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 Рестораны: система бизнес-анализа для ресторанного бизнеса » IBP для сетей ресторанов » IBP в сетях ресторанов: складской учет и запасы - планирование уровней запасов под согласованный прогноз спроса

IBP в сетях ресторанов: складской учет и запасы - планирование уровней запасов под согласованный прогноз спроса

В современных сетях ресторанов интегрированное бизнес-планирование (IBP) выступает ключевым механизмом согласования спроса, запасов и финансовых результатов на уровне всей сети. Глобальная доступность данных POS, закупок, складских остатков и операционных ограничений позволяет переводить локальные меню, деградацию ингредиентов и сезонные пики в единый план, который минимизирует отходы, обеспечивает требуемый сервис и оптимизирует капитал. В рамках IBP для ресторанов совокупные планы по спросу и запасам требуют постоянной адаптации к изменениям меню, промо-акциям, поставкам и логистике, а также ясной координации между центральным офисом, регионами и отдельными точками.

IBP в сетях ресторанов с акцентом на складской учет и запасы предполагает не только количественные расчёты, но и организационные изменения: внедрение циклов планирования, формирование согласованных сценариев и развитие управленческих ролей, отвечающих за целостную картину бизнеса. Особое значение имеют сроки годности, деградация ингредиентов, влияние промо-мероприятий и вариации спроса по регионам. В результате достигаются более предсказуемые потоки поставок, сокращение потерь и рост маржинальности за счет более точной синхронизации спроса и доступности запасов на уровне сети.

  • Цели IBP для ресторанной сети включают достижение заданного уровня обслуживания (service level) без чрезмерного риска устаревших запасов.
  • Важна архитектура данных и прозрачные процессы согласования между функциональными единицами: коммерцией, закупками, операциями и финансами.
  • Реализация требует учета особенностей ресторанной индустрии: краткосрочность потребления ингредиентов, сезонность меню, влияние промо, сроки годности и ограниченная способность к скорректированию поставок в краткие сроки.

     

Краткое содержание главы

  • Принципы и цели IBP в сетях ресторанов, роль согласованного спроса и запасов.
  • Архитектура данных, интеграция источников и управление качеством данных.
  • Расчёт уровней запасов под согласованный прогноз спроса: методы, параметры и сценарии.
  • Процессы согласования спроса и запасов, роли участников и регламент встреч.
  • Управление рисками запасов и деградацией: срок годности, потери и мероприятия по минимизации отходов.

     

Контекст и цели IBP для ресторанов

IBP в сетях ресторанов - это управляемый цикл, который объединяет коммерческие планы по меню и промоакциям, операционные возможности по кухне и складам, финансовые цели и логистику поставок. Целью данного подхода является создание единого «одного числа» прогноза спроса на уровне сети и согласование этого прогноза с планами закупок, запасов и финансовыми параметрами. Ключевые принципы включают прозрачность данных, участие кросс-функциональных команд и гибкость в моделировании сценариев.

В контексте ресторанной сети IBP ориентирован на несколько неизбежных факторов:

  • перishable nature of ingredients: продукты имеют ограниченный период годности и чувствительны к времени поставки;
  • различие спроса между регионами и точками продаж: спрос по меню и по акциям может существенно варьироваться;
  • влияние промо-акций и меню-перемен: изменения ассортимента приводят к перераспределению запасов;
  • необходимость балансирования финансовых ограничений и сервиса: поддержание достаточного уровня запасов для своевременной готовки блюд и снижения задержек.

С точки зрения процессов, IBP для ресторанной сети подразумевает регулярные циклы планирования: совместную работу команд по спросу и запасам, анализ сценариев, согласование изменений и формирование операционных планов на период. Следуя принципам IBP, сеть должна переходить от локализованных планов к интегрированному плану всей группы, учитывая капитальные вложения, риск списания и влияние на финансовые показатели.

  • Основной эффект от внедрения: повышение точности прогноза спроса на уровне сети и снижение вариаций в поставках, что ведет к меньшему объему оборотных запасов и меньшему уровню потерь.
  • Важность согласованного прогнозирования: единственный источник истины для всех участников процесса, снижающий конфликты между отделами и ускоряющий принятие решений.

