OmegaBI

Вчера OmegaBI совместно с партнером B2B Center провели вебинар «Цена хаоса: как "грязные" данные искажают аналитику и сжигают бюджет» - и, мы не ожидали такого отклика!

На вебинаре мы разобрали путь от справочников с "грязными" данными до управленческого дашборда. Разговор получился настолько живым, что мы вышли за лимит времени на 35 минут — просто потому что вопросов было море, и каждый хотелось разобрать!
Что было в программе:
🔹 Как устроена BI-аналитика и почему даже хороший дашборд не спасёт, если данные «грязные»
🔹 Живая демонстрация дашбордов в двух сценариях — на некачественных данных и на чистых. Спойлер: разница впечатляет! 👀
🔹 Как специалист отдела закупок решает свои насущные задачи с помощью BI и получает важные инсайты
🔹 Аудит, методология, нормализация и контроль качества НСИ — от теории к практике
🔹 Аутсорсинг НСИ: как поддерживать порядок в справочниках после проекта

Спикеры:
🗣 Дарья Капланская — Руководитель направления НСИ, B2B-Center
🗣 Виктория Карпова — Аналитик, OmegaBI
🗣 Андрей Пуртов — Директор по развитию, OmegaBI

🎁 А ещё:
Всем участникам мы дарим возможность бесплатно проверить собственные справочники и получить бесплатную консультацию аналитика OmegaBI с глубоким разбором актуального бизнес-кейса. Если вы были с нами — не забудьте воспользоваться!
Огромное спасибо всем, кто пришёл, задавал вопросы и был активен. Именно благодаря участникам вебинар получился таким тёплым и насыщенным! ❤️

Оставайтесь на связи! 🚀
Скоро будут новые вебинары — а пока пишите в комментариях, какие темы вам были бы интересны? Мы читаем всё и обязательно учтём! 👇

Цена хаоса: как "грязные" данные искажают аналитику и сжигают бюджеты

BI аналитика помогает принимать решения только тогда, когда можно доверять исходным данным. Дубли, разные варианты наименований, неполные характеристики и устаревшие записи искажают отчеты: топ поставщиков меняется, категории «рассыпаются», экономия не видна, а руководители получают разные цифры из разных систем.

На вебинаре B2B-Center и OmegaBI разберут путь от исходных справочников до управленческого дашборда. На примере покажем, почему даже хороший BI не исправляет плохие данные, как подготовить НСИ к аналитике и как организовать регулярную работу с качеством данных.

📌 Программа вебинара:
• 10:00–10:15 — Как устроена бизнес-аналитика (BI): задачи, сценарии, качество данных
• 10:15–10:25 — BI: от источников до отчета. Разбор кейса — «хороший дашборд на плохих данных»
• 10:25–10:40 — От «грязного» справочника к достоверным цифрам: аудит, методология, нормализация и контроль качества НСИ
• 10:40–10:55 — Платформа OmegaBI: как объединить бизнес-процессы и данные из разных источников (+ разбор кейса)
• 10:55–11:10 — Аутсорсинг НСИ: поддержка качества справочников после проекта, чтобы не возвращаться к хаосу
• 11:10–11:25 — Вопросы и ответы: разбор практических ситуаций участников

Кому будет полезно: Руководителям и специалистам по аналитике, BI, данным и НСИ, ИТ и цифровой трансформации, руководителям закупок и топ-менеджерам.

📆 Когда: 16 сентября | 10:00-11:25

⌨️ Формат: Онлайн

👉🏻 Зарегистрироваться на вебинаре

Пора признать: BI больше не “просто рюшечки” 📊

Вы бы знали, как приятно видеть, что Gartner — известная международная исследовательская компания в ИТ — в новом Magic Quadrant for Analytics & BI Platforms 2026 пишет о том, к чему мы сами давно движемся: BI-платформы — это уже не только графики и дашборды, а полноценная среда для работы бизнеса с данными.

На первый план выходят архитектура данных, единая логика показателей, управление качеством данных и доступом к данным, искусственный интеллект и интеграция с ИТ-экосистемой.

Для OmegaBI это не просто новость рынка, а близкая нам продуктовая логика 🔥

Мы развиваем продукт не как отдельный инструмент для графиков, а как полноценную платформу для корпоративного управления:

источники данных → ETL → хранилище → управление данными → дашборды и отчёты → ML → безопасность

Потому что бизнесу нужны не просто красивые отчёты.
Ему нужна управляемая система работы с данными — от источников до управленческих действий 😉

В промышленности поломка редко происходит “ВДРУГ”...

