DBaaS

От 3,98 руб./час

№1 в рейтинге DBaaS

SLA 99,95%, 152-ФЗ, PCI DSS

Корпоративные мессенджеры

от 250 руб/мес

Защищенная платформа

коммуникаций

Корпоративные мессенджеры

От 200 руб/мес

Передовое

решение

Low-code

от 667 руб.

Цифровая трансформация

с ELMA365

IBP

По запросу

Высокая скорость

принятия решений

HRM

от 8500 руб.

HCM-платформа

для автоматизации HR

BI

По запросу

Visary BI

Облачная аналитика

IaaS

По запросу

По вашим правилам

Dedicated, SaaS/PaaS

BPM

от 12 000 руб/год

Цифровые процессы

с комфортом для людей

Kubernetes

От 5,95 руб / час

№1 в рейтинге провайдеров

SLA 99,98%, 152-ФЗ

  • Корпоративные мессенджеры

    от 250 руб/мес

    Защищенная платформа

    коммуникаций

  • Корпоративные мессенджеры

    От 200 руб/мес

    Передовое

    решение

  • Low-code

    от 667 руб.

    Цифровая трансформация

    с ELMA365

  • IBP

    По запросу

    Высокая скорость

    принятия решений

  • HRM

    от 8500 руб.

    HCM-платформа

    для автоматизации HR

  • BI

    По запросу

    Visary BI

    Облачная аналитика

  • IaaS

    По запросу

    По вашим правилам

    Dedicated, SaaS/PaaS

  • BPM

    от 12 000 руб/год

    Цифровые процессы

    с комфортом для людей

  • Kubernetes

    От 5,95 руб / час

    №1 в рейтинге провайдеров

    SLA 99,98%, 152-ФЗ

IBP

По запросу

Интеллектуальная

платформа планирования

IP-телефония

от 0 руб.

Продуманная связь

для вашего бизнеса

IBP

По запросу

Цифровая система

SCP и IBP

IaaS

от 249,95 руб.

Для любых задач

Оплата pay-as-you-go

IaaS

от 490руб./мес

VMware / ПО РФ

SLA 99,95% Pay-as-you-go

IaaS

По

Облако VMware/Брест

ФЗ-152, SLA 99,99%

IBP

по запросу

Универсальная CPM/EPM

self-service платформа

Kubernetes

По запрос

Платформа

контейнеризации

Low-code

По запросу

Автоматизация процессов

с AMBER BPM

ВКС

от 250 руб/мес

Платформа корпоративных

коммуникаций

Платформа с высоким IQ. Как интеллектуальные технологии повышают ценность интегрированного бизнес-планирования

Маркет

Алгоритмы машинного и глубокого обучения, оптимизационные методы и другие высокоинтеллектуальные технологии уже нельзя назвать чем-то далеким и недоступным. Они открывают огромные возможности для качественного скачка в управлении данными и планировании, формируя единую систему поддержки принятия операционных и стратегических решений в компаниях. Готовы ли российские компании их использовать? Об этом мы поговорили с Гургеном Мелконяном, генеральным директором Jume. 

Market.CNews: Появление нового игрока на более-менее устоявшемся рынке решений IBP момент интригующий. Как вы решились разрабатывать платформу в довольно конкурентной среде?

Гурген Мелконян: История Jume началась в 2019 году с небольшой команды специалистов по машинному обучению и математической оптимизации, которая разрабатывала и внедряла «движки» для прогнозирования, оптимизации и принятия решений. Эти решения интегрировались с большими мировыми платформами бизнес-планирования Anaplan, SAP, IBM. В связке с нашими модулями «большие системы» показывали значительный прирост целевых бизнес-показателей: повышение точности прогноза, сокращение стоимости списаний, сокращение логистических затрат, так что все оказывались «в плюсе». К 2022 году набралась критическая масса проектов.

Гурген Мелконян, генеральный директор Jume

Тогда же мы сформулировали для себя видение своей IBP-платформы, в которой передовые интеллектуальные технологии заложены в основной функционал, а не в дополнительные надстройки

Главный вызов для нас был собрать все наши интеллектуальные модули в полноценную платформу для интегрированного планирования. Именно этим мы и занялись более двух лет назад.

