01 · Аналитика и BI

Данные → дашборды →
бизнес-решения

Корпоративные хранилища, ETL и BI-дашборды на отечественном стеке. От первого дашборда за месяц до единого DWH на всю компанию с self-service и NLQ-чатом с данными.

Корпоративные хранилища данных и Lakehouse
ETL/ELT и интеграции из 100+ источников
Self-service BI и управленческая отчётность
Аналитика на естественном языке (NLQ)
Data Governance и контроль качества данных

Посмотреть прототипы дашбордов

Из чего состоит BI-проект

Дашборд — это финальная витрина. За ним 70% работы: собрать данные из CRM, ERP, 1С, биллингов, разложить в хранилище, договориться о метриках и поднять качество. Без этих этапов BI «не доезжает».

01
Источники

CRM, ERP, 1С, SAP, биллинги, маркетинг, IoT, файлы и API. Сотни систем — один контур.
02
Хранилище

DWH/Lakehouse на Greenplum, ArenaData, ClickHouse, PostgreSQL. История, версии, бэкапы.
03
Витрины и BI

Слой витрин, OLAP-кубы, BI-дашборды на Visiology, Modus BI, PIX BI, Apache Superset.
04
Доставка

Дашборды, рассылки, Telegram-сводки, NLQ-чат с данными, выгрузки в CRM/ERP/Excel.

Какие задачи решаем

Четыре аудитории внутри корпорации — четыре разных взгляда на одни и те же данные.

Топ-менеджмент
Управленческая отчётность
- Сводки по ключевым KPI и P&L
- Drill-down от сводки до сделки
- Сравнение план/факт по периодам
- Алерты при отклонениях
- Telegram- и e-mail-рассылка отчётов
Коммерция и продажи
Продажи, маркетинг, CRM
- Воронка продаж и конверсия
- Прогноз и план продаж
- ROMI по кампаниям и каналам
- RFM- и cohort-аналитика
- Удержание и LTV клиентов
Операции
Сервис, логистика, производство
- SLA и time-to-resolve по тикетам
- Загрузка ресурсов и штатных единиц
- Cycle time и узкие места процессов
- OTIF, OEE, brak-rate производства
- Инциденты и операционные риски
Финансы
Бюджет, P&L, cash flow
- Бюджетирование и план/факт
- P&L по центрам прибыли и ЦФО
- Дебиторская задолженность
- Cash flow прогноз 13 недель
- Себестоимость и маржинальность

Интерактивные прототипы дашбордов

Два примера — продажи и операции. Все цифры синтетические, но структура и состав визуализаций — ровно то, что мы собираем у клиентов в Visiology, Modus BI и PIX BI. Наведите курсор на элементы — увидите подсказки.

Дашборд № 01

Продажи и воронка

Для коммерческого директора и РОПов. План/факт по месяцам, конверсия воронки, топ-регионы и структура продаж.

Выручка ₽ 412М ↑ 12,4% к Q4

Маржа валовая 31,8% ↑ 1,6 п.п.

Сделок закрыто 1 284 ↑ 8,2%

Средний чек ₽ 321К ↓ 2,1%

Выручка по месяцам, ₽ млн

Факт План

Воронка продаж

конверсия 18,4%

Лиды 6 980
Квалифицированные 4 120
Демо проведено 2 480
КП отправлено 1 690
Закрыто 1 284

Топ-регионы

% от выручки квартала

Москва и МО Москва и МО: 38.4% 38.4%
Санкт-Петербург Санкт-Петербург: 18.7% 18.7%
Урал и Тюмень Урал и Тюмень: 12.1% 12.1%
Поволжье Поволжье: 10.5% 10.5%
Юг и Краснодар Юг и Краснодар: 8.9% 8.9%
Сибирь и Дальний В. Сибирь и Дальний В.: 6.8% 6.8%
Прочие Прочие: 4.6% 4.6%

Структура по направлениям

доля выручки

ИИ и LLM 38%
Аналитика и BI 26%
Машинное обучение 18%
Автоматизация 12%
Прочее 6%

Дашборд № 02

Операции и поддержка

Для COO и руководителя сервиса. SLA по тикетам, тепловая карта нагрузки, тренды по ключевым операционным метрикам.

Открытых тикетов 487 ↓ 12 за час

SLA соблюдён 96,4% ↑ 1,8 п.п.

MTTR 42 мин ↓ 6 мин

CSAT 4,7/5 ↑ 0,2

Нагрузка контакт-центра

обращений в час, последняя неделя

0003060912151821

Пн Пн 00:00 — 70 обращений Пн 01:00 — 74 обращений Пн 02:00 — 63 обращений Пн 03:00 — 81 обращений Пн 04:00 — 56 обращений Пн 05:00 — 88 обращений Пн 06:00 — 50 обращений Пн 07:00 — 93 обращений Пн 08:00 — 46 обращений Пн 09:00 — 180 обращений Пн 10:00 — 144 обращений Пн 11:00 — 180 обращений Пн 12:00 — 144 обращений Пн 13:00 — 180 обращений Пн 14:00 — 146 обращений Пн 15:00 — 180 обращений Пн 16:00 — 150 обращений Пн 17:00 — 180 обращений Пн 18:00 — 156 обращений Пн 19:00 — 82 обращений Пн 20:00 — 62 обращений Пн 21:00 — 75 обращений Пн 22:00 — 69 обращений Пн 23:00 — 67 обращений

Вт Вт 00:00 — 88 обращений Вт 01:00 — 56 обращений Вт 02:00 — 82 обращений Вт 03:00 — 62 обращений Вт 04:00 — 74 обращений Вт 05:00 — 70 обращений Вт 06:00 — 67 обращений Вт 07:00 — 78 обращений Вт 08:00 — 59 обращений Вт 09:00 — 180 обращений Вт 10:00 — 154 обращений Вт 11:00 — 180 обращений Вт 12:00 — 149 обращений Вт 13:00 — 180 обращений Вт 14:00 — 145 обращений Вт 15:00 — 180 обращений Вт 16:00 — 144 обращений Вт 17:00 — 180 обращений Вт 18:00 — 145 обращений Вт 19:00 — 95 обращений Вт 20:00 — 47 обращений Вт 21:00 — 91 обращений Вт 22:00 — 52 обращений Вт 23:00 — 85 обращений

Ср Ср 00:00 — 97 обращений Ср 01:00 — 44 обращений Ср 02:00 — 95 обращений Ср 03:00 — 47 обращений Ср 04:00 — 91 обращений Ср 05:00 — 52 обращений Ср 06:00 — 85 обращений Ср 07:00 — 59 обращений Ср 08:00 — 78 обращений Ср 09:00 — 167 обращений Ср 10:00 — 171 обращений Ср 11:00 — 174 обращений Ср 12:00 — 164 обращений Ср 13:00 — 180 обращений Ср 14:00 — 157 обращений Ср 15:00 — 180 обращений Ср 16:00 — 151 обращений Ср 17:00 — 180 обращений Ср 18:00 — 147 обращений Ср 19:00 — 96 обращений Ср 20:00 — 44 обращений Ср 21:00 — 97 обращений Ср 22:00 — 43 обращений Ср 23:00 — 96 обращений

Чт Чт 00:00 — 93 обращений Чт 01:00 — 46 обращений Чт 02:00 — 96 обращений Чт 03:00 — 44 обращений Чт 04:00 — 97 обращений Чт 05:00 — 43 обращений Чт 06:00 — 96 обращений Чт 07:00 — 45 обращений Чт 08:00 — 93 обращений Чт 09:00 — 150 обращений Чт 10:00 — 180 обращений Чт 11:00 — 156 обращений Чт 12:00 — 180 обращений Чт 13:00 — 163 обращений Чт 14:00 — 176 обращений Чт 15:00 — 170 обращений Чт 16:00 — 168 обращений Чт 17:00 — 178 обращений Чт 18:00 — 161 обращений Чт 19:00 — 84 обращений Чт 20:00 — 53 обращений Чт 21:00 — 90 обращений Чт 22:00 — 48 обращений Чт 23:00 — 94 обращений

Пт Пт 00:00 — 78 обращений Пт 01:00 — 59 обращений Пт 02:00 — 84 обращений Пт 03:00 — 53 обращений Пт 04:00 — 90 обращений Пт 05:00 — 48 обращений Пт 06:00 — 95 обращений Пт 07:00 — 44 обращений Пт 08:00 — 97 обращений Пт 09:00 — 144 обращений Пт 10:00 — 180 обращений Пт 11:00 — 145 обращений Пт 12:00 — 180 обращений Пт 13:00 — 148 обращений Пт 14:00 — 180 обращений Пт 15:00 — 153 обращений Пт 16:00 — 180 обращений Пт 17:00 — 159 обращений Пт 18:00 — 179 обращений Пт 19:00 — 65 обращений Пт 20:00 — 71 обращений Пт 21:00 — 73 обращений Пт 22:00 — 64 обращений Пт 23:00 — 80 обращений

Сб Сб 00:00 — 84 обращений Сб 01:00 — 103 обращений Сб 02:00 — 91 обращений Сб 03:00 — 96 обращений Сб 04:00 — 99 обращений Сб 05:00 — 88 обращений Сб 06:00 — 106 обращений Сб 07:00 — 81 обращений Сб 08:00 — 113 обращений Сб 09:00 — 75 обращений Сб 10:00 — 118 обращений Сб 11:00 — 71 обращений Сб 12:00 — 121 обращений Сб 13:00 — 69 обращений Сб 14:00 — 122 обращений Сб 15:00 — 69 обращений Сб 16:00 — 122 обращений Сб 17:00 — 70 обращений Сб 18:00 — 119 обращений Сб 19:00 — 74 обращений Сб 20:00 — 114 обращений Сб 21:00 — 80 обращений Сб 22:00 — 108 обращений Сб 23:00 — 87 обращений

Вс Вс 00:00 — 71 обращений Вс 01:00 — 118 обращений Вс 02:00 — 75 обращений Вс 03:00 — 113 обращений Вс 04:00 — 80 обращений Вс 05:00 — 107 обращений Вс 06:00 — 87 обращений Вс 07:00 — 100 обращений Вс 08:00 — 95 обращений Вс 09:00 — 92 обращений Вс 10:00 — 102 обращений Вс 11:00 — 85 обращений Вс 12:00 — 109 обращений Вс 13:00 — 78 обращений Вс 14:00 — 115 обращений Вс 15:00 — 73 обращений Вс 16:00 — 120 обращений Вс 17:00 — 70 обращений Вс 18:00 — 122 обращений Вс 19:00 — 68 обращений Вс 20:00 — 122 обращений Вс 21:00 — 69 обращений Вс 22:00 — 120 обращений Вс 23:00 — 72 обращений

Тренды 30 дней

основные операционные KPI

SLA, % 96.4
MTTR, мин 42
Тикетов в день 612
Эскалаций 12
CSAT, балл 4.7

Тикеты по приоритету

за последние 7 дней

Пн Критичные: 8 Высокие: 32 Средние: 110 Низкие: 160 310
Вт Критичные: 6 Высокие: 28 Средние: 124 Низкие: 152 310
Ср Критичные: 12 Высокие: 36 Средние: 118 Низкие: 144 310
Чт Критичные: 5 Высокие: 30 Средние: 130 Низкие: 148 313
Пт Критичные: 9 Высокие: 33 Средние: 122 Низкие: 156 320
Сб Критичные: 2 Высокие: 14 Средние: 56 Низкие: 78 150
Вс Критичные: 1 Высокие: 10 Средние: 48 Низкие: 64 123

Это — упрощённые скетч-прототипы. В реальном проекте дашборды собираются на Visiology, Modus BI, PIX BI или Apache Superset, подключаются к вашему DWH и поддерживают drill-down, фильтры, роли, экспорт в Excel/PDF и рассылку по расписанию.

Основные услуги

Восемь направлений — от DWH/Lakehouse до NLQ-чата с корпоративными данными.

01
Корпоративные хранилища данных

DWH и Lakehouse на отечественном стеке. Историзация, версии, политика хранения, бэкапы и восстановление.
- Greenplum / ArenaData DB
- PostgreSQL и ClickHouse
- Hadoop / Lakehouse на S3
- Слой витрин и data marts
- Историзация SCD2/3
- Резервирование и DR
02
ETL/ELT и интеграции

Сборка данных из CRM, ERP, 1С, SAP, биллингов, маркетинга, IoT и файлов. Стриминг и батчевая загрузка в одном контуре.
- Apache Airflow
- Apache Kafka и стриминг
- dbt для трансформаций
- Apache NiFi и SSIS
- Pentaho и собственные коннекторы
- Контроль качества и алерты
Собрать данные — это 70% любого BI-проекта. И это самая частая причина, почему дашборды «не доехали».
03
BI-дашборды и отчётность

