Бизнес интеллект

Системами бизнес интеллекта называют класс информационных систем, который позволяет превратить разрозненные и необработанные данные предприятия в структурированную информацию и знания, используемые в управлении. Именно эта информация является основой принятия решений.
В отличие от стандартных систем, системы отчетности включают в себя богатые возможности для построения пользовательских запросов, создания гибких отчетов и простой обработки полученных результатов непосредственно менеджерами и аналитиками, не являющимися специалистами в области ИТ.
Идея структурирования данных в информацию широко востребована, и поэтому системы этого класса универсальны и применяются для решения широкого круга задач.

Типовое использование:

  • Аналитическая и управленческая отчетность
  • Оперативный анализ информации (OLAP-системы)
  • Прогнозирование
  • Оценка риска и принятие решений в кредитовании
  • Управление складскими запасами
  • Оперативное управление поставками продукции

Предлагаемые решения основаны на программных продуктах ведущих мировых производителей:

  • SAS
  • Microsoft
  • Oracle
  • SAP (Business Objects)
  • IBM
  • Actuate

Если вы проводите сравнительное исследование BI-систем для использования внутри вашей компании, мы можем помочь вам в этом, предоставив сравнительный отчёт по каждому из существующих на рынке продуктов.
Внимаю технических специалистов! Предлагаем вам бесплатно ознакомиться с инструкцией по установке и первоначальной настройке SAS BI. Пожалуйста, запросите у нас эту инструкцию, заполнив форму.

Раскройте потенциал наиболее тщательно оберегаемого и ценного актива вашей компании — данных. В них нет недостатка. Большинство согласится, что данных слишком много, а вот понимание их недостаточно. Согласно недавнему опросу, 60% руководителей получают больше информации, чем могут использовать.

Главное — выявить смысл данных, превратить их в основу для действия, для принятия решений и повышения эффективности бизнеса. Согласно исследованиям, наиболее эффективные организации вдвое чаще используют бизнес-аналитику при определении стратегии на будущее и необходимости повседневных операций, чем малоэффективные.

Насколько успешно ваша компания обеспечивает вас как руководителя своевременной информацией и ее интерпретацией, столь нужными вам для принятия важнейших бизнес-решений?

Компании по-прежнему тратят миллионы долларов на транзакционные приложения и ИТ-инфраструктуру. В результате они собирают горы данных, которые зачастую бывают погребены в огромных базах и слабо используются. Однако растет число компаний, которые находят применение этому мертвому активу. Они получают конкурентное преимущество за счет преобразования данных в ценную информацию и основу для действий, позволяющую находить ответы на важнейшие вопросы, возникающие перед компанией, и повышать эффективность ее работы.

Согласно результатам исследования, проведенного недавно IBM, 50% руководителей считают, что не получают информацию, необходимую для принятия важнейших решений, а трое из четверых полагают, что информация прогнозного характера способствовала бы принятию более совершенных решений. Кроме того, две из трех компаний все еще находятся на ранних стадиях использования бизнес-интеллекта.

В данной статье я очерчу пять уровней бизнес-интеллекта, которые следует использовать всем руководителям компаний. Начнем с подготовки отчетов отдельными приложениями.

Уровень 1. Подготовка отчетов отдельными приложениями

Речь идет о подготовке отчетов в заготовленной форме с помощью транзакционных приложений, таких как SAP или Oracle Financials. В подобных отчетах содержатся исторические данные и ответы на вопросы типа «Что произошло?” и «Чего мы добились?”.

Уровень 2. Корпоративная отчетность с использованием нескольких приложений

Многим компаниям не удается объединить корпоративные данные из-за возникающих при этом организационных и технических проблем. Хорошо известны технические средства, позволяющие создать жизнеспособную инфраструктуру с помощью корпоративных хранилищ или витрин данных и разработать процедуры извлечения, преобразования, загрузки, управления и очистки данных. Бизнес-подразделения и функциональные группы часто не хотят делиться своими данными, что негативно отражается на эффективности работы компании. Проблему можно решить, только если высшее руководство одобрит разработку корпоративной BI-стратегии.