Чаще всего перед ней уже есть сигналы (которые не заканчиваются ничем хорошим): изменения в работе оборудования, рост дефектов, отклонения по качеству, нестабильная нагрузка и т.д.

Задача предиктивной аналитики — увидеть эти сигналы заранее и помочь принять меры до простоя.

В одном из промышленных кейсов OmegaBI:

— протестировали 5 моделей;
— применили методы машинного обучения, включая SVM и RNN;
— достигли точности более 90% качества на обучении и более 85% на тестировании;

Предиктивная аналитика помогает перейти от подхода:
❌ “оборудование сломалось — нужно срочно чинить”

к подходу:
✅ “система показывает риск отказа — можно заранее запланировать обслуживание”

Для промышленности это меньше внеплановых простоев, больше контроля и прозрачности.

Хотите понять, как это может работать на ваших данных?
Покажем на практике 🙌

🤝 DCLogic и «Омега» стали партнерами в развитии BI-решений на российском рынке

Мы заключили партнёрское соглашение с DCLogic — системным интегратором, который работает с корпоративными ИТ-проектами и помогает компаниям внедрять технологические решения в реальный бизнес-контур.

Для OmegaBI это важный шаг в развитии партнёрской сети и расширении присутствия на российском рынке BI-решений. Наша платформа помогает собирать, анализировать и визуализировать данные так, чтобы бизнес мог быстрее находить отклонения, контролировать ключевые показатели и принимать решения на основе актуальной информации.

Партнёрство с DCLogic расширит возможности внедрения OmegaBI у заказчиков: от анализа задач до настройки аналитических сценариев под процессы компании.

Для нас важно, чтобы OmegaBI оставалась не просто BI-инструментом, а практическим решением для системной работы с данными.

Уверены, что партнёрство станет основой для новых проектов и поможет компаниям выстраивать прозрачную аналитику.

🔗 Подробнее в пресс-релизе

Почему в компаниях не доверяют цифрам в отчётах 📊

Давайте представим обычное совещание.

Финансовый директор видит одну выручку.
Руководитель продаж — другую.
А операционный блок приносит свою таблицу и говорит:
«А у нас данные точнее!».

И вместо обсуждения решений начинается разбор: кто как считал, откуда взял файл, какой период попал в отчёт и почему цифры снова не совпали.

Чаще всего проблема не в людях и не в самих отчётах.
Проблема в том, что данные живут в разных системах, считаются по разным правилам и проходят разный путь до итогового показателя.

OmegaBI помогает выстроить единый сквозной путь — от источников данных до управленческих дашбордов и рассылаемой по почте отчётности.

Что это даёт бизнесу?

🔹 Единые правила расчёта показателей
Когда данные собираются вручную, один и тот же показатель может считаться по-разному в разных подразделениях.

Например, для одних «выручка» — это оплата, для других — отгрузка, для третьих — сумма с учётом возвратов или НДС.

В OmegaBI можно выстроить единую логику подготовки и расчёта данных, чтобы управленческие показатели формировались по согласованным правилам, а не по версии каждого отдела.

🔹 Понятное происхождение данных
Руководителю важно видеть не только итоговую цифру, но и понимать, откуда она появилась: из какой системы пришли данные, какие этапы обработки прошли, как были преобразованы и куда переданы дальше.

Это снижает количество вопросов к отчёту: если цифра вызывает сомнение, можно проверить её путь, а не искать вручную нужную выгрузку среди десятков файлов.

🔹 Каталог моделей данных
Данные становятся полезными только тогда, когда они структурированы и понятны. Каталог моделей помогает описать предметные области: продажи, финансы, склад, производство, персонал и другие направления.

Вместо набора разрозненных таблиц компания получает понятную структуру: какие данные используются, как они связаны между собой и на основе чего строятся отчёты и дашборды.

🔹 Бизнес-глоссарий
Даже если данные собраны корректно, пользователи могут по-разному понимать одни и те же термины.

Что такое «активный клиент»?
Как считается «маржинальность»?
Что входит в «операционные расходы»?

Бизнес-глоссарий помогает зафиксировать единые определения терминов и метрик. Это особенно важно, когда аналитика используется в разных бизнес-функциях: в управлении, финансах, продажах и операционной деятельности.

🔹 Актуальные дашборды и отчётность
Когда данные проходят единый путь от источников до визуализации, руководители работают не с разными версиями Excel-файлов, а с согласованной информацией в дашбордах и отчётах.

