AW BI

▶️ Прямой эфир: миграция BI в крупной международной производственной компании 

Переход с привычной BI-системы на новую редко сводится к простой замене одного инструмента на другой. Нужно перенести отчёты и данные, адаптировать привычные сценарии работы и при этом продолжать обеспечивать бизнес необходимой аналитикой.

⚡️7 октября в 15:00 (МСК) вместе с командой GlowByte разберём реальный опыт миграции с Qlik и Tableau на AW BI.

Покажем, как была организована работа на разных этапах и какие задачи пришлось решать по ходу проекта:
🔸с чего начали и как выстроили миграцию;
🔸что оказалось самым сложным при переносе существующей аналитики;
🔸какие решения пришлось доработать и адаптировать;
🔸как выстроили взаимодействие между командами;
🔸что получилось с первого раза, а что пришлось пересмотреть в процессе.

Будут реальные дашборды и примеры из проекта, чтобы посмотреть на результат миграции.📊

Спикеры:
🔸Алексей Сучков, архитектор BI-решений GlowByte
🔸Булат Хайруллин, руководитель направления развития продукта AW BI

На эфире можно будет задать вопросы спикерам и обсудить собственные задачи по миграции. 
А ещё разыграем подарки от AW BI и GlowByte. 🎁

7 октября, 15:00 (МСК)
Прямой эфир, бесплатно

Если вам интересна тема миграции и развития BI-аналитики, присоединяйтесь к эфиру и посмотрите, как такой переход выглядит на реальном проекте.

🔗Регистрация по ссылке.

🎤 Цикл вебинаров с Loginom, Easy Report и DM Lab завершён
Как и обещали, делимся записями.🎥

От диагностики «дыр» в бизнес-модели до задач, которые сами прилетают менеджеру в рабочий интерфейс: весь путь от данных к действиям в трёх частях⬇️

🔸Вебинар 1. Прибыль, которую вы не видите: Как за 15 минут найти «дыры» в бизнес-модели

🔸Вебинар 2. Превращаем гипотезу в инструмент роста продаж

🔸Вебинар 3. Не заставляйте сотрудников думать: превращаем ценную информацию в целевые действия

Если не успели подключиться к трансляциям, самое время посмотреть записи. А если были на встречах, можно пересмотреть отдельные моменты.

Приятного просмотра! ❤️

РОП получил дашборд с рекомендациями: клиенту А - предложить X, клиенту Б - Y. Но как сделать, чтобы менеджеры по продажам реально этим пользовались? 🤔

⚪️Сегодня, 10 сентября в 15:00 (МСК), пройдёт третий, завершающий вебинар цикла о построении системы управления на основе данных: «Не заставляйте сотрудников думать: превращаем ценную информацию в целевые действия».

На первых двух вебинарах разобрали, как найти «дыры» в бизнес-модели и превратить гипотезу в алгоритм рекомендаций по допродажам. Третья встреча будет о том, как довести эти рекомендации до конкретных действий каждого сотрудника.

🔊Эксперт Евгений Стучалкин, архитектор аналитических решений и автор концепции универсальной модели для бизнес-аналитики, покажет, как система через API автоматически ставит персонализированные задачи прямо в рабочий интерфейс менеджера.

Вы узнаете:
🔸как превратить данные из аналитики в целевые действия сотрудников;
🔸как контролировать выполнение задач и видеть на дашборде, какие рекомендации сработали, а какие требуют корректировки;
🔸как запускается процесс постоянных улучшений в бизнесе.

Присоединяйтесь к вебинару, чтобы увидеть, как цикл диагностика ➡️ гипотезы ➡️ автоматическое исполнение замыкается в одну рабочую систему.📊

🔗Регистрация по ссылке.

#эфир

Нашли «дыры» в бизнес-модели. Теперь покажем, как превратить результаты анализа в рост продаж📊

⌛️ Уже завтра, 8 сентября в 15:00, пройдёт второй вебинар из цикла трёх встреч о построении системы управления на основе данных: «Превращаем гипотезу в инструмент роста продаж».

На первом вебинаре разобрали, как за 15 минут найти «дыры» в бизнес-модели. Второй вебинар посвящён тому, что делать с этими находками дальше.

🔊Эксперты Евгений Стучалкин, архитектор аналитических решений, и Сергей Студеникин, аналитик данных и эксперт по визуализации в AW BI, вместе с командами Loginom, Easy Report и AW BI покажут, как единая аналитическая система на основе ваших данных формирует персонализированные рекомендации по допродажам и автоматически выгружает их в дашборд для РОПа.

