Qlever Solutions

16/10/2026

📊 Как BI помогает находить потенциал дополнительных продаж?

Команда Qlever Solutions разработала DWH и BI-приложение для дистрибьютора продуктов питания Azbuka Food, которое помогает торговым представителям определять, какие категории и SKU предложить каждому кафе, ресторану или отелю.

В рамках проекта специалисты Qlever Solutions:

• построили корпоративное хранилище (DWH) на основе данных из 1С и Excel;
• разработали 8 аналитических витрин с данными о продажах, клиентах, ассортименте, ценах и остатках;
• создали BI-приложение для торговых представителей и руководителей продаж;
• реализовали анализ ассортиментного потенциала на основе фактических продаж клиентам аналогичного профиля;
• заложили архитектуру для масштабирования и возможной миграции на другую BI-платформу.

📈 Решение поддерживает весь аналитический сценарий работы торгового представителя

Результат – доля дополнительных продаж среди действующих клиентов выросла до 30% от планируемого потенциала за счет расширения поставляемого им ассортимента.

Полный кейс с описанием задач, реализации и результатов проекта – на сайте Qlever Solutions

Команда Qlever Solutions создала DWH и BI-приложение, которое помогает торговым представителям выявлять потенциал развития каждого кафе, ресторана или отеля и подобрать кат...

14/10/2026

⚙ Apache Airflow: как управлять процессами обработки данных в BI и DWH?

Загрузка из источников, проверка качества, трансформация, формирование витрин и обновление данных – все эти процессы должны выполняться в определенной последовательности и по расписанию.
Когда источников и задач становится много, управлять ими вручную сложно.

Для автоматизации таких процессов используются оркестраторы, один из самых распространенных – Apache Airflow.

В новой статье разбираем:
🔹 Что такое Apache Airflow и как устроена его архитектура.
🔹 Как Airflow выполняет DAG: от запуска до контроля задач.
🔹 Для чего Airflow используется в аналитической инфраструктуре.
🔹 Какие преимущества и ограничения есть у платформы.
🔹 Чем Airflow отличается от альтернатив – Dagster и Prefect.

Читайте статью на сайте

08/10/2026

Qlever Solutions завершила проект по созданию DWH и внедрению BI-аналитики для Azbuka Food — крупного поставщика продуктов питания для сегмента HoReCa.

BI-приложение поддерживает весь аналитический сценарий работы торгового представителя: от выявления клиента с потенциалом роста до определения конкретных категорий и SKU, объема и ценового ориентира для релевантного предложения.

Решение позволило увеличить долю дополнительных продаж среди действующих клиентов до 30% от планируемого потенциала за счет расширения поставляемого им ассортимента продуктов.

👉 О задачах проекта, реализованном решении и результатах — в нашем пресс-релизе

Qlever Solutions завершила проект по созданию корпоративного хранилища данных (DWH) и внедрению BI-аналитики для Azbuka Food (ООО «Азбука Фуд Трейд») — крупного поставщика продук....

06/10/2026

Qlever Solutions приняла участие в форуме «Управление данными 2026» от издания «Открытые системы».

За последние годы фокус в работе с данными заметно изменился: все больше внимания уделяется тому, насколько им можно доверять, легко ли их найти и использовать для принятия решений.

По итогам форума эксперты выделили несколько ключевых тенденций:

🔹 данных становится больше, но поиск нужных остается одной из ключевых проблем;
🔹 управление данными – больше не отдельная инициатива ИТ, а часть общей системы управления бизнесом;
🔹 контроль качества смещается от отдельных проверок ко всему пути данных – от источника до отчетности;
🔹 self-service развивается в сторону более глубокой аналитики и поддержки принятия решений;
🔹 DWH, Data Quality, MDM, BI рассматриваются как части единого контура, а не отдельные проекты;
🔹 развитие AI-сценариев усиливает внимание к качеству и структуре данных.

Подробнее о том, как меняются подходы к управлению данными, в нашей новой статье →

За последние годы фокус в управлении данными заметно изменился. Сегодня на первый план выходят качество и доступность данных, ответственность за них, единая семан....

