4 measurements spanning 16 days, net -4. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 69–75 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
23 Aug 2026, 19:29
70
-3
15 Aug 2026, 20:13
73
-1
9 Aug 2026, 22:01
74
no change
7 Aug 2026, 19:29
74
first reading
Engagement
20 posts held, back to 27 June 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
19.5%
avg views ÷ 70 subscribers
Avg views / post
13.7
3 posts measured
Reaction rate
24.4%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 20 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 5 August 2026
Posts held
20 (27 June 2026 – 5 August 2026)
Views total
41
Reactions total
10
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
9 Aug 2026, 22:01 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Reaction mix
55 reactions across 19 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 45.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
25
45.5%
❤
13
23.6%
👌
8
14.5%
🔥
5
9.09%
👏
4
7.27%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 19 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 55reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 27 June 2026 to 5 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
وقتی راحتی کارمندان به کابوس مدیر IT تبدیل میشود!
ابزارهای کمکد در مایکروسافت (مثل Power Apps و Power Automate) سرعت کارها را فوقالعاده بالا بردهاند. حالا هر دپارتمانی میتواند ظرف چند ساعت، خودش یک فرم یا اتوماسیون کاری بسازد؛ بدون اینکه منتظر تیم IT بماند.
❌ اما همین سرعت بالا، اگر چارچوب نداشته باشد، به «آشفتگی نرمافزاری» (Shadow IT) ختم میشود.
نتیجه؟
سازمان پر میشود از دهها برنامه و اتوماسیون بیشناسن…
۷۵٪ مدیران با ورود هوش مصنوعی خستهتر شدهاند!
📑 برخلاف این تصور که ایجنتهای هوشمند کارها را کمتر میکنند، گزارش گارتنر واقعیت دیگری را نشان میدهد:
۷۵ درصد از مدیران ارشد میگویند سردرگمی و فشار کاری مدیران میانی بیشتر شده و حتی از هر ۴ مدیر، ۱ نفر ترجیح میدهد از پست مدیریتی خود استعفا دهد!
❓علت چیست؟
معیار سنجش مدیریت از «تعداد نیرو» به «دامنه پیچیدگی» (Span of Complexity) تغییر کرده است. مدیری که ۵ کارمند د…
در پشت پردهی فرآیندهای سازمان شما چه میگذرد؟
اکثر مدیران برای ارزیابی سازمان، فقط به گزارشهای نهایی نگاه میکنند؛ مثلاً اینکه در ماه گذشته چند سفارش ثبت شده یا چند تیکت بسته شده است. اما این عدد و رقمها فقط «نتیجه» را نشان میدهند، نه «مسیر واقعی انجام کار» را.
🟢 با اتصال Power BI به لاگهای زمانی در داینامیکس ۳۶۵، سیستم از یک ابزار ساده برای ثبت گزارش، به ابزاری برای «کشف و مهندسی فرآیند» تبدیل میشود. در این …
تغییر ناگهانی سیستمهای سازمانی؛ سرعت بالا یا ریسک بزرگ؟!
تغییر یکباره نرمافزارهای قدیمی با یک سیستم جامع جدید (مثل داینامیکس ۳۶۵)، در ظاهر سریعتر به نظر میرسد. اما در واقعیت، این روش بزرگترین علت توقف عملیاتی در سازمانهاست؛ چون کوچکترین خطای غیرمنتظره میتواند کل فرآیند فروش، انبار یا مالی را قفل کند.
✅ راهکار هوشمندانه، «انتقال مرحلهبهمرحله» است. در این روش، با ایجاد یک پل ارتباطی (API)، سیستم قدیمی و جدی…
کدنویسی اختصاصی در داینامیکس ۳۶۵؛ راهکار سریع یا تله هزینه؟
🚩 خیلی از سازمانها با دیدن اولین نیاز جدید، سریع سراغ کدنویسی اختصاصی و دستکاری سیستم میروند. این کار شاید مشکل امروز را حل کند، اما سازمان را دچار «بدهی فنی» (Technical Debt) سنگینی میکند:
❌ آپدیتهای مایکروسافت کدهای سفارشی را از کار میاندازند.
❌ هزینه نگهداری و وابستگی به توسعهدهنده اولیه چندبرابر میشود.
❌ از قابلیتهای جدید (مثل ابزارهای هوش مصنو…
چرا ERP و CRM سازمان شما باید «یک زبان مشترک» داشته باشند؟
در اکثر سازمانها، CRM (بخش فروش و پشتیبانی) و ERP (بخش مالی و تامین) مثل دو جزیره جدا از هم اداره میشوند.
راهکار سنتی برای متصل کردن این دو، برنامه نویسیهای پیچیده و واسطهای نرمافزاری سنگین است؛ روشی پرهزینه که مدام دچار کندی و اختلال میشود و اطلاعات را با تاخیر منتقل میکند.