Вы узнаете:
🔸как гипотеза, сформулированная на основе факторного анализа, превращается в алгоритм рекомендаций с понятной бизнес-логикой без программирования;
🔸как система автоматически сегментирует клиентов и корректируется по обратной связи от отдела продаж;
🔸как выглядит дашборд для РОПа с рекомендацией и её потенциальной денежной ценностью по каждому клиенту.

Присоединяйтесь к вебинару, чтобы разобрать на практике, как факторный анализ превращается в рабочий алгоритм для отдела продаж.

🔗Регистрация по ссылке.

Как же приятно вдохновлять коллег: дашборд AW BI стал референсом для демонстрации возможностей AI 👀

Недавно коллеги показали, как AI по публичному дашборду AW BI собрал похожее решение. Честно, выглядит эффектно!

🫢Но есть нюанс.
Повторить красивый экран это ещё не BI.

Кстати, мы всегда ЗА здоровую конкуренцию, она двигает рынок вперёд. А особенно приятно, когда в качестве референса выбирают дашборд AW BI.

А теперь о возможностях AW BI, которые стоят за красивым экраном:
🔸гибкие ETL-процессы для сложных сценариев преобразования и обработки данных;
🔸производительный расчётный движок на базе ClickHouse для больших объёмов и сложных вычислений;
🔸RLS и объектные права доступа;
🔸возможность создания собственных HTML+CSS+JS визуализаций;
🔸ML-прогнозирование из коробки;
🔸адаптивная вёрстка отчётов под разные типы устройств;
🔸автоматическая рассылка отчётов по расписанию.

Именно это превращает дашборд из красивой картинки в полноценный инструмент для бизнеса.😎

Больше наших кейсов смотрите на сайте ➡️ по ссылке.

А мы продолжим делать то, что любим больше всего: создавать решения, которым доверяет бизнес 🫶

Ваш цифровой HR-ассистент 🤝

🔄 В новом дашборде мы объединили возможности AW BI с данными «1С:Зарплата и управление персоналом». В одном окне можно анализировать численность и структуру команды и посмотреть динамику на графиках.

🗣Кроме этого, на вкладке «Детализация» данные можно распределить по компании, проекту, подразделению, должности и категории персонала. И получить развёрстку по всему HR.

👉Показываем в обзоре, как выглядят фильтры, структура данных и графики. Пользуйтесь дашбордом!

↖️Для быстрой загрузки открывайте видео по ссылке.

↗️ Берём на рассмотрение

Когда партнёры создают такие кейсы, хочется сразу поделиться 😍

Наши партнёры из BaseLine показали, как с помощью AW BI можно превратить HR-данные из «1С:Зарплата и управление персоналом» в удобный инструмент для анализа команды.

📊 Дашборд позволяет в одном окне отслеживать численность персонала, структуру команды, динамику изменений и детализировать показатели по компаниям, проектам, подразделениям, должностям и категориям сотрудников.

🤝 💜 Спасибо коллегам из BaseLine за отличный пример того, как можно раскрывать возможности AW BI на реальных бизнес-задачах.

Очень рекомендуем посмотреть - пост партнёра ниже.↘️

3 сентября можно снова переслушать известную песню. Но мы с нашими партнёрами придумали для вас кое-что поинтереснее.😎

🗓 3 сентября в 15:00 приглашаем на вебинар «Прибыль, которую вы не видите: Как за 15 минут найти "дыры" в бизнес-модели». Расскажем, почему прибыль не дотягивает до плана, где бизнес теряет деньги и какие факторы действительно влияют на финансовый результат.

🟦Вебинар открывает цикл из трёх встреч, посвящённых построению системы управления на основе данных.

Эксперт Евгений Стучалкин, архитектор аналитических решений и автор концепции универсальной модели для бизнес-аналитики, вместе с командами Loginom, Easy Report и AW BI покажет, как превратить аналитику в инструмент принятия управленческих решений.

В рамках первого вебинара вы узнаете:
🔸как за 15 минут разложить отклонение факта от плана на денежные составляющие и определить, какой фактор стоит компенсировать в первую очередь;
🔸как ИИ-аналитика автоматически подсвечивает «дыры» в модели и помогает сформировать гипотезы для улучшения результатов;
🔸как один дашборд заменяет десять отчётов и даёт единую картину для всей управленческой команды без лишних вопросов.