Дашборды для топ-менеджмента, операций, продаж, финансов на отечественных BI-платформах. Drill-down, фильтры, экспорт.
- Visiology
- Modus BI
- PIX BI
- Apache Superset
- Power BI и Tableau (legacy)
- Адаптивные дашборды для мобильных
04
Self-service аналитика

Аналитики бизнеса собирают отчёты сами без программиста. Каталог сертифицированных датасетов, готовые блоки.
- Каталог датасетов
- Семантический слой
- Готовые шаблоны отчётов
- Уровни доступа по ролям
- Сертификация датасетов
- Обучение пользователей
05
Аналитика на естественном языке

NLQ-чат с данными: руководитель спрашивает «продажи в Москве за прошлый квартал по неделям», ИИ генерирует SQL и возвращает дашборд.
- NLQ-чат с DWH
- Автогенерация SQL
- Объяснение результатов на русском
- Telegram- и Slack-боты
- Голосовые запросы
- Контроль источников и подсказки
Дашборд, который понимает русский язык, снимает с аналитика 60% рутинных запросов «сделайте мне отчётик».
06
Real-time аналитика

Стриминг событий, online-дашборды, алерты по правилам и ML-аномалиям. Для контакт-центров, e-com, операций.
- Apache Kafka + ClickHouse
- Streaming ETL
- Online-дашборды до 1 сек
- Алерты в Telegram / e-mail
- Антифрод real-time
- Мониторинг операционных KPI
07
Data Governance

Каталог данных, словарь метрик, контроль качества, доступы по ролям. Чтобы все говорили на одном языке цифр.
- Каталог данных
- Словарь метрик и KPI
- Контроль качества (Great Expectations)
- Data Lineage
- Доступ по ролям и аудит
- 152-ФЗ и КИИ
08
Интеграция аналитики в процессы

Дашборды и метрики — там, где уже работают сотрудники: внутри CRM, Service Desk, в Telegram, по e-mail, в 1С.
- Embedded BI в CRM/ERP
- Telegram- и e-mail-рассылки
- Дашборды на TV в офисах
- Алерты по правилам
- Экспорт в Excel и PDF
- Push-уведомления

Типовые решения

Готовые BI-продукты, проверенные у клиентов разного масштаба.

Управленческий дашборд CEO

Сводка KPI компании на одном экране: выручка, marg, cash flow, операционные метрики. Drill-down до сделки.

Результат: Утренняя сводка за 30 секунд вместо 2-часовой подготовки отчётов аналитиками.
Дашборд продаж

Воронка, конверсия, план/факт по менеджерам и регионам, прогноз закрытия квартала.

Результат: Прозрачная воронка, ранние сигналы о невыполнении плана, точечная работа РОПа.
Финансовый P&L и cash flow

Доходы и расходы по ЦФО, маржинальность, дебиторка, прогноз cash flow 13 недель.

Результат: Финдиректор контролирует ликвидность и план/факт без ручных Excel-сводок.
Операционный дашборд

SLA по тикетам, загрузка операторов, MTTR, NPS, OTIF логистики. Алерты при выходе за рамки.

Результат: Раннее обнаружение проблем, метрики SLA публично, минус ручные отчёты.
Единый КХД на ArenaData

Сборка данных из 50+ систем заказчика в один отечественный DWH с витринами по доменам.

Результат: Один источник истины, ускорение отчётов в 3–5×, импортозамещение.
NLQ-чат с данными

Руководитель спрашивает «продажи Москва Q1 по неделям» — ИИ генерирует SQL, рисует график.

Результат: Снижение нагрузки на аналитиков на 50–60% по типовым запросам.

Как проходит внедрение

Пять этапов — от аудита данных до промышленного DWH с дашбордами и SLA.

01

Аудит данных и метрик

Что собирается, где хранится, какие KPI считают. Картируем источники, словарь метрик, текущие отчёты и боли.
02

Архитектура DWH/Lakehouse

Выбор стека (Greenplum, ArenaData, ClickHouse), модель данных, слои Raw/Stage/DDS/витрины, политика историзации.
03

Интеграции и ETL

Подключение источников, сборка пайплайнов на Airflow / Kafka / dbt, проверка качества, наполнение витрин.
04

Дашборды и отчётность

Сборка дашбордов на BI-платформе под аудитории: топ, продажи, операции, финансы. Self-service для аналитиков.
05

Поддержка и развитие

SLA на дашборды и витрины, мониторинг качества данных, регулярное добавление источников и метрик.

Что получает заказчик

На выходе — рабочий BI-контур, а не «один дашборд в углу».

