Аналіз агровирощування
Аналітичний додаток дозволяє оцінити план-факт та обсяг робіт, доходи та витрати, потребу в посівних матеріалах, ЗЗР та ПММ за періодами робіт, підвищити ефективність використання техніки
Передналаштоване рішення «Аналіз агровирощування» дозволяє аналізувати ключові показники виконання польових робіт у розрізі Like for Like (підготовка, посів, добрива, обробка ґрунту, внесення ЗЗР, збирання врожаю). Оцінити та проаналізувати розподіл обсягу робіт, провести план-фактний аналіз, проаналізувати дохідність культур, структуру витрат, використання польової техніки, витрати на польові роботи, врожайність. Надати детальну інформацію щодо кожного поля
рішення
- План-фактний аналіз виконаних робіт
- % виконання загального плану та наряду на день
- Аналіз графіка робіт
- Відображення складу та розташування посівних площ, врожайності та виручки за плановими цінами
- Порівняння план-факт та сезон-сезон за показниками: посівна площа, урожай, врожайність з гектара, ціна реалізації, валовий виторг з урожаю
- Відображення обсягу використаної техніки за видами робіт. План-факт робіт та витрати ПММ
- Кругова діаграма використання техніки за гектарами
- Карта використання техніки за видами робіт, культур та полів
- Можливість швидкого відбору культури, сезону, періоду
- Розподіл матеріальних витрат за періодами та роботами
- Витрати матеріалів між культурами, сезонами, видами робіт та періодами
- План-фактний аналіз виконаних робіт
- % виконання загального плану та наряду на день
- Аналіз графіка робіт
- Відображення складу та розташування посівних площ, врожайності та виручки за плановими цінами
- Порівняння план-факт та сезон-сезон за показниками: посівна площа, урожай, врожайність з гектара, ціна реалізації, валовий виторг з урожаю
- Відображення обсягу використаної техніки за видами робіт. План-факт робіт та витрати ПММ
- Кругова діаграма використання техніки за гектарами
- Карта використання техніки за видами робіт, культур та полів
- Можливість швидкого відбору культури, сезону, періоду
- Розподіл матеріальних витрат за періодами та роботами
- Витрати матеріалів між культурами, сезонами, видами робіт та періодами
Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