Присоединяйтесь к вебинару, разберём, как находить связь между показателями и конкретными управленческими действиями. 

🔗Регистрация по ссылке.

AW BI вошла в топ-5 российских ETL-систем😂

«Компьютерра» провела независимое исследование российского рынка ETL-систем и включила AW BI в пятёрку лучших решений. По итогам исследования AW BI набрала 329 баллов и заняла 4 место.

❗️«Компьютерра» оценивала решения по целому ряду критериев: коннекторы к источникам, трансформация и загрузка данных, оркестрация, отладка, технические характеристики, безопасность и другие возможности ETL-систем.

AW BI - полноценная BI-платформа с мощным ETL-движком. Потому что хороший дашборд начинается задолго до первого графика. Данные нужно подключить, привести в порядок, преобразовать, загрузить, и только потом превращать их в аналитику.

Исследование «Компьютерры» показало, что ETL-возможности AW BI конкурентоспособны даже среди решений, которые специализируются именно на этом классе задач.😎

🗣«Высокая оценка ETL-возможностей AW BI в независимом исследовании подтверждает технологическую зрелость нашей платформы. Мы последовательно развиваем ETL как один из ключевых компонентов AW BI, сохраняя при этом целостность продукта: от подготовки данных до их анализа и визуализации. Для нас важно, чтобы все эти задачи решались в единой аналитической среде», - отметила Алёна Наливайко, руководитель направления развития экспертизы внедрения AW BI. 

Спасибо «Компьютерре» за исследование и оценку.🫶

В AW BI мы продолжаем развивать каждый слой аналитической платформы, потому что сильная BI-система - это комплексный продукт: от работы с данными до готовой аналитики.

🔗Ссылка на исследование.

Давно мы не показывали, какие дашборды можно собрать в AW BI 👀
Исправляемся.

📊Собрали для вас три интерактивных демо из разных предметных областей. Их можно не просто посмотреть, а открыть, покликать, провалиться в детализацию и понять, как все устроено внутри.

⚡️Прогнозирование спроса и планирование закупок
На основе данных предыдущих периодов дашборд прогнозирует будущий спрос и помогает рассчитать необходимый бюджет закупок.
🔗Ссылка на дашборд

⚡️Аналитика продаж
Показывает выполнение планов, эффективность менеджеров, маржинальность бизнеса, дневную выручку, средний чек и другие ключевые показатели.
🔗Ссылка на дашборд

⚡️Производство и логистика
Позволяет контролировать загрузку производства и цехов, отслеживать поставки, логистику и работу складов, а также оценивать выполнение KPI, эффективность специалистов и уровень удовлетворенности клиентов.
🔗Ссылка на дашборд

Все дашборды полностью интерактивны, поэтому не стесняйтесь нажимать на фильтры, исследовать данные и смотреть, как работают реальные сценарии аналитики внутри AW BI.😎

❤️Мы любим говорить про AW BI. Но еще больше любим говорить о задачах, которые с его помощью удается решить.📊

Ведь настоящая ценность BI раскрывается не в списке функций, а в реальных проектах. И лучше всего об этом рассказывают специалисты, которые каждый день внедряют аналитику, помогают бизнесу работать с данными и видят, как меняются процессы после запуска системы.

Именно поэтому мы продолжаем делиться отзывами тех, кто внедряет BI-решения и видит результат на практике.

🗣Своим опытом работы с AW BI делится Алексей Сучков, архитектор BI-решений компании GlowByte. Включайте видео — Алексей рассказывает, за что ценит платформу и какие задачи она помогает решать в реальных проектах.

#отзыв✨

Как построить диаграмму «Воронка» в AW BI и анализировать конверсию этапов 📊

В новом техническом лайфхаке показываем, как настроить виджет «Воронка» в AW BI и превратить его в удобный инструмент для анализа бизнес-процессов.

😎Пропорции, легенда, подписи, итоговые значения и лайфхак, как сделать виджет некликабельным с помощью прозрачного контейнера.

Статья с готовыми формулами и разбором на реальном примере воронки найма.

🔗Технический хак ждёт вас по ссылке.

Как и обещали, подготовили для вас материал по теме, которая набрала больше всего голосов в нашем недавнем опросе🔍

Сегодня вокруг ИИ в аналитике много шума. ML, LLM, AI-агенты, генеративный ИИ… разобраться в этом потоке становится всё сложнее.

🙂Поэтому решили начать с базы, специально для участников AW.Сообщества эксперты Lasmart подготовили материал о двух ключевых направлениях ИИ в аналитике данных: Machine Learning и Large Language Models.

