Чим APS Data Cube відрізняється від Excel та класичних BI-систем
У минулій статті ми розглядали функціональні можливості APS Data Cube, зацікавлених пропонуємо заглянути ось сюди.
Наразі, відповідаємо на найчастіше питання, що нам задають – чим «плоска» аналітика APS Data Cube відрізняється від плоскої таблиці Excel або дашборду, який формує аналітична система.
Чому питання аналітики в закупівлях з кожним днем стає вагомішим
У сучасних закупівлях дані є завжди. Питання лише в одному: чи перетворюються вони на рішення, чи залишаються просто цифрами.
Більшість закупівельних команд в Україні роками працювали за знайомим сценарієм:
- вивантаження даних з системи,
- великий Excel,
- зведені таблиці,
- ручні фільтри,
- різні версії файлів у різних людей.
Коли даних стає більше, категорій — десятки, постачальників — сотні, а періодів — роки, цей підхід перестає працювати.
Саме в цей момент компанії починають шукати альтернативу: BI-системи або вбудовану аналітику нового покоління.
APS Smart пішов третім шляхом — створивши APS Data Cube.
Excel: гнучкий, але вразливий інструмент
Excel — це, без перебільшення, найпопулярніший інструмент закупівельної аналітики.
Його сильні сторони добре відомі:
- гнучкість,
- звичність для користувачів,
- можливість швидко «покрутити» дані.
Але разом із зростанням масштабів з’являються і критичні обмеження:
1. Ручна робота і людський фактор
Будь-яке оновлення даних = нове вивантаження, нові формули, нові ризики помилок.
2. Відсутність єдиного джерела правди
Один і той самий звіт у різних людей може виглядати по-різному.
3. Слабка масштабованість
Excel не створений для аналізу сотень тисяч рядків у режимі регулярної роботи.
4. Аналітика “після факту”
Excel добре пояснює, що вже сталося, але майже не допомагає керувати процесом у реальному часі.
Н3 Класичні BI-системи: потужно, але не завжди доречно
BI-рішення (Power BI, Tableau, Qlik ,тощо) вирішують частину проблем Excel, але створюють нові.
Їх сильні сторони:
- візуалізація,
- складні багатовимірні моделі,
- глибока аналітика.
Але в закупівлях виникають нюанси:
| Високий поріг входу | Відрив від операційної системи закупівель | Повільність змін | Орієнтація на керівників, а не практиків |
| Потрібні аналітики, налаштування моделей, інтеграції, підтримка. | BI часто живе “поруч”, а не всередині процесу. | Будь-яка нова метрика або зріз = нове ТЗ, новий цикл розробки. | Закупівельнику важливі конкретні відповіді, а не складні дашборди. |
APS Data Cube: аналітика, вбудована у процес
APS Data Cube створювався не як універсальний BI, а як практичний інструмент для щоденних рішень закупівельних команд.
Ключовий принцип — плоска (flat / denormalized) аналітика
Ключові параметри:
- категорія,
- постачальник,
- номенклатура,
- оборот,
- період
зведені у зрозумілі таблиці без складних ієрархій і “зіркових схем”.
Це дає головну перевагу: користувач бачить дані так, як він про них думає.
У чому принципова різниця APS Data Cube vs ВІ vs Excel
1. Дані вже підготовлені для аналізу
Не потрібно:
- будувати зведені таблиці,
- налаштовувати моделі,
- експортувати файли.
Аналітичні зрізи доступні одразу:
- оборот по категоріях,
- обороти постачальників,
- кількість постачальників і номенклатур,
- зв’язки «постачальник — товар — категорія».
2. Єдине середовище — без розривів
APS Data Cube працює всередині APS Smart, а не “після” нього.
Це означає:
- ті самі дані, що використовуються в тендерах;
- повна відповідність контрактам і результатам торгів;
- цифровий слід кожного показника.
3. Орієнтація на питання, а не на візуалізацію
APS Data Cube відповідає на практичні запити закупівельника:
- у кого ми реально купуємо найбільше;
- де концентрація обороту;
- які категорії критичні;
- які постачальники формують залежність;
- як змінюється структура закупівель у часі.
Це не “красиві графіки”, а робочі управлінські інструменти.
4. Контроль, прозорість і підготовка до AI
Плоска аналітика — ідеальна основа для:
- автоматичних рекомендацій,
- прогнозування,
- AI-driven закупівель.
Саме на таких структурах даних найкраще працюють алгоритми аналізу ризиків, цін і поведінки постачальників.
Коли APS Data Cube — оптимальний вибір
Excel — це інструмент.
BI — це платформа.
APS Data Cube — це частина закупівельної системи.
APS Data Cube особливо корисний для компаній, які:
- мають десятки категорій і сотні постачальників;
- хочуть бачити повну картину, а не “топ-10”;
- прагнуть зафіксувати аналітику як стандарт, а не як ручну роботу;
- готуються до переходу від контролю витрат до управління цінністю.
APS Data Cube не замінює всі можливі BI-рішення, але закриває 80% реальних аналітичних потреб закупівельників — швидко, прозоро і без зайвої складності.
Саме так виглядає аналітика, яка працює не “для звітів”, а для бізнес-рішень.
