qlever
qlever
Форма обратной связи
Бизнес-аналитика и визуализация данных
Разработка отчетов и систем для самостоятельной работы с данными

Для чего нужна бизнес аналитика

Оптимизация расходов и устранение излишков позволит сократить издержки. Данные помогут добиться коммерческого успеха за счет увеличения выручки и повышения возврата от инвестиций. Совершенствуя на основе данных продукты и услуги можно получить новые конкурентные преимущества. Умение выявлять тенденции и предсказывать события ведет к снижению рисков.

Бизнес-аналитика способна помочь разным специалистам — руководителю, финансовому менеджеру, аналитику, маркетологу, логисту, управляющему магазином. Умение пользоваться данными, извлекать из них ценность — главный инструмент цифровой трансформации.
Отчеты и направленная аналитика (guided analytics)
Способ доступа к аналитической информации, когда пользователь работает с готовыми показателями, дэшбордами или отчетами. Позволяет глубоко исследовать свою предметную область, выбирая фильтры и перемещаясь "вглубь" для детального изучения показателей.
Самообслуживание (self-service)
Аналитические приложения, с помощью которых аналитики и бизнес-пользователи могут самостоятельно подключаться к наборам данных и создавать собственные панели, диаграммы и графики.
Встроенная аналитика
Работать с данными сотрудникам иногда удобнее в тех приложениях, которыми они уже пользуются. Например, это могут быть веб-сайты, информационные табло, внутренние порталы или мобильные приложения.
Оповещения
Когда достижение показателя или появление аномалии требует реакции сотрудника, аналитическая система оповестит его о наступившем событии и предложит план действия. Оповещения могут доставляться по электронной почте или на смартфоны (iOS, Android) с помощью СМС, через мессанджеры или как уведомления.

Что может включать разработка аналитической системы

  • Требования к системе бизнес-аналитики, к архитектуре решения и к инфраструктуре;
  • ETL-процессы, модели данных, витрины данных, BI-приложения;
  • Среда для работы аналитических приложений, управление правами доступа к данным;
  • Интеграция с учетными системами и источниками данных;
  • UX/UI проектирование, дэшборды и визуализация;
  • Алгоритмы обработки данных, математический аппарат для анализа данных.