Переход к управлению бизнесом на основе данных
У любой компании на определенном этапе развития накапливается массив данных, который требуется анализировать. Перед тем как исследовать данные, их необходимо собрать. Если источников данных у компаний несколько, а это могут быть учетные системы, CRM, система планирования производства, различные веб-сервисы и любые другие системы, процесс сбора и подготовки данных следует автоматизировать.
Сбор и подготовка данных – важнейшие этапы в процессе аналитики. Данные из различных источников могут дублироваться или быть неполными, что приводит к ошибкам и дополнительным издержкам.
Подготовленные данные хранятся в корпоративном хранилище данных с возможностью последующей визуализации. Визуализация способствует более лучшему пониманию бизнес-пользователями ключевой информации о компании. Возможность детализации отчетности дает представление, из чего складывается каждый показатель.
Сбор данных
Данные собираются из различных источников при помощи собственного ETL - Modus ETL: системы класса ERP, CRM, WMS и др., веб-сервисы через REST API, базы данных MS SQL, PostgreSQL, Vertica, Oracle, текстовые файлы и файлы Excel.
Подготовка данных
Готовые сценарии по управлению качеством данных в Modus ETL: очистка, стандартизация, нормализация, сопоставление и обогащение данных.
Аналитическая отчетность
Интерактивные отчеты доступны в режиме реального времени на веб-портале с поддержкой всех типов устройств.
Создание отчетов на портале
Визуальный конструктор обеспечивают возможность настраивать дашборды без программирования в удобных интерфейсах. Поддержка технологии перетаскивания объектов (Drag and Drop), управления гибкой настройкой детализации (drill-down, drill-up, drill-trough) и фильтрации данных.
Возможность ручного ввода данных
При помощи модуля форм ввода можно вносить данные в удобном интерфейсе с настраиваемым контролем вводимых значений и аудиторским следом.
Прогнозирование и расширенная аналитика
Расширенная аналитика (DataMining) реализована за счет интеграции с библиотеками Python. Реализованы шаблоны для настройки моделей регрессии, кластеризации и прогнозирования. Для хранилищ данных на Vertica возможно использование встроенных в Vertica функций для продвинутой аналитики и машинного обучения.
Безопасность и разграничение прав доступа
Разграничение прав доступа выполняется на уровне ролей пользователей и профилей доступа к отчетам или группам отчетов. Есть возможность тонкой настройки доступа к данным на уровне записей.
Совместимость с 1С
Программный продукт Modus ETL имеет сертификат «Совместимо! Система программ 1С:Предприятие».
Аналитические решения для государственного сектора
Применение Modus BI
Финансы
Аналитика по корпоративной финансовой отчетности, движению денежных средств, дебиторской и кредиторской задолженности
Производство
Анализ данных о загрузке оборудования, ремонте, объемов производства, дефектной продукции, сравнительный анализ по выпускаемой продукции
Логистика
Аналитика по складским запасам: текущий и целевой уровень, сегментация и приоритизация, расчет потенциала и сравнительный анализ
Аналитика кадровой отчетности: рекрутинг, ФОТ, штатная численность, сотрудники, обучение, корпоративная культура.
Аналитика по KPI отдела продаж: план/факт, выручка, маржинальность, аналитика по группам товаров и менеджерам
Аналитика привлечения и обслуживания клиентов. Показатели KPI операторов в режиме реального времени.
Аналитика по трудозатратам, задачам и исполнителям, динамика производительности.
