Как анализировать данные Честного Знака с помощью сервиса Ритейл Дата Центр

Сервис РДЦ - не заменит BI-систему, если она уже есть в компании. Но он поможет организовать данные так, чтобы загружать их в BI стало быстро и удобно.

А если в компании нет BI-системы, и работа ведется в Эксель, сервис РДЦ поможет безопасно хранить большие данные и готовить отчеты на миллионы строк.

Работать с сервисом РДЦ может компания, которая производит или ввозит в страну маркированный товар.

В 2022 году доступ к сервису РДЦ происходит с помощью пары “Логин\пароль” без необходимости использовать УКЭП (усиленная квалифицированная цифровая подпись). Система доступна 24/7. Предусмотрена база знаний, где собраны инструкции и ответы на популярные вопросы.

Подключиться и посмотреть систему можно по ссылке или направить письмо на почту ya@retail-data.center с темой “Узнать Тарифы”.

Схема работы в 5 шагах:

Шаг 1: импортировать данные в РДЦ по API или вручную.

Для ручного импорта CSV файла достаточно выбрать его на компьютере и загрузить в систему. Все данные будут храниться в облачном хранилище в течение 12 месяцев, поэтому не надо держать отдельный сервер для обработки данных, если вы планируете пользоваться системой регулярно.

Для автоматической загрузка данных удобно пользоваться API. Описание и параметры находятся на сайте компании retail-data.center

Шаг 2: запустить процесс нормализации. Чтобы данные «Честного знака» можно было применять для дальнейшего анализа, необходимо выполнить процесс нормализации данных. Например, вот, что сервис РДЦ сделает для нормализации адреса: 

• разложит адреса на составляющие: области, населенные пункты и улицы будут разделены по ячейкам, а не идти единой строкой;
• добавит привязку к кодам ОКАТО и ФИАС, что даст возможность дополнительной классификации;

Шаг 3: привязать справочники. В онлайн-сервисе РДЦ есть справочник крупнейших торговых сетей. Он определяет к какой сети относится ИНН и адрес торговой точки. Такое обогащение данных расширяет возможности анализа.

В сервис можно загрузить собственные справочники брендов и сетей, разделить их по менеджерам или регионам. Сервис запомнит настроенные фильтры и применит их для следующих загрузок.

Шаг 4. построить агрегированные отчеты. В сервисе есть более 20 готовых шаблонов агрегации данных. Статистика превращается в набор аналитических графиков и таблиц. Это не полноценный дашборд, как в BI системе — однако отчеты оптимизированы именно под данные «Честного знака». Например, можно проанализировать среднюю цену на конкретный GTIN товара, посмотреть оборот самых продаваемых товаров и так далее.

Подключиться и посмотреть систему можно по ссылке или направить письмо на почту ya@retail-data.center с темой “Узнать Тарифы”.

Шаг 5. выгрузить и визуализировать данные. Данные готовы к выгрузке — достаточно только выбрать формат файла: csv (если речь идет об отчетах) или png (если нужны графики и диаграммы). Теперь эти нормализованные и дополненные данные:

• можно регулярно обновлять файл в Excel и делиться с коллегами готовым отчетом. При этом не надо тратить время на обновление, очистку данных, приведение в единый формат и наведение разметки;
• импортировать в свою BI систему: данные нормализованы, поэтому будут корректно и полно отображаться на дашбордах. При желании можно привлечь программиста и настроить автоматическую еженедельную выгрузку данных по API. 

Коротко о главном: 

Сервис РДЦ решает задачу нормализации данных и приводит их к одному виду. Это упрощает анализ и исключает ошибки в отчетах. 

Работа с данными становиться быстрее: специалист экономит до 6 рабочих часов в неделю. 

Нормализованные и обогащенные данные можно загрузить в любую BI систему или работать с ними в Excel.

Подключиться и посмотреть систему можно по ссылке или направить письмо на почту ya@retail-data.center с темой “Узнать Тарифы”.