Онлайн-курс, вебинар Аналитика данных в операционной деятельности

Операционная деятельность становится неуправляемой, когда в компании нет единой логики метрик: цифры в разных отчётах расходятся, KPI не связаны с процессами, а отклонения фиксируются постфактум — без понятного алгоритма действий. В результате руководители и команды тратят время на «сведение показателей», спорят о корректности данных и принимают решения на основе фрагментарной информации.

Курс «Аналитика данных в операционной деятельности» даёт практический управленческий каркас для построения операционной аналитики: от дерева KPI и паспортов метрик — до регулярной отчётности, требований к дашбордам и сценариев управленческих решений при отклонениях. За 2 дня участники соберут структуру системы показателей под свою функцию (производство, логистика, сервис, офисные процессы), разберут типовые ошибки внедрения KPI и получат шаблоны, которые можно применить сразу после обучения.

Цель курса — научить выстраивать операционную аналитику так, чтобы данные работали как инструмент управления: быстро выявляли отклонения, помогали находить причины и запускали корректирующие действия в нужный момент, а не «закрывали отчётный период».

Курс сориентирован на руководителей и специалистов, отвечающих за операционное управление и эффективность: операционных директоров и руководителей функций, руководителей производства/логистики/клиентского сервиса/бэк-офиса, руководителей и специалистов по операционной эффективности и качеству, бизнес-аналитиков и аналитиков, финансовых контролёров и сотрудников планово-экономических подразделений, вовлечённых в KPI и управленческую отчётность.

Уровень подготовки: базовый Excel/Google Sheets; Power BI/SQL не являются обязательными (рассматриваются как опциональные инструменты для постановки задач и прототипирования).

Для выступления приглашены: эксперты-практики в области управленческой и операционной аналитики, построения KPI и BI-отчётности.

1. Операционная аналитика как система управления: разбираем, чем операционная аналитика отличается от «отчётности ради отчётности», как устроен контур управления «цели → процессы → метрики → отчётность → решения → действия», какие роли и зоны ответственности нужны (владелец процесса, владелец метрики, аналитик, ИТ/BI, руководитель), и какие артефакты фиксируют единый подход (дерево KPI, словарь показателей, регламент обновления и использования данных).
2. Декомпозиция целей в KPI и дерево показателей: учимся переводить операционные цели в измеримые показатели, выстраивать причинно-следственные связи, разделять ведущие и запаздывающие метрики, балансировать скорость/качество/стоимость/сервис и устранять типовой конфликт KPI, чтобы показатели помогали управлять процессом ежедневно, а не создавали «локальную оптимизацию» и нежелательное поведение.
3. Метрики процессов и «паспорт показателя»: формируем единые определения метрик, фиксируем формулы расчёта, источники данных (ERP/CRM/WMS/Service Desk/1С/выгрузки), периодичность обновления и владельца данных, а также вводим базовые правила качества данных (полнота, точность, своевременность, справочники, дубликаты) и контрольные процедуры, чтобы показатели были сопоставимы и не зависели от трактовок.
4. Управленческая диагностика отклонений (variance analysis): задаём пороги и сигналы, определяем, что считать отклонением, выстраиваем drill-down логику (по сменам, участкам, регионам, продуктам, каналам), разбираем методы поиска причин и формируем сценарии управленческих действий и эскалации, чтобы отклонения быстро превращались в решения и корректирующие мероприятия.
5. Регулярная отчётность для операционного ритма управления: проектируем структуру ежедневной, еженедельной и ежемесячной управленческой отчётности (daily/weekly/monthly), определяем минимально достаточный набор показателей, закрепляем регламенты подготовки и использования отчётов, правила фиксации решений и контроль исполнения, чтобы отчётность поддерживала управленческий цикл и не перегружала команду.
6. Дашборды и BI-отчётность: требования, прототипирование, приёмка: учимся формулировать задачу на дашборд (цель, пользователи, KPI, фильтры, частота обновления, права доступа), понимать базовую архитектуру данных (витрина/слой расчётов/визуализация), согласовывать прототип до разработки и управлять изменениями (версии метрик, журнал правок), чтобы BI-отчётность стала «единым источником правды».
7. KPI-риски и анти-паттерны: анализируем «метрики тщеславия», конфликт целей, манипуляции показателями и типовые ошибки внедрения KPI, определяем, когда и как связывать KPI с мотивацией, как закрывать «лазейки» и выстраивать систему так, чтобы она усиливала результат, а не подменяла его цифрами.
8. Итоговый проект: операционная панель управления и план внедрения. Собираем пакет внедрения под вашу функцию — дерево KPI (версия v1), паспорта 10–15 ключевых метрик, структуру отчётов и макет дашборда, регламент операционного контроля, а также план внедрения на 30–60 дней (MVP → масштабирование) с ответственными и шагами, которые можно запускать сразу после курса.