متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
RBC Group - все о данных
الذهاب إلى القناة على Telegram
Повышаем конкурентоспособность своих клиентов с помощью внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, расширенной аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
إظهار المزيد1 139
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-67 أيام
-1530 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+1
في 0 قنوات
مايو '26
+8
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+6
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+5
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+14
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+4
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+7
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+13
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+4
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+4
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+5
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+6
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+3
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+41
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+55
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+55
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+103
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+36
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+20
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+75
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+26
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+6
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+13
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+1 148
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 17 يونيو | 0 | |||
| 16 يونيو | 0 | |||
| 15 يونيو | 0 | |||
| 14 يونيو | 0 | |||
| 13 يونيو | 0 | |||
| 12 يونيو | 0 | |||
| 11 يونيو | 0 | |||
| 10 يونيو | +1 | |||
| 09 يونيو | 0 | |||
| 08 يونيو | 0 | |||
| 07 يونيو | 0 | |||
| 06 يونيو | 0 | |||
| 05 يونيو | 0 | |||
| 04 يونيو | 0 | |||
| 03 يونيو | 0 | |||
| 02 يونيو | 0 | |||
| 01 يونيو | 0 |
منشورات القناة
Как выглядит современная аналитика в 2026 году?
На Qlik Community Uzbekistan 2026 вместе с партнерами Data Craft и Qlik мы обсудили развитие Qlik Cloud, современные подходы к интеграции данных, а также возможности Agentic AI и LLM для работы с аналитикой.
Команда RBC Group поделилась практическими кейсами использования Qlik Cloud, Qlik Data Integration и новыми сценариями взаимодействия с данными на основе AI.
Подготовили небольшой обзор мероприятия 👇
https://www.rbcgrp.com/qlik-community-uzbekistan-2026-ot-oblachnoj-analitiki-k-agentic-ai/?utm_source=telegram&utm_medium=post
| 2 | Основные проблемы в управлении территорией возникают тогда, когда все KPI выполняются, маршруты закрыты, а бизнес всё ещё не понимает, как полевая активность влияет на клиентов и продажи.
На практике высокая активность торговой команды не гарантирует эффективное покрытие территории. Одни точки получают достаточно внимания, другие постепенно выпадают из регулярной работы, а часть маршрутов продолжает выполняться потому, что так было всегда.
Поэтому сегодня компаниям важно анализировать не только количество визитов, но и их влияние на результат.
📌 Какие территории теряют потенциал?
📌 Какие клиенты остаются без должного внимания?
📌 Какие маршруты требуют пересмотра?
📌 Где активность уже не приводит к продажам?
В статье разобрали, какие показатели помогают увидеть реальную картину работы полевой команды.
https://www.rbcgrp.com/otslezhivat-aktivnost-kontrolirovat-territoriju-vlijat-na-prodazhi-kak-analitika-menjaet-upravlenie-torgovymi-vizitami/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 249 |
| 3 | «Какая из этих цифр правильная?»
Если этот вопрос регулярно звучит на совещаниях, проблема уже давно не в Excel.
И не в BI.
Это симптом того, что компания потеряла единое представление о данных.
В такой ситуации появляются:
— разные KPI в разных отчетах;
— бесконечные сверки;
— ручная подготовка данных;
— недоверие к аналитике.
И чем больше дашбордов появляется, тем заметнее становятся эти проблемы.
Разобрали, почему так происходит и как компании переходят от Excel-отчетности к управляемой аналитике.
🔗https://www.rbcgrp.com/pochemu-excel-razrushaet-analitiku-v-rastushhih-kompanijah/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 348 |
| 4 |  MCP Server — одна из технологий для Agentic AI, о которой пока говорят значительно меньше, чем о самих AI-моделях. Именно MCP решает одну из задач внедрения AI: как безопасно подключить AI к корпоративным системам, данным и бизнес-процессам без сложной интеграции под каждый новый сценарий.
Это особенно важно для enterprise-среды, где AI работает с ERP, CRM, аналитикой, документами и внутренними сервисами — с контролем доступов и возможностью масштабирования.
