RBC Group - все о данных

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

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

«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

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

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.

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

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.

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

Write Table теперь доступен в Qlik Cloud Analytics. Это интерактивная редактируемая таблица, которая позволяет вносить структурированные данные непосредственно в аналитические приложения Qlik Cloud. Пользователи могут редактировать значения через встроенные текстовые поля или выпадающие списки, при этом все изменения сохраняются в отдельном хранилище изменений, управляемом Qlik. Обновления синхронизируются между активными сессиями в реальном времени без необходимости перезагрузки. Write Table разработан для практических, транзакционных сценариев использования и делает аналитические приложения более интерактивными и удобными для совместной работы. Подробнее: https://www.rbcgrp.com/write-table-redaktirovanie-kommentarii-i-dejstvija-naprjamuju-v-qlik-cloud/?utm_source=telegram&utm_medium=post

Для многих компаний в периоды пиковой нагрузки, как сейчас перед новогодними праздниками, управление запасами становится особенно критичным. Дефицит в ключевых категориях, излишки в других, замороженные оборотные средства — эти проблемы обычно не возникают внезапно. Они накапливаются, пока бизнес видит цифры, но не имеет четкой картины, что с ними делать. Разобрали как аналитика запасов переходит от простой видимости к реальному управлению: - как выявлять потери еще до завершения сезона, - как понять, какие SKU работают на прибыль, - и как принимать решения на основе данных, а не интуиции. Читайте тут: https://www.rbcgrp.com/znat-prognozirovat-upravljat-kak-biznesu-derzhat-zapasy-pod-kontrolem-i-ne-terjat-pribyl/?utm_source=telegram&utm_medium=post

Одна из самых хайповых тем сегодня — ИИ в ритейле. Но почему он работает не у всех? AI — уже не будущее, а реальный инструмент. Но вместо обещанных эффектов компании сталкиваются с провалами: пилоты не масштабируются, модели теряют точность, а бизнесу всё сложнее доверять цифрам. Почему так происходит? И главное — что с этим делать? В новом материале — системный и практичный разбор: ✔️Почему нельзя начинать с моделей, минуя архитектуру и данные; ✔️Как выглядит реальная «пирамида потребностей» для AI; ✔️Где чаще всего ломаются AI-проекты (спойлер: не в алгоритмах); ✔️Что должно быть выстроено до покупки ИИ-платформы или ассистента; ✔️Как шаг за шагом создать условия, в которых AI работает и приносит ROI. Полезно тем, кто: — планирует внедрять AI в 2026, — уже пробовал, но «не полетело», — хочет разобраться, как построить работающую систему, а не презентацию. 🔗https://www.rbcgrp.com/ochen-trudno-pokleit-oboi-ne-imeja-sten-kak-sozdat-uslovija-dlja-rabotajushhego-ii/?utm_source=telegram&utm_medium=post

Бизнес-аналитика — это не про графики и дашборды. Это про ответы на управленческие вопросы. Именно с ними к нам чаще всего приходят клиенты. Почему не выполняется план? Где просели продажи — по региону, каналу, менеджеру? Кто из клиентов теряется, и почему это становится заметно слишком поздно? Ответы на эти вопросы даёт не интуиция, а системная аналитика. Мы собрали типовые болевые точки и написали статью — про управляемость. Про то, как аналитика помогает видеть → понимать → действовать. 📌 В статье — живой опыт внедрений. Читать → https://www.rbcgrp.com/videt-ponimat-dejstvovat-kak-biznesu-jeffektivno-upravljat-prodazhami-na-osnove-analitiki/?utm_source=telegram&utm_medium=post