Microsoft Fabric + Data Platform для Enterprise

Microsoft Fabric та експертиза IWIS перетворюють розрізнені дані на єдину платформу управління бізнесом і прийняття рішень

Записатися на діагностику

Результати впровадження

Що отримує бізнес після впровадження Data Platform

Велика компанія – це десятки систем, у кожній з яких живе своя частина інформації про бізнес. Єдина платформа даних збирає ці фрагменти в одне середовище, на якому тримається вся аналітика, автоматизація та AI компанії. В основі рішення – Microsoft Fabric.

Єдине джерело даних

Консолідація даних з усіх систем компанії відбувається автоматично: ERP, CRM, фінанси, виробництво потрапляють на єдину аналітичну платформу. Кожен підрозділ працює з однією актуальною картиною без ручного зведення.

Швидкість прийняття рішень

Управлінський звіт, який раніше потребував кількох днів підготовки, формується автоматично. Керівник отримує актуальні дані тоді, коли вони справді потрібні.

Контроль KPI

Платформа консолідує показники всіх рівнів управління в одному середовищі, від операційних метрик до стратегічних цілей власника. Кожен бачить свої KPI в актуальному стані, без запиту до аналітиків.

Масштабованість

Коли бізнес виходить на новий ринок або додає напрямок, платформа адаптується без повного перезапуску архітектури. Масштабованість закладена в основу рішення з першого дня.

AI та прогнозування

OneLake зберігає всі дані компанії в єдиному сховищі для всієї аналітики, прогнозних моделей та AI-інструментів. Перехід від звітності до прогнозів не потребує окремої інфраструктури.

Менше ручної роботи

Автоматизація інтеграції та оновлення даних вивільняє команду від рутини. Аналітики займаються інтерпретацією і рішеннями замість зведення таблиць.

Ознаки

Чому великі компанії втрачають ефективність через хаос у даних

У великому бізнесі даних багато, але керувати ними системно вдається одиницям. Розрізнені системи, дублювання інформації та ручна звітність створюють хаос у даних, який непомітно коштує компанії часу, грошей і якості рішень.

"Неможливо зрозуміти, яка картина по компанії насправді"

Кожен підрозділ веде свої дані у своїй системі. Щоб отримати зведений управлінський зріз, потрібно вручну збирати інформацію з десятків джерел, і до моменту готовності вона може бути вже застарілою.

"Хочемо впроваджувати AI, але дані до цього не готові"

Якість даних у більшості компаній не витримує вимог ML-моделей: дублювання, неконсистентність, прогалини. Без вирішення цієї проблеми будь-яка AI-ініціатива буде неефективною.

"Кожен новий звіт – це окремий проєкт"

IT отримує запит, ставить його в чергу, реалізує через тижні. Бізнес чекає, а управлінські рішення приймаються на основі того, що є на даний момент.

"Одні і ті самі дані живуть у кількох місцях у різних версіях"

Дублювання інформації між системами призводить до розбіжностей, які з'ясовуються вже на нараді. Управління даними перетворюється на постійне усунення невідповідностей.

"Масштабувати аналітику на нові напрямки практично неможливо"

Кожен новий ринок або підрозділ потребує окремої інтеграції з нуля. Без єдиної платформи консолідація даних не масштабується разом із бізнесом.

"Ніхто не впевнений у достовірності даних, на основі яких приймаються рішення"

Коли джерел багато і єдиного стандарту якості даних немає, довіра до аналітики падає. Керівники починають перевіряти цифри вручну або взагалі покладатися на інтуїцію.

"Звітність займає більше часу, ніж сам аналіз"

Аналітики витрачають основний ресурс на збір, очищення та узгодження даних із різних систем. На власне управлінський аналіз часу майже не залишається.

"Підключення нових джерел даних – це місяці узгоджень"

Інтеграція даних у розрізнених системах вимагає окремих технічних рішень для кожного джерела. Бізнес росте швидше, ніж IT встигає за його потребами.