30/09/2026

Рынок недвижимости меняется: спрос снижается, возможности повышения цен ограничены, а темпы продаж влияют на стоимость проектного финансирования. В этих условиях повышается цена управленческих решений и растут требования к данным, на которых они основаны.

Руководству важно вовремя замечать отклонения по бюджету, продажам и срокам проекта и понимать их влияние друг на друга.

🏗 В новом материале рассказываем, как BI помогает контролировать экономику строительных проектов, а DWH создает надежную основу для аналитики.

На примере «Галс-Девелопмент» показываем результат внедрения DWH, которое объединило данные в 11 аналитических витрин для:

🔹 календарно-сетевого планирования (КСГ) проектов;
🔹 контроля выполнения планов продаж;
🔹 оценки эффективности и рентабельности проектов;
🔹 финансовой аналитики — доходов, расходов, задолженности и средств на эскроу-счетах;
🔹 …и других ключевых направлений деятельности компании.

Читать статью на qlever.ru →
https://www.qlever.ru/press/ekonomika-developmenta-pod-kontrolem-zachem-kompanii-edinyj-kontur-dannyh

Девелоперам важно не просто оценивать итоговый финансовый результат, а управлять экономикой проекта в процессе его реализации: своевременно видеть отклонения, по...

25/09/2026

Как понять, что с DWH что-то не так до того, как об этом сообщат пользователи?

Современная платформа данных может включать десятки взаимосвязанных компонентов: инструменты интеграции, ETL/ELT, оркестраторы, СУБД и т.д.

⚠️ Сбой или деградация на любом из уровней может привести к задержке загрузки, неполным данным или снижению производительности аналитики.

В новой статье разобрали, как выстроить мониторинг DWH:

✅ что необходимо мониторить в DWH;
✅ как отслеживать не только техническое состояние системы, но и качество данных;
✅ для каких задач используются Prometheus, Grafana, Zabbix, ELK, OpenSearch, Loki;
✅ как выбрать стек мониторинга под уровень зрелости DWH.

Подробнее — в новом материале Qlever:

Как своевременно обнаруживать сбои, снижение производительности и проблемы с актуальностью данных? Что такое Prometheus, Grafana, Zabbix, ELK Stack, OpenSearch, Grafana Loki?

21/09/2026

Друзья,

Уже в этот четверг, 24 сентября, будем на форуме Управление данными 2026 в Москве, отель Radisson Blu Leninsky Prospect https://www.osp.ru/lp/dm2026

Форум посвящен вопросам руководства и управления данными в эпоху цифровой экономики. Основными темами мероприятия станут импортозамещение и внедрение ИИ в сфере управления данными, качество данных и Data Governance, отраслевые практики в промышленности, ретейле, финансах.

От нас примут участие:

✅ Дмитрий Киселев, генеральный директор Qlever Solutions
✅ Андрей Харлак, технический директор Qlever Solutions

Если вы тоже планируете быть на мероприятии — давайте встретимся 👋

Расскажем, как мы в Qlever внедряем корпоративные аналитические системы на базе BI и DWH, а также помогаем нашим клиентам обеспечить высокое качество данных для принятия решений на основе достоверных фактов.

Хотите договориться о встрече заранее - пишите, будем рады https://t.me/qlever_ru

17/09/2026

По мере развития BI-аналитики в компании появляются новые дашборды, подключаются дополнительные источники данных, растет число пользователей. На определенном этапе сохранить скорость и качество анализа становится невозможно без единого контура хранения и подготовки данных.

Именно с такой задачей к нам обратилась строительная компания «Галс-Девелопмент».

Девелопер уже использовал BI-инструменты, однако данные оставались распределенными между 1С, Microsoft Project, Microsoft Dynamics CRM и Excel-файлами, что затрудняло формирование единой картины бизнеса и увеличивало трудоемкость подготовки отчетности.

