RBC Group

22/09/2026

Data Warehouse без гори ручного SQL: що можна автоматизувати?

Завантажити дані в Data Warehouse — ще не означає побудувати його. Значна частина роботи починається далі: цільові таблиці, трансформації, SQL, історизація даних, Data Marts та постійне оновлення при змінах у джерелах.

У Qlik Talend Cloud значну частину цієї технічної роботи можна автоматизувати.

Під час побудови Data Pipelines платформа допомагає автоматизувати:

🔘 створення й оновлення цільових таблиць;
🔘 генерацію SQL для завантаження та обробки даних;
🔘 інкрементальне оновлення через CDC;
🔘 застосування трансформацій;
🔘 історизацію за SCD Type 2;
🔘 побудову Data Marts за моделлю «зірка».

У результаті платформа бере на себе повторювану технічну роботу, а Data Engineer може зосередитися на архітектурі, моделі даних і бізнес-логіці трансформацій.

Саме в цьому цінність автоматизації Data Warehouse: не замінити інженера, а звільнити його від ручної технічної рутини.

Детальніше про Qlik Talend Cloud, CDC, Data Pipelines, Data Quality та Lakehouse — https://www.rbcgrp.com/ua/qlik-talend-cloud-suchasna-integracija-danih-dlja-analitiki-ta-ai/?utm_source=facebook&utm_medium=post

10/09/2026

CDC: навіщо щоразу завантажувати всю базу, якщо змінилося лише 2% даних?

Якщо за останню годину змінилося лише 2% записів, навіщо при синхронізації знову обробляти всі 100%?

Для цього існує CDC (Change Data Capture) — механізм, який відстежує нові, змінені та видалені записи й передає їх до цільової системи без повторного завантаження всього набору даних.

У Qlik Talend Cloud базовий сценарій може виглядати так:

Full Load → CDC → Data Pipeline → цільова платформа

Що це дає?

▪️ інкрементальне оновлення даних;
▪️ мінімальну затримку між джерелом і цільовою системою;
▪️ менше навантаження на операційні системи;
▪️ актуальні дані в Data Warehouse або Lakehouse;
▪️ простіше масштабування зі зростанням обсягів даних.

Але CDC — лише частина архітектури інтеграції даних. Далі зміни потрібно трансформувати, вбудувати в модель, перевірити якість і підготувати для використання.

Тому повна картина значно ширша:

Джерело → Full Load / CDC → Data Pipeline → трансформації → DWH / Lakehouse → Data Quality → BI / ML / AI

Так, за посиланням — лонгрід :) Але не той, де одну думку розтягують на десять екранів.

Це детальний технічний розбір Qlik Talend Cloud, підготовлений разом з експертами RBC Group: від CDC і Data Pipelines до автоматизації Data Warehouse, RAG, Knowledge Marts та Agentic Data Engineering.

Зберігайте, якщо працюєте з даними, і читайте повний матеріал → https://www.rbcgrp.com/ua/qlik-talend-cloud-suchasna-integracija-danih-dlja-analitiki-ta-ai/?utm_source=facebook&utm_medium=post

01/09/2026

Коли 95% укомплектованості — ще не означає, що персоналу достатньо.
Уявімо підрозділ із високою укомплектованістю, де водночас 15–20% співробітників регулярно працюють понаднормово. Формально кадровий показник виглядає добре. Але навантаження вже сигналізує про можливий дефіцит ресурсу.

Схожа ситуація з витратами. Зростання ФОП саме по собі не показує, наскільки ефективно використовується персонал. Якщо витрати зросли на 8%, важливо побачити, що відбулося з маржею, виторгом на FTE та продуктивністю робочого часу.

У новій статті показуємо, як аналізувати чисельність, укомплектованість, робочий час, плинність, витрати та продуктивність як єдину систему — і переходити від HR-показників до конкретних управлінських рішень.

