На кого учиться, чтобы стать востребованным и высокооплачиваемым специалистом? Как не бояться сменить профессию? Что нужно для быстрого старта и роста в ИТ
Любой ИТ-проект — долгий и сложный процесс, который требует вложений времени, денег, человеческих ресурсов и пересмотра целей из-за постоянно меняющихся внешних условий.Знали ли вы, что согласно исследованиям McKinsey & Company 17% проектов идут настолько плохо, что ставят под угрозу само существование компании?Мы в Qlever регулярно сталкиваемся с…
Итак, как же быстро выгрузить данные из 1С, чтобы легко разработать на их основе аналитические дашборды и повысить качество управленческих решений?
Аналитика дает строительным компаниям возможность использовать данные для разработки новых стратегий и предотвращения или, по крайней мере, смягчения потенциальных рисков.
Дашборды помогают отслеживать показатели заказов, просмотров, планировать отгрузки продукции на склады, проводить ABC-XYZ анализ товаров на маркетплейсах и разрабатывать новые стратегии продаж.
Компания Qlever Solutions, специализирующаяся на проектах построения BI-систем и корпоративных хранилищ данных, стала партнером VK Cloud по внедрению облачных сервисов.
В статье рассматриваем 7 самых популярных способов извлечения данных из 1С для бизнес-аналитики и выбираем лучший.
Мы разработали справочник KPI, который включает в себя универсальные метрики, подходящие для анализа в любой отрасли. Оценка этих KPI поможет выявить проблемы, влияющие на получение прибыли и рост клиентской базы, создать эффективную стратегию и принимать обоснованные бизнес-решения.
В материале по итогу вебинара вы сможете ознакомиться с пошаговым планом для успешной миграции и минимизации рисков и узнать, какие планы развития у PIX BI на 2024 год.
Во второй части рассказываем о том, как помочь пользователю выделить главное с помощью акцентов: интенсивности цветов, разнообразия форм, толщины линий, а также даем несколько советов по расположению элементов на дашборде.
В видео рассказываем, чем они отличаются, и как оценка поможет понять, куда компании двигаться дальше в работе с данными.