Iceberg Analytics

Гармонизация данных

Получайте Ценность от Ваших Данных
остальную работу мы сделаем за вас

Процесс гармонизации данных

Подготовка данных для Анализа

Что необходимо сделать перед началом использования данных?

Унификация

Приведение данных к единому формату позволяет совместно использовать данные из разных источников и форматов и повышает их ценность для совместного анализа

Консолидация

Объединенные данные по разным аспектам бизнеса, такие как продажи, планы, бюджеты, полевые отчеты, внешняя статистика и другие позволяют получать лучшие инсайты

Сегментация

Определение широкого набора дополнительных признаков для товаров делает анализ реально ценным для бизнеса, сегментация торговых точек дает точную привязку к регионам продаж

Очистка

Многие данные, особенно внешние, требуют большой подготовительной работы перед их использованием

Проверка

В первичных данных часто присутствуют различные аномалии в виде выбросов, дубликатов и пропусков данных - содержательный анализ информации невозможен без устрания данных проблем

Обработка адресов

Приведение адреса к стандартному виду и проверка по базе ФИАС

Мэппинг

Сопоставление данных из разных источников и присвоение единого глобального кода по всем товарным позициям часто является необходимым предварительным условием корректного анализа данных

Обогащение данных

На основе колебания средней цены продаж выделение регулярных и промо продаж по каждому товару в каждой торговой точке

DWH

Загрузка подготовленных данных в хранилище данных (Data Warehouse) для коллективного доступа

Результаты Аналитики на столько хороши, на сколько хороши данные, которые она использует

Экономия времени и чистые данные

По проведенным опросам компании тратят до 80% времени на этап подготовки данных

Экономия времени

Аналитики могут сразу приступить к анализу данных, экономя до 80% своего времени, и сосредотачивая усилия на получении инсайтов для бизнеса

Качество анализа

Результаты анализа данных становятся качественными и достоверными

Типы данных

Данные о продажах делятся на несколько типов в зависимости от канала продаж а также
в разрезе план/факт

Первичные:

Отгрузки товаров производителем дистрибьютору, в розничные сети и магазины, оптовые продажи

Вторичные:

Продажи Дистрибьюторов в розничные магазины и сети

Продажи с полки:

Продажи товаров в розничных магазинах конечным покупателям

Плановые:

Плановые продажи на текущий период: год, квартал, месяц, неделя, день по всем аналитическим разрезам планирования

Оптовые продажи

Продажи оптовым покупателям

Продажи B2B

Продажи в HoReCa, компаниям и учреждениям государственного и частного сектора

Сопоставление адресов и названий товаров в сводных отчетах - мэппинг данных

Допустим у нас есть два адреса:
г Брянск, Брянская обл, ул Крахмалева, 23, пом.1
Брянск г, Крахмалева ул, дом № 23, пом 1

В исходном виде эти адреса не стыкуются друг с другом, после нормализации адрес будет выглядеть так:
г Брянск, ул Крахмалева, д 23, пом 1
в таком виде он может быть использован для сводных отчетах.

Аналогично происходит нормализация наименований товаров, например:
РАЦИО Иммуно батончик со вкусом малины 30г
Иммуно батончик Рацио Малина 30г

Нормализованное наименование товара:
Racio Иммуно Батончик малина 30 г

Источники внешних данных

Внешние данные позволяют обогащать данные о продажах и получать больше ценности для анализа

Статистические данные

Данные по внешней статистики Росстата и других информационных ресурсов

Панельные данные

Панельные данные по выборочным наблюдениям домохозяйств

Данные с рекламных площадок

Данные статистики с Google Ads, Яндекс Директ и других рекламных площадок

Данные с сайтов агрегаторов

Данные с сайтов по продаже товаров

Частые вопросы

Для просмотре ответа на нужный вопрос - нажмите на "+"

Форма заказа

Для запроса данных Ритейл аудита, Обработку данных, системы Визуализации данных и ответов на Ваши вопросы заполните форму ниже:

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности