qlever
Форма обратной связи
Бургер Кинг
Каждый день более 11 миллионов людей посещают рестораны Burger King® по всему миру. Рестораны известны высоким качеством продуктов, вкусной и доступной едой. Основанная в 1954 году компания Burger King® является второй по величине сетью гамбургеров быстрого питания в мире. Оригинальные и фирменные рецепты, семейные обеды - это то, что определяет марку уже более 50-ти лет.
Газпром нефть
Газпром нефть является самой быстрорастущей компанией России как по добыче, так и по переработке углеводородов: движущие силы этого роста заметны на каждом этапе развития компании. Газпром нефть активно работает во всех крупнейших нефтегазовых регионах России, реализуя свою продукцию по всей территории Российской Федерации и экспортируя ее в более чем 50 стран мира.
ЭнергосбыТ Плюс
Единый сбытовой центр Группы «Т Плюс», который появился в результате объединения активов нескольких территориальных генерирующих компаний. Имеет 13 региональных филиалов, обслуживающих более 3 миллионов домохозяйств и около 120 тысяч организаций.
Строительный Торговый Дом «Петрович»
Крупнейший российский ритейлер товаров для строительства и ремонта, ассортимент насчитывает более 30 тысяч SKU, годовая выручка превышает 50 млрд. рублей, из которых около 18 млрд. приходится на электронную коммерцию. Пионер российского рынка в области запуска омниканальных продаж. Покупатели могут выбирать наиболее удобный способ покупки и оплаты: через колл-центр, сайт, мобильное приложение или в магазине.
Сити Ресторантс
Компания управляет ресторанами быстрого питания под торговыми марками: KFC, IL Patio, Планета Суши, Pizza Hut. Сегодня у Сити Ресторантс в управлении 89 ресторанов в 11 городах Европейской части России.
НИПИГАЗ
Компания НИПИГАЗ занимается управлением проектированием, поставками и строительством (EPC, Engeneering, Procuring, Construction). В НИПИГАЗ работает более 3000 сотрудников. Ключевые заказчики — СИБУР, Газпром, Новатэк.

Реализованные проекты

Заказчики
Мы работаем с компаниями разного размера. Qlever Solutions обладает специализациями Qlik в ритейле, нефтегазе, финансах, маркетинге и HR
Закажите аудит от экспертов
Узнайте подробнее о том, что даст исследование именно вашей BI-системы
Оставить заявку
Назад в проекты
Информационные табло в точках продаж
Более 700 ресторанов в 300 населенных пунктах России и СНГ, 6 часовых поясов
Предыстория и задачи
  • Первый ресторан Burger King появился в России в феврале 2010 года. Сегодня ежегодно открывается около 100 новых ресторанов Burger King и это самая быстрорастущая сеть.
  • В России присутствует несколько международных сетей быстрого питания и множество локальных. Конкуренция крайне высока, а российские потребители очень чувствительны к ценам и к скорости обслуживания.
  • В российских ресторанах Burger King работает более 15,000 человек. Для успеха на рынке важно, чтобы команда каждой из 600 торговых точек была мотивированной, а работа выполнялась максимально эффективно.
  • Могла бы помочь информация в точках продаж о текущей ситуации. Статус выполнения плана и другие показатели позволят команде верно расставить приоритеты в работе.
Решение
  • В каждом ресторане установлено информационное табло, на котором в реальном времени отображаются показатели. Все показатели имеют плановое значение и фактическое.
  • Планы по каждому из показателей создаются централизованно. Учитываются глобальные планы всей сети, предыдущие значения, а также в формировании планов участвуют люди.
  • Фактические показатели собираются также централизованно. BI-решение получает данные из касс, из ERP, из биометрической системы идентификации сотрудников, из других систем.
  • На информационном табло каждого из ресторанов отображаются показатели именно для этой торговой точки.
Преимущества
  • Данные о каждом событии попадают на табло через несколько минут. Это происходит в режиме, близком к реальному времени.
  • Низкая стоимость владения за счет экономии на лицензиях. В решении не используются проприетарные платформы, программы и сервисы.
  • Подключение новых ресторанов может происходить без участия технических специалистов.
  • Гибкость. Решенеи разработано с учетом того, что приоритеты в работе ресторанов постоянно меняются. Когда это происходит, на табло можно быстро добавить новые показатели — чтобы сотрудники торговой точки скорректировали свою работу.
Источники данных
  • QlikView, Axapta, R_keeper, BioSmart, Excel
Инструменты и технологии
  • Python, Go, Apache Airflow, Nginx, PostgreSQL, Vue.js, Docker, Django
Назад в проекты
Система для определения кредитного рейтинга покупателей
Поставка судового топлива для морского и речного транспорта. 7 региональных офисов, собственный флот из 10 судов, присутствие в морских, речных и устьевых портах в России, Эстонии, Румынии и Латвии
Предыстория и задачи
  • У «Газпромнефть Марин Бункер» более 200 постоянных клиентов — иностранных и российских судоходных компаний. Данные о сотрудничестве с каждым из них находятся в разных системах учета. В результате о каждом их контрагентов не было единой и объективной информации.
  • Решения о предоставлении кредитов заказчикам принимает специальный кредитный комитет. Для этого ему доступны лишь фрагментарные знания о каждом из контрагентов, которые можно получить у менеджеров функциональных подразделений (например, в бухгалтерии), либо в отдельных учетных системах. Такой способ определения параметров кредитной линии способен привести к ошибкам, росту рисков и неэффективному использованию денежных средств.
