Популярні питання

Термін залежить від обсягу функціоналу, дизайну, кількості інтеграцій і готовності контенту. Простий MVP можна запустити навіть за 1–3 місяці, а складні e-commerce системи з кількома ролями, кабінетами та зовнішніми сервісами потребують більше часу на розробку та тестування. Зазвичай проєкт краще запускати поетапно: спочатку базову версію для продажів, потім додавати розширені функції.

Вартість створення інтернет-магазину залежить від обсягу каталогу, дизайну, бізнес-логіки, кількості ролей та необхідних інтеграцій з CRM, ERP, оплатою, складом і доставкою. Тому ціна розробки інтернет-магазину визначається після оцінки конкретного проєкту та його вимог.

Зв'яжіться з нами, щоб отримати попередню оцінку вашого e-commerce-проєкту.

IWIS будує під бізнес-задачі цифрові продукти: веб-портали, мобільні додатки, системи автоматизації та BI-аналітики, e-commerce-платформи. Також ми надаємо послуги консалтингу, коли потрібно спочатку розібратись, в якому напрямку рухатись та чи варто взагалі щось будувати.

Серед наших клієнтів міжнародні бренди, ритейл, виробничі компанії, і навіть державний сектор. У кожному проєкті ми занурюємося в бізнес-контекст та знаходимо оптимальне рішення.

Power BI простими словами — це платформа Microsoft, яка збирає дані з різних систем і перетворює їх на інтерактивні звіти та дашборди. Вона допомагає швидко побачити ключові показники й причини їх зміни.

У Києві, але команда розподілена, і більшість процесів давно побудована без прив'язки до одного міста чи офісу. Наші клієнти є в Україні, Європі, США та Канаді, з усіма працюємо без втрати якості комунікації, просто адаптуємо ритм під часовий пояс.

Power BI використовують для аналізу продажів, фінансів, маркетингу, запасів та операційних процесів. За його допомогою компанія може автоматизувати звітність, контролювати KPI та деталізувати показники до окремого товару, регіону або менеджера.

У 2017 році. Реалізували 90+ проєктів у галузях, які на перший погляд мають не так багато спільного. Але кожного разу перед нами стояло головне питання: як зробити так, щоб технологія вирішувала актуальну задачу бізнесу. Наш досвід дає змогу швидко розбиратися в нових контекстах і не витрачати дарма час клієнта.

Так. Power BI Desktop можна безкоштовно використовувати для створення звітів, а ліцензія Fabric Free підходить для особистої роботи у сервісі. Для звичайного спільного доступу потрібна Pro або PPU. Користувачі Free також можуть переглядати контент, розміщений у Fabric F64 чи потужнішій capacity, якщо їм надали відповідний доступ.

Здебільшого B2B-сегмент: фінанси, ритейл, виробництво, дистрибуція, фармацевтика, e-commerce, медіа та держструктури. Серед тих, з ким вже працювали: British American Tobacco, Планета Кіно, GoodWine, Helen Marlen, Скарбниця, Nazovni.Online. Однаково комфортно заходимо у великі корпоративні проєкти з розгалуженою інфраструктурою і в середній бізнес, де важлива швидкість і чіткий фокус на результат.

Power BI Desktop призначений для підготовки даних, побудови моделей і створення звітів. Power BI Service використовується для їх публікації у хмарі, автоматичного оновлення, спільної роботи та керування доступом.

Якщо є чітке розуміння задачі, ми стартуємо за лічені дні, як тільки визначені ключові параметри, формується команда і запускається Discovery-етап. Якщо запит ще формується, то починаємо з того, щоб разом зрозуміти, що потрібно зробити і в якій послідовності.

Для навчання та локальної роботи достатньо безкоштовного Desktop. Pro підходить командам, яким потрібно публікувати та спільно переглядати звіти. PPU обирають для персонального доступу до Premium-функцій, а Fabric capacity — для виділених ресурсів або широкої аудиторії.

Зазвичай з розмови. Короткий дзвінок або безкоштовний воркшоп, де разом розбираємо задачу і бізнес-контекст. Далі залежить від запиту: разова консультація, аудит наявного рішення або повноцінний запуск розробки.

Приблизно це виглядає так: знайомство та обговорення деталей → аналіз контексту → узгодження формату співпраці → за потреби підпис NDA → старт згідно складеного плану.

Нам важливо, щоб обидві сторони розуміли, що відбувається, ще до того, як почнеться будь-яка робота.

Найкраще почати з конкретної задачі та невеликого набору даних. Підключіть Excel-файл у Desktop, очистьте інформацію через Power Query, створіть кілька базових показників і побудуйте перший звіт Power BI. Такий підхід допоможе зрозуміти логіку платформи швидше, ніж послідовне вивчення всіх її функцій.

На старті погоджуємо не лише обсяг робіт, а і метрики успіху, межі відповідальності та ритм комунікації. Під кожен проєкт формується команда з релевантним досвідом. Протягом роботи маємо регулярні зустрічі та звіти, кожен важливий момент фіксується. Якщо щось змінюється, включаємо керований процес перепланування.

Це інфраструктура, яка збирає дані з усіх систем компанії – CRM, ERP, реклами, складу – приводить їх до єдиного формату і робить доступними для аналітики та автоматизації рішень. Не одна база даних, а сукупність джерел, сховища, шару обробки та аналітичних інструментів, які працюють як одне ціле.

Google Meet, email, месенджери, Jira для трекінгу задач. Якщо у клієнта вже є своя система – без проблем інтегруємося в неї. Якщо ні, пропонуємо зручний формат і пояснюємо, як він працює. Клієнт у будь-який момент знає, на якому етапі проєкт і що відбудеться далі.

Без неї відділи рахують одні й ті самі показники по-різному, а рішення ухвалюють на основі неузгоджених цифр. Єдина платформа даних дає одну версію правди для всієї компанії: маркетинг, продажі й фінанси бачать однакові метрики, пораховані за однією логікою.

Якщо під час роботи змінюються пріоритети або з’являються нові вимоги, ми спочатку оцінюємо, як це вплине на терміни, бюджет і поточний обсяг робіт.

Далі разом із клієнтом вирішуємо, що варто додати зараз, а що краще перенести в наступний етап. Так проєкт не розвалюється від кожної нової ідеї, а зміни залишаються керованими.

Data warehouse зберігає структуровані дані у фіксованій схемі, підходить для фінансової звітності та чітких BI-панелей. Data lake зберігає будь-які дані у сирому вигляді: файли, логи, необроблені масиви, і краще підходить для аналітики великих обсягів та ML-моделей, де структура наперед не відома.