Microsoft Business Intelligence - BIT Consulting Konstantin Popovchenko +380632356822

1. Microsoft Business Intelligence
для анализа деятельности
предприятий

2. Платформа Microsoft Business Intelligence для
бизнеса
Хорошо продуманная под конкретную сеть (предприятие)
система бизнес-аналитики (BI, Business Intelligence)
позволяет контролировать, оптимизировать и вовремя
трансформировать бизнес с целью получения
максимальной прибыли.
На примере реального проекта для розничной сети
можно познакомиться с типичным перечень задач,
которые решаются аналитиками.

3. Задачи, решаемые аналитиками:
1. Управление ассортиментом:
• категорийный менеджмент;
• стандарты ассортимента;
• оптимизация ассортимента.
2. Управление запасами:
• контроль и планирование запасов;
• управление поставками.
3. Анализ показателей:
• динамика товарооборота: по сети, по типам
точек, по категориям, по рейтингу и т.п.;
• структура ассортимента: определение
товарных сегментов, анализ сегментов;
• товарный остаток: оборачиваемость,
«мертвый склад»;
• структура чека;
• посещаемость;
• эффективность торговых площадей: выручка с
метра, доход с метра, доходность метра.
4. Мерчендайзинг:
• стратегия выкладок, «цена» места,
планограммы;
• дополнительные точки продаж,
перекрестные продажи;
• сезонность.
5. Программа лояльности:
• анализ клиентской базы: средний чек,
притоки-оттоки, частота визитов и т.д.;
• анализ программы лояльности:
коэффициент удержания клиентов, доля
программы в общей выручке и т.д.
6. Оптимизация работы действующих точек:
• анализ ассортимента;
• анализ ключевых показателей;
• выявление тенденций, рисков;
• разработка планов продаж по результатам
анализа.

4. !
Некоторые показатели или расшифровки невозможно построить из-за большой
трудоемкости процесса или отсутствия данных.
Возможности Microsoft Business Intelligence
Общепринятый подход для решения перечисленных выше задач следующий. Обычно, используется базовый набор прикладного
программного обеспечения (ПО). Например, ПО оператора в точке продажи, 1C в бухгалтерии и т.д. Категорийный менеджер
собирает в Microsoft Excel информацию о продажах из системы учета продаж, дополняет ее информацией о себестоимости из
бухгалтерии, планами и рейтингами из «рабочих» файлов Microsoft Excel. Затем строит сложные связи между данными, чтобы на
выходе получить сводный отчет с необходимыми агрегированными (свернутыми) показателями в разрезе категорий,
дистрибьюторов, точек продаж, брендов и артикулов (SKU).Схематически подход выглядит следующим образом:
1 – Учетные системы
2 – MS Excel
3 – 1С, CRM
и т.д.
!
По статистике аналитик тратит 80% времени на сбор и подготовку
информации, и только 20% на ее анализ.
Основные недостатки подхода:
•избыток рутинной работы. Запаздывание информации;
•разная трактовка показателей в разных подразделениях компании;
•работа с предварительно сгруппированными и свернутыми данными из-
за ограничений Microsoft Excel на кол-во строк и сложности обработки
больших списков;
•чтобы сравнить данные за параллельные периоды, нужно снова
проделать много избыточной дополнительной работы по сбору и
подготовке данных;
•возможность потери или искажения данных в процессе обработки.
!
Некоторые показатели или расшифровки невозможно построить из-за
большой трудоемкости процесса или отсутствия данных.

5. Решение Microsoft Business Intelligence позволяет изменить эту
пропорцию: 80% времени аналитик будет уделять анализу.

6. !
Менеджмент может получить ВСЮ ИНФОРМАЦИЮ, необходимую для эффективного
управления бизнесом, в нужном объеме и в нужное время.
• Microsoft BI позволяет собрать все необходимые аналитикам данные в одной
системе, построить единый словарь терминов (модель данных) внутри
компании, обеспечить единую точку входа для работы с аналитической
отчетностью;
• Данные при импорте в систему могут проходить контроли, объединяться и
преобразовываться (например, валовые затраты могут распределяться по
разным департаментам и разным базам в зависимости от их типа);
• В результате можно посчитать автоматически ключевые показатели
эффективности (KPI) или показатели, которые считались раньше руками в
сложно-структурированных Excel файлах, на основании вручную выбранных
данных и с большими допущениями;
• Microsoft BI обеспечивает высокую скорость и уникальную гибкость при
работе с отчетами. Каждый пользователь может без привлечения ИТ-
специалиста строить необходимые отчеты за пару кликов мышкой (Self-Service
BI);
Преимущества подхода:

7. • Microsoft BI обеспечивает широкие возможности по разграничению полномочий
пользователей вплоть до конкретного набора элементов;
• Microsoft BI позволяет организовать централизованный сбор и представление
аналитической информации по основным направлениям компании, обеспечивает лучшее
видение и понимание бизнеса для менеджмента, позволяет вывести контроль
функционирования каждой точки на качественно новый уровень.
За счёт того, что пользователь в системе бизнес-аналитики напрямую работает с
работает с данными, представленными в виде визуальных образов, которые он может
он может рассматривать с разных сторон и под любыми углами зрения, он может
может получить дополнительную информацию, которая поможет ему более чётко
чётко сформулировать цели исследования.
Преимущества подхода:

8. Показатель Описание
Базовые
Оборот Объем продаж в денежном выражении
Оборот с 1 м2 Объем продаж, приведенный к квадратному метру площади
Оборот к Персоналу Объем продаж, приведенный к количеству персонала
План Оборота План продаж
Место в Обороте Место магазина в общем обороте, № позиции1)
Доля в Обороте Доля магазина в общем обороте, %
Выполнение Плана Выполнение плана продаж
Трафик Трафик
КОП Коэффициент обслуживания покупателей2)
СрЧек Средний чек
СрПокупка Средний чек без спецпредложений 3)
Шт в СрЧеке Среднее количество в чеке
Анализ продаж товаров
Примеры показателей, которыми можно оперировать в системе при анализе продаж, приведены в
таблице ниже.
Перечень показателей далеко не полный. Выбраны самые характерные, которые используются в
основных аналитических таблицах.
Показатель Описание
Базовые
Оборот Объем продаж в денежном выражении
Оборот с 1 м2 Объем продаж, приведенный к квадратному метру площади
Оборот к Персоналу Объем продаж, приведенный к количеству персонала
План Оборота План продаж
Место в Обороте Место магазина в общем обороте, № позиции1)
Доля в Обороте Доля магазина в общем обороте, %
Выполнение Плана Выполнение плана продаж
Трафик Трафик
КОП Коэффициент обслуживания покупателей2)
СрЧек Средний чек
СрПокупка Средний чек без спецпредложений 3)
Шт в СрЧеке Среднее количество в чеке

9. Динамика
(Сравнение показателей за текущую неделю с аналогичными показателями за прошлую неделю.
Аналогично формируется набор показателей за любой контрольный интервал: месяц, квартал, год…)
Оборот Неделя-1 Оборот за предыдущую неделю
Оборот Неделя Оборот за текущую неделю
Рост Оборот Неделя Изменение оборота
Выполнение Плана Неделя-1 Выполнение плана на предыдущую неделю
Выполнение Плана Неделя Выполнение плана на текущую неделю
Рост Выполнение Плана Неделя Изменение выполнения плана
СрЧек Неделя-1 Средний чек за прошлую неделю
СрЧек Неделя Средний чек за текущую неделю
Рост СрЧек Неделя Изменение среднего чека
СрПокупка Неделя-1 Средняя покупка за прошлую неделю
СрПокупка Неделя Средняя покупка за текущую неделю
Рост СрПокупка Неделя Изменение средней покупки
Доля в Оборот Неделя-1 Доля объема продаж в обороте прошлой недели
Доля в Оборот Неделя Доля объема продаж в обороте текущей недели
Рост Доля в Оборот Неделя Изменение доли объема продаж в обороте недели
Выполнение Плана Неделя-1 Выполнение плана продаж прошлой недели
Выполнение Плана Неделя Выполнение плана продаж текущей недели
Рост Выполнение Плана Изменение выполнения недельного плана продаж
Трафик Неделя-1 Трафик прошлой недели
Трафик Неделя Трафик текущей недели
Рост Трафик Неделя Изменение недельного трафика
КОП Неделя-1 КОП прошлой недели
КОП Неделя КОП текущей недели
Рост КОП Неделя Изменение недельного КОП
Шт в СрЧеке Неделя-1 Среднее количество в чеке прошлой недели
Шт в СрЧеке Неделя Среднее количество в чеке текущей недели
Рост Шт в СрЧеке Неделя Изменение среднего количества в чеке за неделю
Сопоставимые продажи
LFL Оборот Год Сопоставимые продажи за год
LFL Оборот Актив Год Сопоставимые продажи за год по действующим магазинам 4)
LFL Оборот Неделя-1 Сопоставимые продажи за прошлую неделю

