондитерских изделий в России.

     

  • 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.

  • ЭГИС - международная фармацевтическая компания, основанная в 1907 году в Венгрии. Компания имеет представительства более чем в 60 странах мира, в том числе в России. Компания ЭГИС является одним из ведущих производителей дженерических лекарственных средств в Центральной и Восточной Европе. Её деятельность охватывает все звенья производственно-сбытовой фармацевтической цепочки.

  • 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. 

  • 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.