Market.CNews: Как вы начали работать с технологиями ИИ?

Гурген Мелконян: Первый такой проект мы сделали для Unilever ведущей FMCG компании в мире. Причем проект этот состоялся не в России, а в США, Помог, как вы понимаете, случай. Много лет успешно планируя спрос на платформе Anaplan, бизнес-команда не могла решить проблему: качество прогноза продаж по некоторым продуктовым категориям не превышало 40%. Это напрямую влияло на ключевые показатели эффективности всего бизнеса колоссальные излишки запасов на складах, низкий уровень сервиса, штрафы от клиентов-ритейлеров за невыполнение обязательств по поставкам.

Тогда в Unilever решили усилить Anaplan внешним модулем прогнозирования на базе алгоритмов машинного и глубокого обучения. Цель была максимально прикладной: использовать множество внутренних и внешних данных, таких как динамика цен, промо-планы, уровень запасов, погоду и др., для повышения качества прогноза и сокращения трудозатрат. Наша небольшая на тот момент команда разработала тестовую модель, которая оказалась… лучше всех предложенных вариантов с рынка. Вслед за тестовой появилась полноценная универсальная модель для всех направлений бизнеса и каналов сбыта, которая работала в тесной связке с Anaplan и другими бизнес-системами. Параллельно с этим мы сделали «движки» для большой тройки клиентов Unilever Walmart, Target и Amazon на основе их уникальных данных и особенностей, чтобы еще повысить точность прогноза по ключевым торговым сетям.

После этого были и другие проекты уже в других направлениях интегрированного планирования: модули оптимизации промо-бюджетов, закупок, производства, логистики, прогнозирования оптимальной цены и др., которые либо также усиливали возможности традиционных IBP-решений, либо использовались независимо.

Тогда пришло осознание, что дополнительный рост эффективности бизнеса скрыт в прикладном использовании высокоинтеллектуальных технологий в планировании

Market.CNews: Как вам удалось за 2 года разработать платформу IBP? Обычно это занимает гораздо больше времени.

Гурген Мелконян: Нам не нужно было выходить на новый для себя рынок и делать cusdev, поскольку у нас изначально был солидный задел: знание передовых решений, проекты в ведущих российских и международных компаниях, опыт в ML, DL, оптимайзерах, Gen AI, команда экспертов по планированию из ведущих компаний. Мы четко знали, какой должна быть современная платформа, поэтому уже через год после старта масштабной разработки, в марте 2023 года, интеллектуальная платформа Jume вышла на рынок, а в мае и июле были подписаны первые два контракта на внедрение.

Market.CNews: В перспективе вы себя видите вендором или так же продолжите оказывать услуги по внедрению?

Гурген Мелконян: Сейчас мы находимся на том этапе, когда приходится одновременно развивать платформу и заниматься ее внедрением, и в таком формате планируем работать еще не меньше года. В этом есть один большой плюс для наших клиентов: никто кроме владельца молодой платформы не способен настолько качественно провести цифровую трансформацию планирования и внедрить интеллектуальный инструмент. А мы как вендор тем временем оттачиваем подходы и методологию внедрения и поддержки решения, которая затем ляжет в основу программ обучения и аккредитации будущих партнеров-интеграторов.

Мы уже начали подготовительную работу для создания партнерской сети интеграторов, которые смогут независимо заниматься развитием продаж, внедрением и поддержкой запускаемых модулей, тогда как мы в статусе вендора будем осуществлять гарантийную поддержку платформы, запускать регулярные обновления, а также обеспечивать необходимую работу с партнерами.

Market.CNews: Как вы считаете, low-code это преимущество для современного решения IBP?

Гурген Мелконян: И да, и нет. Когда мы начали разработку Jume, у нас перед глазами был опыт мировых лидеров и в hard-code, и в low-code. В итоге мы пришли к тому, что в оптимальной истории нужен баланс. Мы точно знали, что большинство клиентов не сможет дальше полноценно развивать решение силами внутренних центров компетенций, поэтому не видели смыcла делать систему полностью low-code. При этом хотелось избежать ситуации, когда кастомизация под каждого заказчика будет требовать вовлечения профессиональных консультантов.

