1 128
订阅者
-224 小时
-57 天
-1830 天
数据加载中...
吸引订阅者
七月 '26
七月 '260
在0个频道中
六月 '26
+5
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+8
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+6
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+5
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+14
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+4
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+7
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+13
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+4
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+4
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+5
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+6
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+3
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+41
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+55
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+55
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+103
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+36
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+20
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+75
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+26
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+6
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+13
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+1 148
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 11 七月 | 0 | |||
| 10 七月 | 0 | |||
| 09 七月 | 0 | |||
| 08 七月 | 0 | |||
| 07 七月 | 0 | |||
| 06 七月 | 0 | |||
| 05 七月 | 0 | |||
| 04 七月 | 0 | |||
| 03 七月 | 0 | |||
| 02 七月 | 0 | |||
| 01 七月 | 0 |
频道帖子
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 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 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.
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 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 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 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.
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 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 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 |
