2024/01/30 16:30:25

Quillis: как сделать сложную аналитику понятной с помощью российских решений

Рынок аналитики данных предлагает бизнесу немало решений для анализа больших данных, от self-service BI — простых решений для построения отчетов менеджерами компании — до полнофункциональных BI-систем, которые требуют подключения команды специалистов и разработки с нуля процесса обработки данных.

Однако в сегменте событийной аналитики удобных решений не так много. Возьмем, к примеру, регулярные отчеты для совета директоров, или мониторинг внешних событий и их влияния на компанию. Это однотипные задачи по анализу конкретных данных из разных источников. Тогда, как правило, к созданию отчета привлекаются дизайнеры, которые вручную отрисовывают слайды отчета в графических редакторах. Хотя сама задача по сбору и визуализации таких данных легко решается с помощью аналитических систем.

Событийная аналитика — одна из задач, которые решают продукты компании Quillis.

Содержание

Quillis — большой опыт в разработке сложных аналитических систем

Эксперты Quillis имеют огромный бэкграунд в области разработки аналитических решений. Компания специализируется на отраслевых решениях (образование, здравоохранение, финансовый сектор, логистика) и на аспектах бизнеса (финансовая деятельность предприятия и HR-аналитика).

Компания была создана 3 года назад выходцами из Solit Clouds — разработчика ИТ-решений для направления здравоохранения, одного из участников проекта по созданию системы ЕМИАС. В рамках проекта будущие сотрудники Quillis отвечали за построение аналитики. На проекте команда прошла весь путь — от самых начальных этапов разработки аналитической системы до создания развитого решения, способного обрабатывать очень точечные запросы на миллиардах записей и терабайтах данных.

Аналитика в рамках медицинского учреждения

Кто создает собственные аналитические центры

Интерес к созданию собственных аналитических центров проявляют самые разные заказчики. Это госструктуры с запросом на аналитику внутренних бизнес-процессов на федеральном и региональном уровне. Это предприятия из сферы финансов, электроэнергетики, металлургии, добывающей промышленности, розничной торговли, строительства, здравоохранения, образования и IT.

Потребность в аналитике больших данных, в актуальной информации, которая поможет в принятии правильных управленческих решениях, возникает практически у любой компании со сложной структурой, с десятками департаментов, тысячами сотрудников. Бизнесу нужна аналитика в режиме реального времени, а не статичные отчеты, отрисованные к собранию совета директоров.

Центры мониторинга финансов Quillis

Запросы заказчиков и возможности решений Quillis

Quillis вышел на рынок не с одним конкретным продуктом, а с экосистемой решений. Бизнес-заказчику, как правило, приходится решать множество разных задач, которые он предпочитает закрывать одной командой с единым уровнем сервиса. Запросы заказчиков можно разделить на несколько больших групп:

  1. Централизация информации;
  2. Повышение эффективности текущих бизнес-процессов компании;
  3. Выявление аномалий и отслеживание проблемных мест (серых зон);
  4. Мониторинг процессов;
  5. Современный подход к визуализации данных;
  6. Возможность предсказывать отклонения и снижать риски.

По мнению представителей компании, заказчики стали более компетентными в отношении больших данных, они приходят к разработчику с пониманием зачем нужны данные, понимают выгоду от их использования. Именно поэтому компания предлагает своим клиентам решения, способные повысить продуктивность бизнес-процессов в различных аспектах бизнеса, грамотно и эффективно используя свои данные.

Компетентность в этой сфере привела к появлению определенной культуры обработки больших данных: в компаниях появились регламенты, процессы работы с данными. Бизнесу остается лишь сделать их визуализацию и собрать отчет по конкретным запросам.

Популярным стал запрос на событийную аналитику в связи с потребностью клиентов в более динамичном подходе к мониторингу. Что в свою очередь породило потребность в более увлекательной и захватывающей визуализации, способной увлечь пользователей. В этом контексте появился запрос на центры мониторинга, способные не только упростить принятие управленческих решений, но и с помощью элементов геймификации повысить вовлеченность и интерес к внутренним процессам.

«Центры мониторинга Quillis» — это набор интерактивных дашбордов с широкими возможностями для анализа, обработки и визуализации данных. Он закрывает потребности рынка в продуктах с отраслевой спецификой, которые решают задачи со звездочкой для компаний из различных отраслей экономики — финансов, образования, здравоохранения и других.

Внутренняя аналитика в учебных учреждениях

Например, продукт помогает заказчикам из финансовой отрасли собрать в одном месте данные из разрозненных источников бухгалтерской отчетности — наполнить их данными из управленческой отчетности и сформировать аналитику по необходимым разрезам. Заказчик может наблюдать эти данные в реальном времени с любого устройства и в любом месте.

Основная задача, решаемая продуктом — выявление ценных инсайтов и данных за счет создания целостной картины по отрасли, сегменту, направлению, департаменту и аспектам бизнеса. Продукт «Центры мониторинга Quillis» позволяет контролировать все ключевые этапы бизнес-процессов в режиме реального времени, помогает принимать качественные и своевременные управленческие решения.

Как развернуть Центр мониторинга в компании

Если у клиента есть собственная база данных или хранилище данных, центр мониторинга, благодаря расширенным возможностям интеграций с различными системами, легко забирает нужные данные по вертикалям бизнеса. Если хранилища нет, эксперты из Quillis помогают бизнесу его подготовить и затем визуализировать. С текущими заказчиками компания работает в режиме одного окна, решая самые разные вопросы работы с данными с помощью собственных и сторонних продуктов.

Главное преимущество продукта — скорость и визуальные возможности. Опыт работы с предыдущими заказчиками позволяет Quillis достаточно быстро проходить все этапы — от аналитики и сбора данных до промышленного внедрения решения.