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 Лизинг: система бизнес-анализа для лизинговых компаний » IBP для лизинговой компании » Взыскание и проблемная задолженность - Определение целевых показателей возврата задолженности

Взыскание и проблемная задолженность - Определение целевых показателей возврата задолженности

IBP (Integrated Business Planning) в лизинговом бизнесе призван объединить стратегическое планирование, рисковое управление и операционную дисциплину взыскания. Целевые показатели возврата задолженности представляют собой инструмент привязки финансовой устойчивости к конкретным действиям по сбору платежей и управлению aging-портфелем. Глубокое понимание того, как формулировать, измерять и управлять этими целями, позволяет снизить риск дефолтов, оптимизировать денежный поток и повысить предсказуемость операционных и финансовых результатов. Эта глава систематизирует методологические принципы построения целевых показателей, описывает архитектуру данных, ключевые метрики, процессы планирования и внедрения, а также предоставляет практические рекомендации по управлению изменениями.

Целевые показатели возврата задолженности должны учитывать баланс между агрессивной стратегией взыскания и соблюдением регуляторных требований и этических стандартов. В рамках IBP целевые параметры выносятся на горизонты планирования: месячный, квартальный и годовой периоды с учетом сезонности, изменений в портфеле и макроэкономических факторов. Основной идеей является установление SMART-целей: конкретных, измеримых, достижимых, релевантных и ограниченных во времени, которые согласованы между кредитным риском, операциями, финансами и ИТ-инфраструктурой.

  • Определение целевых показателей возврата задолженности и их связь с финансовыми результатами и рисками
  • Архитектура данных и методология расчета метрик в рамках IBP
  • Процессы планирования, исполнения и контроля целевых показателей
  • Внедрение изменений: управление изменениями, обучение и организационные изменения

     

Концептуальная рамка: цели, принципы и взаимосвязи

Цели взыскания в контексте лизинга должны быть прямо связаны с финансовой стратегией компании и рисками, принятыми на уровне риск-аппетита. В рамках IBP целевые показатели формулируются не как абстрактные KPI для коллектора, а как управляемые параметры, влияющие на денежный поток, чистую приведенную стоимость будущих поступлений и устойчивость ликвидности.

 

Ключевые принципы построения концепции:

  • Связь с финансовой стратегией: цели по взысканию должны поддерживать желаемый уровень чистого денежного потока, соответствовать регуляторным требованиям и учетной политике. Цели не должны конфликтовать с рисками репутации, регуляторной комплаенс-обязательностями и правилами защиты потребителей.
  • Гранулярность и иерархия: цели устанавливаются на уровне портфеля, сегментов продукта, aging-блоков и отдельных контрактов, чтобы управлять разнообразием рисков и возможностей в разных частях портфеля.
  • Временные горизонты: горизонты IBP требуют балансирования краткосрочных целей (ежемесячные сборы) и долгосрочных (квартальные/годовые результаты), учитывая сезонность и жизненный цикл договора.
  • Гибкость и сценарности: целевые показатели должны поддерживать сценарное планирование, позволяя быстро перераспределять фокусы взыскания в ответ на изменения внешних условий (экономика, регуляторика, рыночные условия).

Взаимосвязи между элементами IBP в рамках целей взыскания:

  • Риск и ликвидность: цель по взысканию должна способствовать устойчивому профилю риска и адекватной ликвидности на плановом горизонте.
  • Операции и данные: процессы взыскания зависят от точности данных, доступности каналов коммуникации и эффективности сценарного анализа.
  • Финансы и управление изменениями: управление бюджетами и финансовыми прогнозами требует согласования целевых параметров взыскания с планами по расходам на коллекцию, ИТ-ресурсами и развитием аналитики.

     

Методы расчета и формализации целей:

  • Базовая линия: формирование отправной точки на основе исторических данных по отдельно взятым aging-блокам и сегментам портфеля.
  • Корректировки портфеля: учет изменений состава портфеля, например, доли новых договоров, изменений в структуре лизингового продукта, сезонности и макроэкономических факторов.
  • Шкалы целей по каждому сегменту: устанавливаются целевые значения по каждому индикатору (например, целевые сборы по 0-30 дней просрочки, 31-60 дней и т.д.).
  • Прогнозирование денежных поступлений: интеграция прогноза возвратов в cash flow-модель, чтобы видеть влияние на ликвидность и показатели прибыли.