Надежное корпоративное хранилище данных позволяет менеджменту получать целостную управленческую информацию (Single Version of Truth, SVOT). Следует учитывать, что хранилища данных, используемые в аналитических целях, должны быть спроектированы соответствующим образом.

Сосредоточьтесь на решении неотложных проблем бизнеса и на соответствующих данных. Не пытайтесь охватить все имеющиеся в компании данные. Начинайте не с данных, а с вопросов и проблем бизнеса. Это поможет избежать перехода хранилища данных в «смертельный штопор”, возникающий, когда предприятия пытаются делать слишком много и слишком быстро.

Нередко компании вязнут в попытках улучшить корпоративные данные и тратят годы на их агрегирование, интеграцию и очистку вместо того, чтобы решать важнейшие на сегодняшний день проблемы бизнеса. К сожалению, стремление «вскипятить океан” приводит к значительным потерям времени, денег и в конечном счете к утрате поддержки со стороны руководства.

Имеются прекрасные инструменты бизнес-анализа для работы с хранилищами данных, позволяющие менеджерам и пользователям просматривать составленные по определенной форме или специализированные отчеты из различных приложений. Например, с помощью приборных досок и карточек показателей руководители могут вести мониторинг и отслеживать ключевые бизнес-показатели, запрашивая более подробную информацию по мере необходимости. Если же какие-то показатели выходят за заданные пределы, то менеджмент узнает об этом из автоматически формируемых отчетов об отклонениях.

Запросы к нескольким таблицам, сводные таблицы и кубы онлайновой аналитической обработки позволяют глубоко изучить взаимоотношения между двумя наборами переменных (скажем, влияние географического положения на выручку от продаж за квартал или за год).

Действуя себе в ущерб, компании часто останавливаются на этой стадии и упускают дополнительные возможности, связанные со сложной аналитикой.

Уровень 3. Извлечение данных и статистический анализ

На этом уровне дело уже не сводится к простым запросам и составлению списков первой десятки при выявлении взаимоотношений, тенденций и шаблонов в данных. Обычно этим вручную занимаются люди, знакомые как с техникой, так и с бизнесом и прекрасно знающие все элементы корпоративных данных. Они подобны золотоискателям, которые следуют за золотой жилой, чтобы открыть новое месторождение. Подобный анализ на основе гипотез помогает понять данные и ответить на такой, например, вопросы: «Почему происходит именно так?”. Сценарии типа «что, если…” обычно порождают дополнительные вопросы, подлежащие дальнейшему анализу и осмыслению.

Уровень 4. Аналитическая интерпретация и предсказательное моделирование

На данном уровне компании используют сложное ПО моделирования и аналитические инструменты для выявления релевантных взаимосвязей между многочисленными источниками данных и отслеживаемыми в компании переменными. Благодаря сложным вычислениям и автоматизации можно выявлять шаблоны, тенденции, сегменты и кластеры в данных, что помогает лучше понять ситуацию. Если мозг человека способен обрабатывать и визуализировать двумерные графики или трехмерные, многоаспектные представления данных (вспомните трехмерную шахматную доску в сериале «Звездный путь”), то сегодняшние компьютеры и сложное ПО могут выявлять взаимосвязи между различными данными, используя сотни переменных одновременно.

При этом для прогнозирования будущих результатов иногда используется моделирование, что позволяет более эффективно концентрировать ресурсы компании. На данном этапе получают ответы на вопросы: «Какие клиенты вероятнее всего откажутся от наших услуг?”, «Какие потенциальные клиенты должны заинтересоваться данным предложением?” и т. п.

Уровень 5. Оптимизация ресурсов

На данном этапе компании оптимизируют ресурсы, руководствуясь конкретными ограничениями и параметрами. Здесь даются ответы на такие вопросы: «Что нам следует предпринять?”, «Каков может быть наилучший результат с учетом имеющихся ресурсов?”, «Как нам оптимизировать структуру кадров, запасы и уровни обслуживания?”. Просто нирвана, да и только!

