Аналитика и прогнозирование

Аналитика обычным языком

Руководитель пишет вопрос по-русски в чат или Telegram и через полминуты получает таблицу, график и сам расчёт. Система отвечает только по согласованной модели данных и не додумывает то, чего в ней нет.

ответ за 30 секунд вместо двух днейдо 70% вопросов без аналитикаокупаемость 4–7 месяцев

Рассчитать на моих цифрах Экономика решения

Схема работы решения «Аналитика обычным языком» — Аналитика и прогнозирование · событие → проверка → действие
**Аналитика обычным языком**
Иллюстрация показывает рабочий контур направления; конкретные шаги и интеграции разобраны ниже.

Проблема

Как это выглядит без автоматизации

В компании есть данные, есть дашборды и есть отдел аналитики. Но любой вопрос, который выходит за рамки готового отчёта, превращается в заявку: сформулировать, поставить в очередь, дождаться, уточнить, дождаться ещё раз. К моменту, когда цифра приходит, решение уже принято на ощущение.

Очередь к аналитику длиннее, чем срок жизни вопроса

Типовой разовый запрос занимает 2–4 часа работы специалиста, а ждёт своей очереди 1–4 рабочих дня. Вопрос «почему просела маржа по региону на прошлой неделе» через три дня уже не оперативный, а исторический: реагировать поздно, остаётся только объяснять.

Аналитики заняты выгрузками, а не аналитикой

До 70% времени отдела уходит на повторяющиеся однотипные запросы: срез по клиенту, по SKU, по менеджеру, по периоду. На проверку гипотез, модели и качество данных времени не остаётся — при том, что нанимали людей именно ради этого.

Каждый считает по-своему

Продажи считают выручку по отгрузке, финансы — по признанию, маркетинг — по оплате. На совещании три файла с тремя разными цифрами, и полчаса уходит на спор о методике вместо разговора о решении.

Дашборды отвечают только на заранее заданные вопросы

BI-панель закрывает регулярный контур: план-факт, воронка, остатки. Но большая часть управленческих вопросов возникает ситуативно и не совпадает ни с одним готовым срезом — под каждый нужна новая витрина или новая выгрузка, то есть снова заявка аналитику.

Во что это обходится: 130 разовых запросов в месяц × 3,2 часа работы аналитика × 1 150 ₽/час (ФОТ с налогами) ≈ 480 000 ₽ ежемесячно только на подготовку ответов. Плюс 14 руководителей, которые эти ответы ждут по два дня и половину решений принимают без них.

Что мы строим

Возможности системы

Мы строим слой, который переводит вопрос на русском языке в проверяемый запрос к вашим данным. Главная часть работы — не чат, а словарь показателей: формальные определения выручки, маржи, активного клиента, просрочки, согласованные с финансами и зафиксированные в коде. Языковая модель работает только внутри этого словаря — она выбирает показатели и разрезы, а не придумывает формулы.

Вопрос по-русски — ответ таблицей и графиком

«Покажи выручку и маржу по филиалам за июль в сравнении с июнем, только опт» — на выходе таблица, диаграмма и короткий вывод. Уточнение продолжает контекст: «а теперь только по трём худшим» работает без повторной формулировки.

Показывает, как посчитано

К каждому ответу прикладывается разворачиваемый расчёт: какие витрины использованы, какие фильтры применены, какой запрос выполнен и на какой момент актуальны данные. Цифру можно проверить, а не принимать на веру.

Работает только по разрешённой модели

Система отвечает исключительно по витринам и показателям, которые вы утвердили. Если вопрос выходит за модель — спрашивают стоимость удержания клиента, а такого показателя нет, — она честно говорит, что данных нет, и предлагает ближайшее из имеющегося. Ответы наугад запрещены архитектурой, а не инструкцией.

Права доступа как в учётной системе

Руководитель филиала видит свой филиал, коммерческий директор — все, кадровая служба не видит финансов. Ограничения подставляются в сам запрос на уровне строк, а не прячутся в интерфейсе.

Живёт в Telegram и в рабочем чате

Отдельный портал никто не открывает. Вопрос задаётся там, где человек уже находится: Telegram, корпоративный мессенджер, виджет внутри BI. Ответ приходит картинкой и файлом, его можно сразу переслать подчинённому.

Помнит вопросы и превращает частые в отчёты

Все заданные вопросы попадают в журнал. Раз в месяц мы смотрим, что спрашивают чаще всего, и переносим это в постоянный дашборд или подписку — чтобы на регулярное не тратились ни токены, ни внимание руководителя.

