Задача
Отчёт о реализации на десятки тысяч строк вручную сверяют выборочно, и ошибки начислений и удержаний остаются незамеченными.
Демо-стенд
ДЕМО · условные данныеДемо используют условные данные: компании и цифры выдуманы, методы настоящие. Фильтры и кнопки работают в браузере, данные никуда не отправляются.
Загружаем демо…
Как сделали
- Строки отчёта о реализации, финансовых операций и выплат связываются по номеру отправления, srid и штрихкоду.
- Правила сверки записаны таблицей: тип расхождения → условие → допуск. Округление до 1 ₽ ошибкой не считается.
- Всё, что связать не удалось, попадает в отдельный список с причиной, — это честная мера качества сверки.
- Проверка на эталоне: в данные вставлены ошибки известных типов, считаются полнота и точность поиска.
- Претензия собирается автоматически: номера, суммы, формат обращения в поддержку площадки.
Инструменты
Python, pandas, PostgreSQL, API Ozon и WB.
Стек подбираем под ваши системы: тот же подход работает в Power BI, DataLens, Google Sheets или Excel.
Результат
Каждая строка проверена по записанным правилам, расхождения собраны в готовую претензию, а то, что связать не удалось, — отдельным списком с причиной.
Эффект считается по возмещённому, а не по найденному: найденная недоплата — ещё не деньги.
Демо
Что в демо
- 12 месяцев, около 60 тыс. строк продаж и возвратов. Поля повторяют публичную документацию API, значения выдуманы.
Нужно так же на ваших данных?
Покажем, как это ляжет на ваши источники: 1С, Excel, CRM, кабинеты WB и Ozon, реклама. Доступ к данным — после NDA и только на чтение.
Стоимость и срок зависят от числа источников, экранов и показателей, качества данных и частоты обновления. Точную оценку даём после короткого созвона и согласуем до начала работ.
Сайт не принимает файлы: выгрузку передаёте после NDA.