На каком из пяти уровней развития бизнес-интеллекта находится ваша компания? Какому уровню соответствуют ваши познания в этой области? Какой характер они носят — тактический или стратегический? Где сконцентрированы ваши ресурсы? Централизованы они или децентрализованы? Возможности бизнес-интеллекта используются при выполнении любых бизнес-функций или нет? Есть ли у вас отлаженный процесс изучения новых возможностей, сулящих существенные доходы?

Реализация пяти уровней бизнес-интеллекта

Многие компании, погрязнув в повседневных операциях тактического характера, не могут воспользоваться всем богатством имеющихся данных. Причина нередко заключается в складе мышления, ориентированном на решение краткосрочных задач и игнорирующем стратегические, долгосрочные инициативы. Согласно одному из упомянутых выше исследований тремя главными препятствиями на пути к совершенствованию бизнес-интеллекта являются организационные проблемы:

  • непонимание способов использования аналитики;
  • отсутствие управления ввиду конкурирующих приоритетов;
  • отсутствие квалифицированных кадров.

В случае заинтересованности вы можете получить доступ к важнейшим средствам бизнес-анализа, которые в конечном итоге обеспечат вас знаниями, позволяющими поднять компанию на новый уровень.

В качестве первого шага необходимо убедиться в доступности данных, в их надежности и наличии за длительный период. Некоторые компании, руководствуясь благими намерениями, периодически, каждые чтыре-шесть месяцев, уничтожают данные, чтобы снизить расходы на хранение. Однако теперь, при широкой доступности недорогих терабайтных дисков, которыми оснащаются ПК, эти расходы, как правило, невелики.

Лучше всего использовать данные за несколько лет, чтобы точно идентифицировать и проанализировать сезонные колебания. Однако и за один год данные позволяют выявить неизвестные прежде тенденции и шаблоны.

Часто в организациях возникают изолированные островки бизнес-интеллекта, находящегося на различных уровнях развития в зависимости от конкретных проблем бизнеса и наличия специалистов. В нынешней конкурентной среде для оптимизации эффективности компании важнейшее значение обретает отлаженная корпоративная система анализа и использования всех имеющихся на предприятии данных.

Центры компетенции в области бизнес-анализа

Центры компетенции или мастерства в области бизнес-анализа иногда возникают в рамках отличающихся передовым мышлением подразделений ИТ, финансов или текущих операций. Однако рекомендуется отделить их от выполнения повседневных функций, чтобы они сосредоточились на стратегических, долгосрочных задачах. В оптимальном варианте на базе централизованных ресурсов создается группа, которая функционирует в качестве информационного центра и помогает бизнес-подразделениям развивать потенциал бизнес-интеллекта.

Этот постепенный процесс по природе своей является последовательным. Если в каком-то подразделении возникли возможности для использования аналитики и моделирования, то нет никаких причин ждать, пока для этого созреют остальные. Анализ витрины, созданной в бизнес-подразделении на основе надежных данных, может быть весьма эффективным. Не следует ждать, пока будет создано корпоративное хранилище данных.

Наращивание вашей компетентности в области бизнес-интеллекта с помощью всеобъемлющей пятиуровневой бизнес-стратегии требует твердой поддержки со стороны дальновидного высшего руководства. Постарайтесь воспользоваться открывающейся возможностью улучшить интерпретацию данных в качестве основы для принятия более совершенных решений и повышения эффективности работы.