В статье:
🟡чем отличаются ML и LLM;
🟡для каких задач подходит каждый подход;
🟡какие ограничения важно учитывать;
🟡почему качество данных по-прежнему важнее любой модели.

🟦Читайте статью по ссылке.
Материал для тех, кто хочет разобраться в теме глубже, чем позволяют громкие заголовки и новости про ИИ.

Большой объём данных о клиентах ещё не гарантирует понимание клиентов🤷‍♀️

CRM, программы лояльности, интернет-магазины, мобильные приложения и кассовые системы ежедневно генерируют тысячи записей. Однако рост объёма данных далеко не всегда приводит к лучшему пониманию клиентов. Ответы на вопросы «почему клиенты уходят?», «что влияет на повторные покупки?» и «где теряется выручка?» часто остаются за пределами стандартной отчётности.

📝В новой статье рассказываем, какие точки роста помогает находить клиентская аналитика на практике.

Разбираем реальный кейс ритейлера и показываем:
🔸как оценивать реальную эффективность программы лояльности;
🔸почему важно анализировать не только привлечение, но и удержание клиентов;
🔸как выявлять различия между магазинами сети;
🔸какие возможности для персонализации открывают ML-модели.

А в основе всех этих инсайтов: единая аналитическая среда, которая объединяет данные из разных источников и помогает превращать разрозненную отчётность в инструмент принятия решений.

🔗Практический разбор клиентской аналитики в ритейле — читайте по ссылке.

AW BI теперь в облачном маркетплейсе VK Cloud 📱🤝

Если коротко, то развернуть BI стало проще, чем когда-либо.

✅Теперь AW BI доступна в маркетплейсе VK Cloud: можно запустить систему буквально в один клик и начать работать с данными уже через несколько дней.

Что это меняет на практике:
🔘не нужен DevOps в команде;
🔘не нужно закупать инфраструктуру;
🔘не нужно тратить много времени на запуск.

Вы просто выбираете решение и запускаете аналитику, все остальное уже настроено. Доступна помесячная тарификация с любым количеством пользователей. Это значит, что можно масштабироваться без сложных пересчетов и долгих контрактов — под текущие задачи бизнеса.👍

Как это работает:
🔘AW BI отвечает за быстрое развертывание, обновления и поддержку;
🔘облачный провайдер VK Cloud — за инфраструктуру.

Если давно откладывали внедрение BI из-за сложности запуска, то сейчас хороший момент пересмотреть этот вопрос.🙂

🗣️«Купить BI — ещё не значит стать data-driven. Это примерно как купить абонемент в спортзал и считать, что результат уже достигнут»

Яркая аналогия из интервью руководителя по работе с ключевыми клиентами AW BI Лилии Калиничевой для информационно-аналитического журнала RUБЕЖ.📰

В материале обсудили: почему аналитика далеко не всегда превращается в управление, где проходит граница между красивыми дашбордами и реальными управленческими решениями, и какие барьеры мешают организациям выстраивать культуру работы с данными.

💬Получился честный разговор о том, почему главные сложности data-driven трансформации чаще связаны не с технологиями, а с процессами, ответственностью и готовностью принимать решения на основе данных.

🔗Полный материал читайте по ссылке.

Команда AW BI провела мастер-класс и техническое обучение для студентов Всероссийской академии внешней торговли Минэкономразвития России🧑‍🎓

Платформа AW BI уже используется в академии в рамках образовательной программы по аналитике данных.

📊 В ходе мастер-класса студенты познакомились с практическими аспектами работы в системе, изучили подходы к созданию аналитических решений и сразу применили полученные знания на практике. Участники получили задание на основе подготовленного датасета и прошли ключевые этапы создания аналитического решения в AW BI. После завершения работы они смогут отправить проекты на проверку экспертам компании и получить сертификат от AW BI.

Подобные инициативы помогают будущим специалистам осваивать востребованные инструменты аналитики ещё во время обучения, а также способствуют развитию кадрового потенциала российской BI-отрасли.✅

🗣«Наша задача — не только развивать продукт, но и помогать формировать новое поколение специалистов, которые будут работать с данными в российских компаниях и государственных организациях. Поэтому для нас особенно важно участвовать в образовательных инициативах и передавать студентам практические навыки работы с современными аналитическими инструментами», — отметила Лилия Калиничева, руководитель по работе с ключевыми заказчиками AW BI.