Дата-платформа инсайтов для бизнеса: собираем разрозненные данные компании в единую достоверную картину и каждый день превращаем её в конкретные выводы и рекомендации — а не в очередной отчёт. Открытое ядро без лицензий.
Разрозненные данные, ручной сбор и отсутствие единой методологии — цифры несопоставимы, а решения принимаются на устаревших данных.
Данные разбросаны по системам, файлам и отчётам. Нет единой картины по производству, финансам и персоналу.
Сбор данных идёт вручную, по разным регламентам — долго, дорого и с ошибками.
Каждый считает по-своему, цифры несопоставимы, доверие к отчётности низкое.
Управленческий вопрос ждёт ответа дни и недели, а не минуты.
Искусственный интеллект буксует, пока нет единой версии правды и проверенных данных.
Собираем разрозненные данные компании в единую достоверную картину и превращаем её в готовые выводы и рекомендации.
Каждая витрина ежедневно дополняется готовыми выводами: что произошло, на что обратить внимание и что делать (AI Insights Engine).
Консолидация, верификация и дедупликация: единый профиль объекта 360° и согласованные справочники (MDM Engine).
Open source ядро — PostgreSQL, Airflow, Superset: первая витрина от 8 недель и ноль платежей вендору за лицензии. Платный только AI-слой.
Ролевой доступ и анонимизация: каждый видит только свои данные, а во внешнюю LLM уходят только обезличенные агрегаты.
Меньше потерь, выше маржа, быстрее реакция на изменения. Управлять ресурсами — производством, финансами и персоналом — в одной управляемой картине.
Этапы развития дата-функции в компании: от учёта в Excel до генеративной аналитики.
Учёт и первичная отчётность в знакомом инструменте. Разные источники — несопоставимые отчёты, ручной сбор.
Регламентные отчёты по процессам. Долгий цикл подготовки и низкая скорость аналитики.
Единая версия правды и наглядность. Но срезы заданы заранее, причину в данных ищет пользователь.
Платформа сама формулирует риски и рекомендации по каждому измерению. Требует зрелых данных и обезличенных агрегатов.
Ядро платформы — open source, без лицензионных платежей вендору. Открытые технологии и широкий рынок специалистов.
Функциональный дизайн витрины, исследование объектов и бизнес-процессов, профилирование источников.
Архитектура процесса и data flow, карта Data Lineage, прозрачный мониторинг обработки данных.
Физическая модель, правила Data Quality, ежедневные риски и рекомендации на основе AI, быстрый витринный слой.
Прототипы визуализации, ролевая модель доступа, обучение бизнес-пользователей.
От источника до витрины — управляемый конвейер качества
Мы не просто собираем данные — мы выстраиваем управляемый конвейер, где качество контролируется на каждом шаге.
Полнота, актуальность, типы данных. Результат — карта качества источников.
Цикл «замер → ошибки → исправление → повторный замер». Результат — динамика улучшений.
Автодашборды качества и оповещения об аномалиях. Круглосуточный контроль.
Единый профиль объекта 360° и Master ID. Единые и непротиворечивые данные.
Единые справочники и назначенные владельцы. Единый источник правды.
Данные попадают на витрины только после прохождения всех фильтров качества.
Каждый день платформа автоматически анализирует витрины и формирует по каждому значению измерения краткое заключение — риски и рекомендуемые действия.
Ежедневно · анонимизация на входе · автоматизация · приоритезация рисков
Готовые заключения по каждому измерению — на что обратить внимание и какие действия предпринять.
Во внешнюю LLM уходят только обезличенные агрегаты, без персональных данных; ролевой доступ соблюдается.
Router AI → DeepSeek или любая LLM на выбор; анализирует обезличенные агрегаты витрин после ежедневной пересборки.
Затраты на AI-анализ — не более 3 000 ₽ в месяц на одну витрину.
Три уровня drill-down: от общей картины компании — до клиентов конкретного менеджера, с AI-инсайтами и вопросами к данным. Данные демонстрационные.
PostgreSQL, Airflow, Superset — лицензии 0 ₽. Вы платите за экспертизу и AI-слой, а не за лицензии ядра.
CDO и архитектор DWH сразу в проекте. Готовая команда данных ITQ — без найма и обучения.
Инсайты ежедневно, до 3 000 ₽/мес на витрину. Прозрачный AI-бюджет под контролем клиента.
Первая витрина от 8 недель. Скорость запуска против 6–12+ месяцев при самостоятельной сборке.
Управляемый конвейер качества данных, а не ответственность на заказчике.
Ежедневные готовые выводы встроены в платформу — а не строятся отдельно.
Вы платите за экспертизу, методологию качества данных и AI-слой — а не за лицензии ядра.
| Критерий | Своими силами | BI / DWH-вендор | ITQ · DIP |
|---|---|---|---|
| Ядро и лицензии | Собираете и поддерживаете сами | Дорогие лицензии вендора | Open source ядро, лицензии 0 ₽ |
| Скорость запуска | 6–12+ месяцев | Долгий цикл внедрения | Первая витрина от 8 недель |
| Экспертиза | Ищем и обучаем команду | Зависимость от вендора | Готовая команда данных ITQ |
| Качество данных | Ответственность на вас | Часто вне зоны поставки | MDM Engine — конвейер качества |
| AI-инсайты | Строите отдельно | Опция или дорого | AI Insights Engine ежедневно |
| Стоимость владения | Зарплаты и время команды | Лицензии + внедрение + поддержка | Внедрение + AI-слой, лицензии 0 ₽ |
Опыт команды ITQ по ключевым департаментам и задачам.
Мотивация 5 000 менеджеров, управление резервами, маржинальность по сделкам, дебиторская задолженность.
Оборачиваемость товара, распродажа неликвидов, точность сроков поставок, запасы поставщика.
Контроль сборки, сроки доставки, использование площади и трудозатраты, качество и возвраты.
Денежный поток, рентабельность по категориям клиентов, просроченная дебиторка, соблюдение бюджета.
Воронка «маркетинг → продажи», эффективность акций, маркетинговые затраты.
Маржинальность и оборачиваемость по SKU, ABC/XYZ, жизненный цикл продукта, сезонность, тест-драйв пилотов.
Окупаемость — ≈ 4–6 месяцев; лицензии ядра — 0 ₽. Оценка на основе типовых проектов, уточняется по итогам пилота.
Итого TCO, год 1 ≈ 2,0–3,5 млн ₽
Окупаемость — ≈ 4–6 месяцев
Вход ≈ 2–3,5 млн ₽ против эффекта от 10 млн ₽/год. После окупаемости — чистая экономия каждый год. Поддержка ITQ и SLA по договору.
Первая витрина с AI-инсайтами — от 8 недель; масштабирование — без новых лицензий.
Вместе с нашим аналитиком определить бизнес-задачу для первого дашборда.
Рамки проекта, критерии успешности, стоимость.
Вместе с нашим инженером подготовить инфраструктуру.
Вместе с разработчиком подготовить необходимые данные.
На готовом дашборде — в эффекте решения и команды.
Составить план масштабирования дата-платформы.
Покажем платформу и сценарии под ваши процессы. Оставьте контакт — свяжемся и предложим формат пилота.