MCP (Model Context Protocol) позволяет выстроить единый подход к взаимодействию AI с корпоративной инфраструктурой. В результате компании могут быстрее подключать AI-агентов, централизованно управлять доступами, контролировать действия и масштабировать AI без перестройки архитектуры.
🎥 Видео—пример работы MCP Server
🇺🇦 Онлайн-сессия уже 14 мая: «Що приховують ваші дані: AI-аналітика в Qlik» https://www.rbcgrp.com/ua/event/shho-prihovujut-vashi-dani-ai-analitika-v-qlik/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 405 |
| 5 |  Пропонуємо звернути увагу на вебінар від партнерів Elit-Web
ШІ змінює PPC — приховані ризики, що знищують прибуток
Із запровадженням ШІ в Google Ads компанії помітили, що змінилися їхні бюджети, трафік і конверсії, а багато брендів відзначають зменшення прибутку.
Компанія Elit-Web, яка є Google Premier Partner, має власні напрацювання щодо використання ШІ у РРС і запрошує на вебінар «Як штучний інтелект змінює PPC: приховані ризики, що знижують прибуток вашого інтернет-магазину».
Коли: четвер, 14 травня 17:00 (за Києвом)
Ви зможете дізнатися:
- як ШІ насправді впливає на ефективність вашого рекламного бюджету;
- де виникають приховані втрати;
- що змінити у вашій стратегії, щоб збільшити не лише трафік, а й прибуток.
У кінці відбудеться сесія запитань і відповідей з керівником відділу PPC.
Кожен, хто приєднається до вебінару, отримає спеціальний бонус від Elit-Web.
Реєструйтеся https://elit-web.ua/ua/webinar-registration?utm_campaign=partner на безкоштовний вебінар. | 379 |
| 6 | Рассмотрим компании с партнёрской или дистрибьюторской сетью. Отгрузки есть, план выполняется, движение в канал контролируется.
Но в какой-то момент возникает вопрос: что на самом деле происходит с продажами? И здесь может появляться разрыв между primary и secondary. Отгрузки растут — но это не значит, что продажи формируются так же.
Если разрыв возникает, часть товара накапливается, в других точках его не хватает, а в среднем всё выглядит “нормально”.
📌 Важно понимать:
— какие позиции реально доходят до продажи
— где уже формируется излишек
— когда отгрузка перестаёт поддерживаться спросом
Именно здесь аналитика позволяет увидеть связи между отгрузками, продажами и запасами — и управлять ситуацией, а не реагировать постфактум.
В статье разобрали, как это работает на практике. https://www.rbcgrp.com/kontrolirovat-kanal-videt-polki-vlijat-na-rezultat-kak-analitika-menjaet-upravlenie-pervichnymi-i-vtorichnymi-prodazhami/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 295 |
| 7 |  Большинство проблем в аналитике — не из-за отсутствия данных. А из-за того, что важные изменения замечают слишком поздно.
Дашборды требуют внимания. Алерты — заранее заданных правил. Но в реальности самые важные сигналы часто появляются там, где их не ждут.
Для этого и появился Discovery Agent.
Он сам отслеживает данные и находит изменения в момент, когда они происходят:
— резкие отклонения
— сдвиги трендов
— аномалии
— расхождения с прогнозом
И сразу показывает: что изменилось, где и почему это важно.
По сути, это переход от контроля → к проактивному обнаружению.
🎥 В видео показываем, как это работает. | 315 |
| 8 |  Под термином Data Product сегодня понимают разные вещи: от датасетов и дашбордов до семантических моделей и ML-решений.
Но дело не в инструментах.
Data product — это не объект, а подход к работе с данными.
К тому, как они создаются, доставляются и используются в бизнесе.
Ключевой критерий простой:
если данными никто не пользуется — это не продукт.
Можно выстроить сложную архитектуру, но без понятного пользователя и сценария применения это останется внутренним активом.
Data product создается под конкретную задачу и оценивается через бизнес-результат.
Фокус меняется: не «дать доступ к данным», а сделать их полезными для принятия решений.