Начните с выявления имеющихся возможностей для создания бизнес-интеллекта и разработайте стратегию повышения компетентности в области бизнес-интеллекта и аналитики. Изучите те средства, которые сулят быстрый эффект, чтобы продемонстрировать скорые успехи и получить поддержку. Постепенно сформируются развитые средства бизнес-интеллекта и появятся аналитики, которые в конечном итоге преобразят вашу компанию.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИЗНЕС-ИНТЕЛЛЕКТА И БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ В

ОРГАНИЗАЦИЯХ

И.В. Ольховская, старший преподаватель М.А. Ишанходжаев, студент Ташкентского финансового института (Узбекистан, г. Ташкент)

Аннотация. В статье рассматривается влияние бизнес-интеллекта (BI) и бизнес-аналитики (BA) на работу организаций. Бизнес-интеллект состоит из данных, бизнес-среды, BI инфраструктуры, BA набора инструментов, управленческих пользователей и методов, бизнес-аналитических платформ доставки (MIS, DSS) и пользовательского интерфейса. Объём производства организаций, измеряется информацией, полученной из системы управления базами данных.

Ключевые слова: бизнес-интеллект (BI), бизнес-аналитика (ВА), прогностическая аналитика, прогнозируемый анализ, аналитика, мониторинг, информационные системы управления.

«Бизнес-интеллект (В1)» представляет собой термин, используемый аппаратным и программным обеспечением и используется консультантами в области информационных технологий для описания инфраструктуры складирование, интеграции, отчетности и анализа данных, которые приходят из бизнес-среды. Инфраструктурный фонд собирает, очищает и делает соответствующую информацию доступной для менеджеров предприятий.

Бизнес-интеллект и аналитика, это интеграция всех информационных потоков, производимые фирмой в единый набор данных с помощью моделирования, методов статистического анализа: например, нормальных распределений, корреляционного и регрессионного анализа, прогнозирование и кластерный анализ, а также интеллектуальный анализ данных, по которому, менеджеры могут принимать более обоснованные решения и планы.

Есть шесть аналитических систем функциональных возможностей, которые В1 обеспечивают для достижения: отчеты предопределения производства, параметризованные отчеты, информационные панели и системы показателей, специальные запросы и поиски, возможность перейти к просмотру подробных данных, а также, возможность моделировать сценарии и создавать их. Существуют шесть элементов в среде бизнес-интеллекта:

— Данные из бизнес-среды: деловые круги должны иметь дело с структурированными и неструктурированными данными из множества различных источников. Данные должны быть интегрированы и организованы таким образом, чтобы они могли быть проанализированы и использованы лицами, принимающими решения.

— Бизнес-интеллект инфраструктуры: базовое основание бизнес-интеллекта, представляет собой мощную систему баз данных, которая фиксирует все необходимые данные для управления бизнесом. Данные могут быть сохранены в транзак-ционных базах данных или объединены, и интегрированы в хранилищах данных предприятий и организаций.

— Набор инструментов Бизнес — аналитиков (ВА): набор программных средств, используется для анализа и отчетов данных, которые отвечают на вопросы, поставленные менеджерами, а также отслеживают прогресс бизнеса с использованием ключевых показателей эффективности.

— Управленческие пользователи и методы: бизнес-аналитика аппаратных средств и программное обеспечение стали столь же умны, как и люди, использующие их. Менеджеры используют в анализе данных различные управленческие методы, которые определяют стратегические бизнес -цели и указывают, каким образом будет достигнут прогресс. К ним относятся управление эффективностью бизнеса и

сбалансированной системой показателей подходов, ориентированный на ключевые показатели эффективности, стратегический анализ с упором на изменение в общей деловой среде, особое внимание к конкурентам.

— Пользовательский интерфейс: в современной бизнес-аналитике, программные пакеты имеют инструменты визуализации данных, такие как графики, схемы, щитки, и карты. Они также способны доставить отчеты на BlackBerrys, iPhone^, IP ADS и другие мобильные карманные компьютеры, а также на Веб — портал фирмы.

Программное обеспечение BA добавляет возможности размещать информацию в Twitter, Facebook, во внутренние социальные средства массовой информации для поддержки принятия решений в реальном времени.

Важная возможность бизнес — интеллекта и аналитики, является способность моделировать будущие события и поведение, например, вероятность того, что клиент будет отвечать на предложение о покупке продукта.