10. Группы, стратегические бренды, особые наборы
(Показатели приведены для иллюстраций возможностей платформы)
Доля Группы в Оборот Неделя-1 Доля товарной группы в общем обороте за прошлую неделю 5)
Доля Группы в Оборот Неделя Доля товарной группы в общем обороте за текущую неделю
Рост Доля Группы в Оборот Неделя Изменение доли товарной группы в общем недельном обороте
Оборот <CocaCola> Оборот стратегического бренда 6)
Доля Оборот <CocaCola> Доля оборота стратегического бренда
Оборот <CocaCola> Неделя-1 Оборот стратегического бренда в общем обороте за прошлую неделю
Оборот <CocaCola> Неделя Оборот стратегического бренда в общем обороте за текущую неделю
Рост Оборот <CocaCola> Неделя Изменение оборота стратегического бренда
Доля Оборот <CocaCola> Неделя-1 Доля стратегического бренда в общем обороте за прошлую неделю
Доля Оборот <CocaCola> Неделя Доля стратегического бренда в общем обороте за текущую неделю
Рост Доля Оборот <CocaCola> Неделя Изменение доли стратегического бренда в общем недельном обороте
Услуги Общий объем оказанных услуг в грн.
Выполнение Плана Услуги Выполнение плана по оказанию услуг
Услуги Неделя-1 Объем услуг за прошлую неделю
Услуги Неделя Объем услуг за текущую неделю
Рост Услуги Неделя Изменение объема услуг
Доля Услуг в Оборот Неделя-1 Доля услуг в общем обороте прошлой недели
Доля Услуг в Оборот Неделя Доля услуг в общем обороте текущей недели
Рост Доля Услуг в Оборот Неделя Изменение доли услуг в недельном обороте
Оборот Кафе Оборот кафе
Выполнение Плана Кафе Выполнение плана кафе по обороту
Оборот Кафе Неделя-1 Оборот кафе за прошлую неделю
Оборот Кафе Неделя Оборот кафе за текущую неделю
Рост Оборот Кафе Неделя Изменение оборота кафе за неделю
Доля Кафе в Обороте Доля кафе в общем обороте
Доля Спец в Обороте Доля специальных предложений в обороте
… (прочие показатели)
1) Место в обороте считается для каждой торговой точки на основании доли ее объема продаж в общем
объеме.
2) КОП рассчитывается на основании трафика и данных по чекам. Алгоритм расчета может учитывать
различные специфики (сезонные, региональные, характеристики ТТ, сети и т.д.).
3) Средняя покупка – это средний чек, из которого исключен набор особых продуктов (например,
некоторых акционных предложений).
4) Сопоставимые продажи по действующим мини-маркетам считаются только по тем точкам, которые
были активны и в анализируемом периоде и год назад. Это дает возможность отсеять обороты мини-
маркетов, которые открылись в течение года.
5) Показатели формируются только в разрезе номенклатуры. Если номенклатура не указана в фильтре
отчета или не присутствует в явно в макете отчета, то значения показателей совпадают с итоговыми по
магазину.
6) Стратегический бренд (CocaCola) – это бренд (или направление), которое является стратегическим для
компании. Показатели по этому бренду находятся на особом регулярном контроле.

11. Анализ программы лояльности
Финансовые показатели программы лояльности:
 EBITDA – новая прибыль в рамках программы лояльности (рассчитывается по стандартной методике от маржи);
 маржа – оценивается новая маржа в рамках программы лояльности;
 операционные затраты в процентах к розничной наличной выручке.
Операционные показатели программы лояльности:
 доля программы лояльности в общей выручке;
 доля программы лояльности в общей выручке также рассчитывается по отдельным видам товаров;
 количество новых клиентов, купивших карту лояльности в торговой сети;
 количество новых клиентов, купивших карту лояльности в сети партнеров программы лояльности и совершивших
покупку в торговой сети;
 общее количество новых клиентов;
 прибыль от новых клиентов («новая маржа») ;
 доля активных клиентов;
 объем продаж товаров по программе лояльности (в денежном выражении) по картам лояльности;
 отношение среднего чека по программе лояльности к среднему чеку по продажам в целом по сети по видам
товаров;
 уровень отклика на промо и рекламные активности;
 отношение средней частоты визитов на торговые точки участников программы лояльности к средней частоте
визитов клиентов в целом по сети.

