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 FMCG » IBP для FMCG компании » Руководство компании - Определение ключевых приоритетов развития продуктового портфеля на основе прогнозов спроса

Руководство компании - Определение ключевых приоритетов развития продуктового портфеля на основе прогнозов спроса

IBP (Integrated Business Planning) в FMCG выступает как связующее звено между спросом, ассортиментной политикой и операционной способностью компании. В условиях высокой конкуренции, частых промо-акций, сезонности и множества SKU, верхний уровень руководства сталкивается с необходимостью принимать решения по развитию портфеля на основе точных и своевременных прогнозов спроса. Правильная настройка процессов IBP позволяет трансформировать данные о спросе в конкретные решения по ассортименту, инвестициям в инновации, управлению запасами и управлению рисками. В данной главе рассматриваются принципы методологии, организационные изменения и практики внедрения, которые обеспечивают устойчивое принятие решений на уровне портфеля в FMCG-компаниях.

IBP в этом контексте следует рассматривать не как узкий инструмент планирования продаж, а как системную методику принятия решений, объединяющую стратегию, финансовые цели и операционную способность. Особое внимание уделяется тому, как прогноз спроса - с учетом сезонности, промоактивности, изменяющихся предпочтений потребителей и внешних сигналов рынка - переводится в приоритеты по портфелю: какие линейки развивать, где сокращать предложение, какие новые продукты выводить, какие каналы оптимизировать и какие акции запланировать. Эффективное руководство портфелем должно сочетать формальные критерии оценки, гибкость сценариев и ясную ответственность за результаты на каждом уровне организации.

 

Краткое содержание главы

  • Роль IBP как связующего механизма между спросом, портфелем и ресурсами компании.
  • Как прогнозы спроса формируют приоритеты портфеля и инвестиции в инновации.
  • Процессы определения приоритетов, роли участников и принципы управленческой структуры.
  • Архитектура данных, инструменты и принципы внедрения, включая архитектуру платформ и интеграций.
  • Организационные изменения, обучение, KPI и управление изменениями.
  • Практические сценарии внедрения и управление рисками в процессе планирования.

     

Контекст и цели портфеля в рамках IBP

Управление портфелем в FMCG должно опираться на согласованный набор целей: рост продаж и маржинальность, оптимизация ассортимента, ускорение цикла вывода нового продукта, сокращение дефицитов и снижения запасов, улучшение обслуживания клиентов. Прогноз спроса выступает основой для решения, какие позиции в портфеле требуют приоритетного финансирования, какие продукты стоит увести из рынка, а какие совпадения между каналами и сегментами требуют перераспределения ресурсов. Благодаря этим практикам руководство получает возможность прямо влиять на структуру инвестиций: исследование и развитие, маркетинговые кампании, производственные мощности и цепочку поставок. В рамках IBP формируется единая точка зрения по продуктовым стратегиям и финансовым эффектам, что снижает фрагментацию решений и повышает управляемость.

Ключевые принципы здесь:

  • Принятие решений на основе данных и прозрачной аргументации. Роль топ-менеджмента заключается в утверждении границ допустимого риска и заданных порогов эффективности, после чего функциональные команды переходят к оперативным решениям.
  • Баланс между краткосрочными целями и долгосрочной стратегией. Необходимо стремиться к устойчивому росту портфеля, учитывая цикл жизни продуктов и эмоциональные и функциональные потребности покупателей.
  • Связь портфеля с финансовыми прогнозами. Любое изменение ассортимента должно сигнально отражаться в бюджете, налогах на прибыль, запасах и планахCapex.

В рамках данного раздела обсуждаются механизмы перехода от прогноза спроса к портфельным решениям: как структурировать сигналы, как задавать правила приоритизации и какие постоянные проверки необходимы для сохранения баланса между спросом и доступностью ресурсов».

 

Прогноз спроса как источник приоритетов

Прогноз спроса - это не просто цифры на графиках. Это источник информации о том, где компания имеет преимущества или риски, какие линейки будут развиваться, а какие - стагнировать. В FMCG спрос зависит от сезонности, акций и промо-мероприятий, макрорынков и локальных особенностей торговых каналов. Применяя прогноз спроса к портфелю, руководители ставят четкие ориентиры для ассортимента, инноваций, маркетинга и логистики.