Прогностическая аналитика, в настоящее время включена в многочисленные приложения бизнес-аналитики для продаж, маркетинга, финансов, выявления случаев мошенничества. Одним из наиболее известных приложений является кредитный счет, который используется по всей отрасли финансовых услуг.

При подаче заявления на получение новой кредитной карты, оценочные модели обработки вашей кредитной истории, проверяют заявку на получение кредита, чтобы определить вашу платежеспособность в установленные сроки. Телекоммуникационные компании используют прогнозируемый анализ, чтобы определить, какие клиенты наиболее прибыльны, а какие могут уйти и какие новые услуги и планы будут наиболее выгодные, чтобы удержать клиентов.

Прогностическая аналитика начинает использовать большие данные из частных и государственных секторов, в том числе данные из социальных сетей, клиентских

операций, а также техническую информацию.

В электронной коммерции, многие интернет — магазины имеют возможность для создания персонализированных рекомендаций онлайн продуктов и их Web сайтов, чтобы увеличить число продаж и контролировать состояние товара на складе.

В государственном секторе, аналитика является движущей силой в сторону «умных городов», которые интенсивно используют цифровые технологии, чтобы улучшить инфраструктуру городов и обслуживание жителей. Общественность имеет доступ к информации из архивов: налогового учета, аудита, соблюдения экологических требований, инспекциям ресторанов, отчетам по техническому обслуживанию, к массовым транзитным оценкам, данным по преступлениям, к отделу здоровья и статистики.

Муниципалитеты обновляют данные, полученные с мобильных телефонов и целевых приложений для смартфонов. Программы по прогнозированию и моделированию информирует государственные органы по управлению коммунальными и транспортными операциями, они оказывают медицинскую помощь, обеспечивают общественную безопасность, дают возможность оценить изменения, позволяют решать комплексные проблемы.

Огромную помощь для эффективного принятия решений в организации оказывают информационные системы, которые являются наиболее полезными для руководителей, они оказывают поддержку в распространении информации, обеспечивают контакты между организационными уровнями и распределением ресурсов. Осуществление мониторинга производительности фирм, поручено оперативному и среднему звену, которые большинство решений принимают структурировано.

Информационные системы управления, производящие обычные производственные отчеты (MIS), как правило, используются для поддержки такого рода решений. Для принятия неструктурированных решений, менеджеры среднего звена и аналитики будут использовать системы поддержки принятия решений (DSS) с мощной анали-

тикой и инструментами моделирования, включая электронные таблицы и сводные таблицы. Старшие руководители принимают неструктурированные решения, используя информационные панели и визуальные интерфейсы, отображая информацию о производительности, влияющую на общую рентабельность, успех и стратегию фирмы.

Библиографический список

1. Минько Э.В., Минько А.Э. Менеджмент качества. Учебное пособие — Стандарт третьего поколения. 2012.

2. Кузнецов С.Ю. Антикризисное управление. Курс лекций: Учеб.-метод. пос. М.: Финансы и статистика, 2010. Лекция 9.

4. Harris J. How to Turn Data into a Strategic Asset // Outlook Journal, Accenture. 2010. Boyer J. Business

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

5. Intelligence Strategy. A Practical Guide for Achieving BI Excellence / MC Press Online, LLC Ketchum, IBM. 2010.

6. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том.1: Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2001.

Информационные технологии, предоставляют новый инструмент для менеджеров, используют их в традиционных и новых ролях, что позволяет им контролировать, планировать и прогнозировать с большей точностью и скоростью в бизнес-среде.

USE OF BUSINESS INTELLIGENCE AND BUSINESS ANALYTICS AT

I.V. Olkhovskaya, senior lecturer M.A. Ishanxodjaev, student Tashkent financial institute (Uzbekistan, Tashkent)

Что такое Федеральная База Недвижимости Российской Гильдии Риэлторов (ФБН РГР)?

Федеральная База Недвижимости (ФБН) — совокупность интегрированных между собой интернет ресурсов, программных комплексов и продуктов, регламентов и правил, обеспечивающих формирование, распространение и обмен базами данных об объектах недвижимости операторов рынка недвижимости РФ (агентств недвижимости).

