Коллеги, вебинар успешно прошел — всем спасибо за участие!
Если у вас остались вопросы — делитесь в комментариях ниже!
⌨️ Регистрировались, но пропустили эфир? Мы можем прислать вам запись и презентацию!
Для этого напишите на нашу почту biwebinar@lasmart.ru слово «AI» ✉️
Если у вас остались вопросы — делитесь в комментариях ниже!
Для этого напишите на нашу почту biwebinar@lasmart.ru слово «AI» ✉️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4🔥4
Когда компании действительно нужно DWH ⚙️
Хранилище данных становится актуальным в тот момент, когда текущая работа с данными перестает масштабироваться. Это хорошо видно по типовым ситуациям, которые регулярно повторяются в разных компаниях.
Если вы узнаете себя хотя бы в нескольких пунктах, стоит задуматься о переходе к DWH 🔼
Хранилище данных позволяет выстроить единую модель, зафиксировать метрики, разделить операционную и аналитическую нагрузку и обеспечить стабильную работу с историческими данными.
При своевременном внедрении DWH аналитика становится системной и воспроизводимой. Это дает возможность быстрее находить закономерности, точнее оценивать ситуацию и принимать решения на основе согласованных данных 📈
Хранилище данных становится актуальным в тот момент, когда текущая работа с данными перестает масштабироваться. Это хорошо видно по типовым ситуациям, которые регулярно повторяются в разных компаниях.
Если вы узнаете себя хотя бы в нескольких пунктах, стоит задуматься о переходе к DWH 🔼
Важно: перечисленные признаки указывают на ограничения текущей архитектуры данных. По мере роста компании такие ограничения начинают напрямую влиять на скорость принятия решений и качество аналитики.
Хранилище данных позволяет выстроить единую модель, зафиксировать метрики, разделить операционную и аналитическую нагрузку и обеспечить стабильную работу с историческими данными.
При своевременном внедрении DWH аналитика становится системной и воспроизводимой. Это дает возможность быстрее находить закономерности, точнее оценивать ситуацию и принимать решения на основе согласованных данных 📈
❤7👍6🔥5
Завтра в 11:00 (МСК) — вебинар с AW BI 📈
Клиентская аналитика в ритейле часто остается витриной отчетов:
данные есть, но на решения и выручку они почти не влияют.
На эфире разберем:
— как связать клиентские данные с деньгами
— как собрать маркетинг, продажи и BI в одну управляемую модель
— какие дашборды реально используются для поиска точек роста
🔗 Регистрация по ссылке
Клиентская аналитика в ритейле часто остается витриной отчетов:
данные есть, но на решения и выручку они почти не влияют.
На эфире разберем:
— как связать клиентские данные с деньгами
— как собрать маркетинг, продажи и BI в одну управляемую модель
— какие дашборды реально используются для поиска точек роста
🔗 Регистрация по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍4🔥4
Вебинар: «Как построить клиентскую аналитику и находить точки роста в маркетинге и продажах в ритейле».
➡️ Ссылка для входа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3❤1
Вебинар завершен — спасибо всем, кто был с нами!
Разобрали, как выстраивать клиентскую аналитику, которая влияет на выручку, а не просто собирает цифры.
Если остались вопросы — пишите в комментариях, с удовольствием разберем их подробно 🙌🏼
⌨️ Не смогли подключиться?
Отправим запись и презентацию — напишите на biwebinar@lasmart.ru с темой «Клиентская аналитика».
Разобрали, как выстраивать клиентскую аналитику, которая влияет на выручку, а не просто собирает цифры.
Если остались вопросы — пишите в комментариях, с удовольствием разберем их подробно 🙌🏼
⌨️ Не смогли подключиться?
Отправим запись и презентацию — напишите на biwebinar@lasmart.ru с темой «Клиентская аналитика».
🔥8👍4❤3
Почему автоматизация работы с метаданными стала критичной именно сейчас 📊
Коллеги, недавно на вебинаре про применение ИИ в анализе метаданных мы обсуждали, как меняется подход к работе с данными, и почему ручные процессы перестают справляться.
Сегодня компании переходят к сложным экосистемам данных: DWH, BI, десятки источников, сотни отчетов — и всё это нужно поддерживать в актуальном состоянии.
Проблема в том, что вручную управлять этим контуром уже слишком сложно. Ручное описание таблиц, поддержка data catalog, согласование бизнес-логики — такие процессы плохо масштабируются. Документация устаревает быстрее, чем её успевают обновлять, а доверие к данным постепенно снижается.