Окремо розбираємо, як оцінювати майбутню потребу в персоналі. Наприклад: 12% квартальної плинності, 100 FTE та 45–60 днів на закриття вакансії — що ця комбінація означає для ресурсного планування?
Читайте у статті → https://www.rbcgrp.com/ua/produktivnist-pid-kontrolem-vitrati-pid-upravlinnjam-rezultat-u-cifrah-jak-analitika-zminjuie-upravlinnja-personalom/?utm_source=facebook&utm_medium=post

#АналітикаПерсоналу

21/08/2026

ETL, ELT, CDC, реплікація, Data Streaming — навіщо стільки підходів до інтеграції даних?

Тому що задачі різні.

Одній компанії потрібно зібрати інформацію з десятків систем у єдиному Data Warehouse. Іншій — синхронізувати локальну базу з хмарною платформою. Десь достатньо оновлення за розкладом, а десь зміни потрібно передавати майже одразу після їх появи у джерелі.

Тому сучасна інтеграція даних — це не просто ETL.

Вона охоплює отримання та завантаження даних, їх трансформацію, реплікацію, CDC, потокову передачу, інтеграцію через API та автоматизацію Data Warehouse.
А коли джерел стає багато, виникає ще одне питання: як контролювати, звідки походять дані, наскільки вони якісні та хто може ними користуватися? Тут до архітектури додаються Data Governance, Data Catalog і Data Lineage.

У новій статті зібрали основні підходи та сценарії Data Integration і пояснили, де і навіщо використовується кожен із них.

Читати → https://www.rbcgrp.com/ua/integracija-danih-shho-ce-jak-pracjuie-ta-de-zastosovuietsja/?utm_source=facebook&utm_medium=post

18/08/2026

11/08/2026

Аналіз продажів показує стабільну картину. А аналіз чеків тих самих клієнтів — поступове зниження частоти покупок, менший кошик і дедалі більша залежність від акцій.

Це вже зовсім інший управлінський сигнал.

Тому що загальні показники продажів відповідають на питання, що бізнес отримав у результаті. А дані чеків дозволяють піти глибше — зрозуміти, як саме змінюється поведінка покупців і що стоїть за цією динамікою.

На практиці це допомагає побачити:
✔️ які клієнти формують найбільшу цінність;
✔️ які товари збільшують чек і що купують разом;
✔️ як бонуси та акції впливають на повторні покупки;
✔️ які сегменти вже починають втрачати активність.

Коли до цього додається RFM-сегментація, бізнес отримує можливість працювати не з «середнім клієнтом», а з конкретними поведінковими групами — утримувати цінних, розвивати перспективних і вчасно реагувати на ризик відтоку.

У новій статті показуємо, як BI-аналітика чеків і програм лояльності допомагає управляти середнім чеком, клієнтською базою та LTV.
Посилання https://www.rbcgrp.com/ua/rozumiti-kliienta-analizuvati-cheki-zbilshuvati-ltv-jak-analitika-zminjuie-upravlinnja-lojalnistju/?utm_source=facebook&utm_medium=post

07/07/2026

Сучасна аналітика вже не обмежується дашбордами. За останні кілька років змінилися не лише BI-платформи — змінилися й очікування бізнесу. Якщо раніше успішним вважався проєкт, у якому компанія побудувала дашборди та надала користувачам доступ до даних, то сьогодні цього вже недостатньо.

Керівнику потрібні не десятки графіків і сотні KPI. Йому потрібні відповіді на три прості запитання:

Що сталося? Чому це сталося? Що робити далі?

Саме тут багато аналітичних проєктів стикаються з труднощами. Компанії створюють дедалі більше звітів, додають нові показники, ускладнюють візуалізації. Але керівники все одно звертаються до аналітиків із запитаннями: «Чому впали продажі?», «Де виникла проблема?», «Які дії потрібно виконати першочергово?»

Парадокс у тому, що даних стає більше, а швидкість і якість управлінських рішень не завжди зростають. І це вже не питання конкретної BI-платформи. Це питання підходу до аналітики.