     

Архитектура данных и интеграции

Эффективный IBP в сетях ресторанов строится на устойчивой архитектуре данных и четко определённых интерфейсах между системами. Источники данных должны обеспечивать достаточную полноту и актуальность для поддержки сценариев планирования: от продаж по меню до деградации запасов и логистических ограничений.

 

Ключевые элементы архитектуры:

  • единый источник истины для прогноза спроса и запасов, который агрегирует данные из POS, систем управления запасами, систем закупок и финансовых учетных модулей;
  • единицы справочников: товары (ингредиенты, блюда, упаковка), поставщики, клиенты, склады, точки продаж;
  • обработка данных: сбор, очистка, нормализация и сопоставление кодов ингредиентов и блюд между системами;
  • моделирование и анализ: функциональность для сценариев, What-if анализа и KPI-отчетности.

Для реализации интеграции применяются современные архитектурные подходы:

  • событийно-ориентированная интеграция (Event-driven) с использованием потоков данных и очередей событий;
  • пакетная интеграция по расписанию для полноты исторических данных и регламентного анализа;
  • управление качеством данных и правами доступа (data governance) для соблюдения конфиденциальности и контроля изменений.

В рамках практической реализации возможно применение следующих технологий и подходов:

  • региональные и корпоративные панели BI, которые агрегируют данные по сети;
  • каталоги мастер-данных (MDM) для обеспечения единообразия кодов ингредиентов и блюд;
  • решение для планирования запасов с поддержкой perishable inventory и shelf-life индикаторов, адаптированное под ресторанную отрасль.

Примерно в рамках архитектуры можно указать следующие данные источники и их роль:

  • POS и кассовые данные: база для спроса по меню и позициям ингредиентов;
  • Складские запасы и FIFO/FEFO-регистры: основа для расчета актуальных требований к пополнению;
  • Учет поставок и транспорта: сроки поставок, вариации в маршрутах и запасах в пути;
  • Прогноз спроса и сценариев: единый набор моделей, который поддерживает согласование между бизнес-единицами;
  • Финансовая и операционная отчетность: поддерживает оценку влияния запасов на чистую прибыль и операционную маржу.

Важной практикой является выбор схемы интеграции и инструментов. Для крупных сетей допустимы гибридные решения: централизованный конвейер прогноза на уровне головной компании и локальные адаптации под особенности каждого региона или точки. При этом использование открытых технологий, например, оркестрации рабочих процессов и стриминга данных, упрощает масштабирование. Примером открытого подхода может служить использование Apache Kafka для транспортировки событий и Apache Airflow для оркестрации ETL/ELT-процессов, а для российского рынка - интеграционные решения на базе iiko или 1C, которые часто применяются в секторе общепита. Важно, чтобы выбор технологий был соотнесён с требованиями к скорости обновления данных, надёжности и возможности адаптации под локальные регуляторные и операционные условия.

Источник данных Назначение Частота обновления Важность для IBP
POS/касса Продажа блюд и ингредиентов, витрина спроса Ежедневно Критично: задаёт спрос по меню и по ингредиентам
Складские запасы Остатки, оборот ингредиентов, сроки годности Ежедневно Высока: определяет необходимость пополнения и риск устаревания
Поставщики и закупки Данные по срокам поставки, условия оплаты Ежедневно Высокая: влияет на доступность запасов и планирование пополнения
Логистика и транспорт Доставка, задержки, хранение в пути По мере событий Средняя: влияет на фактические сроки пополнения
Прогноз спроса Модели спроса по меню и регионам Непрерывно, обновления по циклам Очень высокая: основной вход IBP

 

Планирование уровней запасов под согласованный прогноз спроса

Ключевая задача IBP в сетях ресторанов - обеспечить готовность кухни к исполнению спроса без избыточных запасов, которые приводят к потере качества и финансовым потерям. Планирование уровней запасов под согласованный прогноз спроса опирается на баланс между предсказуемостью спроса, сроками годности ингредиентов, ограничениями поставок и операционной cadence точек продаж.

 

Основные принципы:

  • согласованный прогноз спроса на уровне сети: объединение меню, промо, сезонности и региональных отличий в единый прогноз;
  • баланс между службой клиентов и запасами: поддержание требуемого сервиса без избыточного капитала, связанного с запасами;
  • учет сроков годности и деградации: FIFO/FEFO-логика и предупреждения об устаревании;
  • использование разных стратегий пополнения в зависимости от категории ингредиентов и блюд: быстрооборачиваемые позиции - более агрессивная структура пополнения, долгосрочные - более мягкая.