 

Источники данных

Источники прогноза разнообразны и должны интегрироваться в единую модель планирования:

  • Внутренние данные: продажи по каналам, POS-данные, данные по запасам и производственным мощностям, исторические промо-акции, данные по номенклатуре и жизненному циклу продуктов.
  • Внешние сигналы: экономические индикаторы, инфляция, цены конкурентов, погодные воздействия, макро- и региональные тренды, сезонные пики.
  • Маркетинг и промоистика: запланированные акции, ассортиментные изменения, сезонные кампании.
  • Потребительский контекст: демография, предпочтения, канализация покупок и поведенческие сигналы.

     

Превращение прогноза в требования к портфелю

Генерируемые на основе прогноза сигналы должны быть переведены в конкретные решения по портфелю. Это включает:

  • Определение приоритетов по категориям и SKU. Решения должны учитывать потенциал роста, маржинальность, риски дефицита и эффект на цепочку поставок.
  • Инструменты для раннего тестирования новых продуктов и прекращения устаревших позиций.
  • Планирование запасов и производственных параметров в связке с добавочной стоимостью конкретных портфельных мероприятий.
  • Учет ограничений мощности, складских площадей и логистических затрат, чтобы избежать излишних запасов и нереализованных промо.

Важно обеспечить, чтобы прогнозы учитывали промо-эффекты и периодическую изменчивость спроса. Прогноз без учета планируемых акций и маркетинговой активности рискует привести к неверной оценке потребности в ассортименте и запасах. Рекомендуется внедрять сценарное планирование: базовый, оптимистический и пессимистический сценарии спроса, и связывать их с различными вариантами приоритизации портфеля. В этом контексте полезны дополнительные сигналы риска и потенциала: диверсификация по сегментам покупателей, по регионам и по каналам продаж.

 

Методы преобразования в приоритеты

  • Фреймворк приоритетов: для каждого SKU или группы SKU определяется значение «потенциал роста», «риск дефицита», «обусловленная ценовая политика» и «вклад в маржу». Баланс этих факторов образует рейтинг приоритетности.
  • Стратегическая валоризация портфеля: для приоритизации применяется подход, сочетающий прибыльность и стратегическое значение (например, доля рынка, важность для канала, вклад в лояльность).
  • Ограничение ресурсами: задачи портфельного планирования должны учитывать производственные мощности, логистические ограничения и бюджет на инновации.
  • Сценарная оптимизация: моделирование альтернативных сценариев позволяет компании увидеть, какие изменения в портфеле приводят к наилучшей совокупной ценности.
  • Контроль качества прогноза: постоянная работа над точностью прогноза, устранением систематической смещения (bias) и анализом ошибок по категориям, каналам и регионам.

Связь прогноза с действиями по портфелю требует единого языка и общего набора метрик. В рамках IBP руководство должно видеть, как изменения в спросе приводят к изменению ассортимента, приоритетов по инновациям и инвестициям в производство. В конце концов, прогноз - это руководство к действиям, а не самоцель.

 

Процессы определения приоритетов, роли и управленческая структура

Эффективное управление портфелем требует установленной, повторяющейся структуры принятия решений. В рамках IBP роль руководства и функциональных команд должна быть ясной, автономной и сопоставимой по целям.

 

Роли и ответственность

  • Руководитель портфеля (Portfolio Lead) отвечает за стратегическое направление ассортимента, согласование с финансовыми целями и корректировку по результатам исполнения.
  • Главный планировщик (IBP Lead) координирует цикл планирования, сбор данных, моделирование сценариев и подготовку решений для совещаний руководства.
  • Команды маркетинга и продаж предоставляют стратегические аргументы по выбору линейки, ценовой политике и промо-акциям.
  • Операционные функции (поставка, производство, логистика) оценивают доступность ресурсов и риск дефицита.
  • Финансы обеспечивает финансовую обоснованность решений и синхронизацию с бюджетами и налоговыми параметрами.

     

Процедуры принятия решений

  • Ежемесячный цикл IBP обеспечивает синхронизацию спроса, портфеля и операционных возможностей.
  • В рамках цикла формулируются сценарии и выбираются приоритеты, подкрепляемые данными и финансовыми расчетами.
  • Решения проходят экспертную валидацию на межфункциональном совещании с участием руководителей уровня S и выше.
  • Для рискованных или непредвиденных изменений предусматриваются эскалации и временные корректировки без нарушения общего цикла.