В июне 2019 года на Национальном совете и ХХХ съезде Российской Гильдии Риэлторов была принята за основу общая концепция создания Федеральной Базы Недвижимости, ключевым элементом которой стала Межагентская База Данных. Принято решение о формировании на основе этого информационной эко-среды риэлторов, независимой от marketplace и агрегаторов. Высокая потребность в наличии Федеральной Базы Недвижимости была высказана партнерами Российской Гильдии Риэлторов крупнейшими банками, страховыми компания и государственными федеральными структурами рынка недвижимости России. Все это связано с развитием партнерских проектов РГР с преференциями для риэлторов и созданием совместных продуктов эффективного развития рынка недвижимости Российской Федерации. Так же немаловажную роль играет создание инструментов, которые бы находились в руках самих профессиональных участников рынка недвижимости, прежде всего риэлторов, позволяющих им сохранять и развивать цивилизованный рынок риэлторских услуг в Российской Федерации, улучшая качество и увеличивая объем предоставляемых ими услуг потребителям.

Цели создания Федеральной Базы Недвижимости (ФБН):

Стратегическая цель развития ФБН РГР – формирование информационной эко-среды риэлторов, НЕЗАВИСИМОЙ от marketplace и агрегаторов.

1. Сохранение и увеличение риэлторами своей доли рынка. Как можно больше сделок должно проходить с участием риэлторов!

2. Увеличение количества сделок между риэлторами – как следствие увеличение их дохода.

3. Снижение времени продажи объектов недвижимости и рисков неполучения своей комиссии.

4. Снижение издержек на рекламу и продвижение объектов недвижимости.

5. Как платформы для МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫХ СДЕЛОК МЕЖДУ РИЭЛТОРСКИМИ КОМПАНИЯМИ.

6. Как инструмент построения отношений и взаимодействия с marketplace и агрегаторами (наличие единого фида).

Общие правила размещения информации в ФБН:

1. На сайте РГР fbn.rgr.ru размещается информация только от членов Российской Гильдии Риэлторов.

2. В Межагентской Базе Данных размещается информация всех ее участников, независимо от членства в РГР.

3. Размещение информации в принятом общем порядке на сайте fbn.rgr.ru и Межагентской Базе Данных (МБД) для членов РГР бесплатно.

4. Размещение информации для не членов РГР бесплатно только в Межагентской Базе Данных (МБД).

5. Платные сервисы размещения информации, в том числе приоритетного позиционирования объектов и рекламных баннеров, производится в соответствии с тарифной политикой ФБН.

Межагентская База Данных (МБД) как составная часть ФБН:

Межагентская База Данных (МБД) – это программный продукт, представляющий собой автоматизированный «файлообменник», который обеспечивает сервис обмена информацией между её участниками.

МБД размещена на домене Российской Гильдии Риэлторов (РГР) и является сервисами РГР.

МБД является базой данных, поддерживающей сервисы витрины ФБН сайта fbn.rgr.ru. в части объектов членов Российской Гильдии Риэлторов.

МБД является закрытой для потребителя профессиональной базой данных.

Доступ к полной базе МБД осуществляется через аккредитованные CRM-системы, интерфейс Личных Кабинетов закрытой части сайта fbn.rgr.ru или сайтов профобъединений, созданных на единой платформе витрины ФБН.

Межагентская База Данных (МБД) предоставляет пользователям следующие сервисы:

1. Размещение информации на витрине сайта Российской Гильдии Риэлторов fbn.rgr.ru ее членам.

2. Обеспечение обмена информацией об объектах недвижимости по всем рынкам (в том числе с делением комиссией) со всеми другими участниками МБД.

3. Формирование объединенного файла с базой всех участников МБД для обработки его своими CRM и другими программными продуктами.

4. Отсутствие необходимости компаниям, внедрившим у себя CRM, интегрированную с МБД, пользоваться классифайдами, marketplace и внешними интерфейсами поиска и обработки информации других участников рынка.