Корпоративное хранилище данных в защищённом контуре
ETL-пайплайны с мониторингом и алертами
Витрины данных по бизнес-доменам
Дашборды на BI-платформе под аудитории
Self-service-портал и каталог датасетов
Словарь метрик и Data Governance
Документация и обучение пользователей
SLA и поддержка в продакшене

Технологический контур

Импортозамещённый стек: ArenaData, Greenplum, ClickHouse, Visiology, Modus BI. Real-time на Kafka, NLQ через GigaChat и YandexGPT.

DWH и Lakehouse

Greenplum, ArenaData DB, ClickHouse, PostgreSQL, Hadoop. Импортозамещённый стек.
ETL/ELT и стриминг

Apache Airflow, Apache Kafka, dbt, Apache NiFi, Pentaho — батч и real-time.
BI-платформы

Visiology, Modus BI, PIX BI, Apache Superset. Power BI и Tableau для legacy.
NLQ и LLM

GigaChat, YandexGPT, Qwen — генерация SQL, объяснения, русскоязычные чат-боты с данными.
Семантический слой

Cube, dbt metrics, словарь метрик — единое определение KPI для всех потребителей.
Качество данных

Great Expectations, Soda, Monte Carlo, dbt tests — контроль на каждом этапе пайплайна.
Real-time контур

Kafka + ClickHouse, Apache Flink, online-дашборды до 1 сек, алерты по событиям.
Безопасность и доступ

Ролевой доступ, маскирование PII, аудит-логи, соответствие 152-ФЗ и КИИ.

Где BI даёт максимальный эффект

Признаки компании, в которой DWH+BI окупается быстрее всего.

Много источников данных

CRM, ERP, 1С, SAP, биллинги, маркетинг, IoT — всё в разных системах, нужен единый источник истины.
Много ручных Excel-отчётов

Аналитики тратят дни на подготовку отчётов, версии расходятся, цифры не сходятся.
Управленческие решения с задержкой

Сводки приходят раз в неделю или с задержкой в день, бизнес теряет скорость реакции.
Расхождение метрик в подразделениях

Финансы считают одну выручку, продажи — другую, маркетинг — третью. Нет словаря метрик.
Спрос на NLQ и self-service

Руководители хотят сами задавать вопросы данным, аналитики перегружены типовыми запросами.

Честный разговор

Мы не предлагаем DWH там, где хватит одного отчёта

Если у вас один-два источника данных и десяток метрик — не нужно строить корпоративное хранилище. Достаточно прямого подключения BI к CRM или 1С, или хорошо собранного Excel-отчёта. DWH окупается, когда источников много и нужен единый источник истины.

DWH уместен, когда:

Накоплены данные в нескольких системах
Есть понимание ключевых KPI и метрик
Поддержка от бизнеса в формулировке требований
Готовность стандартизировать определение метрик
Понимание, что данные требуют качества и контроля
Долгосрочный взгляд: DWH живёт 5–10 лет

Отрасли

Отраслевая специфика — в ключевых KPI, источниках данных и регуляторных требованиях.

Финансы и банки
- Управленческая отчётность
- Риск-аналитика
- Антифрод и AML
- Cash flow прогноз
- Регуляторная отчётность
Промышленность
- OEE производства
- Предиктив поломок
- Прогноз потребления
- Качество продукции
- Энергопотребление
Ритейл и e-com
- Прогноз продаж
- Оптимизация ассортимента
- RFM- и cohort-анализ
- Динамические цены
- Маркетинговые KPI
Госсектор
- Сводки исполнения
- Аналитика обращений
- Бюджетная аналитика
- KPI ведомств
- Открытые данные
Логистика и транспорт
- OTIF-метрики
- Загрузка транспорта
- ETA-аналитика
- Стоимость доставки
- Оптимизация маршрутов

Примеры кейсов

Все кейсы

DWH
Единый КХД на ArenaData

Промышленный холдинг: 300+ источников сведены в единое корпоративное хранилище. Время подготовки отчётов снижено на 60%.
BI
Управленческая отчётность на Visiology

Банк топ-10: 200+ дашбордов под топ-менеджмент, retail, риски, финансы. Отчёт за минуту вместо двух часов.
REAL-TIME
Online-дашборды контакт-центра

Стриминг событий из АТС в ClickHouse, online-метрики SLA, NPS, AHT. Реакция на проседание — в течение минут.
NLQ
Чат с данными для CEO

Корпоративный ассистент с доступом к DWH через NLQ: вопрос на русском → SQL → дашборд. Снижение нагрузки на аналитиков на 55%.
DATA QUALITY
Контроль качества данных

Great Expectations + dbt tests на 1500+ метрик. Алерты при расхождениях, прозрачный data lineage от источника до отчёта.

