BI‑дашборды и витрины данных
Одна версия правды — чтобы управлять бизнесом цифрами, а не догадками
Автоматизируем управленческую отчетность для собственника и руководителей. Подходит бизнесу, где данные разбросаны по системам и отчеты делаются вручную.
Когда это нужно?
-
Данные в разных системах
CRM, сайт, реклама, финансы, склад — нет общей картины
-
Отчеты собирают руками
Excel “по пятницам” занимает часы/дни
-
Метрики спорные
разные отделы считают по‑разному
-
Нужно контролировать маркетинг
расходы/лиды/выручка/ROMI в одном месте
-
Нужен контроль операционки
сроки, загрузка, возвраты, качество
-
Готовитесь к масштабированию
без управленческой аналитики рост становится рискованным
Что вы получите?
- Каталог метрик: определения, формулы, источники, владельцы метрик
- Витрину данных: модель данных, таблицы фактов/справочники, обновление
- Автоматические загрузки: расписание, контроль ошибок, уведомления при сбоях
- BI‑дашборды: роли, доступы, фильтры, сегменты, drill‑down
- Документацию: схема данных, правила расчетов, инструкции пользования
- Пакет качества данных: проверки, дедупликация, контроль полноты*
Гарантии | риски
- Критерии приемки фиксируем до старта: чтобы было понятно, что считается «готово»
- Оценка с допущениями и явными рисками: без сюрпризов по срокам и объему работ
- Код‑ревью + базовые автотесты на ключевые сценарии: чтобы изменения не ломали функционал
- Безопасные релизы с возможностью отката: выкатываем аккуратно и умеем быстро откатиться
- Логирование/мониторинг и быстрая реакция на баги: проблемы видим рано и чиним оперативно
- Документация по REST API и развертыванию: Swagger/OpenAPI и понятные инструкции по запуску
Как мы работаем?
Цели и метрики - что важно собственнику/руководителям, какие решения принимаются.
Инвентаризация источников - где живут данные, качество, частота обновления.
Построение витрины - модель, трансформации, проверки качества.
Визуализация - дашборды, фильтры, доступы, сценарии просмотра.
Запуск и поддержка - мониторинг обновлений, расширение метрик и отчетов.
Почему мы?
Мы делаем backend как опору для роста бизнеса:
чтобы данные были в порядке, процессы — автоматизированы, а сервисы — стабильно работали под нагрузкой. Помогаем быстрее запускать новые функции, подключать интеграции (оплаты, CRM, склад, доставки) и снижать ручной труд за счет правильной логики и архитектуры. В результате вы получаете систему, которая меньше “падает”, быстрее развивается и поддерживает масштабирование компании.
Готовые кейсы
Управленческий дашборд (продажи + финансы)
Задача: видеть план/факт, маржу и дебиторку в одном окне.
Было: отчеты в разных файлах, цифры расходились.
Сделали: витрина + единые формулы, дашборды по периодам и менеджерам.
Результат: быстрее управленческие решения, меньше споров по цифрам.
Сроки: 6–12 недель.
Маркетинг‑аналитика (сквозная)
Задача: связать расходы, лиды, продажи и прибыль.
Было: видели клики и лиды, но не понимали качество и деньги.
Сделали: сбор источников, нормализация, отчеты по каналам/кампаниям.
Результат: оптимизация бюджетов, рост эффективности.
Сроки: 8–14 недель.
Операционная аналитика (доставка/сроки)
Задача: контролировать SLA и причины срывов сроков.
Было: проблемы находили поздно, много ручных разборов.
Сделали: витрина событий, дашборды по этапам, алерты по отклонениям.
Результат: снижение срывов, быстрее реакция.
Сроки: 6–10 недель.
Стоимость
Анализ и оценка
- Смотрим ТЗ/идею, задаём вопросы
- Оцениваем объём работ и сроки
- Проговариваем риски и что входит/не входит
- Согласовываем формат работы и договор
Бесплатно
Разработка
- Делим на этапы, двигаемся по очереди
- Пишем код, подключаем нужные сервисы
- Регулярно показываем прогресс и даём отчёты
- Сдаём этап, вместе проверяем результат
от 80 000 ₽
Поддержка и развитие
- Исправляем баги по обращениям
- Следим чтобы всё работало стабильно
- Делаем небольшие доработки
- Планируем новые задачи вместе
от 10 000 ₽
ЧАВо
Инструменты
Стек технологий
- Python, SQL, PostgreSQL
- BI (Metabase/Superset/Power BI и аналоги)
- Airflow/cron, dbt
Подход к работе
- “metrics-first” (сначала определения метрик)
- контроль качества данных на загрузках
- делаем модель так, чтобы добавление нового источника не ломало отчеты