В крупной рознице аналитика нужна не сама по себе. Она необходима для того, чтобы быстрее видеть отклонения, контролировать процессы и принимать решения в рабочем ритме бизнеса. Но на практике даже у зрелых компаний путь от данных к управленческой информации часто оказывается слишком длинным. Данные хранятся в разных системах, типовые отчеты не закрывают реальные бизнес-запросы, а подготовка нужной информации требует ручной обработки и постоянного участия специалистов.
С такой ситуацией столкнулась компания «Табыш», развивающая сеть магазинов «Находка». Основное направление бизнеса — розничная торговля. В контуре компании работают 370 магазинов разных форматов, включая дискаунтеры, а также распределительный центр, ИТ-подразделение и другие связанные структуры. При таком масштабе скорость получения данных становится не техническим вопросом, а фактором управляемости бизнеса.
Ограничения стандартной работы с данными
К моменту старта проекта в компании уже существовала собственная аналитическая база, в которую данные поступали из разных источников, включая ERP-системы и базы подрядчиков. Однако одной из самых сложных зон оставалась работа с данными из 1С.
Бизнес регулярно запрашивал новую информацию, но самостоятельно получать её команда не могла. Для этого приходилось обращаться к разработчикам 1С, которые выгружали данные через веб-сервис и передавали их аналитикам. Такой процесс занимал время, создавал зависимость от исполнителей и плохо масштабировался по мере роста числа запросов.
Дополнительная сложность заключалась в том, что стандартные отчеты 1С не всегда подходили под реальные задачи бизнеса. Они ориентированы прежде всего на учетную логику, тогда как руководителям и внутренним заказчикам требовалась информация в другом разрезе. В итоге часть данных приходилось дополнительно собирать, сопоставлять и обрабатывать вручную, в том числе в Excel.
Для крупной розничной сети это означало постоянные потери времени на подготовку отчетности и повышенную нагрузку на команду.
Переход от ручной обработки к автоматизации
Чтобы сократить длительный и ресурсоемкий процесс сбора и обработки информации, в компании внедрили Экстрактор 1С. Проект был реализован при участии компании «Денвик Аналитика».
Решение позволило упростить получение данных из 1С и снизить объем ручных операций в аналитическом контуре. Команда получила более удобный инструмент для работы с данными, а подготовка информации для отчетности стала занимать значительно меньше времени.
Один из первых эффектов — ускорение HR-аналитики
Один из показательных сценариев был связан с подготовкой отчетности для HR-направления. В компании существует несколько юридических лиц и несколько источников кадровых данных, поэтому при формировании отчетов важно корректно учитывать движение сотрудников внутри группы.
Например, необходимо правильно рассчитывать непрерывный стаж в ситуациях, когда сотрудник увольняется из одной компании и сразу переходит в другую. На практике такие случаи усложнялись неполнотой данных и разным качеством кадрового учета в отдельных подразделениях.
После автоматизации процесс подготовки таких данных стал значительно более управляемым. Вместо ручного сбора информации из нескольких источников компания получила возможность формировать отчеты на более устойчивой основе.
Практический результат проекта
По итогам внедрения удалось сократить объем ручной работы и ускорить подготовку аналитической информации. В частности, высвободился рабочий день у руководителя подбора персонала и руководителя отдела персонала, который ранее уходил на сбор и сведение данных.
Для розничного бизнеса это показательный результат: эффективность подобных проектов измеряется не только внедрением инструмента, но и тем, сколько времени команда возвращает в операционную работу.
Почему это важно для розничных компаний
В дальнейшем использование решения не ограничилось одной задачей. Данные из 1С начали применяться и в других внутренних инициативах, где требуются быстрый доступ к информации, контроль актуальности мастер-данных и подготовка аналитики для бизнес-подразделений.
Кейс «Табыш» показывает типичную для рынка ситуацию. В крупной рознице проблема часто заключается не в отсутствии данных, а в сложности доступа к ним. Пока путь от учетной системы до готовой аналитики остается длинным и ручным, бизнес неизбежно теряет скорость.
Когда же сбор данных становится более устойчивым и предсказуемым, аналитика начинает работать как инструмент управления сетью, а не как функция постфактум-отчетности.
___
Российское Ритейл Шоу/Russian Retail Show и Выставка Ритейл ТЕХ Экспо/Retail TECH Expo (21–23 апреля 2026 года) — главное мероприятие о трансформации отрасли розничной торговли. Российские и международные тренды, дискуссии на ключевые темы отрасли, кейсы, бизнес-практики и инновации:
