💚 Друзья!

Напоминаем, что уже 22 августа в 14:00 состоится открытая онлайн-встреча, на которой вместе с экспертами Денвик обсудим основные проблемы выгрузки данных из 1С для нужд DWH и BI.

✔️ Разберем разные способы получения данных из 1С для BI или DWH, их плюсы и минусы
✔️ Продемонстрируем выгрузку из 1С «в один клик» с помощью Экстрактора данных 1С в BI от Денвик
✔️ Посчитаем, что быстрее и выгоднее: внедрить Экстрактор или привлечь программиста 1С
✔️ Рассмотрим возможности визуализации и анализа данных из 1С в BI-платформе


🔔 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ 🔔


🤗 Присоединяйтесь, будет много интересного!


Участие для целевой аудитории бесплатное, кроме поставщиков решений в области ИТ

❗️До завершения регистрации всего 7 дней!

22 августа в 14:00 состоится открытая онлайн-встреча, на которой вместе с экспертами Денвик обсудим основные проблемы выгрузки данных из 1С для нужд DWH и BI.

✔️ Разберем разные способы получения данных из 1С для BI или DWH, их плюсы и минусы
✔️ Продемонстрируем выгрузку из 1С «в один клик» с помощью Экстрактора данных 1С в BI от Денвик
✔️ Посчитаем, что быстрее и выгоднее: внедрить Экстрактор или привлечь программиста 1С
✔️ Рассмотрим возможности визуализации и анализа данных из 1С в BI-платформе


🔔 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ 🔔


🤗 Присоединяйтесь, будет много интересного!


Участие для целевой аудитории бесплатное, кроме поставщиков решений в области ИТ

💾 Для того, чтобы оценить проект DWH на возможность реализации, стоит:

- Определить, чего не хватает в текущем процессе управления данными
- Договориться и синхронизироваться с ожиданиями у участников процесса: команда внедрения, топ-менеджмент, бизнес-пользователи
- Понять, есть ли в компании необходимые ресурсы: бюджеты, команда, технологии

Решать проблемы с данными каждой конкретной компании необходимо, тем способом, который будет наиболее выгоден с точки зрения вложений и дальнейшего развития, а технологии и методологии выбирать в соответствии с индивидуальными задачами.

В видео рассказываем, как компании-лидеры работают с данными перед проектом внедрения DWH.

👉 Смотреть видео на Youtube

👉 Смотреть видео на Rutube

📊 Qlever Solutions и Денвик провели совместную онлайн-встречу «Экстрактор vs 1С Программист. Как эффективно выгружать данные из 1С и делать дашборды за 15 минут?», посвященную основным способам извлечения данных из 1С.

📒 Как быстро выгрузить данные из 1С и разработать на их основе аналитические дашборды? Читайте в материалах по итогам вебинара

На этапе проектирования необходимо выбрать стек технологий и подходящую методологию моделирования данных для хранилища.
DWH можно строить как на проприетарном или Оpen Source ПО, так и размещать в облаке или on-premise.

💾 В видео рассказываем о стеке, который для репликации, оркестрации, хранения, визуализации чаще всего использует в проектах DWH команда Qlever Solutions.

🍔 Эксперты Qlever Solutions разработали аналитическое приложение Profit & Loss (P&L) для сети ресторанов Вкусно - и Точка

Основная цель проекта заключалась в сокращении времени подготовки финансовой отчетности и улучшении качества аналитических данных, что позволило компании более эффективно управлять своими финансовыми показателями 📊

👉 Подробнее о задачах и достигнутых результатах проекта читайте на нашем сайте

💾 Эпоха современных хранилищ данных началась с появления реляционных баз данных. С появлением бизнес-аналитики следствием развития БД стала концепция Data Warehouse (корпоративное хранилище данных, DWH).

Дальнейший рост объемов данных, введение термина «большие данные» и разнообразие требований к обработке привели к эволюции архитектур данных.

💚 Рассказываем, что такое Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Data Fabric, Data Mesh, как зародились эти концепции. и в чем разница между ними 💚

Мудрость месяца от Qlever Solutions 🏮


💾 DWH объединяет данные из разных источников в единую версию правды, чтобы вы могли извлечь максимум пользы из мощной аналитики и получить преимущество в принятии решений.


💚 Мы внедряем хранилища данных, используя масштабируемые технологии и гибридные методологии, адаптируя лучшие практики под ваши задачи.
Архитектура DWH и инструменты для построения хранилища данных подбираются индивидуально в зависимости от ваших целей, требований и возможностей.

Узнайте больше о преимуществах КХД для бизнеса

Экономия времени, сокращение ошибок и эффективная оптимизация отгрузок на маркетплейсы с PIX BI: кейс Orby #PIX_кейс

Orby — бренд детской одежды, который насчитывает более 70 магазинов в России и СНГ.

👨‍💻Было: чтобы отслеживать продажи на Wildberries и Ozon, специалисты компании использовали бесплатную встроенную аналитику маркетплейсов и сервис внешней аналитики MPStats. Но такие сервисы не могли предоставить детализированные данные, чтобы понимать, какую выручку приносят конкретные категории товаров, какие товары нужно усилить для выполнения плана продаж, как распределить товары по складам маркетплейсов в зависимости от спроса и т.д.

📊Стало: Qlever Solutions разработали для Orby корпоративное хранилище данных (DWH) и приложения на PIX BI, которые позволяют получать единый доступ к данным о продажах компании и анализировать её деятельность на маркетплейсах.

Дашборды помогают отслеживать данные по продажам Orby на Wildberries и Ozon в разрезе дня/недели/месяца, сравнивать показатели с результатами деятельности конкурентов, проводить мониторинг рынка детской одежды в целом.

Что аналитические приложения на PIX BI дают Orby:

🛑 экономия до 3 часов в день на формирование отчетности;
🛑 уменьшение до 80% ошибок, которые возникали при планировании отгрузок товаров на маркетплейсы;
🛑возможность своевременно выставлять скидки или менять ассортимент в зависимости от спроса и активности конкурентов;
🛑оптимизация логистики между складами маркетплейсов.

Подробнее о кейсе читайте на сайте Qlever Solutions.