RBC Group - все о данных
Open in Telegram
Повышаем конкурентоспособность своих клиентов с помощью внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, расширенной аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Show more1 114
Subscribers
No data24 hours
-47 days
-1130 days
Data loading in progress...
Similar Channels
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+1
in 0 channels
August '26
+8
in 0 channels
Get PRO
July '26
+4
in 0 channels
Get PRO
June '26
+5
in 0 channels
Get PRO
May '26
+8
in 0 channels
Get PRO
April '26
+6
in 0 channels
Get PRO
March '26
+5
in 0 channels
Get PRO
February '26
+14
in 0 channels
Get PRO
January '26
+4
in 0 channels
Get PRO
December '25
+7
in 0 channels
Get PRO
November '25
+13
in 0 channels
Get PRO
October '25
+4
in 0 channels
Get PRO
September '25
+4
in 0 channels
Get PRO
August '25
+5
in 0 channels
Get PRO
July '25
+6
in 0 channels
Get PRO
June '25
+3
in 0 channels
Get PRO
May '25
+41
in 0 channels
Get PRO
April '25
+55
in 0 channels
Get PRO
March '25
+55
in 0 channels
Get PRO
February '25
+103
in 0 channels
Get PRO
January '25
+36
in 0 channels
Get PRO
December '24
+20
in 0 channels
Get PRO
November '24
+75
in 0 channels
Get PRO
October '24
+26
in 0 channels
Get PRO
September '24
+6
in 0 channels
Get PRO
August '24
+13
in 0 channels
Get PRO
July '24
+1 148
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 06 September | 0 | |||
| 05 September | 0 | |||
| 04 September | 0 | |||
| 03 September | 0 | |||
| 02 September | +1 | |||
| 01 September | 0 |
Channel Posts
95% укомплектованности — это хороший показатель? Не всегда.
Если при этом 15–20% сотрудников регулярно работают сверхурочно, за высокой укомплектованностью может скрываться реальный дефицит ресурса.
То же с ФОТ: рост затрат на 8% сам по себе ничего не говорит об эффективности. Важно, как одновременно меняются маржа и выручка на FTE.
А теперь добавим еще один сценарий: 100 FTE, квартальная текучесть 12% и 45–60 дней на закрытие вакансии. Здесь HR-метрики уже превращаются в конкретный риск для ресурсного планирования.
Разбираем, как связать численность, нагрузку, затраты и производительность и перейти от отдельных показателей к управленческим решениям. Читать статью → https://www.rbcgrp.com/proizvoditelnost-pod-kontrolem-rashody-pod-upravleniem-rezultat-v-cifrah-kak-analitika-menjaet-upravlenie-personalom/?utm_source=telegram&utm_medium=post
| 2 |  Данные есть. Но собрать их в одном месте и поддерживать актуальными — уже отдельная инженерная задача.
ERP, CRM, SAP, корпоративные базы, SaaS и облачные сервисы постоянно создают и обновляют информацию. Одни данные нужно перенести в единое хранилище, другие — синхронизировать между системами, третьи — передавать практически сразу после изменения в источнике.
И здесь начинается самое интересное: универсального способа интеграции не существует.
ETL или ELT? Полная загрузка или CDC? Когда нужна репликация, а когда потоковая передача? Что имеет смысл автоматизировать при построении Data Warehouse? И как не потерять контроль над происхождением и качеством данных, когда источников становятся десятки?
Разобрали основные подходы к интеграции данных и практические сценарии их применения.
https://www.rbcgrp.com/integracija-dannyh-chto-jeto-takoe-kak-rabotaet-i-gde-primenjaetsja/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 315 |
| 3 |  Что можно увидеть в аналитике чеков, чего не покажет общий отчет по продажам?
Например, что продажи пока стабильны, но часть клиентов уже покупает реже. Что средний чек растет за счет промо, а не увеличения корзины. Или что покупатели продолжают приходить, но постепенно сокращают количество категорий в чеке.
Для бизнеса это ранние сигналы изменений в клиентской базе.
Если связать данные чеков с программой лояльности и RFM-анализом, можно понять:
• кто формирует наибольшую ценность;
• какие товары увеличивают чек и чаще покупаются вместе;
• как скидки и бонусы влияют на повторные покупки;
• какие сегменты теряют активность;
• где есть потенциал роста среднего чека и LTV.
То есть анализировать не только результат покупки, но и поведение, которое этот результат формирует.