  • Требовался специальный тип отчетов, которые помогли бы принимать взвешенные решения о кредитовании, а также техническое решение для сбора данных из разных учетных систем и Excel-таблиц и их трансформации.
Решение
  • В основе отчетов для кредитного комитета лежит разработанная система начисления баллов каждому из заказчиков.
  • Система автоматически формирует кредитный рейтинг заказчика и рекомендует кредитные лимиты. Кроме того, менеджерам и участникам кредитного комитета доступна подробная консолидированная информация о каждом контрагенте. Это помогает принимать решения и аргументировать их. Пользователям доступны подсказки — на что им стоило бы посмотреть перед тем, как принять решение.
  • Система скоринга подключена ко всем источникам, которые могут содержать данные о сотрудничестве с контрагентами. Учитываются такие показатели, как объем совместной деятельности, история платежей, структура закупок контрагента, дебиторская задолженность, просроченные платежи в прошлом, другие показатели.
Преимущества и особенности
  • Система позволяет оптимизировать кредитный портфель, снизить уровень дебиторской задолженности и риски.
  • Новый уровень понимания контрагентов. Информация, доступная в системе скоринга, позволяет многое узнать о каждом контрагенте.
  • Выполнены все принятые в группе компаний «Газпром нефть» требования к информационной безопасности. Отдельные модули системы, например, обеспечивающие обмен данными, разрабатывались специально.
  • Система создавалась в соответствии с внутренними стандартами группы компаний «Газпром нефть», которые предъявляются к процессам разработки приложений, к документации, к дизайну.
Источники данных
  • 1С, Excel, внутренние учетные системы.
Инструменты и технологии
  • Qlik Sense
Назад в проекты
Решение, которое помогает управлять строительством промышленных объектов
  • Компании НИПИГАЗ, генеральному подрядчику строительства промышленных объектов, потребовалось решение на платформе QlikView для того, чтобы следить за процессами подготовки документации, поставки материалов и выполнения строительно-монтажных работ. Эти процессы необходимо в ходе проекта сопоставлять с ресурсами и финансированием.
  • Необходимость в решении возникла в связи с началом строительства двух крупных объектов — Западно-Сибирского Нефтехимического Комбината (ЗСНХ) и Амурского газоперерабатывающего завода (АГПЗ).
  • Западно-Сибирский Нефтехимический Комбинат начал строиться в 2014 г. В пиковый период на строительстве комплекса было занято 28 тыс. человек. 1 декабря 2020 г. комбинат был запущен на полную мощность.
  • Строительство Амурского газоперерабатывающего завода началось в октябре 2015 года. Площадь основной строительной площадки завода составляет 653 га. На пике строительства задействовано 27 тыс. человек. Планируется, что завод откроется в 2024 г. и к началу 2025 г. выйдет на полную мощность.
Предпосылки и история проекта
  • Для контроля отношений с подрядчиками и процессов на строительной площадке компания НИПИГАЗ применяет собственную методику оценки прогресса строительства. Эта методика помогает декомпозировать задачи и следить за прогрессом в достижении целей на каждом из этапов проекта. Оценка ресурсов, определение приоритетов и планирование происходит с помощью решения Oracle Primavera.
  • Требовалось решение, которое помогло бы НИПИГАЗ сократить затраты на подготовку отчетов и дать специалистам компании доступ к текущей информации о выполнении каждого из проектов. Кроме того, автоматизация подготовки отчетов и контроль качества данных позволяют снизить риски получения недостоверной информации.
  • Проекты по управлению строительством уникальны с точки зрения контрактных условий и процессов. Поэтому каждый раз на старте нового проекта приходится использовать кроме системных источников данных большое число Excel-файлов, куда сотрудники вносят информацию вручную. Большое число разрозненных и постоянно изменяющихся источников данных и отсутствие MDM (НСИ) привело к особым требованиям к решению с точки зрения гибкости — в первую очередь возможности быстрой доработки приложений под новые или измененные источники данных.
Решение
  • Аналитическая система получает информацию о текущем состоянии каждой задачи напрямую из большого числа Excel-файлов и ERP-системы. Эти данные сопоставляются с ресурсами, планами и приоритетами из Oracle Primavera. Результат в виде графиков отображается на дэшбордах QlikView.
  • Используется ряд вспомогательных приложений, осуществляющих подготовку, проверку и выгрузку данных в аналитическое приложение на QlikView.
  • С помощью средств QlikView реализована подсистема, позволяющая выбирать и быстро менять источники данных для расчетов. 
  • Разработаны инструменты для выявления ошибок, возникающих либо при вводе данных, либо по причине использования неверного формата Excel-файлов.
Преимущества и особенности
  • Трансформация данных организована послойно — данные на разных этапах обработки хранятся и обрабатываются отдельно. Послойная трансформация дает необходимую гибкость, которая достигается за счет того, что изменения в расчеты можно вносить в каждом слое независимо. Это позволяет быстро адаптировать приложения под новые или измененные источники данных.
  • Аналитическое приложение позволяет оценить общую картину хода проекта строительства и увидеть детали, из которых она складывается. Для этого разработано около 20 листов QlikView с визуальным представлением показателей, отражающих прогресс выполнения задач и расходования ресурсов.
  • Каждый из показателей на графиках представлен в виде плана и факта. Это позволяет увидеть отклонения реализации проекта от того, что было запланировано, а также сразу найти причины расхождений и определить подрядчиков, которые за них ответственны.
  • Модель данных позволяет быстро масштабировать количество используемой решением информации — добавляя новые источники или увеличивая глубину детализации измерений.
Источники данных
  • Excel-файлы, 1С: ERP, Oracle Primavera.
Инструменты и технологии
  • QlikView