Поэтому Jume имеет «хардкодный» фундамент, в котором есть важные функции zero- и low-code. Это дает бизнесу больше независимости, гибкости в администрировании и пользовании платформой

К такому функционалу относятся, например, управление входящими данными и расписанием задач, персонификация интерфейса, создание self-service отчетов, настройка согласований, работа с многомерными ракурсами-таблицами и многое другое.

Market.CNews: Изменились ли ожидания заказчиков на российском рынке за эти два года? Какие новые тренды вы бы отметили?

Гурген Мелконян: Да и весьма существенно. Если раньше со стороны компаний в России был запрос на отдельные use-cases, например, только на финансовое планирование или прогнозирование спроса, то сейчас мы часто встречаемся с запросом на выстраивание именно интегрированного планирования, то есть всего комплекса процессов. У многих за плечами есть опыт работы с ведущими мировыми решениями SAP APO, Oracle Hyperion, Anaplan, BlueYonder, поэтому ожидания от относительно молодого российского рынка систем IBP достаточно высоки.

Сегодня бизнесу важно сохранить критический функционал, так что российским вендорам приходится быстро совершенствовать свои платформы, чтобы соответствовать вызовам рынка

Что еще можно отметить: крупный и средний бизнес часто сначала интересует коробочное решение, особенно когда в процессе выбора системы лидирует команда ИТ. Однако в ходе обсуждения требований и осознания особенностей конкретного бизнеса почти всегда заказчик признает, что им необходима значительная кастомизация и максимальная «подстройка» платформы под целевые бизнес-процессы.

По нашим наблюдениям, формируется тенденция к переосмыслению ценности так называемых внутренних центров экспертизы или компетенций (ЦК), создание которых много лет пропагандировали глобальные вендоры. Среди причин растущего сомнения можно выделить: большие затраты на содержание таких команд, их неспособность стать «локомотивом» развития решения, особенно при совмещении функций ЦК с операционной деятельностью, а также сложности в наращивании экспертизы, сопоставимой с компетенциями профильных консультантов-интеграторов.

Market.CNews: Как я понимаю, в технологиях AI/ML и алгоритмах вы видите главное преимущество современного решения IBP. Насколько бизнес в России готов их использовать?

Гурген Мелконян: Бизнес готов и, я бы даже сказал, отчаянно нуждается в повышении эффективности и росте маржинальности, которые не всегда дают традиционные системы планирования.

Сегодня передовые интеллектуальные технологии сложно назвать чем-то «для избранных». Во многих средних и крупных компаниях в России они уже успешно справляются с задачами роста эффективности в разных областях: роботизация производства и управление складами, компьютерное зрение для анализа дефектов материалов или мерчендайзинга, генеративный ИИ в управлении персоналом, и, конечно, машинное обучение для планирования

В самых разных отраслях технологии ML, нейросети и оптимизационные алгоритмы в планировании и управлении цепями поставок уже доказали свою ценность. Производители продуктов питания, например, часто страдают от высокого уровня списаний скоропортящихся продуктов. Речь идет о сотнях миллионов рублей в год, что является существенной потерей прибыли.

Чтобы решить эту и другие задачи, бизнес идет в создание системы интегрированного планирования на базе единой платформы. Например, в компании Health & Nutrition (ex-Danone) мы реализуем процессы планирования спроса и управления цепями поставок на платформе Jume, что в результате приводит не только к кардинальному сокращению списаний, но и к улучшению других связанных бизнес-показателей: повышению точности прогнозирования, сокращению уровня запасов на складах, росту эффективности расходования промо-бюджетов, оптимизации закупочных цен, и в итоге, к росту маржинальности бизнеса в целом.

Это отличный пример того, как использование интеллектуальных технологий в интегрированном планировании помогает в реализации долгосрочной стратегии цифровой трансформации и повышения операционной эффективности.

erid:LjN8KE4n5Рекламодатель: ООО «Джум»ИНН/ОГРН: 9703020590/1207700402634Сайт: https://jumeplatform.ru/

Короткая ссылка