     

Метрики и целевые показатели: как формулировать и интерпретировать

Эта секция фокусируется на конкретных показателях, которые используют в IBP для оценки эффективности взыскания и проблемной задолженности, а также на подходах к их формулировке.

 

Основные метрики:

  • Collection rate (уровень взыскания): доля денежных поступлений по отношению к сумме просроченной задолженности на начало периода.
  • Cure rate (показатель излечения долгов): доля просроченных договоров, которые переходят в текущий статус или полностью закрываются за отчетный период.
  • DSO (Days Sales Outstanding) по портфелю: среднее время ожидания платежа в денежной валовой базе.
  • Распределение aging: доля задолженности по корзинам срока просрочки (0-30, 31-60, 61-90, 90+ дней).
  • Время до взыскания (time-to-collect): среднее время от возникновения просрочки до фактического погашения или закрытия договора.
  • Стоимость взыскания (recoveries value): общая сумма денежных поступлений и денежных эквивалентов, полученных в рамках работ по взысканию.
  • Чистая приведенная стоимость будущих поступлений (NPV): оценка текущей стоимости ожидаемых денежных потоков от взыскания, дисконтированная по принятой ставке риска.
  • Write-off ratio: доля списанных безнадежных долгов относительно общего объема долгов на период.
  • Контакт-коэффициент и конверсия: доля достигнутых контактов с должниками и доля договоров, по которым достигнуто обещание платежа (Promise-to-Pay) или реальная договоренность о погашении.
  • Уровень качества данных: полнота записей, своевременность обновления статусов, согласование между системами.

     

Формулировка целевых показателей:

  • Каждая метрика должна иметь цель на заданный период, быть привязана к сегменту портфеля и aging-блокам.
  • Уровни целей должны учитывать сезонность и очаги дефокусировки: например, отдельные месяцы года, окончания квартала, периоды после пандемий и т.п.
  • Цели должны быть допустимо достижимыми, но амбициозными: они основаны на исторических трендах, скорректированных под ожидаемые изменения в продуктах, процессах взыскания и экономике.
  • Валидация и согласование: цели проходят через процесс согласования с финансовым, рисковым и операционным подразделениями, а также через IBP-комитет.

     

Методика расчета целевых значений:

  • Прогнозирование на уровне портфеля: используют регрессионные модели или эвристические методы, учитывающие дедлайны платежей, стадию задолженности, интенсивность контактов и конверсию в платежи.
  • Моделирование сценариев: строят базовый, пессимистический и оптимистический сценарии с разной динамикой заработка по взысканию, чтобы видеть диапазон возможных результатов.
  • Разнесение по aging-блокам и сегментам: устанавливают конкретные цели по каждому сегменту, а затем аггрегируют в общий портфель.
  • Связь с денежным потоком: трансформация целевых показателей в ожидаемые денежные поступления и влияние на EBITDA, ROA и другие метрики.

     

Практические принципы интерпретации:

  • Сравнение фактических результатов с целями должно происходить не только в абсолютном выражении, но и с учетом изменений портфеля и экономических условий.
  • Внимание к качеству данных: различие между слабостью данных и реальным ухудшением эффективности взыскания должно быть ясно различимо.
  • Управление рисками: целевые показатели не должны приводить к чрезмерной агрессивной практике взыскания, которая может повлиять на репутацию, клиентский опыт и нормативную среду.

     

Архитектура данных и интеграции: источники, качество и модель

Эффективное определение целевых показателей требует единого, высококачественного и доступного набора данных с прозрачной lineage. Архитектура должна обеспечивать консолидацию данных разных систем, их согласование и возможность поддержки сценарного планирования в рамках IBP.