12. Возможности клиента системы бизнес-аналитики BIT
Impulse Business Analysis Tool:
Возможности анализа:
 построение сводных таблиц с неограниченным количеством строк/столбцов;
 построение 30-ти видов графиков;
 построение TreeMap- и Scatter-диаграмм;
 установление произвольной выборки элементов в измерениях с возможностью поиска по маске;
 работа с KPI (КФУ, КИП …);
 создание собственных вычисляемых показателей и элементов измерений;
 подсветка данных с помощью правил градиента и исключительных ситуаций;
 мощные настраиваемые фильтры и сортировки данных, возможность их оперативного
переключения
 использование в фильтрах функций, таких как: «N наибольших», «наибольшие, которые дают в
сумме N%» и др.;
 печать отчетов с возможностью масштабирования и нумерации страниц;
 экспорт данных в Microsoft Excel (совместимый с iPad), OpenOffice Calc, PDF, RTF (Word) и родной
формат NRP;
 и многие другие.

13. Возможности администрирования:
 удобный и гибкий административный интерфейс;
 возможность разграничения доступов как на целые отчеты, так и на отдельные показатели и элементы измерений
(справочников);
 возможности формирования «витрин» данных, когда пользователи видят только разрешенные перечни аналитик и
показателей;
 мониторинг и статистика.
Общесистемные возможности платформы:
 клиентское приложение может работать в браузере, при этом интерфейс пользователя в «тонком клиенте» полностью
идентичен интерфейсу автономного клиентского модуля;
 «тонкий клиент» совместим со всеми основными браузерами,
 интеграция с Active Directory: роли и пользователи могут быть прикреплены к группам и пользователям AD. Это упрощает
администрирование системы;
 профили пользователей (ограничение возможностей модуля отчетности для определенных пользователей/ролей);
 интеллектуальный сервер приложений, который обслуживает запросы пользователей и отвечает за правильное
распределение нагрузки, за остановку отмененных команд, своевременное освобождение памяти и др. Есть возможность
использовать больше 2Gb памяти на один запрос;
 архивирование данных при передаче от сервера к клиенту;
 механизм реагирования на проблемные ситуации: есть возможность автоматической отправки сообщений о возникновении
проблемных ситуаций администраторам и службе поддержки;
 существует возможность развертывание клиентской части через групповые политики AD;
 широкие возможности интеграции с иными, уже функционирующими системами.

14. Данное решение позволяет стандартизировать работу с отчетностью и предоставить
широкий спектр сервисов сотрудникам организации по работе с аналитической
информацией.
Также следует отметить, что система позволяет конечным пользователям самостоятельно
(без привлечения ИТ-специалистов) создавать собственные отчеты на базе имеющихся
аналитик и показателей, а также самостоятельно разрабатывать собственные показатели.
Рисунок 1. Интерфейсная форма пользователя системы

15. Рисунок 2.Табличный анализ информации в клиенте Business AnalysisTool

16. Рисунок 3.TreeMap диаграмма в клиенте Business AnalysisTool

17. Рисунок 4. Scatter-диаграмма в клиенте Business AnalysisTool

18. ! Единая версия правды внутри компании.
Выгоды от внедрения Microsoft Business Intelligence
Явные выгоды от внедрения системы бизнес-аналитики
Такие выгоды обычно связаны с повышением эффективности в функциональной области, в которой реализовано приложение
по бизнес-аналитике. Эффект проявляется очень быстро и может быть напрямую измерен в денежном выражении. Например,
применив бизнес-аналитику в анализе продаж, можно рассчитывать на следующие результаты:
• повышение эффективности на операционном уровне: выявление ошибок; контроль неоплаченных счетов, выданных скидок
т.д.; автоматический мониторинг показателей и рассылка уведомлений при попадании их значений в «опасную» зону;
• оптимизация работы отдела продаж: выявление лучших и худших сотрудников, каналов, торговых точек и т.п.; выявление
лучших практик и их распространение в масштабах компании;
• оптимизация ассортимента: идентификация и устранение убыточных товаров, увеличение доли продаж высокорентабельных
высокорентабельных позиций;
• повышение перекрестных продаж за счет изучения истории покупок;
• оптимизация портфеля клиентов: отсечение неприбыльных клиентов и фокусировка на наиболее ценных;
• сглаживание сезонности, пиков и спадов спроса, возможность моделирования, прогнозирования и, соответственно,
оптимизации операционной деятельности;
• сокращение времени на подготовку и реализацию новых проектов в сфере продаж;
• сокращение времени и повышение гибкости при внедрении новых методик, политик, ключевых показателей деятельности и
схем мотивации, предполагающих выполнение сложных расчетов на регулярной основе;
• сокращение затрат на ручную подготовку отчетов аналитиками;
• сокращение затрат на работу ИТ-отдела по разработке новых отчетов и обработке запросов от бизнеса и т.д.
Помимо продаж, подобный перечень может быть составлен практически для любой функциональной сферы, где возможно
внедрение бизнес-аналитики: производства, логистики, снабжения, финансов, HR и т.д.