     

Взаимодействие с S&OP и финансовым планированием

IBP дополняет S&OP, расширяя фокус от оперативного согласования спроса и поставок к стратегическому управлению портфелем. Финансовый аспект заключается в интеграции прогноза с бюджетированием, инвестициями в инновации и капитальными затратами. Это обеспечивает цепочку решений, где ассортимент и спрос становятся полноценной частью финансовой картины.

 

Архитектура данных и инструменты

Эффективное IBP требует единообразной архитектуры данных, прозрачных источников правды и гибких инструментов анализа. В FMCG часто применяется сочетание централизованных платформ планирования и региональных/функциональных систем.

 

Архитектура данных

  • Источник правды по спросу: объединяет данные POS, продаж, промо-акций и исторических интервенций.
  • Источник правды по портфелю: информация об ассортименте, жизненном цикле, инновациях, ценах и промо-политиках.
  • Инструменты интеграции: ETL/ELT-процессы для связывания ERP, CRM, систем POS и внешних источников данных.
  • Математические модели: предиктивные и сценарные модели спроса, используемые для построения базовых и альтернативных прогнозов.
  • Платформа IBP и аналитика: единая цифровая платформа для координации планирования (например, SAP IBP, Anaplan) с возможностями моделирования, дашбординга и совместного редактирования.

     

Инструменты и примеры решений

  • Коммерческие платформы: SAP IBP, Anaplan** - предлагают встроенные модули для прогноза спроса, планирования портфеля и согласований на уровне руководства.
  • Open-source и локальные решения: для отдельных задач можно использовать Prophet (прогнозирование на базе временных рядов) в рамках анализа данных, что полезно для оперативной обработки сигналов и тестирования сценариев.
  • Российские и локальные решения: в некоторых крупных FMCG-компаниях применяются локальные ERP-ключи и решения для управления цепочками поставок, например 1C: ERP в сочетании с внешними инструментами аналитики.

Архитектура должна обеспечивать прозрачность моделирования, возможность тестирования сценариев и быструю адаптацию к новым данным и условиям рынка. Важным элементом является создание «слоя данных» - единой базы знаний по спросу и портфелю, доступной для всех ролей в рамках IBP, с четкими правилами доступа и качества данных.

 

Инструменты внедрения и интеграции

  • Внедрение инструментов планирования требует согласования между департаментами и четких руководящих принципов по данным: какие показатели являются «правдой», какие - производны от предположений и каких уровней детализации достигается для анализа.
  • Интеграция данных с финансовыми системами обеспечивает согласование между планируемыми потребностями и бюджетами на инновации, маркетинг и производство.
  • Важно обеспечить совместную работу над моделями: использование совместной платформы для сценарного анализа, версионирования моделей и документирования выводов.

     

Организационные изменения и внедрение

Успех IBP в FMCG зависит не только от технологий, но и от способности организации адаптироваться к новым процессам и ролям. Внедрение требует управленческой поддержки, обучения сотрудников и выработки новой культуры принятия решений.

 

Стратегия изменений

  • Постепенная трансформация: пилотирование на одной категории/регионе, последующее масштабирование на портфель.
  • Управление рисками и сопротивлением изменениям: участие лидеров в процессе, прозрачные критерии принятия решений, четкая коммуникация целей.
  • Инвестиции в развитие компетенций: обучение по анализу данных, навыкам портфельного управления, пониманию финансовых последствий.

     

KPI и мотивация

  • Введение KPI, связывающих спрос, портфель и финансовые результаты: точность прогноза, {bias} устранение систематического отклонения, доля портфеля, выводимого на рынок, скорость реализации новых продуктов, складские метрики (оборачиваемость запасов, дефициты).
  • Мотивационные механизмы должны стимулировать межфункциональное сотрудничество: совместная ответственность за результаты портфеля и общее вознаграждение за достижения по KPI.

     

Навыки и обучение

  • Аналитическое мышление и интерпретация данных: способность переходить от цифр к управленческим решениям.
  • Управление проектами иchange management: умение управлять инициативами, координация между функциональными подразделениями.
  • Коммуникация с высшим руководством: умение объяснить trade-off между различными вариантами портфеля и их финансовыми последствиями.

     

Практические принципы внедрения

  • Ясное определение ролей в комитетах IBP и регламентов встречи.
  • Документирование гипотез и предпосылок для приоритетов и их пересмотра при изменении условий рынка.
  • Постоянное тестирование и валидация моделей спроса на основе новых данных и фактических результатов.

     

Практические сценарии внедрения

В FMCG многие организации сталкиваются с уникальными вызовами: обилие SKU, региональные различия в спросе, быстрое обновление ассортимента и промо-активности. Ниже приводятся обобщенные сценарии внедрения, позволяющие снизить риск и повысить вероятность успешной трансформации.