Это меняет сам подход к управлению: меньше времени уходит на сверку цифр, больше — на анализ, поиск причин отклонений и принятие решений.

Доверие к цифрам появляется там, где понятен путь данных: от источника до управленческого решения.

Именно такой подход помогает выстроить OmegaBI #руководителямназаметку

Продолжаем активно участвовать в важнейших событиях деловой и технологической повестки

На этот раз — ПМЭФ-2026 и круглый стол «Развитие торгово-экономического сотрудничества Санкт-Петербург — АСЕАН» 🌏

Наш заместитель генерального директора Сергей Полуновский представил OmegaBI как систему поддержки принятия решений с ИИ.

Почему это важно?

Сегодня бизнесу и государственным организациям нужно не просто собирать данные, а быстро понимать, что происходит, видеть риски, прогнозировать сценарии и принимать решения на основе фактов.

На площадке обсуждали решения для стран АСЕАН: ИИ, аналитику, беспилотные системы, транспортные проекты и другие направления сотрудничества.

А для нас это был отличный повод показать OmegaBI в контексте реальных управленческих задач — там, где данные помогают действовать быстрее и точнее.

ПМЭФ — это всегда про диалог, новые контакты и идеи, из которых вырастают реальные проекты.

А мы продолжаем двигаться дальше 🚀

У нас классная новость 🔥🔥🔥

OmegaBI приняла участие в отраслевом исследовании аналитического центра «Круги Громова» по направлению Self-Service – про возможность самостоятельно работать с данными без участия ИТ-команды.

Для нас это был важный опыт внешней оценки именно self-service возможностей продукта: насколько удобно пользователям самостоятельно работать с данными, при этом находить ответы на бизнес-вопросы и использовать аналитику в рамках единой платформы.

По итогам исследования Self-Service-круг Громова 2026 OmegaBI показала стабильно высокий результат, при этом находясь в топе среди сильнейших участников рынка 🏆

Такие исследования – важная часть нашей работы: мы регулярно участвуем во внешних оценках и отраслевых обзорах, чтобы смотреть на продукт со стороны, получать объективную оценку и лучше понимать, насколько его возможности соответствуют реальным задачам пользователей. Это полностью отражает наше стремление к лидерству.

Полученная обратная связь помогает нам развивать OmegaBI дальше – в сторону более удобной, самостоятельной и понятной работы с данными 🚀 Класс? Класс!

🔗 Подробнее об итогах и значении исследования Self-Service-круга Громова 2026 читайте на сайте аналитического центра.

Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️

BI в условиях турбулентности. Поможет ли ИИ?

Неопределённость растёт — цена ошибки тоже. Неверный прогноз, запоздалое решение, данные из разных источников, которые говорят разное — всё это стоит реальных денег.

BI-системы должны не просто показывать прошлое, но и помогать видеть вперёд. Но вокруг ИИ много шума — и мало реальной пользы.

29 апреля в 11:00 приглашаем на бесплатный вебинар от OmegaBI, где разберём:

📌 Что является действительно важным при выборе BI-платформы?
📌 Выигрывают ли в предиктивном анализе инструменты ИИ у классических алгоритмов?
📌 Какие практические шаги нужно предпринять, чтобы внедрить BI-платформу?

Покажем, как работает предиктивная аналитика на реальных примерах.

ИИ не должен заменять руководителя — он должен помогать принимать верные решения.

Участие бесплатное, по регистрации
👉 Ссылка на регистрацию

Подписывайтесь на канал — здесь про BI, аналитику и ИИ только то, что реально работает 📈

Чем полезно происхождение данных, когда отчёт внезапно показывает не то?

Происхождение данных — это “карта маршрута” ваших данных: откуда пришли → через что прошли → где и как используются 🗺️

В нашей BI-платформе этот функционал помогает не гадать, почему “цифры поехали”, а быстро находить причину и понимать последствия изменений.

Зачем это нужно ✅

1) Прозрачность и контроль
Видно, какие источники, какие ETL-задачи и какие шаги пайплайна сформировали конкретную таблицу/представление и доставили данные в хранилище.

2) Быстрая отладка ETL
Если что-то сломалось (или “вдруг стало не так”) — можно пройтись по цепочке и понять: на каком шаге возникла ошибка, где данные исказились или потерялись.

3) Оценка влияния изменений
Хотите поменять источник, трансформацию или схему? Происхождение данных показывает, что именно затронется дальше и какие отчёты могут “упасть” или изменить цифры.

Почему это важно?