Коммерческий директор, 9:40, Telegram: — Почему упала маржа по опту в июле? — Маржа опта за июль: 18,4% против 21,7% в июне (−3,3 п.п.). Основной вклад: категория «Крепёж» (−2,1 п.п.) — рост закупочной цены у поставщика с 12 июля. Ещё −0,8 п.п. дали скидки сверх матрицы по 6 клиентам. Таблица во вложении, расчёт — по ссылке. — Покажи этих шестерых и кто согласовывал скидку. — Готово: 6 клиентов, суммарная недополученная маржа 1,84 млн ₽, согласования — 2 менеджера. Данные на 05:00 сегодня.

Как это работает

Путь одного события через систему

Каждый шаг оставляет след в журнале: любое решение системы можно открыть и проверить — что пришло, что проверено, что сделано.

Вопрос приходит из чата

Человек пишет обычную фразу в Telegram, корпоративном мессенджере или виджете BI. Система определяет, кто спрашивает, и подтягивает его права доступа — до того, как что-либо считать.

Вопрос раскладывается на элементы модели

Языковая модель сопоставляет фразу со словарём: какой показатель, какой период, какие разрезы и фильтры. Если формулировка допускает два прочтения, система переспрашивает, а не выбирает вариант за вас.

Собирается запрос к витринам

По выбранным элементам генерируется SQL строго в границах разрешённых витрин, с подстановкой ограничений по ролям. Запрос проходит валидатор до выполнения: только чтение, только модель, никаких обращений к сырым таблицам.

Запрос выполняется в вашем хранилище

Расчёт идёт на вашей стороне — в хранилище, ClickHouse или реплике учётной базы. Сырые данные не покидают контур: наружу уходит текст вопроса и структура модели, не содержимое таблиц.

Результат оформляется в ответ

Таблица, подходящий по типу данных график, короткий вывод на русском и свёрнутый блок с расчётом и временем актуальности. При необходимости — файл XLSX для дальнейшей работы.

Всё пишется в журнал

Вопрос, сгенерированный запрос, результат и время ответа сохраняются. Журнал — основа для аудита цифр, для развития словаря и для решения, какие вопросы пора превратить в постоянный отчёт.

Пошаговое внедрение

Что происходит по неделям

Каждый этап заканчивается результатом, который вы видите и принимаете. Оплата привязана к приёмке, а не к обещаниям.

1–2-я недели

Разбор реальных вопросов и аудит источников

Собираем 100–150 вопросов, которые за последние месяцы уходили аналитикам: из переписки, задач, почты. Группируем по показателям и разрезам, считаем частотность. Параллельно смотрим источники: что в 1С, что в CRM, что уже в хранилище, где данные расходятся между системами.

Реестр вопросов с частотностью и карта источников с честной отметкой, на какие вопросы данных сегодня не хватает физически. Здесь же становится видно, стоит ли проект своих денег.

3–4-я недели

Словарь показателей

Фиксируем формальные определения: выручка (по отгрузке или по признанию), маржа (с логистикой или без), активный клиент, просрочка, себестоимость партии. Каждое определение проходит согласование с финансами и владельцем процесса и записывается в код как единственная версия правды.

Утверждённый словарь на 40–80 показателей с формулами, разрезами и владельцем каждого определения. С этого момента любая цифра в компании считается одинаково — независимо от того, кто её запросил.

5–7-я недели

Витрины и регламент обновления

Собираем витрины под словарь: продажи, закупки, склад, дебиторка. Настраиваем загрузку из 1С, CRM и прочих источников, расписание обновления и контроль качества — проверки на пропуски, дубли и расхождение с оборотно-сальдовой ведомостью.

Работающие витрины с явным указанием актуальности данных и отчёт сверки с учётной системой. Расхождения либо устранены, либо объяснены и задокументированы — молча их не оставляем.

8–9-я недели

Движок «вопрос — запрос» и регресс-тест

Настраиваем разбор вопросов, генерацию SQL в границах модели, валидатор запросов и оформление ответов. Собираем эталонный набор из 150 вопросов с проверенными вручную ответами и гоняем регресс: каждая правка словаря прогоняется через него целиком.

Отчёт по точности на эталонном наборе: доля верных ответов, доля корректных отказов, доля ошибок с разбором каждой. Приёмка идёт по этой таблице, а не по впечатлению от демонстрации.

