Abstract
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. 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. 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.