  • Сценарий A: пилот в одной категории с ограниченным количеством SKU и четко заданными целями. В этот сценарий входит выработка базовых моделей спроса, настройка портфельного процесса и выработка первых KPI. Успех пилота поддерживается переходом к масштабированию на большее количество SKU и регионов.
  • Сценарий B: внедрение на уровне отдельных каналов продаж и регионов с учетом сезонности. В этом сценарии особое внимание уделяется адаптации прогнозов и приоритизации под различные каналы, а также согласованию с промо-акциями.
  • Сценарий C: масштабируемая система с интеграцией IBP в финансовое планирование. В рамках этого сценария учитываются финансовые последствия по всем элементам портфеля и устанавливаются единые правила бюджета и инвестиций.
  • Сценарий D: управление инновациями и портфелем для новых продуктов. В этом сценарии строятся процессы отбора идей, тестирования и фактического внедрения новых продуктов, поддерживаемые прогностическими моделями спроса и сценариями.

Эти сценарии демонстрируют принципы планирования на основе спроса, вариативности порогов риска и обязательной координации между функциональными подсистемами. Важным компонентом является продолжительная коррекция и обновление моделей в рамках цикла IBP, что обеспечивает актуальность решений и устойчивость портфеля к изменениям рыночной конъюнктуры.

 

Key takeaways

  • IBP обеспечивает связь между спросом, ассортиментом и ресурсами, делая портфель управляемым и финансово обоснованным.
  • Прогноз спроса - ключевой источник информации для определения приоритетов портфеля; необходимо учитывать сезонность, промо и внешние сигналы.
  • Эффективное управление портфелем требует четких ролей, процессов и регулярных циклов принятия решений.
  • Архитектура данных и выбор инструментов должны обеспечивать единое «правдивое» основание для анализа и сценарного моделирования.
  • Организационные изменения требуют фокусирования на навыках, KPI и мотивации для межфункционального сотрудничества.
  • Внедрение следует проводить по пилотным сценариям, с четкими критериями успеха и планами масштабирования.
  • Сценарное планирование и риск-менеджмент являются неотъемлемыми элементами долгосрочной устойчивости портфеля.

     

FAQ

  1. Что такое IBP и как он применим в FMCG?

IBP - это процесс интегрированного планирования, объединяющий спрос, портфель продуктов, производство, финансы и маркетинг в единую управленческую рамку. В FMCG он позволяет руководству принимать решения по ассортименту, запуску новинок и промо-акциям на основе единых прогнозов спроса, что улучшает исполнение, снижает дефициты и оптимизирует запасы. IBP обеспечивает синхронность между стратегическими целями и оперативной реализацией, минимизируя разрывы между планами продаж и возможностями цепочки поставок.

 

  1. Как прогноз спроса влияет на портфель?

Прогноз спроса определяет ожидаемую потребность в ресурсах, включая производственные мощности, запасы и логистику. Он показывает, где есть потенциал роста, какие позиции требуют усиления ассортимента, а какие - сокращения или снятия с рынка. В рамках портфельного планирования прогноз превращается в конкретные решения: какие продукты выводить на рынок, какие перераспределять между регионами и каналами, и какие акции запланировать для поддержки спроса.

 

  1. Какие горизонты прогноза следует использовать для портфеля?

Для портфеля целесообразно использовать трехуровневую структуру горизонтов: ближний (1-3 месяца) для оперативной корректировки запасов и промо; средний (3-12 месяцев) для приоритизации обновлений ассортимента и инвестиций в новые продукты; дальний (12-24 месяца) для стратегических решений по портфелю, жизненным циклам и планированию Capex. В каждом горизонте применяются разные модели и допущения, но общая цель - обеспечить непрерывную согласованность между спросом, портфелем и ресурсами.

 

  1. Какие метрики важны для управления портфелем?

К ключевым метрикам относятся точность прогноза спроса, смещение (bias), доля портфеля с высоким потенциалом роста, скорость вывода новых продуктов, коэффициент дефицитов и оборачиваемость запасов, а также финансовые показатели: валовая маржа, ROI по инновациям и окупаемость инвестиций в ассортимент. В IBP важно сочетать операционные и финансовые KPI, чтобы решения о портфеле приводили к устойчивому финансовому эффекту и конкурентному преимуществу.