✅ اما راهکار مدرن مایکروسافت داینامیکس چیست؟
به جای «سیمکشی نرمافزاری» بی…
چگونه با SSOT گزارش واحدهای مختلف شرکت را یکپارچه و هماهنگ کنیم؟
🔴 یکی از چالشهای رایج در جلسات تصمیمگیری، مغایرت آمارهای گزارششده از سوی دپارتمانهای مختلف است.
در این شرایط، دادههای تیم فروش با گزارشهای بخش مالی یا موجودی واقعی انبار همخوانی ندارد و مدیر ارشد را در دوراهی قرار میدهد.
💡 ریشه این مشکل، پردازش دادهها در سیستمهای مستقل و جدا از هم است.
راهکار حل این تناقض، پیادهسازی مفهوم SSOT (Single Sourc…
نقطه کور سازمانها؛ هدایت پروژه بدون دید لحظهای به ترازنامه مالی
گزارش مدیر پروژه میگوید همه چیز طبق برنامه پیش میرود، اما ترازنامه مالی تصویر دیگری را نشان میدهد!
این تناقض در سازمانهای بزرگ اصلا عجیب نیست.
💡 علت ساده است: اکثر ابزارهای مدیریت پروژه، فقط کارهای روزمره را ثبت و پیگیری میکنند؛ اما از هزینههای واقعی، جریان نقدینگی و حاشیه سود پروژه بیخبرند. وقتی سیستمها یکپارچه نباشند، کنترل هزینهها عملاً …
چرا تغییر یک فرآیند ساده در سیستمهای قدیمی، ماهها زمان میبرد؟
بسیاری از سازمانهای بزرگ برای هماهنگی فرآیندهای خود، همچنان به سیستمهای برنامهریزی منابع (ERP) سنتی متکی هستند. پیادهسازی یا تغییر این ساختارها معمولاً فرآیندی چندساله، فوقالعاده پرهزینه و همراه با ریسک بالای شکست است.
⚡ ریشه اصلی این چالش در تغییرات سریع بازار است؛ در حالی که نیازهای کسبوکار به صورت هفتگی و ماهانه تغییر میکنند، سیستمهای قدیمی…
نشت نامرئی دادههای استراتژیک سازمان یا Shadow CRM
اگر فرآیند ثبت اطلاعات در CRM شما طولانی، پیچیده و زمانبر باشد، کارشناسان فروش منتظر اصلاح ساختار نرمافزاری نمیمانند. آنها برای سرعت بخشیدن به کارهای خود، مسیرهای موازی میسازند و به سراغ پدیدهای به نام CRM سایه میروند.
🔴 یعنی استفاده کارکنان از ابزارها و چتباتهای هوش مصنوعی عمومی و شخصی برای خلاصهسازی صورتجلسات، نوشتن پیشنویس پروپوزالها یا پاسخ به ایمی…
🛑 بدهی داده (Data Debt)؛ چالش پنهان هوش مصنوعی در سازمان
وقتی زیرساخت دیتای یک سازمان نامنظم باشد، استقرار هوش مصنوعی و ابزارهای پیشرفته BI فقط یک خروجی دارد:
اتخاذ تصمیمات استراتژیک اشتباه، با سرعتی بهمراتب بالاتر از گذشته!
❓ چرا خروجی ابزارهای تحلیلی با واقعیت بازار همخوانی ندارد؟
ریشه این چالش مدیران ارشد، در مفهومی به نام «بدهی داده» نهفته است. بدهی داده یعنی:
♦️ انباشت سالها اطلاعات تکراری و فرمتهای متناق…
فرمول افزایش ۸۰ درصدی بهرهوری؛ بدون هزینههای پنهان و اضافی
دپارتمانهای مختلف یک شرکت در حال توسعه (مالی، منابع انسانی، زنجیره تامین و فروش) هر کدام ساز خود را میزدند. اطلاعات مالی در یک فایل اکسل بود، تیم فروش از موجودی دقیق انبار خبر نداشت و ارزیابی عملکرد پرسنل بر اساس حدس و گمان پیش میرفت. تصمیمگیریهای مدیریتی هم به دلیل نبود گزارشهای یکپارچه و دقیق، روزها زمان میبرد.
❓ این چالش بسیاری از سازمانهایی اس…
❤2👍2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @bitand365. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Polls
The poll we hold for this entry, as Telegram rendered it when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
بزرگترین چالش سازمان یا تیم شما در مدیریت فرآیندهای داخلی چیست؟
نبود گزارشهای دقیق و لحظهای برای تصمیمگیری 📉25%
عدم هماهنگی بین بخشها (مثل انبار، فروش و مالی) 🔄25%
اتلاف وقت زیاد در فرآیندهای دستی و سنتی ⏳75%
فرآیندهای ما کاملا یکپارچه و بهینه پیش میروند ✅0%
The shares total 125%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none.The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100.Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 20 most recent posts we hold, published 27 June 2026 to 5 August 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 23 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Bitand” (@bitand365), 70 subscribers as measured 23 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/bitand365.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.