Для успішного розвитку бізнесу необхідно мати точні дані про поточний стан справ і розуміти, як саме проект реагує на ваші рішення.
Кожен онлайн-проєкт накопичує величезні масиви інформації, однак самої її наявності геть недостатньо для ефективного керування. Розрізнені та неповні дані в кращому випадку лише натякнуть на проблему, але не допоможуть визначити її першопричину.
Сучасний керівник не має гадати над таблицями — він повинен мати чіткі й швидкі відповіді на поставлені запитання. Ми надаємо такі відповіді, збираючи та поєднуючи дані з різних систем у єдину інфраструктуру наскрізної аналітики. Ми зберемо дані в зручний для вас вигляд (таблиці, кастомні інтерфейси для маніпуляції даними, інтеграція із SaaS BI-дашбордами). За вашим бажанням ми також підключаємо алгоритми штучного інтелекту, які здатні автоматично обробляти ці масиви, виявляти приховані закономірності та пропонувати готові комерційні гіпотези.
Різновиди Business Intelligence та їх обробки
Ми здатні зібрати інформацію з будь-яких джерел, синхронізувати її та надати у зручному для вас вигляді — для самостійного вивчення або у формі алгоритмів автоматичного аналізу. Наша команда інтегрує дані з будь-яких сторонніх систем (якщо вони підтримують передачу через API), вивантажить наявну інформацію з сайту або кастомно розробить функціонал для збору відсутніх метрик. Також ми легко підключимо ваші внутрішні звіти чи таблиці у форматах CSV та XLS.
Оскільки ми створюємо індивідуальні рішення, фіксованого переліку звітів не існує. Проте для розуміння можливостей системи ми навели приклади корисних метрик, розбивши їх на три логічні групи.
Джерела даних для аналізу
Вартість Business Intelligence
Робота з даними унікальна для кожного проекту і оцінюється індивідуально.
Вартість може складатись із чотирьох складових
Налаштовуємо функціонал фіксації ключових подій (якщо цього ще немає), об'єднуємо дані з різних систем та готуємо їх до подальшого аналізу.
Робота оплачується разово.
Створюємо індивідуальні алгоритми обробки інформації та розробляємо ефективні промпти для штучного інтелекту під специфіку вашого проєкту.
Робота оплачується разово.
Формуємо результати в обумовленому вигляді: через email чи Telegram-сповіщення, у вигляді таблиць, кастомних інтерфейсів або інтеграцій із дашбордами. Детальніше
Сплачується щомісячно залежно від обраного формату та складності.
У разі залучення штучного інтелекту для обробки масивів інформації.
Токени нейромереж оплачуються окремо по передплаті.
Ризики:
Якщо у стороннього джерела даних зміниться API або політика надання даних, то це може призвести до необхідності переробляти інтеграцію такої системи чи підключати альтернативну. Ці роботи потребують додаткової оплати.
Способи презентації даних
Способи презентації даних можуть бути дуже різними і навіть комбінованими. Вибір має залежати від того, коли і в якому вигляді вам потрібні ті чи інші дані. Також треба враховувати і бюджет, бо складність різних способів може дуже сильно відрізнятись. Мінімальна вартість - 50 USD на місяць
Переваги співпраці з WEB ROOM
Процес проектування системи наскрізної аналітики
Визначаємо внутрішні та зовнішні платформи (CRM, облікові системи, бази даних сайту), інформацію з яких необхідно консолідувати для отримання релевантної та достовірної аналітики.
Проектуємо програмну логіку чи задачу для AI для пошуку відповідей в даних на поставлені запитання. За необхідності, створюємо робочий прототип.
Обираємо найзручніший формат отримання інформації під ваші щоденні звички та завдання. Проектуємо інтерфейси, за необхідності
ETL для наскрізної аналітики
За побудовою точної наскрізної аналітики завжди стоїть інженерна робота з архітектурою даних, яка складається з трьох послідовних етапів: Extract (вигрузка інформації з ваших сайтів, CRM чи складів), Transform (очищення від дублів, об'єднання та приведення до єдиного формату) та Load (завантаження у сховище). Без цього процесу аналітика не працюватиме, оскільки системи бачитимуть лише хаотичний набір несумісних між собою цифр.