19. Неявные выгоды от внедрения системы бизнес-аналитики
Такие выгоды не могут быть явно выражены в денежном эквиваленте, но они более важные,
потому что именно они определяют долгосрочную конкурентоспособность компании.
К ним можно отнести:
 возможность принимать более точные и быстрые решения;
 сфокусированность на стратегии, а не на операционной рутине;
 единая версия правды внутри компании;
 возможность измерения/оценки деятельности по отношению к конкурентам;
 улучшенный обмен информации между подразделениями и внешней средой, включая
ключевых поставщиков или потребителей.

20. Нестандартные варианты использования Microsoft Business
Intelligence на примере задачи «Расчет выкладки»
С помощью систем бизнес-аналитики можно решать самые разные задачи, порой, неочевидные.
Например, без специализированного ПО можно посчитать рекомендуемый объем выкладки товаров в
мини-маркете для каждой категории в разрезе бренда и детализировать до артикулов (SKU), имея в
наличии только данные по товарообороту и количество полочных модулей для категорий:
1) получить доли групп в товарообороте категории в денежном выражении;
2) посчитать объёмы выкладки для каждой группы, умножив долю на кол-во модулей категории;
3) получить доли брендов в товарообороте группы в натуральном выражении;
4) посчитать объем выкладки для каждого бренда в категории как % от места группы в модуле (если
есть размеры модулей, например, длина – можно высчитать ширину места для конкретного бренда в
группе).
Выше приведена упрощенная схема. При наличии дополнительной информации расчет может быть
более сложным.
Для реализации данной задачи нет необходимости приобретать сложное специализированное
программное обеспечение (ПО) для формирования выкладок, обеспечивать его интеграцию с
имеющимся набором ПО. Платформа Microsoft BI предлагает удобные инструменты для решения
данной задачи.

21. Методология и этапы внедрения решения
Особенности проектного подхода при внедрении:
• минимум бумаг: разумный формализм, работа на результат;
• небольшие этапы – быстрые результаты, минимальные риски, работа с «живой» системой как можно раньше;
• готовность внесения изменений в требования в процессе реализации проекта.
Этапы и оценочные сроки:
1. Аудит потребностей.
(отдельный короткий проект длительностью от 10
рабочих дней)
• обзорный анализ текущей
инфраструктуры;
• определение потребностей;
• анализ покрытия потребностей текущей
инфраструктурой;
• формирование предложения по
развитию системы.
2. Хранилище данных: сбор и консолидация имеющейся информации.*
(длительность от 4-х недель)
• построение хранилища данных (в случае отсутствия);
• консолидация данных из всех источников;
• отработка регламента консолидации, очистки, контроля и
преобразования данных.
3. Разработка многомерных аналитических кубов (OLAP-кубов).*
(длительность от 2-х недель)
4. Настройка отчетов.** (рекомендуем выполнять самостоятельно)
Система бизнес-аналитики строится на платформе Microsoft SQL Server 2008 R2 или SQL Server 2012 Enterprise
Edition/Business Intelligence Edition.
* Разработка хранилища данных обычно не выделяется в абсолютно независимый законченный этап.
Разработка ведется итерационно вместе с разработкой многомерных OLAP-кубов и настройкой отчетов по отдельным
задачам. Например, блок для анализа продаж, блок для управления запасами и т.д.
** Как правило, знакомство ключевых пользователей с системой осуществляется на ранних этапах проекта внедрения
(месяц-полтора после начала работ). Это позволяет хорошо изучить возможности системы и строить отчеты
самостоятельно без привлечения внешних специалистов.

