ar
Feedback
RBC Group - все о данных

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 المزيد
1 128
المشتركون
-224 ساعات
-57 أيام
-1830 أيام

جاري تحميل البيانات...

القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '260
في 0 قنوات
يونيو '26
+5
في 0 قنوات
Get PRO
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
11 يوليو0
10 يوليو0
09 يوليو0
08 يوليو0
07 يوليو0
06 يوليو0
05 يوليو0
04 يوليو0
03 يوليو0
02 يوليو0
01 يوليو0
منشورات القناة
Почему даже хорошие дашборды часто не помогают принимать решения? Компании инвестируют в BI, создают новые отчеты и собирают
Почему даже хорошие дашборды часто не помогают принимать решения? Компании инвестируют в BI, создают новые отчеты и собирают все больше данных. Но дашбордов становится больше, а руководители по-прежнему задают аналитикам одни и те же вопросы: Почему продажи снизились? Что стало причиной? Что делать дальше? Проблема редко в визуализации. Чаще — в подходе. Большинство дашбордов показывают что произошло, но не помогают понять почему и что делать дальше. Поэтому даже десятки KPI не делают аналитику инструментом управления. Современные BI-платформы не только показывают данные, но и автоматически выявляют отклонения, отправляют уведомления, запускают процессы и помогают искать причины с помощью ИИ. Почему количество отчетов больше не является показателем зрелости аналитики и какой должна быть BI-система, которая действительно помогает бизнесу тут: 🔗 https://www.rbcgrp.com/sovremennaja-analitika-nachinaetsja-tam-gde-zakanchivajutsja-dashbordy/?utm_source=telegram&utm_medium=post

2
Как выглядит современная аналитика в 2026 году? На Qlik Community Uzbekistan 2026 вместе с партнерами Data Craft и Qlik мы об
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
360
3
Основные проблемы в управлении территорией возникают тогда, когда все KPI выполняются, маршруты закрыты, а бизнес всё ещё не
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
365
4
«Какая из этих цифр правильная?» Если этот вопрос регулярно звучит на совещаниях, проблема уже давно не в Excel. И не в BI. Э
«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
370
5
MCP Server — одна из технологий для Agentic AI, о которой пока говорят значительно меньше, чем о самих AI-моделях. Именно MCP
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
6
Пропонуємо звернути увагу на вебінар від партнерів Elit-Web ШІ змінює PPC — приховані ризики, що знищують прибуток Із запрова
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
7
Рассмотрим компании с партнёрской или дистрибьюторской сетью. Отгрузки есть, план выполняется, движение в канал контролируетс
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
8
Большинство проблем в аналитике — не из-за отсутствия данных. А из-за того, что важные изменения замечают слишком поздно. Даш
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
9
Под термином Data Product сегодня понимают разные вещи: от датасетов и дашбордов до семантических моделей и ML-решений. Но де
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
10
Agentic AI — один из самых обсуждаемых трендов, но чаще всего его воспринимают как ещё один инструмент. На практике всё интер
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