Що ми впроваджуємо

Discovery, аудит та архітектура

Аналізуємо поточний стан даних, визначаємо пріоритети та проєктуємо архітектуру майбутньої платформи, з урахуванням того, як компанія працюватиме з даними через рік і через три.

Платформа на базі Microsoft Fabric

Розгортаємо Data Platform. Налаштовуємо середовище, будуємо Data Warehouse та Lakehouse: шари зберігання, де дані структуруються під аналітичні задачі різного рівня складності.

Інтеграція джерел даних

Підключаємо ERP, CRM, виробничі та облікові системи через ETL-процеси. Дані потрапляють у платформу автоматично, без ручного перенесення між системами.

BI dashboards

Будуємо аналітичні дашборди для кожного рівня управління, від операційних звітів до управлінської звітності для CEO та CFO.

Документація, навчання та підтримка

Команда клієнта отримує документацію та навчання для самостійної роботи з платформою. Після запуску впровадження Microsoft Fabric не завершується, система розвивається разом з бізнесом у рамках підтримки.

Де працює Data Platform

Які задачі вирішує Data Platform

Одна платформа закриває аналітику всіх напрямків бізнесу — від фінансів до виробництва. Замість десятка розрізнених звітів керівник отримує єдину систему, де кожна цифра пов'язана з рештою.

Управлінська аналітика

Один екран замість окремих звітів від кожного підрозділу.

Консолідована картина бізнесу по всіх напрямках і юридичних особах.
Ключові показники компанії в одному середовищі, з доступом з будь-якого пристрою.
Контроль виконання стратегічних цілей з деталізацією до причини відхилення.

Фінансова аналітика

CFO бачить фінансову картину компанії в цифрах, які не потребують додаткової перевірки.

P&L та Cash Flow на основі консолідованих даних з усіх систем.
Прибутковість у розрізах, які раніше були недосяжні через розрізненість джерел.
Закриття періоду швидше: дані вже зібрані, звірені та узгоджені.

Маркетингова аналітика

Маркетингові кампанії та реальні продажі нарешті розглядаються в одній системі координат.

ROI та ROMI у зв’язці з фактичною виручкою.
Повний шлях клієнта через об’єднання CRM, продажів і маркетингових платформ.
CAC і LTV, розраховані на повних даних компанії.

Операційна аналітика

Виробництво, логістика та запаси стають видимими для управлінської команди в реальному часі.

Операційні показники з усіх виробничих і складських систем.
Зв’язок операційних метрик з фінансовим результатом.
Виявлення вузьких місць до того, як вони стануть втратами.

Прогнозна аналітика

Історичні дані платформи стають основою для планування наступних кроків бізнесу.

Прогнозування попиту, продажів і грошових потоків на основі історичних даних платформи.
Сценарне моделювання: як зміниться фінансовий результат за різних управлінських рішень.
Раннє виявлення трендів і відхилень до того, як вони вплинуть на показники.

AI-сценарії

Copilot та AI-інструменти підключаються напряму до даних платформи, без окремої підготовки інфраструктури.

Автоматичне виявлення аномалій у показниках по всіх напрямках.
AI-асистенти відповідають на управлінські питання на основі повних даних компанії.
Рекомендації та прогнози стають частиною щоденної роботи команди.

Discovery та аудит даних

Розбираємось, як влаштоване управління даними зараз: які рішення приймаються, на основі чого, і де виникають розриви. Перевіряємо стан даних у системах: повноту, якість, достовірність.

Архітектура та roadmap

Проєктуємо цільову архітектуру: сховище даних, потоки інтеграції, модель доступу. Фіксуємо план впровадження з пріоритетами, від напрямку з найбільшим управлінським болем до повного охоплення.

Побудова Data Platform

Розгортаємо середовище, підключаємо джерела, будуємо Lakehouse / Data Warehouse і ETL-процеси: очищення, узгодження методології розрахунку показників, контроль якості. Це ядро платформи, від якого залежить довіра до кожної цифри.