Что меняется с появлением ИИ
Ключевой сдвиг заключается в том, что задача «понимания данных» начинает делегироваться системе. ИИ анализирует не только названия таблиц и колонок, но и структурные паттерны:
🌐 типы данных
🌐 связи между таблицами
🌐 логи и поведение системы
На этой основе формируется актуальный «паспорт» каждого дата-актива — без постоянного участия инженера. Роль команды при этом меняется: вместо ручного описания — проверка и валидация.
Что это дает на практике
Ускоряется работа с данными, снижается нагрузка на команду, появляется актуальная и согласованная документация, становится прозрачной data lineage, растет доверие к аналитике.
И самое важное — компании получают возможность масштабировать работу с данными без кратного роста команды.
🔗 Смотрите подробный разбор по ссылке
Коллеги, недавно на вебинаре про применение ИИ в анализе метаданных мы обсуждали, как меняется подход к работе с данными, и почему ручные процессы перестают справляться.
Сегодня компании переходят к сложным экосистемам данных: DWH, BI, десятки источников, сотни отчетов — и всё это нужно поддерживать в актуальном состоянии.
Проблема в том, что вручную управлять этим контуром уже слишком сложно. Ручное описание таблиц, поддержка data catalog, согласование бизнес-логики — такие процессы плохо масштабируются. Документация устаревает быстрее, чем её успевают обновлять, а доверие к данным постепенно снижается.
В итоге растет стоимость владения данными: команды тратят время не на аналитику, а на попытки разобраться, что означают данные и можно ли им доверять.
Что меняется с появлением ИИ
Ключевой сдвиг заключается в том, что задача «понимания данных» начинает делегироваться системе. ИИ анализирует не только названия таблиц и колонок, но и структурные паттерны:
🌐 типы данных
🌐 связи между таблицами
🌐 логи и поведение системы
На этой основе формируется актуальный «паспорт» каждого дата-актива — без постоянного участия инженера. Роль команды при этом меняется: вместо ручного описания — проверка и валидация.
Что это дает на практике
Ускоряется работа с данными, снижается нагрузка на команду, появляется актуальная и согласованная документация, становится прозрачной data lineage, растет доверие к аналитике.
И самое важное — компании получают возможность масштабировать работу с данными без кратного роста команды.
🔗 Смотрите подробный разбор по ссылке
❤4👍4🔥3💯2
Почему клиентская аналитика не дает результата в ритейле 🛒
В ритейле данные о продажах, клиентах и маркетинге часто живут в разных системах. Каждая из них дает свою картину, но целостного понимания не возникает.
В результате бизнес сталкивается с типовыми проблемами:
📍 сложно оценить реальный ROI маркетинга
📍 сегментация не приводит к управляемым действиям
📍 отток клиентов остается незаметным
📍 программы лояльности не влияют на прибыль
В новой статье разобрали 5 ключевых барьеров клиентской аналитики и показали, как BI-платформы помогают находить точки роста LTV и выручки.
👉 Читайте новую статью в блоге
В ритейле данные о продажах, клиентах и маркетинге часто живут в разных системах. Каждая из них дает свою картину, но целостного понимания не возникает.
В результате бизнес сталкивается с типовыми проблемами:
📍 сложно оценить реальный ROI маркетинга
📍 сегментация не приводит к управляемым действиям
📍 отток клиентов остается незаметным
📍 программы лояльности не влияют на прибыль
В новой статье разобрали 5 ключевых барьеров клиентской аналитики и показали, как BI-платформы помогают находить точки роста LTV и выручки.
👉 Читайте новую статью в блоге
👍5🔥4❤3
Команда Lasmart на Ритейл Тех 2026 📊
С 21 по 23 апреля мы на Ритейл Тех 2026 — одной из ключевых площадок для ритейла, где обсуждают технологии, аналитику и практику управления бизнесом.
📍 Москва, Центр международной торговли
Здесь собираются ритейлеры, IT-команды, аналитики и поставщики решений — чтобы обсудить, как меняется отрасль, какие инструменты действительно работают, и где сегодня находятся точки роста.
Мы все дни на стенде Lasmart: показываем аналитические и отраслевые продукты и обсуждаем подходы к построению аналитики в ритейле.
Если вы на выставке — заходите, будем рады пообщаться 👋
С 21 по 23 апреля мы на Ритейл Тех 2026 — одной из ключевых площадок для ритейла, где обсуждают технологии, аналитику и практику управления бизнесом.
📍 Москва, Центр международной торговли
Здесь собираются ритейлеры, IT-команды, аналитики и поставщики решений — чтобы обсудить, как меняется отрасль, какие инструменты действительно работают, и где сегодня находятся точки роста.
Мы все дни на стенде Lasmart: показываем аналитические и отраслевые продукты и обсуждаем подходы к построению аналитики в ритейле.
Если вы на выставке — заходите, будем рады пообщаться 👋
❤6👍6🔥5