Онлайн-курс, вебинар BI-системы для управленческого контроля и анализа

Современный бизнес управляется цифрами, но на практике управленческая отчётность часто не выдерживает проверки: показатели считаются по-разному в разных подразделениях, в отчётах появляются «две правды», данные обновляются нерегулярно, а дашборды красиво выглядят, но не помогают принимать решения. В результате руководители тратят время на споры о корректности цифр вместо анализа причин отклонений и управления результатом.

Курс «BI-системы для управленческого контроля и анализа» посвящён построению управленческого BI-контура, которому доверяют: от постановки KPI и единого словаря метрик — до проектирования модели данных, разработки управленческих дашбордов, настройки контроля качества данных и регламентов обновления. За 2 дня вы разберёте, как связать управленческие решения с показателями, как исключить ошибки гранулярности и трактовок, как организовать план-факт и факторный анализ в BI и как закрепить результат через governance-подход (роли, доступы, правила изменений).

Цель курса — дать участникам практическую методологию и инструменты для внедрения управленческой BI-отчётности: сформировать KPI-контуры, описать источники и модель данных, собрать прототип управленческого дашборда и подготовить регламент работы с данными и метриками. Курс ориентирован на результат в рабочих артефактах, которые можно применить в компании сразу после обучения.

Курс рассчитан на финансовых директоров, руководителей FP&A/контроллинга, экономистов и аналитиков, руководителей функций (коммерция, производство, логистика, сервис), BI-аналитиков и руководителей BI-проектов, а также собственников и генеральных директоров, которые формируют требования к управленческому контролю.

Уровень подготовки: базовый/средний: требуется понимание бизнес-показателей и уверенное владение Excel; знание SQL и конкретных BI-платформ (Power BI, Tableau, Qlik, Looker Studio и др.) приветствуется, но не является обязательным.

Для выступления приглашены: эксперты-практики в области BI, управленческого контроля и управленческой отчётности.

1. Управленческий запрос и требования к отчётности. BI в системе управленческого контроля: что и как контролировать. На старте курса формируем правильную рамку управленческого контроля и анализа: определяем, какие управленческие решения должны поддерживаться данными, какие показатели являются ведущими и запаздывающими, как различаются информационные потребности CEO/CFO и руководителей функций, и почему «отчётность ради отчётности» не работает; на практике участники фиксируют список ключевых решений и связанных метрик, чтобы дальнейшая работа по BI-отчётности опиралась на управленческий контекст, а не на набор разрозненных графиков.
2. KPI и единые определения метрик (единый словарь показателей). Разбираем постановку KPI как управляемый процесс: строим дерево KPI (цели → драйверы → метрики → владелец), оформляем паспорта показателей (формула, фильтры и исключения, источник данных, периодичность, ответственный), устраняем типовые причины расхождений (разная гранулярность, разные справочники, разная логика включений/исключений), а также обсуждаем, как организовать согласование и версионирование метрик, чтобы изменения не ломали доверие к управленческой отчётности.
3. Источники данных и единый контур: ERP/CRM/1С/Excel и «одна правда». На этом блоке выстраиваем карту источников данных под управленческий контроль: определяем владение данными (data ownership), правила работы со справочниками и идентификаторами (номенклатура, контрагенты, подразделения, каналы), рассматриваем частые проблемы интеграции (разные ключи, валюты, единицы измерения, периоды), и выбираем прагматичный баланс между быстрым MVP и корректной архитектурой, чтобы BI-система давала стабильные управленческие цифры без ручных склеек.
4. Модель данных для BI-отчётности: факты, измерения, календарь, витрины. Участники получают понятный алгоритм проектирования модели данных под управленческий анализ: определяем гранулярность фактов, состав измерений и справочников, настраиваем календарь и периоды (включая финансовый год и скользящие окна), обсуждаем логику управленческих витрин и то, как избежать искажений в марже, план-факте и разрезах; итогом становится проект модели данных верхнего уровня, пригодный для последующей реализации в выбранной BI-платформе и/или DWH.
5. Управленческие дашборды: визуальная аналитика, которой пользуются руководители. Разбираем, как проектировать дашборды KPI для управленческого контроля без «визуального шума»: структура страниц (обзор → детализация → причины → действия), логика drill-down и сегментации, корректные сравнения периодов, единые визуальные стандарты, а также анти-паттерны перегруженных дашбордов; в результате участники формируют макет (wireframe) управленческого дашборда и понимают, как превратить метрики в понятный управленческий интерфейс.
6. План-факт и управленческий анализ отклонений: от цифры к причине. На модуле выстраиваем управленческий разбор отклонений: методики план-факт, подходы к учёту сезонности и нормализации, разложение драйверов выручки и маржи (цена/объём/микс, скидки, возвраты), анализ затрат (постоянные/переменные, центры ответственности, аллокации), а также корректное применение waterfall/bridge-анализа; акцент делается на том, как в BI показывать «почему произошло» и «что делать», а не только «что получилось».
7. Качество данных и контроль изменений: доверие к цифрам в BI-системе. Рассматриваем практику data quality для управленческой отчётности: проверки полноты, валидности, согласованности и уникальности, сверки BI с системами-источниками и корректные сопоставления управленческого и бухгалтерского контуров, мониторинг обновлений и журнал изменений, настройка порогов и алертов без «сигнального шума»; по итогам участники получают чек-лист контроля качества данных и схему реакции на отклонения.
8. BI-governance: роли, доступы, регламенты и self-service аналитика. Финальный блок закрепляет BI как управляемую систему: формируем ролевую модель доступа (включая принципы RLS, если применимо), описываем регламент управленческой BI-отчётности (сроки, ответственные, SLA, правила изменений), определяем границы self-service аналитики и подход к развитию решения через roadmap (MVP → расширение витрин → автоматизация контроля → центр компетенций), чтобы управленческий контроль не зависел от отдельных людей и сохранял устойчивость при росте компании.

Практическая работа в ходе курса и итоговый результат. В конце первого дня участники выполняют практическое задание: собирают «скелет» управленческого BI-решения, включающий KPI-карту и набор паспортов показателей, карту источников и черновик модели данных; на втором дне этот каркас доводится до логики управленческого дашборда, план-факт и анализа отклонений, контроля качества данных и регламентов. Итогом обучения становится проект «Контур управленческого контроля в BI для моей компании/подразделения», который можно использовать как основу для внедрения или развития BI-системы.