     

Методы расчета уровней запасов включают:

  • базовый уровень запаса на период (base stock): инвариантный уровень запасов, который поддерживается после каждого пополнения;
  • запас безопасности (safety stock): допуск к неопределенностям спроса и поставок; управление уровнем требует баланса между сервисом и стоимостью хранения;
  • политики пополнения: периодические планы (weekly replenishment) и режимы "заказ до уровня" (order-up-to) с учётом срока годности;
  • сценарный анализ: What-if анализ по различным сценариям спроса, задержек поставок, изменений меню и promo-планов.

Особенности ресторанной отрасли требуют особого внимания к деградации запасов. Величины запасов должны учитывать сезонность и краткосрочные меню-решения. Для ингридиентов с коротким сроком годности критически важно поддерживать высокий уровень точности прогноза и реактировать на отклонения в режиме реального времени. Это означает, что планирование запасов чаще предполагает более частые обновления по сравнению с традиционным производственным планированием. В практике применяются режимы контроля по каждому коду ингредиента, что позволяет на уровне сети выявлять потенциальные «узкие места» и перенаправлять ресурсы на региональные нужды.

Реализация требует сочетания процедур и технологий:

  • формирование единого прогноза спроса по регионам и точкам; создание сценариев на основе промо-акций и сезонности;
  • определение базовых уровней запасов и запасов безопасности для критических ингредиентов (мясо, молочные продукты, зелень, скоропортящиеся продукты);
  • поддержка анализа сроков годности; автоматизация выдачи предупреждений при приближении к истечению срока;
  • определение политик пополнения и уровней обслуживания по различным категориям товаров;
  • оперативное управление коррекциями в случае отклонений спроса или поставок, включая перераспределение запасов между точками.

Роль данных в этом процессе трудно переоценить. Непрерывная калибровка прогноза, тесная связь между прогнозом и планом пополнения, а также обеспечение качества данных - фундамент для устойчивого IBP. В частности, качество ценностей по пунктам меню, точность учёта ингредиентов и согласование с меню-команды должны быть стандартизированы и документированы в рамках совместной методологии.

 

Процессы согласования спроса и запасов

Согласование спроса и запасов - это не только вычислительная задача, но и управленческий процесс, требующий четких ролей и регламентов. В сети ресторанов часто применяется цикл IBP, который дополняется элементами S&OP (Sales & Operations Planning) и регулярными сценариями. Основная идея - пройти через последовательность этапов: сбор данных, построение прогноза, обсуждение и согласование сценариев, утверждение плана и последующая реализация.

 

Ключевые элементы процесса:

  • сбор и валидация данных: обеспечение полноты и корректности данных по всем точкам сети;
  • построение согласованного прогноза спроса: объединение данных по меню, промо, региону и сезонности;
  • разработка сценариев запасов: несколько вариантов уровней запасов и политик пополнения для разных категорий ингредиентов;
  • согласование и утверждение плана: участие представителей коммерции, закупок, операций и финансов;
  • выполнение и мониторинг: выполнение плана, контроль выполнения KPI и оперативное реагирование на отклонения.

     

Практика внедрения подразумевает:

  • создание регламентов и ролей: Demand Planner, Supply Planner, Category Manager, Store Operations Manager, Finance;
  • регулярные встречи по IBP: частота может быть ежемесячной на уровне сети с еженедельной оперативной ревизией;
  • What-if анализ: моделирование сценариев, включая влияние промо, изменений меню и задержек поставок;
  • документирование решений и изменений: журнал изменений, версия планов и хранение архивов сценариев.

Организационные изменения необходимы для устойчивого внедрения IBP: обучение сотрудников новым подходам, создание культуры совместного принятия решений и выстраивание процесса под конкретные условия сети. В рамках внедрения целесообразно проводить пилоты на нескольких регионах, затем масштабировать на всю сеть. Важно выстроить процесс аудита качества данных и прозрачности принятых решений, чтобы обеспечивать доверие к единообразному плану на уровне сети.