Почти любой элемент аналитики может стать data product — если он управляется как продукт:
▪️ есть пользователь
▪️ есть бизнес-ценность
▪️ есть развитие
В итоге выигрывают те, у кого данные доступны, согласованы и реально используются.
🎥 В видео — как это реализовано в Qlik Data Products: от сырых данных к готовым решениям. | 0 |
| 9 | Agentic AI — один из самых обсуждаемых трендов, но чаще всего его воспринимают как ещё один инструмент.
На практике всё интереснее.
Речь идёт не про отдельный AI, а про новую архитектуру работы с данными:
когда система объединяет прогноз, контекст и действия — и помогает принимать решения в моменте.
Ключевая идея — мультиагентный подход.
Не один ассистент, а система агентов, где каждый отвечает за свою задачу: анализ, контекст, прогнозирование, действия.
Именно за счёт этого появляется гибкость и масштабируемость без “пересборки” всей системы.
Разобрали, как это устроено и почему за таким подходом будущее: https://www.rbcgrp.com/chto-menjaet-agentic-ai-ot-dashbordov-do-dejstvij-v-biznes-analitike/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 0 |
| 10 | У большинства компаний прогноз продаж это часто не совсем независимая оценка будущего, а цифра, которая формируется под влиянием разных функций.
И именно здесь возникают риски.
Даже отклонение на 10–15% может приводить к замороженному капиталу, потерянной выручке и росту затрат в цепочке поставок. И дело не в данных — а в том, как выстроен сам процесс.
Когда коммерция, финансы и аналитика по-разному влияют на прогноз, он постепенно превращается в компромисс, а не отражение реальности.
В результате бизнес получает:
— разные версии цифр
— постоянные согласования
— решения на основе искаженной картины
Решение — в системном подходе: разделении прогноза и плана, четком распределении ролей и едином источнике данных.
👉 В статье разбираем, где именно возникают эти искажения и как выстроить прогнозирование как управляемый процесс https://www.rbcgrp.com/prognoz-prodazh-kak-upravlencheskaja-problema-kto-otvechaet-i-pochemu-sistema-ne-rabotaet/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 0 |
| 11 | Закупки могут выглядеть управляемыми — но именно здесь бизнес чаще всего теряет маржу.
Всё вроде под контролем: есть поставщики, цены согласованы, процессы работают.
Но как только начинает расти бюджет, объяснение обычно одно — “всё подорожало”.
На практике это редко основная причина.
Чаще всего расходы растут из-за изменения структуры закупок:
другой ассортимент, другой микс, смещение по категориям — без явных решений и сигналов в отчетности.
В результате бизнес видит рост затрат, но не понимает, что именно на него повлияло: цена, объём или структура.
Аналитика позволяет разложить закупки на факторы и понять, что именно влияет на затраты — цена, объём или структура:
— объяснять отклонения.
— видеть реальные причины.
— управлять затратами до того, как они влияют на маржу.
Разобрали, как это работает на практике:
https://www.rbcgrp.com/pokupat-strategicheski-jekonomit-sistemno-vlijat-na-marzhu-kak-analitika-menjaet-upravlenie-zakupkami/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 0 |
| 12 | Разобрали реальный кейс AI-прогнозирования спроса в фармацевтике — проект Юрия-Фарм.
Что сделали:
— построили систему прогнозирования с горизонтом 18 месяцев
— разделили спрос на 3 независимых канала: розница, FMCG, госпиталь
— учли специфику рынка: дефектуру, запуск новых препаратов, тендеры и длинный логистический цикл
Результат:
единый прогноз, на который опираются продажи, производство и supply chain — основа для S&OP и IBP.
Отдельно интересен темп:
— 8 недель до валидации модели
— <3 месяцев до полной автоматизации
Это кейс про то, как данные становятся инструментом управления бизнесом, а не просто отчетностью.
👉 Читать кейс: https://www.rbcgrp.com/ai-prognozirovanie-sprosa-v-farmacevtike-kejs-jurij-farm/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 0 |