 

Ключевые элементы архитектуры:

  • Источники данных: core лизинга-системы (контракты, платежи, статусы задолженности), CRM/CMS для коллекций и взаимодействий с должниками, ERP/General Ledger для финансовых записей, внешние бюро кредитных данных для проверки платежеспособности, банки и платежные системы для денежных поступлений.
  • Единая модель данных: создание общей модели, где контракт и клиент связаны с временной осью и aging-структурой. В модели должны присутствовать такие элементы, как продукт, география, сегмент, стадия задолженности, канал взыскания, задержка и статус.
  • Метрики и факты: хранение фактов по платежам, взысканиям, статусам, датам и суммам. Размерность времени (day, month, quarter) требуется для поддержки IBP-циклов и сценарного анализа.
  • Градиент качества данных: контроль полноты, точности, своевременности и согласованности между системами через процедуры контроля качества и автоматизированные проверки.
  • Архитектура интеграций: использование ETL/ELT-пайплайнов для загрузки данных в хранилище данных и BI-средства, обеспечение согласования между системами, обработку ошибок и механизмов аудита. В рамках современной архитектуры возможно применение потоковой передачи данных там, где требуется реальное время обновления.

open-source и отраслевые примеры:

  • Open-source: Apache Airflow для оркестрации рабочих процессов и планирования задач по сбору данных и расчета целевых значений.
  • Российские продукты: интеграционные решения на базе 1С: Enterprise для связывания бухгалтерской и оборотной части учета с портфелем лизинга и данными коллекций. Эти инструменты часто служат связующим звеном между финансовой и операционной системами в локальных средах.
  • Дополнительные технологии: современные коннекторы и инструменты ETL/ELT, такие как Open Source NiFi или интеграционные платформы, используемые в рамках корпоративной инфраструктуры, обеспечивают перенос данных между системами без потери согласованности.

Ключевые принципы архитектуры для эффективного IBP:

  • Стандартизация определений и метрик: единые бизнес-слова и определения для всех систем; это снижает расхождения и упрощает агрегацию.
  • Контроль версий и линейность данных: каждый факт и измерение должны сопровождаться источником и временной меткой, чтобы можно было отследить происхождение изменений.
  • Качество данных как продукт: внедрение метрик качества данных, дежурство по качеству, регулярные аудиты и коррекция ошибок.
  • Безопасность и комплаенс: данные клиентов защищены согласно регуляторным требованиям; данные из внешних источников - с соблюдением законов о персональных данных.

     

Процессы формирования целевых показателей в IBP: от планирования до исполнения

Формирование целевых показателей по взысканию в IBP требует межфункционального взаимодействия и структурированного процесса. Ключевые стадии процесса:

  1. Определение рамок и согласование по рискам
  • Участвуют: руководство по риску, финансовый департамент, коллекции, ИТ и IBP-руководитель.
  • Устанавливаются принципы риска, регуляторные рамки и допуски по агрессивности взыскания.
  1. Подготовка данных и базовый анализ
  • Проверка полноты и качества данных, согласование источников и календарей обновления.
  • Анализ истории портфеля по сегментам, aging-блокам, продуктам и каналам взыскания.
  1. Разработка моделей и целей
  • Формирование базовой линии по каждому индикатору.
  • Построение сценариев с учетом сезонности и макроэкономических факторов.
  • Утверждение целевых уровней через IBP-ревью и согласование с заинтересованными сторонами.
  1. Планирование и внедрение в цикл IBP
  • Включение целевых показателей в планы продаж, финансов и операций.
  • Определение ответственных за выполнение целей и механизмов контроля.
  • Обеспечение связи с системой мотивации и KPI персонала, включая коллекцию и обслуживание клиентов.
  1. Мониторинг, валидизация и корректировки
  • Ежемесячный или квартальный цикл мониторинга.
  • Сравнение фактических результатов с целями, анализ причин отклонений.
  • Быстрая корректировка таргетов в рамках rolling forecast, если это требуется по бизнесу и регуляторике.
  1. Сценарное планирование и решение об инвестициях
  • Использование сценариев для оценки необходимости изменений в процессах взыскания, каналов коммуникации, политики оплаты и сервисных уровней.
  • Принятие решений по перераспределению ресурсов между каналами взыскания и сегментами портфеля.

Этапы внедрения должны быть по возможности автоматизированы, с четкой артикуляцией ролей и ответственностей:

  • Роли в процессе: владелец данных, аналитик IBP, бизнес-процессы взыскания, финансовый контролер, риск-менеджер и руководство проекта.
  • Регламент изменений: процедура изменения целевых показателей, требования к обоснованию и этапы утверждения.

