Channel
@qleverteam
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
314subscribers
-7 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001846143143 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @qleverteam |
| Created | Between 1 October 2022 and 30 September 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 9 October 2026 |
| Measurements held | 8 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 9 October 2026 |
| On Telegram | t.me/qleverteam |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 22 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 98% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 9 Oct 2026, 23:59 | 314 | -3 |
| 30 Sept 2026, 15:20 | 317 | -2 |
| 16 Sept 2026, 01:38 | 319 | -1 |
| 9 Sept 2026, 08:57 | 320 | +1 |
| 24 Aug 2026, 19:26 | 319 | +1 |
| 16 Aug 2026, 18:27 | 318 | -3 |
| 8 Aug 2026, 07:31 | 321 | no change |
| 7 Aug 2026, 23:09 | 321 | first reading |
17 posts held, back to 6 May 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 17 posts for this entry, the most recent from 5 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
201 reactions across 17 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 44.8% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 90 | 44.8% | |
| 👍 | 37 | 18.4% | |
| ❤ | 33 | 16.4% | |
| ✍ | 11 | 5.47% | |
| ⚡ | 6 | 2.99% | |
| 👏 | 6 | 2.99% | |
| 🤔 | 6 | 2.99% | |
| 👨💻 | 3 | 1.49% | |
| 🤩 | 3 | 1.49% | |
| 🏆 | 2 | 0.995% | |
| 🆒 | 1 | 0.498% | |
| 💯 | 1 | 0.498% | |
| 🤝 | 1 | 0.498% | |
| 🥰 | 1 | 0.498% |
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 17 of the 17 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 201 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 6 May 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.
Корпоративное хранилище данных DWH становится фундаментом аналитики для топ-менеджмента, маркетинга, продаж, финансов, операционных директоров в разных отраслях: 🛒 Ритейл — прогнозирование спроса, управление запасами и анализ эффективности магазинов 🛍 E-commerce и маркетплейсы — единая аналитика по Wildberries, OZON, интернет-магазину и данным из CRM, контроль юнит-экономики и планирование поставок 🏗 Строительство…
🔥5❤4👨💻2
Обновили большую таблицу сравнения BI-платформ 👇 Выбор BI — это не только вопрос стоимости лицензий или разнообразия визуализаций. При внедрении важно учитывать десятки характеристик: архитектуру, производительность, ETL, возможности администрирования, масштабируемость, AI-функции и многое другое. Мы сравнили по 50+ техническим и пользовательским критериям платформы: ✅ PIX BI ✅ FineBI ✅ AW BI ✅ Insight BI ✅ Qlik S…
🔥5✍2👍2
В поиске Аналитика DWH/BI 💚 #вакансия #офис #гибрид Qlever Solutions растет, и мы открываем новую позицию! Уже более 12 лет мы внедряем BI-системы и строим DWH, чтобы помочь бизнесу легко принимать решения на основе данных. Сейчас в активном поиске аналитика, который станет частью нашей команды и будет участвовать в новых проектах. Что предстоит делать: 🔹 общаться с заказчиками и собирать требования; 🔹 анализиро…
🔥5👍3🤔1🥰1
Компании продолжают инвестировать в цифровизацию, однако одна проблема остается неизменной — данные есть, а управленческие решения по-прежнему принимаются медленно. Причина зачастую кроется не в отсутствии или ограничениях ПО для аналитики, а значительно раньше — на этапе получения и подготовки данных. На совместном вебинаре Qlever Solutions и Денвик Аналитика мы: ➡️ разобрали полный путь данных — от их извлечения …
❤5👍3🔥2👏1
Даже при наличии качественных данных из 1С BI-проект не всегда приносит ожидаемый результат. 3 самые распространенные ошибки при запуске BI-проектов: ❌ Ошибка 1. Попытка сделать все и сразу Желание охватить продажи, финансы, производство, закупки, HR и десятки отчетов одновременно приводит к затягиванию сроков и росту бюджета. Гораздо эффективнее начать с MVP — решить одну приоритетную бизнес-задачу, получить изме…
👍4🔥4👏2
Сколько на самом деле стоят ручные выгрузки из 1С? Когда компании оценивают стоимость внедрения BI или DWH, обычно смотрят на лицензии и услуги интегратора. Но есть расходы, которые редко попадают в расчеты — получение данных из 1С. Именно здесь бизнес часто теряет время, деньги и скорость принятия решений. Что скрывается за ручными выгрузками: 🔹 Потери времени сотрудников Аналитики ждут данные, а специалисты 1С …
❤4🔥4🤔3💯1
🔔 22 июля в 11:00 (МСК) приглашаем на совместный вебинар Qlever Solutions и Денвик Аналитика — «Как ускорить внедрение BI и DWH на данных 1С» Расскажем, как выстроить современную аналитическую платформу, автоматизировать получение данных из 1С и сократить сроки внедрения BI- и DWH-проектов. На вебинаре вы узнаете: • почему традиционный подход к работе с данными становится ограничением для развития компании • как в…
🔥6❤5🤩2
Почему 1С перестает справляться с аналитикой по мере роста компании? 📒 1С — надежный источник операционных данных по продажам, закупкам, производству, финансам, складскому учету, которые ценны для аналитики и принятия решений. На начальном этапе возможностей 1С обычно достаточно: данные можно анализировать с помощью встроенных отчетов, выгружать через «Рассылку отчетов», а также использовать 1С:Аналитика. Но по мер…
🔥5❤3🤝1
Потраченный бюджет и процент выполнения задач далеко не всегда показывают реальное состояние проекта. Можно освоить 80% бюджета и при этом выполнить лишь половину работ. Или наоборот — опережать график, не выходя за рамки затрат. Для объективной оценки проектов используется метод Earned Value Management (EVM). Он позволяет одновременно контролировать: ✅ выполнение работ ✅ соблюдение сроков ✅ использование бюджета …
🔥5👍2🤔1
Data Mesh — следующий этап развития архитектуры данных или слишком сложная концепция для большинства компаний? В последние годы Data Mesh все чаще называют будущим корпоративных платформ данных. Концепция обещает устранить ограничения централизованных DWH, ускорить развитие аналитики и передать ответственность за данные бизнес-командам. Но на практике все не так однозначно 🤔 Разбираем в новой статье: ✔️ Что такое …
🔥5⚡4✍2👍2
Сегодня многие компании рассматривают использование ИИ в BI, чтобы задавать вопросы на естественном языке, быстрее получать ответы и снизить нагрузку на аналитиков. Именно для этого в FineBI появился FineChatBI — встроенный AI-помощник для работы с корпоративными данными. В новой статье разобрали: • как работает FineChatBI • какие модели можно подключить (GPT-4o, DeepSeek, Qwen и другие) • когда стоит выбирать обла…
🔥6⚡2👍2🤔1🆒1
Производство генерирует огромный объем данных, но ценность появляется только тогда, когда они помогают принимать решения BI и DWH позволяют объединить данные из ERP, CRM, MES, SCADA, Excel и других систем в едином контуре аналитики, чтобы контролировать выполнение плана производства, распределять бюджеты, соблюдать ОТиПБ и увеличивать выручку от продаж. За последние годы мы реализовали ряд проектов для производств…
👍5❤4✍2🔥1
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @qleverteam. 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.
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 9 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Qlever помогает извлекать ценность из данных 📊” (@qleverteam), 314 subscribers as measured 9 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/qleverteam.
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.