🚀 Сегодня — кейс: как DataLens стал ядром BI‑экосистемы в сети мазагинов

Сегодня делимся историей трансформации аналитики в фирменной сети магазинов «Хорошее дело»: от задачи автоматизации заказов до построения полноценной BI‑системы на базе DataLens.

🎯 Исходная точка Сеть сталкивалась с типичными для ритейла проблемами: • трудоёмкие ручные заказы • низкая точность прогнозирования • сложности с управлением запасами

Задача звучала просто: автоматизировать процесс заказов и прогнозирования спроса. Основой решения стала система автозаказа на базе ML‑моделей. DataLens на старте выполнял техническую роль: контроль качества данных, выгрузок и интеграции с 1С.

📊 Как DataLens обеспечил быстрый запуск Для моделей прогнозирования нужны корректные данные минимум за два года. DataLens стал инструментом, который: • выявляет «дыры» и аномалии в данных • ускоряет коммуникацию между командами • даёт менеджерам прозрачный контроль выгрузок • позволяет мониторить качество прогнозов в реальном времени

Фактически он стал «панелью управления» внедрения автозаказа.

⚡️ Первые результаты Проект запустили за 2 месяца - от ТЗ до автозаказа в проде. Сотрудники перестали тратить часы на расчёты, процесс стал стабильным и предсказуемым. Освободившееся время команда направила на аналитику.

📈 Эволюция: DataLens → BI‑система Когда операционная рутина ушла, бизнес стал готов к аналитике. Мы начали развивать DataLens как BI‑продукт:

• Возвраты — дашборд для контроля одной из самых болезненных точек • Продажи — разрезы по магазинам, товарам, периодам • ABC‑анализ — приоритизация товарных групп • Поставщики и категории — расширенная статистика и мониторинг • Магазины — структура выручки и динамика по каждой точке

Руководители получили возможность видеть бизнес в реальном времени и принимать решения на основе данных.

Главный вывод DataLens начинался как технический помощник, но стал стратегическим продуктом, который изменил культуру управления: • решения стали более обоснованными • снизились операционные риски • появилась прозрачность в ассортименте и поставках

Презентация с картинками ниже 👇