     

Сцены практического внедрения:

  • В крупных портфелях лизинга, где aging-блоки различаются по географическому принципу и продукту, целевые показатели могут различаться по регионам и даже по типам лизинга (финансирование объектов, сервисная аренда и т. п.).
  • В период экономической неопределенности целевые показатели должны быть более гибкими и поддерживать сценарное планирование, чтобы избежать чрезмерной агрессивности взыскания и возможных негативных эффектов на клиентский опыт.

     

Внедрение и управление изменениями: риски, контроль и мониторинг

Успешное внедрение требует внимания к организационным изменениям, обучению персонала и устойчивому контролю. Важны следующие компоненты:

  • Управление изменениями: формальная программа изменений, коммуникационная стратегия и обучение сотрудников новым подходам к планированию и мониторингу целевых показателей.
  • Организационные роли: четкое разделение ответственности между аналитиками IBP, специалистами по взысканию, финансовым контролем и ИТ; наличие ответственных за качество данных и за соблюдение регламентов.
  • Контроль качества данных и процессов: регулярные аудиты качества данных, проверки согласованности между системами, мониторинг задержек обновления и точности статусов.
  • Мониторинг исполнения: дашборды для бизнеса и для руководителей, сравнение фактических результатов с целями, анализ причин отклонений и корректирующие действия.
  • Регуляторная и этическая ответственность: обеспечение соответствия требованиям регуляторов и политики защиты потребителей; внедрение процедур эскалации, если взыскание переходит границы допустимого поведения.
  • Обратная связь и обучение: регулярные сессии обмена опытом между командами по взысканию, финансовыми и ИТ для улучшения моделей и процессов.

     

Практические советы по внедрению:

  • Начните с пилотного региона/сегмента и расширяйте по мере подтверждения эффективности.
  • Разделяйте целевые показатели по aging-блокам и по каналам взыскания для повышения управляемой точности.
  • Включайте сценарное планирование в цикл IBP и поддерживайте rolling forecast, чтобы адаптироваться к изменениям рынка.

     

Key takeaways

  • Целевые показатели возврата задолженности в IBP должны быть связаны с финансовой стратегией, рисковым аппетитом и операционной дисциплиной взыскания.
  • Архитектура данных играет ключевую роль: единая модель данных, качество данных и прозрачная линейность данных позволяют надежно рассчитывать метрики и поддерживать сценарное планирование.
  • Метрики взыскания должны охватывать как текущую эффективность (collection rate, time-to-collect), так и качество портфеля (aging distribution, cure rate, write-offs) и финансовый эффект (NPV будущих поступлений).
  • Формирование целей требует многоступенчатого процесса: от подготовки данных до сценарного моделирования и согласования на уровне IBP-комитетов.
  • Внедрение должно сопровождаться управлением изменениями, обучением, четкими ролями и регламентами мониторинга качества данных и исполнения.
  • Гибкость и сценарность необходимы для адаптации к сезонности и внешним условиям; цели должны поддерживать устойчивый денежный поток и соблюдение регуляторных требований.
  • Применение современных инструментов интеграции и автоматизации может существенно снизить риск ошибок и повысить скорость реакции на изменения в портфеле и экономике.

     

FAQ

  1. Что такое целевые показатели возврата задолженности в контексте IBP для лизинга?
  • Это набор целевых значений по ключевым метрикам взыскания и качества портфеля, которые устанавливаются на горизонтах IBP и согласовываются между функциональными подразделениями. Они помогают прогнозировать денежный поток, управлять рисками и обеспечивать соответствие финансовым целям организации. Эти показатели учитывают aging-дистрибуцию, конверсию в платежи, скорость взыскания и стоимость взыскания.

 

  1. Какие метрики включаются в целевые показатели и как их рассчитывать?
  • В рамках IBP рекомендуется включать: collection rate, cure rate, DSO портфеля, распределение задолженности по aging-блокам, time-to-collect, recoveries value, NPV будущих поступлений, write-off ratio и показатели контакт-качественных взаимодействий (contact rate, Promise-to-Pay). Расчеты следует выполнять на основе единой модели данных: учитывать дату возникновения просрочки, сумму долга, статус договора, канал взыскания и panahon. Важно формулировать цели для каждого сегмента портфеля отдельно и затем агрегировать в общий портфель.