 

Управление рисками запасов и деградацией

Контроль рисков запасов особенно значим для ресторанного сектора, где деградация ингредиентов, просрочка и порча напрямую влияют на вкус блюда, качество сервиса и финансовые показатели. Этап управления рисками должен охватывать все стадии цепочки: от закупки и хранения до готовки и выдачи заказа.

 

Ключевые направления:

  • управление сроками годности: реализация FEFO/ FIFO подходов и мониторинг времени хранения;
  • прогнозируема деградация: учет темпов потери по каждому ингредиенту и влияния условий хранения;
  • контроль промо и сезонности: корректировка запасов под ожидаемое увеличение спроса в промо-периоды;
  • риск поставок: анализ зависимости от отдельных поставщиков, альтернативные источники и резервы;
  • потери и списания: регистрирование потерь, анализ причин и корректирующие меры.

     

Практические меры включают:

  • автоматизированные оповещения о достижении минимальных или критических уровней запасов;
  • динамическая корректировка уровней запасов на основе истечения срока годности;
  • управление партиями и документирование решений по переразделению запасов между точками для снижения отходов;
  • использование данных о деградации для корректировки планов на будущие периоды.

Управление рисками требует тесного взаимодействия между логистикой, закупками и кухонной командой. Именно на стыке этих функций достигается минимизация потерь без снижения сервиса. В качестве примера можно отметить ретроспективный анализ списаний за месяц, выявление причин и перераспределение запасов между регионами или корректировку промо-планов, чтобы снизить риск устаревания.

 

Реализация на примерах и шаги внедрения

Внедрение IBP для сети ресторанов следует проводить по этапам: определить целевые KPI, сформировать команду, выбрать методологию согласования, настроить источники данных и создать пилотный цикл. Затем выполняются масштабирование и устойчивое внедрение по всей сети, включая обучение сотрудников и настройку процедур аудита.

 

Этапы внедрения:

  • определение целевых KPI: сервис-рейт, уровень запасов, оборот запасов, уровень списаний, маржинальность по категориям;
  • проектирование архитектуры данных и выбор инструментов;
  • разработка единого прогноза спроса на уровне сети и сценариев запасов;
  • настройка регламентов согласований и ролей;
  • пилот на нескольких регионах, сбор обратной связи, коррекция;
  • масштабирование на всю сеть и постоянная оптимизация.

Особенности реализации заключаются в управлении изменениями в меню и лаконичном учёте сезонности. В процессе важно поддерживать устойчивую связь между командой по спросу и командой по запасам, чтобы обеспечить непрерывное улучшение и корректное реагирование на изменения в спросе и поставках.

 

Key takeaways

  • IBP позволяет связать спрос, запасы и финансовые результаты на уровне сети ресторанов, обеспечивая единый взгляд на будущее.
  • Архитектура данных и интеграции должна поддерживать единый источник правды, учёт сроков годности и согласование между региональными и локальными операциями.
  • Планирование запасов требует учета промо, меню, сезонности и деградации ингредиентов, с акцентом на баланс между сервисом и затратами на хранение.
  • Процессы согласования спроса и запасов должны быть четко регламентированы, с понятными ролями и регулярными сценариями What-if.
  • Управление рисками запасов включает контроль сроков годности, минимизацию потерь и готовность к перераспределению запасов между точками.
  • Внедрение IBP требует организационных изменений, обучения сотрудников и поэтапного масштабирования на сеть с применением пилотных проектов.
  • Метрики и мониторинг должны охватывать как операционные KPI (обслуживание, потоки запасов), так и финансовые показатели (вклад в маржинальность и оборот капитала).

     

FAQ

  1. Что такое интегрированное бизнес-планирование в контексте сетей ресторанов?

IBP в сетях ресторанов - это структурированный процесс выравнивания спроса, запасов и финансовых целей на уровне всей сети. Он объединяет данные по меню, продажам, поставкам и деградации ингредиентов, чтобы создать согласованный прогноз спроса и план запасов, который поддерживает требуемый сервис, уменьшает отходы и оптимизирует оборот капитала. В результате принимаются решения по меню, промо, закупкам и логистике в рамках единой картины. Важна регулярность обновления прогнозов, сценариев и согласование между функциональными единицами.

