VeretennikovStudio

ИИ и автоматизация · от 6 недель

Отчёт, который собирается сам. И цифры, которые не спорят друг с другом.

Обычно проблема не в том, что нет дашборда, а в том, что одна и та же цифра в двух системах разная и никто не может сказать, какая правильная. Поэтому мы начинаем не с визуализации, а с того, чтобы свести данные в один слой и договориться, что именно считаем.

Кому это подходит · 02

Подходит, если

  • Отчётность собирается вручную из двух и более систем
  • Одни и те же показатели в разных отчётах не сходятся
  • Руководитель узнаёт о проблеме позже, чем она случилась
  • Есть учётная система, где данные всё-таки ведутся
  • Есть человек, который может сказать, как показатель должен считаться

Не подходит, если

  • Данные не ведутся вообще — сначала нужен учёт, а не аналитика
  • Нет договорённости о показателях, и никто не готов её принять
  • Нужна красивая картинка для презентации, а не рабочий инструмент
  • Задача решается выгрузкой в таблицу раз в квартал

Мы говорим об этом заранее: браться за проект, который не дойдёт до результата, невыгодно обеим сторонам.

Как идёт работа · 03

от 6 недель
01

Разбор одного отчёта

1 неделя

Берём отчёт, который собирают руками, и прослеживаем каждую цифру до источника. Обычно на этом шаге и обнаруживается, почему данные не сходятся.

На выходе

Карта источников и список расхождений с причинами

02

Договорённость о показателях

1–2 недели

Фиксируем, как считается каждый показатель, кто его владелец и что делать с исключениями. Это не техническая, а управленческая работа — и без неё дальше идти бессмысленно.

На выходе

Согласованные определения показателей

03

Слой данных

3–6 недель

Подключаем источники, сводим данные, настраиваем регулярное обновление и проверки качества. Расхождения становятся видимыми, а не тихими.

На выходе

Единый слой данных с контролем качества

04

Отчётность и отклонения

2–4 недели

Делаем то, чем реально будут пользоваться: регулярную сводку, дашборд или уведомление об отклонении. Формат выбираем по тому, как человек принимает решение, а не по моде.

На выходе

Работающая отчётность и правила уведомлений

Что вы получаете · 04

Единый слой данных

Источники сведены, обновление регулярное, расхождения видны.

Согласованные показатели

Письменные определения: как считается, кто владелец, что с исключениями.

Отчётность без ручной сборки

То, что раньше собирали день, готовится само.

Мониторинг отклонений

Уведомление приходит, когда показатель вышел за границу, а не в конце месяца.

Сводка для руководителя

Текстом, туда, где он и так читает, — а не ещё один дашборд, в который надо заходить.

Контроль качества данных

Проверки, которые ловят, что источник перестал обновляться или начал врать.

Стоимость и от чего она зависит · 05

Считаем по составу работ

Вилку называем сразу после разбора — до того, как вы потратите на нас больше сорока минут. Точная сумма фиксируется в смете и дальше не меняется.

От чего зависит

  • ·Сколько процессов разбираем — один или несколько смежных
  • ·Объём и состояние данных: выгрузки из систем или бумага и сканы
  • ·Количество интервью и доступность владельцев процесса
  • ·Нужен ли замер baseline на реальных операциях или хватает имеющегося учёта
  • ·Требования к режиму работы с данными

Доказательство · 06

Опыт направления

Мы разрабатывали платформу аналитики аварийности на федеральных трассах с оперативным управлением инцидентами в реальном времени — там задача сводилась ровно к этому: собрать данные из разных источников, привести к общим определениям и показать оператору то, на что он может отреагировать. Отдельно у нас есть проработка по логистической сети, где основным вопросом было не «какая модель», а «какие данные вообще есть и чему в них можно верить».

Смотреть работы →

Что внутри · 07

Сначала данные, потом модели — и то не всегда.

01Интеграция с учётными системами и выгрузками
02Слой хранения с историей изменений
03Правила расчёта показателей в одном месте
04Проверки качества и мониторинг обновления источников
05Пороговые правила для отклонений — там, где их достаточно
06Статистические модели — только там, где правил не хватает
07Дашборды и текстовые сводки по каналу, удобному получателю
08Размещение внутри контура при требованиях к данным

Вопросы · 08

Нам нужен ИИ для отчётности?

Чаще всего нет, и мы скажем это прямо. Перенос данных между системами — интеграционная задача: обычный конвейер надёжнее и дешевле языковой модели. ИИ уместен там, где нужно разобрать неструктурированный текст или объяснить отклонение словами.

У нас уже есть BI. Зачем вы?

Если BI есть, а цифрам не верят — проблема не в BI, а в слое ниже: в источниках и определениях показателей. Мы работаем именно там и оставляем ваш инструмент визуализации на месте.

Сколько времени займёт у нашей команды?

Больше всего на этапе договорённости о показателях: там нужны люди, которые имеют право решать, как считать. Это несколько встреч, но без них проект превращается в спор о цифрах.

Можно начать с одного отчёта?

Так и нужно. Один отчёт, прослеженный до источников, обычно вскрывает большую часть системных проблем — и даёт понятный результат за недели, а не за годы.

Возьмём один отчёт и проследим каждую цифру.

Сорок минут — и станет видно, где данные расходятся и почему. Дальше решите, стоит ли это чинить.

Разобрать процесс →Другие способы связи

Ответ в течение рабочего дня · NDA до брифа