 

  1. Как связать целевые показатели с финансовой стратегией компании?
  • Связка происходит через связь целей взыскания с денежным потоком, ликвидностью и прибылью. Цели должны быть согласованы с финансовым планированием, учесть рисковый аппетит и регуляторные требования. При этом необходимо учитывать сезонность, структуры портфеля и макроэкономическую конъюнктуру, чтобы не создавать чрезмерно агрессивные действия, которые могут повлиять на клиентский опыт и репутацию.

 

  1. Какие источники данных необходимы для расчета целевых показателей?
  • Требуются данные лизинг-системы (контракты, платежи, статусы задолженности), CRM/коллекционные системы (взаимодействия с должниками), ERP/GL (финансовые записи), внешние бюро для оценки платежеспособности и данные платежей из банковских систем. Важна единая модель данных и согласованные определения метрик, а также качество данных по полноте, точности, актуальности и согласованию между системами.

 

  1. Как учитывать сезонность и макроэкономические факторы в таргетах?
  • В таргеты включают сезонные колебания, например, концу кварталов или сезонам отпусков, а также влияние экономических факторов (безработица, ставки, инфляция). Это достигается через добавление условной корректировки в базовую линию, построение альтернативных сценариев и использование rolling forecast. Гибкость таргетов позволяет менеджерам взыскания адаптироваться к изменениям, не подвергая компанию рискам.

 

  1. Какие подходы применяются для сценарного планирования в IBP?
  • Применяются базовый, пессимистический и оптимистический сценарии, каждый из которых включает изменение темпов взыскания, конверсию в платежи, объем портфеля и структуру aging. Сценарии позволяют оценить диапазоны денежных поступлений, влияние на NPV и риск-дефицит ликвидности. Важно поддерживать непрерывное обновление входных данных и постоянное тестирование чувствительности ключевых факторов.

 

  1. Как организовать процесс формирования целей в рамках IBP?
  • Включить этапы: согласование рамок по рискам; подготовку и валидацию данных; разработку моделей и целевых значений; планирование в IBP-цикл; мониторинг и корректировку в ходе исполнения. Назначить ответственных: владелец данных, аналитик IBP, руководитель коллекций, финансовый контролер и руководитель проекта. Регламент изменений и процесс утверждения должны быть четко задокументированы.

 

  1. Какие организационные изменения требуются для внедрения таких целей?
  • Необходимо выстроить межфункциональную команду, определить роли и ответственности, внедрить культуру использования данных, обеспечить обучение сотрудников новым методикам анализа и управлению изменениями. Важно интегрировать цели взыскания в систему мотивации и в процессы управления производительностью, чтобы усилия по взысканию были согласованы с общими целями бизнеса.

 

  1. Какие риски сопровождают работу над целевыми показателями и как их минимизировать?
  • Риски включают некорректные данные, несогласование целей между подразделениями, чрезмерную агрессивность взыскания, нарушение регуляторных требований и недостаточную адаптивность к изменениям в портфеле. Минимизация достигается через качество данных, строгий процесс согласования целей, сценарное планирование и мониторинг исполнения, а также регулярные аудиты и обучение персонала.

 

  1. Какие технологии и инструменты особенно полезны для реализации подхода?
  • Инструменты для orchestration и планирования, такие как Apache Airflow (open-source) для управления пайплайнами данных и расчета целевых значений; корпоративные BI и планировочные платформы для визуализации и мониторинга; интеграционные решения на базе существующей инфраструктуры, включая локальные российские продукты (например, 1С: Enterprise), которые помогают связать финансовые и операционные данные. Важно выбирать инструменты, которые обеспечивают управление качеством данных, прозрачность lineage и безопасность данных, а также поддерживают сценарное планирование в рамках IBP.

 

← Предыдущая статья
Взыскание и проблемная задолженность - Планирование допустимого уровня просрочки по сегментам
Следующая статья →
Взыскание и проблемная задолженность - Планирование объема реструктуризаций

 

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
  • 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.

  • KERAMA MARAZZI — международный бренд, входящий в число лидеров глобального рынка керамики. Бизнес компании охватывает весь процесс создания керамических изделий, от глиняных карьеров до фирменной розницы во всех крупных городах РФ и за рубежом.

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

  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • 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.