10–11-я недели

Каналы, права доступа и пилот

Подключаем Telegram и рабочий чат, настраиваем роли и ограничения по строкам, запускаем пилот на группе из 10–15 руководителей. Ежедневно разбираем вопросы, на которые система ответила отказом или неточно, и достраиваем словарь под реальные формулировки.

Живой пилот с недельной статистикой: сколько вопросов задано, сколько закрыто без аналитика, среднее время ответа, доля отказов. Решение о полном запуске принимается по этим цифрам.

далее, в рамках поддержки

Сопровождение и рост словаря

Расширяем словарь под новые вопросы, следим за расхождениями с учётом после изменений в конфигурации 1С, переносим частые вопросы в постоянные дашборды и подписки, контролируем стоимость запроса и скорость витрин.

Доля вопросов, закрытых без аналитика, растёт от месяца к месяцу, а витрины не разъезжаются с учётной системой после каждого обновления конфигурации.

Экономика

Модельный расчёт: из чего складывается эффект

Не «до 90% экономии», а конкретная модель с вводными, которые можно оспорить и пересчитать под себя.

Профиль примераоптово-производственная компания, выручка 1,8 млрд ₽/год

Отдел аналитики3 специалиста, ФОТ с налогами 165 000 ₽ каждый (≈ 1 150 ₽/час)

Разовых запросов «посчитайте мне»130 в месяц, в среднем 3,2 часа на запрос

Руководителей, регулярно запрашивающих цифры14 человек

Срок ответа на нестандартный вопрос1–4 рабочих дня

Показатель	Сейчас	После внедрения
Время ответа на бизнес-вопрос	1–4 рабочих дня	20–40 секунд
Вопросы, закрытые без аналитика	0%	65–75%
Часов отдела на разовые запросы	416 в месяц	≈ 125 в месяц
Версии выручки на совещании	3 файла, 3 цифры	одна, из словаря показателей
Отчёты, устаревшие к моменту выдачи	около 30%	близко к нулю

Денежный эффект+285 000 ₽/мес

Расходы на систему−110 000 ₽/мес

Окупаемость внедрения5 месяцев

Модельный расчёт. Экономия складывается из двух частей. Первая: высвобождается 290 часов работы аналитиков в месяц, но зачитываем консервативно 60% этого времени как реальные деньги — 290 × 1 150 ₽ × 0,6 ≈ 200 000 ₽ (одна ставка не нанимается при росте, остальное уходит на развитие модели данных). Вторая: 14 руководителей тратили около 3 часов в неделю на ожидание и ручную сверку в таблицах — это 180 часов в месяц по 1 600 ₽, из которых зачитываем 30% ≈ 85 000 ₽. Расходы в примере — 110 000 ₽/мес: поддержка 75 000 ₽ плюс около 35 000 ₽ на языковую модель, вычисления и хранение. Ускорение самих решений в расчёт не включено: честно измерить его нельзя, поэтому оно остаётся запасом прочности модели. Перед договором пересчитываем модель на ваших фактических цифрах — и если она не сходится, честно говорим об этом.

Стоимость

Полная цена владения — три составляющие

Никаких скрытых платежей: внешние сервисы вы оплачиваете напрямую по своим договорам, мы не делаем наценку на чужие тарифы.

разово · по этапам 20/30/30/20

Внедрение

300 000 – 2 200 000 ₽

типовой проект: 850 000 ₽
срок: 6–14 недель
диагностика, разработка, интеграции, пилот
документация и обучение команды

ежемесячно · минимум 6 месяцев

Поддержка

45 000 – 150 000 ₽/мес

мониторинг и реагирование по SLA
исправление дефектов бесплатно
обновление сценариев и интеграций
ежемесячный отчёт о работе системы

Подробно про тарифы и SLA

по факту · напрямую поставщикам

Эксплуатация

по потреблению

Языковая модель (LLM): 2–8 ₽ за вопрос, 10 000–30 000 ₽/мес при 3 000 вопросов
Вычислительные ресурсы под витрины: 15 000–60 000 ₽/мес в облаке или на вашем сервере
Хранение исторических данных: 3 000–15 000 ₽/мес в зависимости от глубины истории
Лицензии BI, если ответы встраиваются в существующие панели: по вашему текущему договору, отдельных лицензий не требуем

От чего зависит итоговая цена

состояние данных: есть готовое хранилище или собираем витрины с нуля из 1С и CRM
число показателей в словаре: 30 базовых или 120 с разрезами по проектам и договорам
количество источников и их капризность — типовая 1С:УТ проще сильно доработанной конфигурации
требования к безопасности: развёртывание языковой модели в вашем контуре дороже облачного API
глубина истории и требуемая свежесть данных: раз в сутки, раз в час или near-realtime

Что потребуется от вас

Участие заказчика

На диагностике достаточно обезличенных примеров. Боевые доступы — только после договора и NDA, через защищённые каналы.