Ми розробляємо та налаштовуємо ETL-процеси індивідуально під специфіку вашого бізнесу. Це кастомна розробка скриптів та зв'язок між базами даних, яка проєктується під ваші інструменти. Об'єм, глибина очищення даних та необхідність подальшої автоматизації цього процесу (щоб оновлення відбувалося без ручного втручання) обговорюються окремо й залежать від бюджету та технічних завдань вашого проєкту.
Особливості ціноутворення ETL.
Ми завжди намагаємось бути максимально прозорими, враховуючи і цінову політику. Але, на жаль,ця послуга має найскладніший механізм ціноутворення і ми не можемо дати цінові орієнтири без занурення в конкретний проект.
Ми спробуємо пояснити які чинники можуть впливати на вартість на кожному етапі роботи.
Збір даних (Extract)
В першу чергу, на вартість цього етапу буде впливати те, чи фіксуються вже дані, з якими треба працювати.
Якщо дані не фіксуються, то нам треба зробити функціонал фіксації необхідних даних (якщо це можливо) і ведення журналів.
Якщо дані вже наявні, то нам достатньо просто налагодити їх передачу. І хоч сама передача часто буває не складною, щоб її зробити, часто необхідно вивчити об’ємні документації API систем, з яких ми беремо дані. І вивчення документації само по собі може бути першим етапом робіт, який доведеться оплатити ще до того, як ви почуєте фінальну вартість робіт.
Обробка, трансформація та поєднання даних (Transform)
Складність цього етапу дуже варіативна.
Найпростішим варіантом було б просто трансформувати дані для показу в іншому форматі чи інтерфейсі. Наприклад, якщо ми збираємо дані із різних джерел для централізованої демонстрації в одному місці без додаткових обробок.Найскладніший варіант складно уявити. Це може бути як складна програмна логіка для обробки даних, так і складне залучення AI для аналізу даних.
Але першою проблемою може стати складність поєднання даних із різних систем.
Наприклад, якщо товари ведуться як на сайті так і в системі обліку без автоматизації вручну і у товарів немає жодної спільної ознаки. Таке буває рідко, але буває. Неодноразово таке спостерігали у офлайн бізнесу, який згодом виходить в онлайн і різними напрямами займаються різні команди, які не вмотивовані допомагати один-одному через конкурентну систему бонусів за продажі. Так у товарів можуть відрізнятись всі класичні ознаки для поєднання даних. Тож, якщо ви захочете поєднати дані про продажі в інтернет-магазині із даними про маржу з системи обліку, то надійною програмною логікою це зробити не вдастся. Але це можна спробувати зробити за допомогою AI, хоча і з ризиками на помилки.
Завантаження або презентація даних (Load)
Як не дивно, складна робота з даними не обов’язково означає складну презентацію.
Якщо аналіз даних виконує машина, а ви від неї очікуєте простих відповідей, то така відповідь може бути в максимально простому вигляді, як то повідомлення в телеграм чи на пошту.
Але якщо ви очікуєте дані для власного аналізу, то це для того, щоб такий аналіз був зручним, може знадобитись складна презентація.
Найпростіше для нас надати великий об’єм даних в файлах xml, csv, xls. Але такий вигляд рідко буває зручним для аналізу.
Більш дорогим варіантом може бути інтеграція даних в системи дашбордів, особливо в платні версії.Побудова кастомного інтерфейсу для аналізу даних може бути найдорожчим варіантом, якщо вам потрібні інструменти керування та маніпуляції даними, а не тільки простий перегляд за звітні періоди. Хоча, в довгостроковій перспективі це може бути дешевше за використання платних дашбордів.
Особливості роботи з штучним інтелектом
Штучний інтелект в аналітиці — це потужний інструмент автоматизації, а не магічна кнопка, яка повністю замінює людину. Для тих, хто вперше впроваджує такі рішення, важливо розуміти, що ШІ залишається машиною. Він працює на базі складних моделей від сторонніх провайдерів (як-от OpenAI чи Google), тому не застрахований від технічних збоїв, раптових оновлень алгоритмів чи специфічних помилок у логіці. ШІ здатний зекономити сотні годин рутинної роботи, але він не позбавляє потреби періодичного ручного контролю та фінальної перевірки результатів з вашого боку. Нейромережі чудово знаходять комерційні тренди, але фінальне бізнес-рішення завжди залишається за людиною.