В рамках пилотного проекта для «Галс-Девелопмент» специалисты Qlever Solutions:

✅ объединили данные из 5 разрозненных информационных систем;
✅ разработали 11 аналитических витрин для ключевых направлений бизнеса;
✅ построили масштабируемое корпоративное хранилище данных (DWH);
✅ заложили архитектуру для дальнейшего развития BI и подключения новых источников данных.

Основные характеристики DWH:

🔹 до 50 одновременных пользователей;
🔹 время отклика аналитических витрин — не более 5 секунд;
🔹 объем хранимых данных — около 2 ТБ с горизонтом хранения 5 лет;
🔹 ежедневная загрузка данных — порядка 1,2 ГБ;
🔹 архитектура предусматривает прогнозируемый рост объема данных до 5 ТБ в перспективе 10 лет.

📊 В результате «Галс-Девелопмент» получила единую среду для работы с корпоративными данными. DWH позволило сократить объем ручной обработки и обеспечило подразделения компании согласованными показателями для эффективного принятия решений.

«Для нас было важно проверить выбранную архитектуру на практике и создать единую платформу для работы с корпоративными данными. Пилотный проект показал, что хранилище позволяет эффективно консолидировать данные из разных систем и обеспечивает необходимую производительность для аналитических задач. Созданная платформа станет основой дальнейшего развития управленческой отчетности компании», — отметил Давид Удовицкий, аналитик данных «Галс-Девелопмент» и ведущий технический эксперт проекта.

Полный кейс с описанием хода реализации — на нашем сайте

В рамках пилотного проекта специалисты Qlever Solutions создали корпоративное хранилище, объединив данные из 5 источников. В DWH сформировано 11 аналитических витрин, а архи...

16/09/2026

Один из самых частых вопросов, который возникает у клиентов Qlever Solutions при планировании проектов корпоративной аналитики: какие выгоды от внедрения получит компания и как посчитать экономический эффект?

Любая технологическая инициатива должна приносить измеримый результат. Поэтому оценивать BI- и DWH-проекты стоит не только с точки зрения технологий, но и через их влияние на бизнес.

Какие показатели эффективности проектов внедрения существуют и как их считать? О подходе к оценке проектов Qlever Solutions рассказывает Андрей Харлак

Один из самых частых вопросов, который возникает у клиентов Qlever Solutions при планировании проектов корпоративной аналитики: какой экономический эффект получит компа....

15/09/2026

Вакансия!
Мы помогаем нашему крупному заказчику из сферы фуд-ритейла подобрать в команду Senior Data Governance Specialist / Manager (Data Catalog + Data Quality).

Стек и процессы очень зрелые. Если вам интересно это направление, посмотрите, пожалуйста, основные задачи:

🔹 Data Catalog: развитие OpenMetadata, работа с Data Owners/Stewards, Business Glossary, CDE, lineage, автоматизация через API/Python.
🔹 Data Quality: сбор бизнес-правил, SQL/Python DQ-проверки (completeness, accuracy и др.), RCA, дашборды, снижение false positive.
🔹 Процессы DG: связывание Catalog ↔️ DQ ↔️ Lineage, регламенты, обучение пользователей, участие в data contracts и MDM.
🔹 Коммуникации: проведение воркшопов с бизнесом и IT, ведение задач от требований до production.

При отклике оцените, пожалуйста, ваш опыт по 5-балльной шкале для следующих навыков:

✅ SQL (JOIN, CTE, оконные функции, сложные агрегации, оптимизация).
✅ Python (коллекции, pandas, REST API, JSON, скрипты автоматизации).
✅ Data Catalog (OpenMetadata в приоритете, либо DataHub, Informatica, Collibra, Alation и др).
✅ REST API (чтение/обновление сущностей каталога, интеграция с Jira).
✅ DWH / ETL / ELT (архитектура DWH, слои и потоки данных).
✅ Airflow / оркестратор (сопровождение DQ/metadata процессов).
✅ Git / Jira / Confluence (версионирование, задачи, регламенты).

В письме просим указать ожидаемое вознаграждение (средний совокупный доход в месяц: фикс + премия).

Отправьте Ваше резюме с оценкой компетенций на адрес [email protected]. При совпадении ожиданий сторон будем рады согласовать время для интервью!