01доступ на чтение к источникам: 1С (реплика или регулярная выгрузка), CRM, при наличии — хранилище данных

02человек со стороны финансов, который вправе утвердить определения выручки, маржи и себестоимости — 3–4 часа в неделю на этапе словаря

03выгрузка реальных вопросов, которые за последние месяцы ставились аналитикам: переписка, задачи, письма

04матрица ролей: кто какие данные вправе видеть, включая ограничения по филиалам и юридическим лицам

05среда для витрин: сервер или облачный аккаунт под PostgreSQL либо ClickHouse — если своего нет, подготовим спецификацию для вашего администратора

06решение по языковой модели: облачный API российского провайдера или развёртывание в вашем контуре

Интеграции

С чем соединяем

Работаем с тем, что у вас уже есть. Если вашей системы нет в списке — скорее всего, подключимся через API: уточним на диагностике.

1С:ERP1С:Управление торговлей1С:БухгалтерияPostgreSQLClickHouseGreenplumYandex DataLensApache SupersetMetabasePower BIamoCRMБитрикс24МойСкладAirflow / dbtYandex Cloud / VK CloudTelegram

Отраслевые сценарии

Как это решение работает в разных бизнесах

Оптовая торговля →

Дистрибьютор с 12 000 SKU и 900 активными клиентами: вопрос «какие клиенты снизили закупки более чем на 30% ко второму кварталу» раньше стоил аналитику полдня. Теперь руководитель отдела продаж получает список из 47 клиентов за минуту в Telegram и в тот же день ставит задачи менеджерам, пока клиент ещё не ушёл к конкуренту.

Розничные сети →

Сеть из 40 магазинов: директор по рознице каждое утро спрашивает про вчерашние продажи в разрезе точек, категорий и часов. Раньше это была фиксированная выгрузка в 11:00, любое отклонение от формата — заявка на день. Теперь любой срез считается на месте, а прежний утренний отчёт перестали готовить вовсе.

Производство →

Завод с 6 линиями: вопросы про фактическую себестоимость партии, отклонение от норм расхода и причины простоев уходили в планово-экономический отдел на 2–3 дня. Со словарём показателей главный инженер получает разбор отклонений по конкретной партии за минуту, а споры о методике расчёта себестоимости закончились на этапе согласования словаря.

Интернет-магазины и маркетплейсы →

Продавец на трёх площадках, 4 000 карточек: маржинальность по SKU с учётом комиссий, логистики, возвратов и рекламы собиралась в таблицах раз в месяц. Теперь вопрос «какие 50 SKU убыточны с учётом всех сборов за последние 30 дней» закрывается за 30 секунд, и решение по выводу из ассортимента принимается на неделе, а не по итогам месяца.

Транспорт и логистика →

Перевозчик со 120 машинами: рентабельность рейса, простои под погрузкой и перерасход топлива по конкретному водителю требовали сведения данных из TMS, топливных карт и 1С. Витрины свели это в один слой, и логист получает ответ по любому направлению или машине без обращения к аналитику — обычно в течение минуты после того, как вопрос возник.

Вопросы владельцев

Что обычно спрашивают

Где гарантия, что система не выдаст красивую, но неверную цифру?

Гарантия — в архитектуре, а не в обещании. Модель не пишет произвольный SQL по сырой базе: она выбирает показатели и разрезы из утверждённого словаря, а сформированный запрос проходит валидатор до выполнения. Если вопрос не ложится на модель, ответом будет отказ с объяснением, а не приблизительная цифра. К каждому ответу прикладывается расчёт, который можно проверить, а точность на эталонном наборе из 150 вопросов замеряется при приёмке и после каждого изменения словаря.

У нас нет хранилища, всё живёт в 1С и таблицах. Это возможно?

Да, и это самый частый вход в проект. Мы поднимаем компактное хранилище на PostgreSQL или ClickHouse, настраиваем регулярную загрузку из 1С и CRM и строим витрины под согласованный словарь. Это удорожает проект — верхняя часть вилки как раз про такие случаи. Но без слоя витрин любая аналитика поверх живой 1С будет медленной и будет мешать работе учётной системы в рабочие часы.

Чем это отличается от дашбордов, которые у нас уже есть?

Дашборд отвечает на вопросы, которые вы задали заранее: план-факт, воронка, остатки. Для регулярного контура он незаменим. Но ситуативные вопросы — «почему именно на этой неделе», «а если убрать этих трёх клиентов», «что общего у тех, кто ушёл» — под дашборд не подводятся: под каждый нужна новая витрина. Эти инструменты дополняют друг друга, и частые вопросы из чата мы регулярно переносим в постоянные панели.

Данные компании уйдут во внешнюю языковую модель?

Нет. Наружу уходит только текст вопроса и описание структуры модели — названия показателей и разрезов, без содержимого таблиц. Сам запрос выполняется в вашем контуре, результаты обратно в модель не отправляются. Если и это неприемлемо, разворачиваем открытую модель на вашем сервере: качество разбора формулировок будет чуть ниже, стоимость владения выше, зато данные не покидают периметр вообще.

Сколько это стоит в эксплуатации?

Один вопрос обходится в 2–8 ₽ по токенам языковой модели. При 3 000 вопросов в месяц это 10–30 тысяч рублей плюс вычислительные ресурсы под витрины — ещё 15–60 тысяч. Сравнивать это нужно со стоимостью часа аналитика: один разовый запрос сегодня обходится вам примерно в 3 500 ₽ рабочего времени, и это без учёта дня ожидания.

Что если данные в наших системах противоречат друг другу?

Это выяснится на третьей неделе, при сборке витрин и сверке с оборотно-сальдовой ведомостью, и станет отдельным результатом проекта. Мы не прячем расхождения: показываем, где именно расходятся 1С и CRM, и вместе решаем, какой источник считается основным для каждого показателя. Запускать чат поверх противоречивых данных бессмысленно — он просто быстрее покажет неверные цифры.

говорим честно

Когда это решение не окупится

меньше 20 регулярно отслеживаемых показателей и один-два человека, задающих вопросы: словарь и витрины обойдутся дороже, чем аналитик с таблицами
данные разрозненны и никто в компании не готов утвердить определения показателей — без согласованного словаря проект превращается в бесконечный спор о методике
нужен ответ по данным, которых нет ни в одной системе: если время работы монтажной бригады нигде не фиксируется, посчитать его не сможет ни человек, ни машина
ожидание, что система заменит отдел аналитики целиком — она снимает поток однотипных запросов, но гипотезы, модели и качество данных остаются за людьми
требование юридически значимой отчётности: для налоговой и аудита источником остаётся учётная система, а не аналитический слой

Если на диагностике расчёт не сойдётся — мы предложим более простой вариант или честно скажем, что автоматизация вам пока не нужна. Это дешевле для всех, чем проект ради проекта.

часто внедряют вместе

Аналитика и прогнозирование

BI-дашборды для бизнеса

Ключевые показатели из 1С, CRM, маркетплейсов и рекламы — на одном экране, с автоматическим обновлением и детализацией до конкретной операции. Одна версия цифр на всю компанию вместо спора, чей Excel правильнее.

от 200 000 ₽4–10 недель

Аналитика и прогнозирование

Прогнозирование продаж

Согласованный прогноз выручки по каналам, продуктам и сегментам: статистика сезонности плюс живая воронка CRM. Один документ, из которого растут план закупок, бюджет и планы отделов — с измеримой точностью и разбором каждого отклонения.

от 450 000 ₽8–14 недель

Финансы и закупки

Управленческая отчётность

P&L, ДДС и управленческий баланс собираются автоматически из 1С, банков и CRM по согласованной методологии. Период закрывается к 3–5-му рабочему дню, а расхождения видны до публикации отчёта, а не на планёрке.

от 250 000 ₽6–12 недель

Первый шаг — диагностика

Посчитать «Аналитика обычным языком» на ваших цифрах?

Пришлите объёмы и пару примеров — вернёмся с картой процесса, честным расчётом экономики и точной сметой. Если не сойдётся — так и скажем.

Пройти диагностику Как устроена работа

Голосовое описание задачи превращается в карту процесса и план внедрения

Можно голосом: запишите сообщение прямо в форме — расшифруем и разберём сами

NDA по запросу до передачи любых данных

Смета и план этапов — до договора, оплата только по принятым этапам

Ответ живого инженера, а не менеджера по продажам