Сьогодні лідери ринку — Qlik, Microsoft, Salesforce, ServiceNow — говорять уже не про те, як побудувати ще один дашборд.

Вони говорять про те, як скоротити шлях від даних до дії.

Сучасна аналітика повинна не лише показувати відхилення, а й допомагати зрозуміти їхні причини, автоматично повідомляти про критичні зміни, запускати необхідні процеси та використовувати можливості штучного інтелекту для швидкого пошуку відповідей.

Фактично ми спостерігаємо перехід від аналітики як системи звітності до аналітики як інструменту підтримки управлінських рішень.

Розбираємо, чому дашбордів уже недостатньо, як змінюється роль сучасної аналітики та чому майбутнє BI — не в кількості візуалізацій, а у здатності допомагати бізнесу швидше приймати правильні рішення.
https://www.rbcgrp.com/ua/suchasna-analitika-pochinaietsja-tam-de-zakinchujutsja-dashbordi/?utm_source=facebook&utm_medium=post

02/07/2026

Qlik знову підтверджує лідерство!

Qlik уже 16-й рік поспіль визнано Leader у звіті 2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms.

У звіті Gartner ви дізнаєтесь:
• чому Qlik знову визнано лідером;
• як Gartner оцінює платформи аналітики та BI;
• на що варто звернути увагу під час вибору аналітичної платформи для реалізації AI-стратегії.

Для нас це ще одне підтвердження того, що ми впроваджуємо рішення світового рівня, які допомагають компаніям перетворювати дані на реальні бізнес-результати.

Analytics is entering a new era. One where people and AI agents need to explore, reason, and act across trusted data.

Qlik has been named a Leader in the 2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms.

Read the report to learn why: https://bit.ly/3VwWO0C

12/06/2026

Цього тижня нам було приємно знову зустрітися зі спільнотою Qlik в Узбекистані на Qlik Community Uzbekistan 2026.

З нашими друзями та партнерами з Data Craft LLC нас пов’язують багато років спільної роботи над проєктами у сфері аналітики та даних, тому ми були раді стати частиною цієї події.

вже давно вийшов за межі класичної BI-платформи. Сьогодні це єдина екосистема для роботи з даними: від Data Integration та управління даними до , та LLM-сценаріїв. Саме про ці зміни, нові можливості платформи та практичні кейси їх застосування ми говорили з учасниками заходу.

🔹 Vlad Slastyon розповів про практичні можливості Qlik Cloud, сценарії міграції та перспективи хмарної аналітики для локального ринку.

🔹 Oleksandr Korsikov представив можливості Qlik Data Integration — від реплікації даних до побудови сучасних каталогів даних із використанням Qlik Replicate, Talend Studio та Data Catalog.

🔹 Alexandr Rodionov продемонстрував, як інтеграція Qlik, LLM та Agentic AI відкриває нові сценарії взаємодії з аналітикою та допомагає зробити дані ще доступнішими для бізнесу.

Окрема подяка колегам із Qlik — Olga Lebedeva та Noman Latif — за огляд стратегії розвитку платформи та бачення майбутнього аналітики, інтеграції даних і хмарних технологій.

Дякуємо команді Data Craft, Qlik, нашим клієнтам та всім учасникам за цікаві запитання, обмін досвідом та змістовні дискусії.

До нових зустрічей на заходах Qlik Community!

10/06/2026

Qlik AI Reality Tour (AIRT) – 23 June

Join us for a virtual experience showcasing how AI and data innovation are reshaping business decisions.

On June 23rd, the AIRT goes live with:

🌟 The latest in AI, Agentic AI & Data Analytics
🌟 Real customer stories and practical use cases
🌟 Insights from Qlik experts and industry leaders

💡 Register once and get full access — attend the live event and watch all sessions on-demand anytime, at your convenience.
https://pages.qlik.com/AIRealityTour_MEA.html


Don’t miss the opportunity to explore how organizations are turning data into real impact.

📅 23 June | Live + On-demand

хештег хештег хештег хештег хештег хештег