KORUS Forecast
 
ТоварыВалюты, ЦБАкции
13 декабря 20:15
Золото ЦБ
₽2352
-31,22
Золото
$1247
0,09%
Серебро ЦБ
₽29,95
-0,19
Серебро
$15,8
0,16%
Нефть
$62,6
-1,65%

₽2,17
0,00

₽0,18
0,00
Br
₽29,0
-0,14

₽69,3
-0,50
€ / $
1,18
0,29%
Bitcoin
$16641
-3.12%
Ethereum
$708
8.81%
Ростелеком
₽64,5
0,00%
Яндекс
₽1938
-0,82%
Mail.ru
$28,6
-1,38%
Luxoft
$54,0
0,75%
Epam
$106,0
1,33%
Мегафон
₽517,6
-0,77%
МТС
₽250,9
-0,91%
Veon
$3,9
0,52%
Qiwi
₽826
-1,78%
РБК
₽5,8
-0,60%

KORUS Forecast

Продукт
Название базовой системы (платформы): Microsoft Azure
Разработчики: Корус Консалтинг
Дата премьеры системы: 2017/12/06
Отрасли: Торговля
Технологии: BI,  SaaS - Программное обеспечение как услуга

KORUS Forecast — облачный сервис прогнозирования спроса на товары, развернутый на платформе Microsoft Azure.

ГК «Корус Консалтинг» 6 декабря 2017 года представила облачный сервис Korus Forecast, позволяющий FMCG-ритейлерам и дистрибуторам прогнозировать спрос на товары. Сервис развернут на платформе Microsoft Azure.

По словам разработчиков, облачный сервис KORUS Forecast создан с применением методов очистки (pre-processing) и преобразования данных. Автоматически производит прогноз спроса для каждого товара и/или магазина сети на каждый день, на выбранный горизонт в будущем, без ограничений по объёму данных и производительности и учитывает как внутренние данные ритейлера и дистрибутора (используются все исторические данные вплоть до чека), так и внешние, такие, например, как конкурентное окружение.

Сервис работает с сырыми данными ритейлера/дистрибутора, что позволяет практически полностью снять нагрузку по преобразованию данных на стороне заказчика. Все вычисления и преобразования выполняются в специально спроектированном хранилище сырых данных в облаке экспертами «Корус Консалтинг».

Согласно заявлению компании, KORUS Forecast предлагает передовую методологию и экономическую модель расчета эффективности, которая состоит в анализе текущей ситуации у ритейлера/дистрибутора по уровню списаний товаров, уровню Out-of-Stock и затрат на хранение товаров за определенный период. Затем производится математическое моделирование улучшения показателей при применении прогноза, рассчитанного в сервисе. Финальным шагом становится пилотный проект продолжительностью один месяц — доказательство экономического эффекта на выбранных пилотных объектах. В случае успеха всех трех шагов клиенту предлагается далее использовать сервис в более широком объеме за ежемесячную оплату с выделенной линией поддержки экспертов «Корус Консалтинг».

« Сервисная модель становится нормой при решении оптимизационных бизнес-задач, в том числе в прогнозировании спроса. Если раньше требовались годы и десятки миллионов рублей инвестиций, прежде чем можно было увидеть экономический результат от внедрения оптимизационных систем, то сейчас, с появлением облаков и сервисного подхода, счет идет на месяцы, а первоначальные затраты не требуются, — подчеркнул Константин Доброток, руководитель направления систем оптимизации департамента ERP ГК «Корус Консалтинг». — Сочетание методологии и экономической модели эффективности KORUS Forecast позволяет быстро получить эффект, равный 0,3-0,5% от оборота ритейлера/дистрибутора, за счет оптимизации страховых запасов, снижения уровня списаний и out-of-stock. »



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

  1С Акционерное общество (10, 84)
  Spirit DSP (Спирит Корп) (1, 23)
  Microsoft (10, 19)
  SAP SE (5, 17)
  ABM Cloud (5, 13)
  Другие (93, 174)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (64, 414)
  Прогноз (35, 300)
  IBM (66, 283)
  SAP SE (89, 282)
  BaseGroup Labs (Аналитические технологии) (2, 225)
  Другие (699, 946)

  Qlik (QlikTech) (6, 45)
  BaseGroup Labs (Аналитические технологии) (1, 28)
  SAP SE (8, 25)
  IBM (9, 23)
  Oracle (11, 17)
  Другие (45, 82)

  IBM (14, 40)
  Qlik (QlikTech) (3, 33)
  РИСКФИН (1, 21)
  SAP SE (7, 16)
  Oracle (8, 14)
  Другие (42, 61)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 36)
  Qlik (QlikTech) (2, 26)
  SAP SE (9, 24)
  Oracle (5, 8)
  IBM (5, 8)
  Другие (42, 57)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2014 год
2015 год
2016 год
Текущий год

  QlikView - 374 (347, 27)
  Prognoz Platform - 291 (282, 9)
  Deductor - 225 (225, 0)
  IBM Cognos - 152 (56, 96)
  SAP BusinessObjects - 90 (44, 46)
  Другие 991

  QlikView - 42 (38, 4)
  Deductor - 28 (28, 0)
  IBM Cognos - 13 (6, 7)
  Prognoz Platform - 13 (10, 3)
  SAP BusinessObjects - 9 (5, 4)
  Другие 88

  Visary (Визари АИС) - 36 (36, 0)
  QlikView - 18 (18, 0)
  Qlik Sense - 8 (8, 0)
  SAP BusinessObjects - 8 (2, 6)
  SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP BW/4HANA) - 4 (4, 0)
  Другие 72