BI та аналітика

Розробляємо дашборди для кожного рівня управління. Якщо у компанії вже є звітність на Power BI, інтегруємо існуючі дашборди в нову платформу без втрати напрацювань. Подібні управлінські задачі ми вирішували не раз, можна подивитися кейси IWIS для Стоунлайт, Servier та Планети Кіно.

Навчання та запуск

Команда клієнта отримує документацію та навчання для самостійної роботи. Після запуску платформа розвивається разом з бізнесом: нові джерела, напрямки та користувачі додаються без переробки рішення. Наступним кроком на готовому фундаменті даних часто стає автоматизація бізнес-процесів під ключ.

Ви enterprise-компанія: виробництво, FMCG, retail, e-commerce, логістика, дистрибуція чи фінансовий сектор

У компанії 50+ співробітників

Дані живуть у кількох системах одночасно

Звітність складна, формується вручну або з затримками

Аналітику потрібно масштабувати на нові напрямки чи ринки

У планах компанії є перехід до прогнозної аналітики та AI

Часті запитання про Microsoft Fabric

Чому саме Microsoft Fabric?

Бо це єдина платформа, яка об'єднує зберігання даних, інтеграцію, аналітику та AI в одній архітектурі. Для enterprise це означає один технологічний стек замість набору розрізнених рішень з окремим ліцензуванням і підтримкою для кожного. Ліцензування працює за моделлю потужності (capacity-based), компанія платить за обчислювальні ресурси, а не за кожного користувача окремо.

Power BI залишається інструментом візуалізації і входить до складу Fabric. Якщо компанії потрібна лише аналітична звітність без побудови повної платформи даних – це окремий напрямок Business Intelligence на базі Power BI.

Як платформа взаємодіє з нашими поточними ERP, CRM та обліковими системами?

Fabric підключається до корпоративних систем через вбудовані конектори Data Factory. Інтеграція даних відбувається на рівні архітектури платформи, тому додавання нового джерела не вимагає переробки вже налаштованих процесів і заміни наявних систем.

Який реалістичний термін для проєкту такого масштабу?

Для enterprise терміни довші, ніж для типової BI-системи, через обсяг даних і кількість систем. Консалтинг та аудит даних разом з проєктуванням архітектури займають приблизно 3-4 тижні. Перший контур платформи з пріоритетним напрямком аналітики запускається за 8-12 тижнів. Повне впровадження з усіма джерелами та напрямками може займати 4-9 місяців залежно від складності структури компанії.

Чи обов’язково впроваджувати все одразу?

Ні, і для платформи такого масштабу поетапний підхід – це радше необхідність, ніж опція. Архітектура одразу проєктується під усю компанію, але впровадження відбувається поступово: спочатку підключається один напрямок, а решта додається без зміни базової структури платформи.

Що відбувається з платформою після завершення проєкту? Є підтримка?

Звісно. Платформа – це ціла інфраструктура, яка живе довше, ніж окремий звіт чи дашборд. Тому супровід включає не лише технічну підтримку, а і розвиток архітектури: нові джерела даних, користувачі та напрямки аналітики додаються в межах існуючої платформи за SLA.

Чи допомагаєте впроваджувати AI?

Так, платформа архітектурно для цього призначена. OneLake зберігає всі дані компанії в одному форматі, тому прогнозні моделі, сценарне моделювання та Copilot отримують доступ до повного масиву даних. AI-сценарії можна запускати вже на етапі побудови аналітичного шару, без додаткової підготовки інфраструктури.

Побудуйте систему даних, яка стане фундаментом для росту бізнесу

На безкоштовній діагностиці аналізуємо поточну архітектуру даних вашої компанії та показуємо: де зараз втрачається час і точність управлінських рішень через розрізнені системи; яка архітектура єдиної платформи даних підійде під вашу структуру; з якого напрямку почати, щоб отримати перші результати вже протягом кількох тижнів. Після зустрічі ви матимете чітке розуміння обсягу, етапів і вартості впровадження, без зобов'язань.

Отримати безкоштовну діагностику даних