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)
    • BI/DWH для Департамента Supply Chain
    • SCOR-модель и данные: как внедрить референтную модель операций в цепи поставок с использованием BI, DWH и IBP-подходов
    • Измерения, метрики и KPI для департамента Supply Chain
  • 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 Цепочки поставок: система бизнес-анализа для управления цепочками поставок (SCM) » SCOR-модель и данные: как внедрить референтную модель операций в цепи поставок с использованием BI, DWH и IBP-подходов » Примеры скетчей SCOR-дашбордов и шаблон описания требований к визуализации для BI-команды

Примеры скетчей SCOR-дашбордов и шаблон описания требований к визуализации для BI-команды

SCOR-модель предлагает мощный каркас для измерения и управления операциями цепочки поставок, но её ценность раскрывается только тогда, когда метрики становятся визуализированными, доступными и понятными для различных ролей — от логистов до C-level. BI-система — это инструмент доставки ценности SCOR до пользователя. И чем чётче будут требования к визуализации, тем эффективнее будет результат.

В этой статье:

  • Расскажем, какие SCOR-дашборды бывают и как они выглядят
  • Покажем, как формировать требования к визуализации SCOR-метрик
  • Приведем практические примеры с объяснением структуры и ошибок
  • Расскажем, какую ценность эти дашборды дают конкретным ролям

 

Что такое SCOR-дашборд

SCOR-дашборд — это визуальный интерфейс, отображающий метрики цепочки поставок в разрезе доменов SCOR (Plan, Source, Make, Deliver, Return). Он должен быть структурирован так, чтобы пользователь:

  • Понимал текущее состояние цепи поставок
  • Видел отклонения и зоны риска
  • Мог провалиться в детали (drill-down)
  • Мог сравнивать бизнес-единицы, регионы, периоды

 

Примеры скетчей SCOR-дашбордов

Дашборд 1: Обзорный SCOR-дашборд C-level

Цель: Показать эффективность всей цепочки поставок на верхнем уровне

Основные блоки:

  • Карта с цветовой индикацией On-Time Delivery по складам
  • Линейный график Order Fulfillment Cycle Time по неделям
  • KPI-индикаторы:
    • Perfect Order Rate
    • Return Rate
    • Logistics Cost as % of Revenue
  • Диаграмма Поретто причин возвратов

 

Пояснение:
Для top-management важна агрегированная информация и сравнительная динамика. Поэтому в скетче мы используем крупные виджеты, сигнальные цвета, стрелки тренда.

 

Дашборд 2: Source Performance — для отдела закупок

Цель: Оценка качества поставщиков

Блоки:

  • Таблица поставщиков с показателями:
    • Lead Time (средний и медианный)
    • On-Time Delivery Rate
    • Defect Rate
  • Динамика поставок по времени
  • Сегментация поставщиков по ABC/XYZ
  • Тепловая карта несоответствий по регионам

 

Вывод:
Такой дашборд позволяет принимать решения по исключению, замене или мотивации поставщиков. Он требует точной идентификации каждого поставщика и нормализации событий поставки.

 

Дашборд 3: Deliver — операционный контроль доставки

Цель: Анализ процессов отгрузки, транспортировки и доставки

Блоки:

  • Распределение сроков доставки (гистограмма)
  • Карта маршрутов с индикацией просрочек
  • Доли доставок в срок по ТК
  • Профили проблем по возвратам (например, из-за несоответствия товара)

 

Проблема:
Часто отсутствуют точные временные метки всех этапов (дата отгрузки, прибытия, сдачи). BI-команда должна заранее проговорить форматы событий.

 

Шаблон описания требований к SCOR-визуализации

Каждая визуализация в SCOR-дашборде должна сопровождаться детальным описанием. Пример шаблона ниже:

 

Название блока: KPI: On-Time Delivery Rate

Описание бизнес-сущности:
Показывает долю заказов, доставленных в срок (в рамках согласованного SLA)

Формула расчета:
Количество заказов, доставленных в срок / Общее количество доставленных заказов

Источник данных:
Таблица F_SupplyOrders из DWH
Поля: delivery_date, promised_date, status

Агрегация:
По неделям, по складам, по каналам

Формат отображения:
Индикатор KPI с трендом за 4 недели

Фильтры пользователя:
Период, склад, тип заказа, канал

Drill-down:
Провал по складу -> список заказов -> карточка заказа

Целевая роль:
Руководитель логистики

Бизнес-вопросы, на которые отвечает:

  • Выполняем ли мы SLA
  • В каких складах больше просрочек
  • У каких клиентов чаще нарушения сроков

 

Рекомендации по работе BI-команды с SCOR-визуализациями

  1. Проверьте бизнес-значимость
    Каждый дашборд должен быть связан с реальным управленческим вопросом. Нельзя просто визуализировать ради визуализации.
  2. Создайте макеты или скетчи заранее
    Скетч можно сделать в Miro, Figma или PowerPoint — чтобы заказчик подтвердил логику до начала реализации.
  3. Синхронизируйте термины с бизнесом
    Показатель On-Time может означать разное: отправку, доставку, погрузку. Пропишите это чётко.
  4. Не перегружайте экраны
    Лучше меньше метрик, но понятных. 5–7 блоков на экран — предел.
  5. Добавьте интерактивность
    Drill-down, фильтры, выборки помогают бизнесу анализировать данные без запроса в IT.
  6. Сохраняйте версии и истории
    SCOR-метрики важны в динамике. Стройте графики и сравнения периодов.

 

Типичные ошибки при реализации SCOR-дашбордов

Ошибка

Причина

Как избежать

Отсутствие данных для расчета

Не поступают события (например, дата приемки)

Обеспечьте события на уровне транзакций

Показатели рассчитаны вручную

BI-логика не синхронизирована с DWH

Централизуйте расчеты в витринах

Пользователи не понимают дашборд

Много терминов, мало пояснений

Добавьте всплывающие подсказки, словарь, пояснения

Несогласованные версии отчетов

Отчеты в Excel, PowerPoint, BI — с разными цифрами

Стандартизируйте источники и используйте версионирование

 

Кто и как будет пользоваться дашбордами

Роль

Решения

Метрики

Директор по логистике

Где снижать затраты, какие склады отстают

Logistics Cost %, On-Time Delivery

Руководитель закупок

Какие поставщики надёжны, кого менять

Supplier Lead Time, Defect Rate

Планировщик

Какие цепочки работают стабильно

Cycle Time, Perfect Order Rate

Финансовый контролер

Как операции влияют на выручку и затраты

SC Cost %, Cost per Return

Руководство

Достигаем ли целей, есть ли отклонения

Composite SCOR KPIs

 

SCOR-дашборды — это не просто визуализации. Это цифровая оболочка операционной модели компании. Они позволяют связать ежедневные действия с корпоративной стратегией. Но только при условии, что:

  • Метрики описаны и реализованы единообразно
  • Витрины данных построены корректно
  • BI-система дает интерактивность и доступность
  • Пользователи понимают, что означают цифры и как с ними работать

 

Скетч, шаблон описания визуализации и технические требования — это мост между методологией SCOR и практикой BI. И от качества этого моста зависит результат внедрения.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Примеры описаний бизнес-процессов по SCOR
Следующая статья →
Расширенный Check-лист готовности компании к внедрению SCOR-модели
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.

  • Авиакомпания NordStar (АО «АК «НордСтар») – работает под данным брендом с 2008 г. и сейчас входит в топ-15 крупнейших российских авиакомпаний (данные Росавиации) с пассажирооборотом более 1 млн человек в год. АО «АК «НордСтар» выполняет и внутренние, и внешние рейсы, а ее основные хабы - Домодедово, Пулково и Емельяново. С 2021 года компания является базовым перевозчиком аэропорта Норильск.

  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • 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.