Форматы работы

Три формата — от аналитического аудита до промышленного корпоративного хранилища.

01
Аналитический аудит

Для компаний, которые хотят понять состояние данных и приоритеты по аналитике.
- Карта источников и систем
- Аудит качества данных
- Список приоритетных дашбордов
- Архитектура DWH/BI
- Оценка бюджета и сроков
- Дорожная карта на 12 месяцев
02
MVP-дашборд за 4–6 недель

Для проверки ценности на одной критичной метрике или одном бизнес-домене.
- 1–3 ключевых дашборда
- Подключение 3–5 источников
- Витрины под кейс
- Демо реальных данных
- Решение go/no-go
03
Корпоративное хранилище

Промышленное внедрение DWH с дашбордами и self-service для всей компании.
- Архитектура и стек
- ETL для всех источников
- Дашборды по доменам
- Self-service портал
- Data Governance
- SLA и поддержка

Почему мы

DWH — это не BI-платформа, это весь жизненный цикл данных

Главная причина, почему BI-проекты «не взлетают» — это не BI-инструмент, а качество данных под ним. Мы умеем не только рисовать дашборды, но и собирать данные из десятков систем, договариваться о метриках и строить промышленный контур, который не падает в первый понедельник квартала.

Более 10 лет внедрений DWH, BI и аналитики в крупных компаниях
Глубокая экспертиза в отечественном стеке (ArenaData, Visiology, Modus BI)
200+ дашбордов в проде у банков, ритейла, промышленности, госсектора
Связка BI с ML и LLM — NLQ, прогнозирование, автоматические инсайты
Доводим до промышленной эксплуатации с SLA, а не до «дашборда в углу»

Частые вопросы

Сколько времени занимает первый дашборд?

Если данные уже есть в одной системе и понятны метрики — 2–4 недели. Если нужно собрать данные из нескольких источников — 6–8 недель.
Можно ли использовать наш текущий стек (1С, Power BI и т.п.)?

Да. Мы работаем с тем, что есть, и помогаем плавно мигрировать на отечественный стек, если это нужно по импортозамещению.
Что с импортозамещением Power BI и Tableau?

Делаем замену на Visiology, Modus BI или Apache Superset с переносом дашбордов и обучением пользователей. Делали это десятки раз — есть отлаженный процесс.
Можно ли подключить аналитику к 1С и SAP?

Да, у нас собственные коннекторы и опыт интеграций со всеми основными версиями 1С (УПП, ERP, ZUP, БП) и SAP (S/4HANA, ECC, BW).
Кто будет поддерживать дашборды после внедрения?

Можем взять на поддержку (SLA по часам реакции и дашбордам), либо обучаем вашу команду и передаём проект.

Начните с одного дашборда, который вы давно хотели

Расскажите про вашу боль с данными — мы оценим, какой минимальный кусок DWH+BI закроет её за 4–6 недель.

Данные → дашборды → бизнес-решения

Источники

Хранилище

Витрины и BI

Доставка

Управленческий дашборд CEO

Дашборд продаж

Финансовый P&L и cash flow

Операционный дашборд

Единый КХД на ArenaData

NLQ-чат с данными

Аудит данных и метрик

Архитектура DWH/Lakehouse

Интеграции и ETL

Дашборды и отчётность

Поддержка и развитие

DWH и Lakehouse

ETL/ELT и стриминг

BI-платформы

NLQ и LLM

Семантический слой

Качество данных

Real-time контур

Безопасность и доступ

Много источников данных

Много ручных Excel-отчётов

Управленческие решения с задержкой

Расхождение метрик в подразделениях

Спрос на NLQ и self-service

Единый КХД на ArenaData

Управленческая отчётность на Visiology

Online-дашборды контакт-центра

Чат с данными для CEO

Контроль качества данных

Аналитический аудит

MVP-дашборд за 4–6 недель

Корпоративное хранилище

DWH — это не BI-платформа, это весь жизненный цикл данных

Начните с одного дашборда, который вы давно хотели

Данные → дашборды →
бизнес-решения