Скільки коштує використання ШІ?
Ви платите не за факт використання програми, а за обчислювальні потужності, які вимірюються в токенах (умовно — в об'ємі оброблених символів). Вартість обробки даних не є статичною: залежно від світового навантаження на сервери провайдерів у різний час доби, одна й та сама задача за однакового об'єму даних може споживати різну кількість токенів через динамічні тарифи на обчислення.
Крім того, бюджет прямо залежить від типу задачі. ШІ мислить контекстом, тому аналітика чітких числових даних (наприклад, звітів про продажі чи залишків на складі) є відносно простою, швидкою і коштує значно дешевше. Натомість робота з «сирим» неструктурованим текстом — наприклад, глибокий аналіз та кластеризація розгорнутих відгуків покупців, логів діалогів чи описів товарів — вимагає величезного об'єму пам'яті ШІ. Через це аналіз текстів завжди споживає значно більше токенів і коштує дорожче, ніж аналітика цифр.
Які дані вам потрібні в першу чергу?
Дуже складно знайти дані, які б були цілком безкорисними. Але дані можна поділити на дві категорії:
- Дані які ви вмієте інтерпретувати і які чітко відповідають на важливі питання
- Дані, які потрібні для моніторингу, які прямо ні на що не вказують, але можуть звернути увагу на якісь аномалії і сформувати нові питання.
Звісно, в першу чергу варто інвестувати в першу групу даних, і вже потім у другу. Для кожного проекту на різних стадіях розвитку і стану, ці дані будуть різними. Правильне визначення першої категорії даних - це вже половина успіху.
Як замовити наскрізну аналітику?
У вас може бути чітка задача з переліком даних, які треба зібрати, описаним алгоритмом обробки і вимогами до вигляду результату.
Або ж ви можете сказати, яких відповідей вам не вистачає і які джерела даних у вас є. А ми проведемо роботу по проектуванню архітектури системи наскрізної аналітики.
FAQ
Чи безпечно це для ваших комерційних даних?
Так, в нас по договору є зобов'язання по конфіденційності. Якщо ж ви не хочете, щоб ми бачили якісь дані, то ми зможемо налаштувати і протестувати роботу системи з фейковими, але схожими даними і дамо інструкцію по перепідключенню до справжніх даних.
Що якщо у нас самописна CRM чи стара версія 1С?
Якщо ваша стара система працює на web-технологіях, то ми зможемо самі зібрати з неї дані. Якщо ж ні, то ми зможемо прийняти дані, які збере ваш адміністратор чи автор системи.
Що стосується 1С, то ми не працюємо з софтом російського походження. Але якщо хтось налаштує поток даних, то ми зможемо прийняти його і також налаштувати вихідний потік, який хтось прийме і розподілить в будь-якій системі.
Чи буде аналітика працювати в реальному часі?
Так, моніторингові дані можуть бути доступні в режимі реального часу, якщо всі джерела даних здатні надавати їх в реальному часі. Хоча, слід враховувати можливість перевантаження чи навіть падіння сервера, на якому працює аналітика. Технічні збої можуть зробити дані недоступними.
Якщо ми перейдемо на іншу CMS, усе зламається?
Так, але це не обов’язково буде великою проблемою. Якщо для аналізу беруться базові дані CMS і переїзд здійснено на новішу версію того ж двигуна, то можливо треба буде тільки підключити нову базу даних, або зробити невеликі коригування.
Якщо ж це принципово інша CMS, то обёэм роботи може бути більшим.
Але якщо для аналізу на старому двигуні було написано додаткові функції збору даних, то об’єм переробок може бути значним.
Як саме ШІ допомагає в аналізі і чи можна без нього?
Можна й без нього — класичні звіти та таблиці ми будуємо на базі чітких математичних алгоритмів. ШІ залучається там, де звичайна логіка безсила: для аналізу складних поведінкових патернів, роботи з неструктурованим текстом (наприклад, кластеризація тисяч відгуків) або для прогнозування попиту. Ви самі вирішуєте, чи впроваджувати ШІ-модулі.
Залишилися питання?
Якщо ви хочете отримати консультацію або дізнатися трохи більше про наші послуги, будь ласка, напишіть нам, і хтось із нашої команди зв'яжеться з вами найближчим часом.