Анализ агровыращивания в Казахстане
Аналитическое приложение позволяет оценить план-факт и объем работ, доходы и затраты, потребность в посевных материалах, СЗР и ГСМ по периодам работ. Повысить эффективность использования техники в Казахстане
Преднастроенное решение «Анализ агровыращивания» позволяет анализировать ключевые показатели выполнения полевых работ в разрезе Like for Like (подготовка, посев, удобрение, обработка грунта, внесение СЗР, сбор урожая). Оценить и проанализировать распределение объема работ, провести план-фактный анализ, проанализировать доходность культур, структуру затрат, использование полевой техники, затраты на полевые работы, урожайность. Предоставить детальную информацию по каждому полю
решения
- План-фактный анализ выполненных работ
- % выполнения общего плана и наряда на день
- Анализ графика работ
- Отражение состава и расположения посевных площадей, урожайности и выручки по плановым ценам
- Сравнение план-факт и сезон-сезон по показателям: посевная площадь, урожай, урожайность с гектара, цена реализации, валовая выручка с урожая
- Отражение объема использованной техники по видам работ. План-факт работ и расхода ГСМ
- Круговая диаграмма использования техники по гектарам
- Карта использования техники по видам работ, культурам и полям
- Возможность быстрого отбора культуры, сезона, периода
- Распределение материальных затрат по периодам и работам
- Затраты материалов между культурами, сезонами, видами работ и периодами
- План-фактный анализ выполненных работ
- % выполнения общего плана и наряда на день
- Анализ графика работ
- Отражение состава и расположения посевных площадей, урожайности и выручки по плановым ценам
- Сравнение план-факт и сезон-сезон по показателям: посевная площадь, урожай, урожайность с гектара, цена реализации, валовая выручка с урожая
- Отражение объема использованной техники по видам работ. План-факт работ и расхода ГСМ
- Круговая диаграмма использования техники по гектарам
- Карта использования техники по видам работ, культурам и полям
- Возможность быстрого отбора культуры, сезона, периода
- Распределение материальных затрат по периодам и работам
- Затраты материалов между культурами, сезонами, видами работ и периодами
Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики
1Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.
35AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.
41Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.
1Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.
35AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.
41Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.
1Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.
41Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.
28Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
1Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.
41Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.
28Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
35AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.
28Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
19Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.
35AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.
28Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
19Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.
1Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.
35AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.
41Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.
1Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.
35AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.
41Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.
