Зачем все это

Красивые данные на входе - эффективные бизнес-решения на выходе


Мы много слышим новостей о больших данных (Big Data), искусственном интеллекте (Artificial Intelligence), машинном обучении (Machine Learning). И, конечно же, поддаемся соблазну внедрить что-то подобное в практике бизнеса. 


Однако никто не задумывается над рядом проблем при внедрении: 

  1. Главная проблема — устаревший механизм консолидации данных с множеством сложных перекрестных формул. 
  2. Когда-то этот механизм придумал какой-то «гуру» Excel, но он явно не предполагал, что будет обрабатываться такой объем данных. 
  3. Мы не отдаем себе отчет в том, что все начинается с системы сбора данных, их хранения и обработки. Для того чтобы получить максимальную пользу от данных, нужно поменять отношение к ним. 

Как поменять отношение?

Данные – ключевой актив

И это не лозунг! Такое отношение к данным позволит вам получить дополнительную ценность.

Перечислим только основные проблемы, с которыми вы можете сталкиваться из-за некорректных данных:

  • «токсичность данных» - исходные данные имеют низкое качество (неполные, неконсистентные)
  • процесс сбора и трансформации данных, попадающих в корпоративную отчетность, не всегда прозрачен
  • одни и те же данные зачастую создаются в различных приложениях с разными бизнес-требованиями
  • дублирование данных
  • разная трактовка различными подразделениями

Мы угадали?

Мы угадали

Вы построите вместе с нами систему цифровизации вашей компании, основанную на прозрачных бизнес-процессах, на выверенной архитектуре данных и извлечении из них знаний.

Это неотъемлимо пересекается с глубокой аналитикой бизнеса, моделированием, планированием и прогнозированием.

В конечном итоге мы хотим вас подтолкнуть к культуре принятия решений, основанных на данных, а не на лоббировании интересов отдельных подразделений компании.

Чем поможем

Смотрите, как ваши стратегические цели соотносятся с нашими сервисами

1. Стратегия в области данных

Четкое понимание стратегических целей, которых компания стремится достичь.

2. Аудит данных

Обеспечить компанию точными и достоверными данными для реализации их аналитической функции.

3. Архитектура данных

Поиск лучших вариантов хранения данных, обеспечение быстрого доступа к ним в разных системах с точки зрения использования и обработки.

4. Извлечение знаний

Проанализировать данные и определить тенденции или аномалии в развитии показателей компании.


Анализ > Моделирование > Планирование и прогнозирование

5. Визуализация данных

Создать легко воспринимаемый инструмент бизнеса, используемый для проверки состоятельности идей, тестирования сценариев и последствий принимаемых решений с целью мониторинга и управления.

6. Культура принятия решений, основанная на данных

Ориентация команды на принятие решений, в основе которых лежат мощные инструменты анализа данных.

7. Корпоративное управление данными и информацией

Выстроить концепцию управления данными, включающую формирование единого, цельного взгляда на сбор, обработку, консолидацию и анализ данных взамен фрагментированных, как правило, не связанных между собой трактовок данной сущности со стороны отдельных бизнес-подразделений.

8. Масштабирование

Сформировать понимание того, что механизмы работы с данными - это актив, который можно монетизировать.

НАШИ ВЗГЛЯДЫ

Концепция предавтоматизации

В настоящее время существует множество успешно внедренных систем автоматизации производственно-хозяйственной деятельности компании. Однако это удел огромных компаний с колоссальными бюджетами. Никто не рассказывает о неудачных проектах и попусту потраченных деньгах. Что же делать среднему и крупному бизнесу, решившему стать на путь автоматизации?

Как успешно построить систему автоматизации

1. Необходимо четко понимать, что вы хотите получить от ваших бизнес-инициатив, формально описать это, представить в виде функциональных схем и стратегических карт.

2. Создать информационно-аналитическую модель функционирования компании.

3. Внедрить систему сценарного имитационного моделирования процесса бюджетирования, планирования и прогнозирования.

4. Провести комплексный анализ того, что мы продаем (ассортимент) и кому мы продаем (кто наш клиент).

5. Дать оценку рискам (сырьевым, валютным), искажающим ожидаемый финансовый результат.


Задать вопросы экспертам

CRM-форма появится здесь