 

  1. Каковы лучшие практики внедрения IBP в компании FMCG?

Ключевые практики: (1) начинать с ограниченного пилота и постепенно масштабировать, (2) строить единый язык данных и общие правила по моделям спроса и портфелю, (3) вовлекать кросс-функциональные команды на каждом этапе цикла, (4) внедрять сценарное планирование и стресс-тесты, (5) обеспечивать прозрачность и документирование принятых решений, (6) устанавливать связь между прогнозами и финансовыми бюджетами, (7) регулярно обучать сотрудников новым подходам и инструментам.

 

  1. Какие роли вовлечены в процесс IBP?

Ключевые роли: руководитель портфеля, главный планировщик IBP, аналитики по спросу, маркетинг и продажи, операционные подразделения и финансы. Важно обеспечить ясное разделение обязанностей и четкие процедуры эскалации. Роли должны меняться в зависимости от цикла IBP, но ответственность за конечные решения должна оставаться в руководстве.

 

  1. Как учитывать риск и неопределенность?

Неопределенность учитывается через сценарное планирование, оценку рисков и определение порогов для приоритетов. Модели должны включать стресс-тесты на различным уровне спроса и событий в цепочке поставок. Важна быстрая адаптация портфеля в ответ на изменения: приоритеты корректируются с учетом новых данных и текущей рыночной ситуации.

 

  1. Как интегрировать маркетинг, продажи и цепочку поставок в IBP?

Необходимо создавать общую рабочую среду, где данные по спросу, портфелю и исполнению доступны всем участникам. Регулярные межфункциональные встречи и совместные сценарии упрощают координацию стратегий, акций и поставок. Важна прозрачность в отношении того, как промо и маркетинговые инициативы влияют на спрос и требования к запасам.

 

  1. Какие примеры инструментов и платформ применяются в рамках IBP в FMCG?

Часто применяются SAP IBP и Anaplan как платформы для интегрированного планирования спроса и портфеля. В качестве дополнительного инструмента моделирования спроса может использоваться Prophet (open-source) для тестирования сценариев и анализа временных рядов. В некоторых регионах и компаниях применяются локальные решения для связи с ERP и бюджетированием. Важно выбрать инструменты с хорошей интеграцией в ERP, возможностью масштабирования и поддержкой сценарного моделирования.

 

  1. Какие аспекты организационного мышления особенно важны для успешной реализации IBP?

Необходимо развивать культуру совместного принятия решений, ориентированную на данные и прозрачность. Важно устанавливать понятные KPI и привязку мотивации к результатам портфеля. Наконец, устойчивость внедрения достигается через поэтапное развитие компетенций, управление изменениями и систематическую коммуникацию об успехах и уроках на каждом шаге процесса.

 

В целом глава демонстрирует, как управлять продуктовым портфелем в FMCG через призму прогноза спроса и организационных изменений. Подход, ориентированный на методологию IBP, позволяет не только прогнозировать потребности, но и формировать стратегию ассортимента, выстроить тесную связь с финансовой дисциплиной и обеспечить устойчивое выполнение бизнес-целей на уровнях компании.

← Предыдущая статья
Руководство компании - Анализ отклонений между стратегическими целями компании и текущими планами подразделений
Следующая статья →
Руководство компании - Принятие решений о запуске новых продуктов на основе комплексного анализа спроса производства и финансов

 

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
  • «Восток-Запад» – крупнейший поставщик продуктов в рестораны, кафе, гостиницы, кейтеринговые компании, столовые, комбинаты питания и кондитерские производства. 300+ городов регулярной доставки по всей территории России и странам СНГ; 3500+ товаров профессиональных брендов.

  • С объединением компании Savencia Fromage & Dairy и молочного комбината в г.Белебей, одного из лидеров по производству твердых сычужных сыров в России, Savencia выходит на российский рынок не только как импортер, но и как производитель молочной продукции.

  • В «Пивоваренной компании «Балтика» аналитическая платформа Loginom применяется для моделирования процессов или построения отчетов, в том числе для формирования рекомендаций по корректировке плана промоактивностей.
     
  • Novikov group – первый российский ресторанный холдинг, основанный в 1991 году. Это команда профессионалов под управлением Аркадия Новикова, реализующая широкий спектр услуг в сфере гостеприимства: от проведения event-мероприятия до управления рестораном, от установления стандартов сервиса до контроля качества готовой продукции, от построения бизнес-плана проекта до реализации франшизы.

  • 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.