Abstract
<jats:p>Introduction.Data-driven resource management in pharmacy organizations requires a reproducible pipeline that integrates transactional data into an analytics layer with standardized data-quality rules. Aim. To describe a reproducible model for integrating operational data of the “Rauza-ADE” pharmacy organization within a practice-oriented observational study. Materials and methods.Observational secondary-data case study. Period: April–November 2025; two retail outlets in Almaty. The dataset covered 16 categories and 220 SKUs. Unit of analysis: “month × outlet × SKU/category”, yielding 1,760 aggregated records per outlet. Data were exported from “1C: Pharmacy for Kazakhstan” (CSV), loaded to Google BigQuery, transformed into data marts, and visualized via Looker Studio dashboards. Analyses were descriptive (n, %, monthly time series); 95% confidence intervals were calculated for proportions; medians and IQR were used for inventory coverage metrics. No hypothesis testing and no p-values were produced. Results. Total sales were 35,422 units (outlet 1) and 29,937 units (outlet 2); total receipts (inbound) 34,662 and 29,468 units; write-offs 110 and 99 units (0.31% and 0.33% of sales). Month-end stock-outs were episodic, peaking at 3/220 SKUs (1.4%; 95% CI 0.5–3.9) in August (outlet 2). The share of SKUs with <7 days of stock cover also did not exceed 1.4%. Median days of supply (DOS) ranged from 31.0 to 38.8 days. Conclusions. A reproducible “1C → BigQuery → data marts → Looker Studio” architecture enabled consistent KPI computation (sales, replenishment, write-offs, availability/inventory) on a unified data layer and can serve as a practical prototype for pharmacy resource monitoring.</jats:p> <jats:p>Введение. Переход аптечных организаций к управлению ресурсами на основе данных требует воспроизводимой интеграции операционных данных учетных систем в аналитический контур и стандартизированных правил качества данных. Цель исследования. Описать воспроизводимую модель интеграции операционных данных аптечной организации «Рауза-АДЕ» в рамках практико-ориентированного обсервационного исследования. Материалы и методы. Обсервационное исследование на вторичных административных данных (case study). Период: апрель–ноябрь 2025 г.; 2 торговые точки (Алматы). Наблюдаемая совокупность: 16 категорий, 220 товарных позиций (SKU). Единица наблюдения: «месяц × точка × SKU/категория»; сформировано 1 760 агрегированных записей на каждую точку. Данные экспортировались из «1С:Аптека для Казахстана» (CSV) и загружались в BigQuery с формированием витрин и последующей визуализацией в Looker Studio. Анализ – описательный: n, %, временные ряды; для долей рассчитывались 95% ДИ; медиана и межквартильный размах использовались для показателей запасов. Проверка статистических гипотез и расчет p-значений не выполнялись. Результаты. Совокупные продажи составили 35 422 шт. (точка 1) и 29 937 шт. (точка 2), поступления – 34 662 и 29 468 шт.; списания – 110 и 99 шт. (0,31% и 0,33% от продаж). Дефицит (stock-out) на конец месяца носил эпизодический характер: максимум 3/220 SKU (1,4%; 95% ДИ 0,5–3,9) в августе (точка 2); доля SKU с покрытием <7 дней также не превышала 1,4%. Медианное покрытие запасом (DOS) – 31,0–38,8 дня. Выводы. Воспроизводимая архитектура «1С → BigQuery → витрины → Looker Studio» обеспечила регулярный расчет управленческих KPI (продажи, пополнение, списания, доступность/запасы) на едином слое данных и может использоваться как практический прототип мониторинга ресурсных показателей аптечной организации.</jats:p> <jats:p>Кіріспе. Дәріхана ұйымдарында ресурстарды деректерге сүйене отырып басқару үшін есептік жүйелердегі операциялық деректерді аналитикалық ортаға қайталанымды түрде біріктіру және деректер сапасын стандарттау қажет. Зерттеу мақсаты. «Рауза-АДЕ» дәріхана ұйымының операциялық деректерін интеграциялаудың қайталанымды моделін тәжірибеге бағытталған бақылаулық зерттеу аясында сипаттау. Зерттеу әдістері. Екінші реттік әкімшілік деректерге негізделген бақылаулық case study. Кезеңі: 2025 ж. сәуір–қараша; Алматы қ., 2 сауда нүктесі. Бақыланған жиынтық: 16 санат, 220 тауар позициясы (SKU). Бақылау бірлігі: «ай × нүкте × SKU/санат»; әр нүкте бойынша 1 760 агрегатталған жазба қалыптастырылды. Деректер «1С:Аптека для Казахстана» жүйесінен (CSV) BigQuery-ге жүктеліп, витриналар құрылды және Looker Studio-да KPI панелі жасалды. Талдау сипаттамалық: n, %, айлық қатарлар; үлестер үшін 95% СА есептелді; қор көрсеткіштері үшін медиана және IQR қолданылды. p-value есептелмеді. Зерттеу нәтижелері. Жалпы сатылым: 35 422 дана (1-нүкте) және 29 937 дана (2-нүкте); түсім: 34 662 және 29 468 дана; есептен шығару: 110 және 99 дана (сатылымның 0,31% және 0,33%). Ай соңындағы дефицит (stock-out) сирек: ең жоғарысы 3/220 SKU (1,4%; 95% СА 0,5–3,9) – тамызда (2-нүкте). 7 күннен аз қор қамтуы бар SKU үлесі де 1,4%-дан аспады. DOS медианасы 31,0–38,8 күн. Қорытынды. «1С → BigQuery → витрина → Looker Studio» архитектурасы KPI-ды бір дерек қабатында тұрақты есептеуге мүмкіндік берді және дәріхана ресурстарын басқару мониторингі үшін қолданбалы прототип ретінде ұсынылады.</jats:p>