22. Проектная команда
О команде
Наша команда специализируется на разработке и внедрении систем бизнес-аналитики на
платформе Microsoft Business Intelligence (Microsoft SQL Server 2008/2012, Microsoft SharePoint
2010/2013 Microsoft Excel 2010/2013 включая PowerPivot, BIT Impulse Business Analysis Tool).
Работаем на рынке систем аналитической отчетности с 2007 года.
Среди наших клиентов: Один из крупнейших ритейлеров Украины
http://eldorado.ua
(см. Case-study:
http://www.microsoft.com/ukraine/casestudies/CaseStudy.aspx?i
d=101)
Одна из крупнейших фармацевтических корпораций
Украины
http://arterium.ua/
Крупнейшая автомобильная корпорация Украины
http://ukravto.ua/
(см. рекомендацию)

23. ДП «Сумитек Украина», торгово-сервисная компания группы
«Sumitomo Corporation»
http://sumitec.com.ua/
(см. рекомендацию)
Сеть автозаправочных комплексов корпорации ТНК-BP.
http://tnk-bp.com.ua/
Компания ПБК-Агропроект
(бывший проектный институт Черкасагропроект)
Проектно-строительная корпорация «ПБК-Агропроект»
http://agroproekt.com
(см. рекомендацию)
НПП Аргон
Сеть гипермаркетов «Грош» в Винницкой области.
http://grosh.vin.ua/
(модернизация существующей системы бизнес-аналитики)

24. Клиент Эльдорадо
Отрасль Розничная торговля
Проект Построение системы бизнес-аналитики на платформе Microsoft Business Intelligence
Цели проекта Упрощение задачи подготовки и формирования отчетности
Расширение возможностей анализа
Повышение точности и оперативности отчетов
Охват проекта Более 100 аналитиков и топ-менеджеров
Около 120 торговых точек сети «Эльдорадо» + около 60 торговых точек сети «Технополис» + Интернет-
Основные задачи Создание корпоративного хранилища данных с ежедневным регламентом загрузки данных
Создание OLAP-кубов
Создание инфраструктуры для работы с отчетностью
Используемые
технологии
Платформа: Microsoft SQL Server 2008 R2 Enterprise Edition
Клиент: BIT Impulse Business Analysis Tool Enterprise Edition
Особенности проекта За 3 месяца мигрировали с SAP на 1С + Microsoft BI.
Разработка и внедрение основного блока системы бизнес-аналитики шло 1.5 месяца, параллельно с
1С в центральном офисе.
В системе в настоящее время описано более 400 аналитических показателей.
Система позволила провести бесшовный плавный переход на торговых точках с ПО «Trade» на 1С, а затем
провести смену платформы 1С в центральном офисе.
Проекты в ритейле

25. Клиент ТНК-ВР
Отрасль АЗК
Проект Построение системы бизнес-аналитики на платформе Microsoft Business Intelligence
Цели проекта Упрощение задачи подготовки и формирования отчетности
Расширение возможностей анализа
Повышение точности и оперативности отчетов
Охват проекта Около 20 аналитиков и менеджеров
Около 150 АЗК
Основные задачи Аудит корпоративного хранилища данных
Создание OLAP-кубов
Оптимизация инфраструктуры для работы с отчетностью
Используемые
технологии
Платформа: Microsoft SQL Server 2008 R2 Enterprise Edition
Клиент: BIT Impulse Business Analysis Tool Enterprise Edition
Особенности
проекта
До начала проекта в компании было:
- разное ПО на АЗК: 46 заправок на ПО АйТи-Ойл, 104 заправки на ПО «MPOS»
- хранилище с агрегированной информацией
- в хранилище отсутствовали важные данные
- «плоская» статическая отчетность реализована средствами Reporting Services
- аналитические отчеты формировались вручную в Excel
В результате проекта:
- проведен аудит хранилища данных и способов его пополнения, выявлены нестыковки в
данных и отсутствующие данные, выявлены проблемные моменты в регламенте пополнения
данных, нерешаемые проблемы в стыковке данных из разного ПО АЗК
- специалисты компании в течение последующих нескольких месяцев перевели все
единое ПО «MPOS» и оптимизировали хранилище, устранив практически все выявленные
недочеты
- построен единый OLAP-куб, содержащий полные данные о движении товаров
- гибкая отчетность средствами BIT Impulse Business Analysis Tool

26. Адрес:
ул. Народного
Ополчения 1, оф. 201,
Киев, 03151
Телефон: (044) 249-99-10
E-mail: mail@avalis.com.ua