1)Сбор данных из разных источников

2) Создание единой структуры данных

– объединения данных из различных источников с использованием  ETL инструмента, основанного на Drag&Drop

– извлечение и трансформация данных

– управление качеством данных

– приведение данных к единой системе значений и уровню детализации

3) Быстрый доступ к данным с любого устройства

– собственное хранилище данных

– подготовка и создание хранилища данных

– централизованное хранение подготовленных данных

– использование стандартных СУБД (Microsoft SQL, PostgreSQL) для хранилища данных

4) Формирование интегрированных итоговых показателей на основе исходных данных для оценки операционной деятельности компании

5) Выявление факторов влияния на исследуемые показатели на основе массива данных, полученных от пользователей информационной системы компании

6) Выстраивание и корректировка стратегии в динамично меняющихся условиях с помощью прогнозных показателей и трендлайнеров, основанных на данных компании

7) Проектирование оптимальных сценариев анализа данных

– консолидация на одном дашборде данных из различных источников, выраженных
в разных единицах измерения

– гибкость размещения визуализаций на дашборде

8) Макетирование дизайна дашбордов

– многообразие элементов представления данных: диаграммы, стрелочный индикатор, тепловые карты, спарклайны и др.

– персональная настройка визуализации: цветовые решения, шрифты, границы
и линии и пр.

9) Высокий уровень кастомизации

– настройка кастомной цветовой схемы

– создание брендированного дашборда

– добавление кастомных виджетов

10) Детализация в интерактивном режиме данных на дашбордах позволяет принимать своевременные решения, основанные на оперативном выявлении проблем и угроз бизнесу

– детализация drill-down/drill-up

– гибкость настройки тултипов (всплывающих подсказок)

– возможность настройки пользователем индивидуального визуального отображения

– фильтрация данных при построении визуализации по заданным параметрам