5. Возможность применить все существующие сервисы «своей» CRM к объединенной базе данных участников МБД (сервисы коммуникаций с клиентами, выборки, презентации и т. д.).

6. Сервисы МБД легко адаптируются к технологиям вашей компании. Не надо переучивать персонал при уже внедренной CRM.

7. Возможность перехода в любой момент на другую аккредитованную РГР СRM-систему, интегрированную с МБД (с наличием сервисов выгрузки и загрузки фидов из МБД).

8. Для компаний, не работающих с CRM, возможность БЕСПЛАТНОГО ведения базы данных своих объектов и работы с объединенной базой через интерфейс Личного Кабинета сайта fbn.rgr.ru или сайта своего регионального профобъединения с сайтом, созданным на единой платформе с ФБН.

Правила размещения информации о делении вознаграждения в МБД:

1. В МБД может размещаться информация об объектах как с делением комиссией, так и без деления.

2. Допустимая оферта о разделе вознаграждения публикуется участниками на добровольной основе в размере не менее 1% от цены объекта недвижимости, но не менее 20 000 руб.

3. Предложения по делению вознаграждения с меньшими параметрами не принимаются в систему.

4. Большие параметры предложения деления – приветствуются.

4 СПОСОБА НАЧАТЬ РАБОТАТЬ В ФБН/МБД:

1. Перейти на аккредитованную при РГР CRM-систему, сервисы которой полностью интегрированы с ФБН.

2. Самостоятельно создать в своей информационной платформе (CRM, ARM) сервисы:

 выгрузки базы объектов в формате ФБН (требования к XML-файлу смотри mbd.rgr.ru и предоставить адрес его размещения Администратору ФБН mail: mbd@rgr.ru),

 загрузки и обработки объединенного фида участников ФБН вашего региона.

3. Вести свою базу через Личный Кабинет в закрытой части сайта rgr.ru или сайта своего регионального объединения, созданного на единой платформе с ФБН. (Необходимо получить логин и пароль у Администратора ФБН mbd.rgr.ru или ответственного лица по работе с ФБН вашего профобъединения.)

4. Вы уже можете быть подключены к сервисам формирования единого фида объектов компаний вашего региона, которые уже созданы вашим профессиональным объединением и интегрированы с ФБН. (Перечень профобъединений здесь)

Сервисы, доступные через Личный Кабинет компании сайта fbn.rgr.ru:

1. Ведение отдела кадров агентства с обеспечением авторизованного доступа ваших сотрудников в их Личные Кабинеты.

2. Управление структурой своей компании с назначением вами ролей доступа к Личным Кабинетам ваших сотрудников.

3. Возможность самостоятельно вести актуальный список своих пользователей, предоставляя или закрывая им доступ в систему при их увольнении.

4. Вести базы по всем рынкам недвижимости.

5. Формировать отчеты по объектам.

6. Автоматически выгружать объекты вашей компании на витрину Федеральной Базы Недвижимости РГР и в Межагентскую Базу Данных (МБД).

7. Проводить поиск по Межагентской Базе Данных (МБД) в on-line режиме.

8. Если Вы еще не работаете с CRM, Вы сможете перейти на полный функционал CRM-системы «БКН-Профи»* http://bkn-profi.ru/, на базе которой были созданы сервисы Личного Кабинета, с полной их интеграцией с Межагентской Базой Данных.

*CRM «БКН-Профи» создавалась как профессиональный инструмент для риэлторов при участии Ассоциации Риэлторов Санкт-Петербурга и Ленинградской области (как одного из учредителей этой системы). Сервисы CRM-системы «БКН-Профи» предоставляются в соответствии с её тарифной политикой на платной основе.

По всем вопросам начала работы в Федеральной Базе Недвижимости (ФБН) и Межагентской Базе Данных (МБД) вы можете найти контакты в разделе «ИНФОРМАЦИЯ» сайта fbn.rgr.ru.