DPV GROUP / Разработка

Разработка программного обеспечения

Помогаем компаниям решать бизнес-задачи с помощью автоматизации и анализа больших данных.

Классы разрабатываемого ПО

ETL

Данные в 1С, CRM и Excel, и каждую неделю их сводят руками

Извлечение данных из внешних источников, преобразование и очистка данных согласно бизнес-потребностям, загрузка обработанной информации в корпоративное хранилище данных.

BigData

Данных столько, что таблица не открывается

Извлечение воспринимаемых человеком сведений в результате обработки огромных объёмов данных, поступающих с высокой скоростью, при условии их значительного многообразия.

DSS

О проблеме узнаёте через месяц из отчёта

Средства поддержки принятия решений: формирование отчётов, графиков, диаграмм и иных визуальных форм.

Парсеры

Хотите знать цены конкурентов и что о вас пишут

Анализ текстов на естественных языках с выделением синтаксических структур в предложениях, семантических отношений между элементами текста и общего смысла текстов.

Data Mining

Клиенты уходят, и непонятно почему

Обнаружение в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретаций знаний, необходимых для принятия решений.

Отраслевые ИС

Процесс живёт в почте и таблицах, коробка не подходит

Разработка информационных систем для решения отраслевых задач и индивидуальных бизнес-задач заказчиков, консалтинг в сфере использования и создания ПО.

Сайты и лендинги

Сайт есть, а заявок с него нет или они теряются

Создание сайтов и лендингов общего назначения: корпоративные сайты, промостраницы, интеграция с CRM и системами аналитики.

Как сейчас

Продажи в 1С, клиенты в CRM, план в Excel у каждого отдела. В понедельник аналитик полдня собирает одну таблицу, а к среде она уже устарела. Цифры в отчётах директора и отдела продаж не совпадают.

Чаще всего: ритейл, дистрибуция, сети филиалов
Что делаем · ETL
  1. Подключаемся к 1С, CRM, таблицам и сайту
  2. Чистим: дубли, разные форматы дат и сумм, опечатки в названиях
  3. Каждую ночь складываем всё в одно хранилище
Что получаете
20 ч в неделю→ 0 чручной сборки отчёта: данные обновляются сами к 9:00
Пример типового сценария. Цифры ориентировочные и зависят от ваших данных.Похоже на нашу задачу →
Как сейчас

Чеки, клики, показания датчиков, звонки: миллионы строк в день. Excel падает, выгрузка идёт ночь, а ответ на простой вопрос «что изменилось за неделю» ищут три дня.

Чаще всего: e-commerce, телеком, производство с датчиками
Что делаем · BigData
  1. Строим хранилище под поток: данные принимаются без потерь
  2. Считаем агрегаты заранее: по дням, регионам, товарам
  3. Даём быстрый доступ аналитикам и дашбордам
Что получаете
3 дня→ 3 минутына ответ «что изменилось за неделю»
Пример типового сценария. Цифры ориентировочные и зависят от ваших данных.Похоже на нашу задачу →
Как сейчас

Продажи в регионе падают три недели подряд, но директор видит это только в ежемесячном отчёте. Решение принимается, когда деньги уже потеряны.

Чаще всего: руководители сетей, финансовые директора
Что делаем · DSS
  1. Собираем ключевые показатели на одном экране
  2. Настраиваем пороги: что считать тревогой
  3. Отправляем сигнал в Telegram или почту в тот же день
Что получаете
30 дней→ 1 деньот проблемы до решения руководителя
Пример типового сценария. Цифры ориентировочные и зависят от ваших данных.Похоже на нашу задачу →
Как сейчас

Менеджер раз в неделю открывает сайты конкурентов и копирует цены в таблицу. Отзывы и упоминания в соцсетях никто не отслеживает, о негативе узнают последними.

Чаще всего: маркетплейсы, ритейл, бренды
Что делаем · Парсеры
  1. Собираем цены, наличие, отзывы и упоминания по расписанию
  2. Разбираем тексты: о чём пишут и с каким тоном
  3. Присылаем изменения и негатив сразу, а не в конце месяца
Что получаете
1 раз в неделю→ каждый часобновление цен конкурентов, без ручного копирования
Пример типового сценария. Цифры ориентировочные и зависят от ваших данных.Похоже на нашу задачу →
Как сейчас

Отток растёт, но в данных тысячи клиентов и сотни признаков. Руками закономерность не найти, а удерживать скидкой всех подряд дорого.

Чаще всего: подписки, банки, B2B с регулярными закупками
Что делаем · Data Mining
  1. Ищем признаки, которые предшествуют уходу
  2. Строим модель риска для каждого клиента
  3. Даём список «кому позвонить на этой неделе» с причиной
Что получаете
после ухода→ за 30 днейузнаёте о риске потерять клиента
Пример типового сценария. Цифры ориентировочные и зависят от ваших данных.Похоже на нашу задачу →
Как сейчас

Заявки приходят в почту, статусы ведутся в Excel, согласования в мессенджере. Коробочная система требует перестроить процесс под себя, и её бросают через месяц.

Чаще всего: производство, логистика, сервисные компании
Что делаем · Отраслевые ИС
  1. Разбираем ваш процесс по шагам и ролям
  2. Делаем систему под него: заявки, статусы, права, документы
  3. Связываем с 1С, почтой и сайтом
Что получаете
5 мест→ 1 системагде живёт заявка от первого письма до закрытия
Пример типового сценария. Цифры ориентировочные и зависят от ваших данных.Похоже на нашу задачу →
Как сейчас

Заявки с сайта падают в общую почту, часть теряется, и никто не знает, какая реклама их приносит. Сайт не менялся годами.

Чаще всего: B2B-услуги, производители, запуски продуктов
Что делаем · Сайты и лендинги
  1. Делаем сайт полезным для клиентов
  2. Каждая заявка сразу попадает в CRM с источником
  3. Подключаем аналитику: видно, что приносит клиентов
Что получаете
в почту→ в CRM за 1 скаждая заявка, с меткой рекламного канала
Пример типового сценария. Цифры ориентировочные и зависят от ваших данных.Похоже на нашу задачу →
JavaScriptVue.jsNode.jsPostgreSQL

Как это работает вместе

ETL, хранилище, Data Mining и DSS — не четыре отдельные услуги, а один конвейер. Вот путь одной продажи от кассы до решения директора.

Пример с демонстрационными данными
Как лежит сейчас
ИсточникКлиентДатаСуммаГород
1СИванов И.12.03.261 200,50рКазань
CRMivanov ivan2026-03-121200.5 RUBkazan
ExcelПетрова А.13 марта980г. Казань
Сайтpetrova_a1741824000980.00—

Одна и та же продажа в четырёх местах и в четырёх форматах. Сложить их руками — полдня.

Решения

Shikari — клиенты из соцсетей и мониторинг упоминаний: Мониторинг
Shikari — клиенты из соцсетей и мониторинг упоминаний на телефоне
Сервис · shikari.do

Shikari — клиенты из соцсетей и мониторинг упоминаний

Продавцу или исполнителю — получать сообщения людей, которые прямо сейчас ищут его товар или услугу, вместо ручного поиска по соцсетям, Telegram и форумам. Бренду — видеть, где и что о нём пишут, и отвечать первым.

  • Сбор публикаций из ВКонтакте, Telegram, MAX, Одноклассников, YouTube, ЖЖ, форумов, досок объявлений и онлайн-СМИ — более 20 млн в день
  • Нейросети отбирают запросы «ищу, кто сделает» и раскладывают их по 68 тематикам
  • Мониторинг упоминаний: свой список до 50 ключевых слов, стоп-слова, геолокация, ретроспектива до года
  • Уведомления в Telegram, ВКонтакте, на почту, push и RSS; API для своих систем.
>20 млнпубликаций в день
68тематик заявок
5 574проекта мониторинга
0,3%проходят фильтр
Цифры — с сайта shikari.do
ПарсерыBigDataНейросетиAPI
Открыть shikari.do ↗ Обсудить похожий проект
Электрохаб — сеть быстрых зарядных хабов: Главная
Электрохаб — сеть быстрых зарядных хабов на телефоне
Сайт · electrohab.ru

Электрохаб — сеть быстрых зарядных хабов

Водителю электромобиля — быстро узнать о тарифах, найти ближайший хаб и зарядиться. Бизнесу — арендовать место, разместить рекламу, подключить корпоративную зарядку.

  • Создание сайта с нуля
  • Карта хабов Москвы и Петербурга с маршрутом и «ближайший ко мне»
  • Страница каждого хаба: коннекторы, мощность, загрузка по часам, тарифы по времени суток
  • Калькуляторы зарядки и экономии по сравнению с бензином
  • Новости сами приходят из Telegram-канала, оценки хабов — из Яндекс Карт и 2ГИС
  • SEO/GEO оптимизация
  • Страницы для ИИ-поисковиков и удобная админка для команды
  • Рост посещаемости в 5 раз за 3 месяца по сравнению с прошлым сайтом
5электрохабов
326коннекторов
>9,2 млнкВт·ч заряжено
>244 тыс.зарядных сессий
Цифры сети — с главной electrohab.ru
DjangoWagtailMapLibrenginx
Открыть electrohab.ru ↗ Обсудить похожий проект
Blogger 360 — мониторинг блогеров и антифрод: Аудит
Продукт · Реестр ПО №23569

Blogger 360 — мониторинг блогеров и антифрод

Брендам и продюсерским центрам, которые работают с блогерами, — видеть качество, живую аудиторию и накрутки до того, как платить за рекламу.

  • Аудит блогера: живые подписчики, накрученные, массфоловеры, вовлечённость ER и ERR, индекс качества аудитории
  • Мониторинг и динамика за период: подписчики, публикации, просмотры, реакции — графиком или таблицей
  • Поведенческий анализ и антифрод: выявление накруток трафика и удаление ботов
  • Демография аудитории и самые популярные подписчики
  • Аналитические отчёты для брендов и продюсерских центров в один клик
№23569в Реестре российского ПО
5модулей в одном кабинете
ФИПСсвидетельство №2024661011
от 1 млн ₽базовая лицензия
Запись в Реестре российского ПО от 12.08.2024.
АудитМониторингПоведенческий анализАнтифродУдаление ботов
Запись в Реестре ПО ↗ Обсудить похожий проект
Аналитика сети зарядных хабов: Сводка
Система · Электрохаб Аналитика

Аналитика сети зарядных хабов

Руководству — видеть в одном месте зарядки, выручку, надёжность и доступность станций по каждому хабу. Производителям станций — получать официальные отчёты и точечные запросы для улучшения клиентского опыта.

  • Сводка сети и 18 разделов: надёжность, доступность по SLA, загрузка хабов, программа лояльности, антифрод
  • Отчёты в PDF для производителей станций и для соцсетей — в один клик
  • Выгрузки в Excel и обновление данных из кабинета оператора
  • Схемы хабов со станциями, оцененными по доступности и надёжности
  • Методика расчёта KPI, по которой работает компания
Закрытая система: суммы и количества на снимках скрыты
PythonDashPlotlySQLitepandasPDF-отчёты
Обсудить похожий проект
Реестр российского ПО · запись №23569 от 12.08.2024

Blogger 360 в Реестре российского ПО

Запись в Реестре российского ПО ↗ Класс ПО: 05.13 — средства интеллектуальной обработки информации Свидетельство №2024661011 Базовая (минимальная) стоимость лицензии — 1 000 000 ₽ (с НДС). Конечная стоимость рассчитывается индивидуально и предоставляется по запросу: office@dpvgroup.ru

Система Антифрод

Программа для выявления накруток трафика в социальных сетях и создания аналитических отчётов для брендов и продюсерских центров, работающих с блогерами.

Как работаем

Первый результат — через 4 недели: кликабельный прототип на ваших данных, до основной разработки.

  1. Разбор задачиНедели 1–2
  2. Кликабельный прототипНедели 3–4
  3. Рабочая версияНедели 5–8
  4. Запуск и обучениеНедели 9–10
Недели 1–2

Разбор задачи

Созвон, доступы к данным, карта процессов. Вы получаете документ на 3–5 страниц: что болит, что делаем, что будет результатом.

От вас: 2 встречи по часу

Недели 3–4

Кликабельный прототип

Экраны на ваших реальных данных, которые можно потрогать до основной разработки. Решаем, что оставить, пока правки ничего не стоят.

От вас: обсуждение прототипа

Недели 5–8

Рабочая версия

Подключаем источники, собираем хранилище и дашборды. Регулярно показываем, что готово. В формате «Быстрый старт» это MVP за 1–2 месяца.

От вас: 15 минут в неделю на демо

Недели 9–10

Запуск и обучение

Переносим на ваши серверы или в облако, обучаем сотрудников, передаём документацию. Дальше — поддержка или «Долгосрочное партнёрство».

От вас: обучение команды

Развитие вашего бизнеса

Формат 01

Быстрый старт

от 1 млн ₽
  • Сайты и лендинги общего назначения
  • Настройка ETL: источники, очистка, загрузка в единое хранилище
  • Парсеры открытых источников и соцсетей
  • Дашборды и отчёты (DSS) для ключевых метрик
  • Прототип решения: MVP за 1–2 месяца
  • Интеграции с CRM, 1С, ERP
Результат: работающий инструмент сбора и визуализации данных за 1–2 месяца
Формат 02

Продукт

от 5 млн ₽
  • Исследование: потребности пользователей, анализ конкурентов, проверка спроса до разработки
  • Концепция и границы первой версии: что должно работать сразу, а что подождёт
  • Прототип за 4 недели
  • Архитектура под рост: данные, интеграции, нагрузка — чтобы не переписывать через год
  • Запуск: инфраструктура, аналитика использования, инструкции для команды
  • Развитие по реальным данным: что пользователи делают, то и улучшаем
Результат: ваш продукт на рынке — с первыми пользователями, цифрами и планом развития.
Формат 03 · чаще всего

Корпоративная автоматизация

от 4 млн ₽
  • Промышленные ETL-конвейеры под нагрузку и сложную логику
  • Обработка Больших Данных: скорость и многообразие источников
  • Полноценные DSS: интерактивные дашборды и отчёты
  • Семантический анализ текстов и Data Mining
  • Масштабная система парсинга
  • Интеграция с 1С, банками, маркетплейсами
Результат: прозрачность бизнеса на основе данных и автоматизация рутины
Формат 04

Долгосрочное партнёрство

от 1 млн ₽/мес
  • Выделенная команда сопровождает инфраструктуру как ваш внутренний IT
  • Развитие моделей Data Mining и AI/ML по мере накопления данных
  • Доработка парсеров под новые источники и задачи
  • Техподдержка 24/7 для критичных систем
  • Консультации по архитектуре ПО и работе с данными
Результат: аналитика и процессы без создания внутреннего IT-отдела

Условия сотрудничества прорабатываются индивидуально для каждого заказчика в зависимости от сложности и масштаба проекта.

Обсудим задачу по разработке
office@dpvgroup.ru

Телефон

+7 (495) 998-64-38

Юридический адрес

125368, город Москва, Дубравная ул., д. 40 к. 1, 433

Реквизиты

ООО «ДПВ ГРУПП РУС»

ОГРН 1127747045150 · ИНН 7733818625 · КПП 773301001

Основной вид деятельности

ОКВЭД 62.01 — разработка компьютерного программного обеспечения