В сложных преобразованиях легко потерять важную информацию. А когда у инженера перед глазами вся цепочка трансформаций, искать проблему становится проще: не “копаем весь пайплайн”, а точечно проверяем нужные звенья.

Расширение визуализации: виджет с внутренним фильтром

Когда на дашборде нужно сравнить периоды, обычно всё заканчивается лишними виджетами.
Кто-то клонирует график «за прошлый месяц», кто-то добавляет отдельный фильтр на весь дашборд - и в итоге интерфейс разрастается, а пользователю всё равно неудобно 🙃

Решение - виджет с внутренним фильтром.
Это пользовательский фильтр внутри конкретного виджета, который позволяет менять параметры (например, даты) и сразу видеть, как меняются показатели в этом же графике.

Такой подход делает визуализацию более гибкой для анализа. Для сравнения не требуется создавать отдельный виджет или перестраивать структуру дашборда, всё происходит в рамках одного виджета. Один и тот же инструмент можно использовать для разных аналитических задач.

В качестве примера мы использовали: столбчатый виджет «Выручка по категориям»

📍Ось X — категории продуктов
📍Ось Y — выручка

🗓️Внутри виджета два фильтра по дате:
1️⃣ период 1: 01.06.2024 – 31.08.2024
2️⃣ период 2: 01.09.2024 – 30.11.2024

Пользователь меняет любой диапазон - и мгновенно видит, как изменилась выручка по каждой категории: где рост, где падение, куда стоит копать.

Итог: один виджет закрывает задачу сравнения периодов и даёт понятный управленческий срез без усложнения интерфейса.

Не пропали! 👋

Обещали продолжение про качество данных (DQ) — выполняем ⬇️

Данные «ломаются» не в отчёте — они «ломаются» в процессе. Поэтому Data Quality сегодня — это не про разовую чистку, а про то, чтобы проверка качества данных была встроена в бизнес-процессы компании.

Когда DQ встроен в процессы, появляется главное:

✅ прозрачные метрики качества
✅ ответственные за данные
✅ контроль и понятные правила игры

А результат — меньше рисков и ручных сверок, больше доверия к цифрам и быстрее принятие решений.

И важный нюанс: успех к DQ измеряется не технологиями, а изменением отношения к данным как к стратегическому продукту.

В этом посте мы собрали ключевые тезисы, а с подробным разбором можно ознакомиться в двух статьях нашего руководителя группы консалтинга BI здесь и здесь.

Python-тетради как часть ETL-процесса

Ценность BI-платформы определяется тем, как данные попадают в систему, как они обрабатываются и какие решения можно принять на их основе. И здесь ключевую роль играет ETL-процесс 👇

В OmegaBI ETL — это не только извлечение и SQL. В платформе можно создавать рабочие тетради на Python, которые являются полноценной средой выполнения кода и официальным шагом ETL-процесса.

Что это означает на практике:
👌 Реализация сложной бизнес-логики и математических расчётов, когда SQL становится громоздким или недостаточно гибким
👌 Использование продвинутых статистических методов, кастомных алгоритмов обработки данных
👌 Построение и применение ML/DL-моделей и предиктивной аналитики под конкретные бизнес-задачи
👌 Интеграция с внешними системами и инфраструктурными компонентами
👌 Работа строго в рамках корпоративных политик безопасности
И это только несколько вариантов возможного использования и встраивания в ETL-процесс.

📌 И главное! Python-тетрадь — это не просто отдельный экспериментальный скрипт, а управляемый, воспроизводимый и контролируемый шаг ETL, который может выполняться автоматически по расписанию.

Далее в постах будем разбирать кейсы, сценарии и примеры использования 👀

Омега и 2ГИС представили подход к созданию единого центра аналитики на конференции «Качество данных - 2026»

Как и обещали - делимся итогами и впечатлениями после поездки 😊

5 февраля в Москве прошла VII Всероссийская конференция «Качество данных – 2026».

Мы выступили вместе с 2ГИС с докладом: «Качество данных и статистика - неотъемлемые компоненты единого центра аналитики».

В ходе выступления обсудили:
🔵 управление качеством данных на базе платформы OmegaBI
🔵 использование статистики и предиктивной аналитики
🔵 как геоданные усиливают бизнес-контекст аналитики
🔵 как формировать доверие к данным со стороны бизнеса

Доклады на конференции и интерес участников подтвердили значимость качества данных как стратегического фактора развития бизнеса и актуальность комплексного подхода к построению современных аналитических платформ.

Спасибо организаторам и всем коллегам за общение 🙌

Ловите фотографии с выступления!