👉https://www.rbcgrp.com/ponimat-klienta-analizirovat-cheki-povyshat-ltv-kak-analitika-menjaet-upravlenie-lojalnostju/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 409 |
| 4 |  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 | 273 |
| 5 |  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 |
| 6 |  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 |
| 7 |  «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 | 376 |
| 8 |  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 |
| 9 |  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 |
| 10 |  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 |
| 11 |  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 |
| 12 |  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. | 376 |
| 13 |  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 | 413 |
| 14 |  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 | 428 |
| 15 |  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 | 346 |
| 16 |  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 | 376 |
| 17 |  Разбираем кредиторскую задолженность.
Во многих компаниях кредиторка воспринимается как «нормальная операционная часть бизнеса». Счета есть, сроки согласованы, оплаты идут. Но именно здесь часто возникает скрытое давление на ликвидность.
Проблема не в долге. Проблема — в отсутствии системной картины:
— реальный объём текущих и просроченных обязательств;
— концентрация долга у ключевых поставщиков;
— структура по корзинам старения;
— средний срок расчётов с контрагентами;
— какие платежи создадут пиковую нагрузку на cash flow;
— что произойдёт при переносе оплат.
Кредиторская задолженность — инструмент финансовой гибкости, если ею управляют.
Разобрали: как анализировать структуру долга, управлять оборотностью, расставлять приоритеты платежей и использовать what-if анализ, чтобы видеть последствия решений заранее.
👉 https://www.rbcgrp.com/platit-vovremja-ne-terjat-gibkost-derzhat-balans-kak-analitika-menjaet-upravlenie-kreditorskoj-zadolzhennostju/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 384 |
| 18 |  В Power BI нет штатного визуала, который позволял бы наглядно работать с проектными планами: иерархией задач, этапами, сроками и отклонениями — без таблиц и сложных обходных решений.
Разработали кастомный визуал, который закрывает эту проблему.
Типовые боли проектной аналитики:
- проектный план «теряется» в таблицах;
- стандартные визуалы не подходят для сроков и этапов;
- иерархия задач нечитаема;
- сложные DAX-решения усложняют поддержку отчётов;
- статус проекта трудно объяснить руководству и заказчикам.
cpGantt Chart позволяет:
- визуализировать задачи и этапы на временной шкале;
- работать с многоуровневой структурой проекта;
- анализировать даты начала и окончания, длительности и отклонения;
- использовать фильтры, срезы и меры Power BI;
- сохранять читаемость даже для крупных проектов.
Зачем он нужен, какие боли закрывает и кому будет полезен — разобрали подробно в статье: https://www.rbcgrp.com/rasshirjaja-granicy-power-bi-nash-kastomnyj-vizual-cpgantt/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 477 |
| 19 |  Выбор локации в ритейле больше не про «чувство района».
Ошибка в локации — это не неудачное открытие, а годы недополученной выручки, каннибализация точек и замороженный капитал. При этом рынок стал сложнее: мобильность населения, конкуренция форматов, dark stores, omnichannel — вручную это уже не посчитать.
Типичная ситуация сегодня:
- трафик есть, а чек и выручка не сходятся;
- новая точка съедает продажи соседних;
- решение выглядит логичным, но ROI не оправдывается.
Ключевое изменение — считать локацию как инвестицию ещё до открытия. Не по трафику, а по прогнозу чеков, среднего чека, выручки и каннибализации.
Разобрали, как GeoRetail позволяет перейти от интуиции к финансовому прогнозу и почему технология усиливает эксперта, а не заменяет его.
👉 Почитать: https://www.rbcgrp.com/vybor-lokacij-na-steroidah-chto-daet-iskusstvennyj-intellekt-ritejlu/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 390 |
| 20 |  Разбираем финансы по шагам — с практикой, а не теорией.
Один из самых частых разрывов в компаниях:
P&L показывает прибыль, а Cash Flow — напряжение. И почти никогда дело не в «плохом учёте».
На практике это выглядит так:
- прибыль есть, но «застревает» в дебиторке или запасах;
- расходы по статьям выглядят нормально, но вместе создают кассовые разрывы;
- бюджет формально выполняется, а отклонения становятся заметны слишком поздно.
Первый шаг, который действительно даёт эффект:
👉 анализировать P&L, Cash Flow и баланс как единую модель — в одном разрезе и за один период.
Только так становится видно, какое управленческое решение влияет именно на деньги, а не просто на показатель.
В статье разобрали: как связать отчётности, где искать причины кассовых разрывов и как перейти от объяснения прошлого к управлению финансовыми решениями наперёд.
👉 Читать: https://www.rbcgrp.com/ponimat-kontrolirovat-vlijat-kak-biznes-upravljaet-finansami-na-osnove-analitiki/?utm_source=telegram&utm_medium=post | 356 |