 

  1. Какие данные критичны для планирования запасов и как обеспечить их качество?

Ключевые данные включают продажи по блюдам и ингредиентам (POS), остатки на складах и их сроки годности, данные по закупкам и поставкам, а также финансовые показатели. Качество данных обеспечивает единый мастер-данных каталог ингредиентов и блюд, согласование кодов между системами, автоматические проверки полноты и консистентности, а также регламенты доступа и аудита изменений. Важна скорость обновления: для peroxide и скоропортящихся ингредиентов данные должны обновляться ежедневно или чаще.

 

  1. Как определить параметры запасов под согласованный прогноз спроса?

Определение параметров опирается на сочетание спроса и доступности запасов: базовый уровень запаса (base stock), запас безопасности (safety stock) и политики пополнения. Базовый уровень поддерживает оптимальный объём запасов после каждого пополнения; запас безопасности учитывает неопределенности спроса и поставок. Параметры подбираются через анализ вариаций спроса и времени доставки, а также через сценарный анализ, который учитывает промо-планы и сезонность.

 

  1. Как выстраивать процесс согласования спроса и запасов на уровне сети?

Необходимо создать цикл IBP с ролями Demand Planner, Supply Planner, Category Manager, Store Operations Manager и Finance. В процессе важны регулярные встречи, единый прогноз спроса, анализ сценариев и документированное согласование изменений. Включаются What-if анализы для оценки влияния промо и задержек поставок, а после утверждения план реализуется с мониторингом KPI и коррекцией в случае отклонений.

 

  1. Какие риски запасов характерны для ресторанного сектора и как их минимизировать?

Ключевые риски - устаревание и порча ингредиентов, задержки поставок, неоправданные списания и недоступность критических ингредиентов в пиковые периоды. Их минимизируют через: строгое управление сроками годности, перераспределение запасов между точками, внедрение предупреждений и автоматизированной корректировки уровней, а также сценарное планирование под промо-акции и сезонные изменения меню.

 

  1. Какую роль играет управление деградацией запасов и сроками годности в IBP?

Сроки годности и деградация напрямую влияют на оборачиваемость запасов и общую стоимость запасов. Эффективная система требует регистрации и контроля по каждому ингредиенту, реализации политики FEFO/FIFO, мониторинга даты истечения и автоматических предупреждений. Это позволяет не только снизить потери, но и поддержать качество блюд и удовлетворенность клиентов.

 

  1. Какие организационные изменения необходимы для внедрения IBP в сеть ресторанов?

Необходимы структурированные регламенты, трансформация ролей и обучение сотрудников новым практикам совместного планирования. Важно сформировать кросс-функциональные команды, внедрить регламенты по ведению сценариев, а также обеспечить прозрачность решений и постоянную оценку эффективности процессов через KPI. Пилоты на регионах с последующим масштабированием и поддержкой руководства помогут адаптировать организационную культуру к новым методам.

 

  1. Какие метрики являются ключевыми для контроля эффективности IBP в ресторанах?

Ключевые метрики включают уровень обслуживания (service level), точность прогноза спроса, оборачиваемость запасов, коэффициент списаний/потерь, доля просрочки, маржинальность по категориям ингредиентов и общие показатели финансовой эффективности сети. Дополнительно применяются KPI по исполнению промо-планов, времени пополнения запасов и вариабельности спроса между регионами. Регулярные отчеты и панели инструментов позволяют оперативно выявлять отклонения и инициировать корректирующие действия.

 

← Предыдущая статья
IBP в сетях ресторанов Логистика и распределительные центры - Управление логистическими рисками при пиковых нагрузках
Следующая статья →
IBP в сетях ресторанов Складской учет и запасы - Сценарный расчет рисков списаний при изменении ассортимента и объемов

 

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
  • ООО "Интернэшнл Ресторант Брэндс" – это крупнейший франчайзинговый партнер компании Yum! Brands Russia & CIS в России, отвечающий за рост и развитие бренда KFC на территории РФ. На сегодняшний день у компании более 350 ресторанов. Ежедневно в рестораны приходит 200 000+ гостей.

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

  • 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.

  • «Синтека» — ведущий разработчик инновационных сервисов для строительной отрасли, который решает ключевые задачи автоматизации службы снабжения строительных компаний.

  • 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.