English
Open in Telegram
SSmartFlow Analytics

SmartFlow Analytics

@Smartflow_Analytics · channel · indexed since 2026-10-01
695subscribers
167average post reach
1posts in 30 days
125posts in the index
S
SmartFlow Analytics
File
IMG-28.jpg · 3.5 MB · click to show
🎓 Yangi bilim. Yangi bosqich. Bugun 14+ yillik xalqaro tajribaga ega Moliyachi bilan birga olingan bu rasm — oddiy rasm emas. Bu — yangi bilimlar, yangi nuqtai nazar va moliyaviy savodxonlik sari qo'yilgan muhim qadamlardan yana biri bo'ldi
4 · 815 ·
SmartFlow Analytics
Assalomu alaykum. Kopchilik qayerda o'qidiz, yana qachon bo'ladi deb so'rashdi shu uchun Moliya sohasida bilimini oshirmoqchi bo'lganlar uchun kanalga ham ulashib qo'yyapman
844 ·
SmartFlow Analytics
Photo
Photo
Photo
Click 2025-yil uchun auditdan o'tgan hisobotlarini taqdim qildi
5 · 880 ·
keling endi qisqacha analiz qilib ko'ramiz. 🏦 1. BALANS TAHLILI Jami aktivlar: 636,9 mlrd (+46,9% o'sish) Shundan: • Aylanma aktivlar: 475,3 mlrd (74,6% ulush) • Aylanma bo'lmagan aktivlar: 161,7 mlrd (25,4% ulush) Aylanma aktivlardagi eng katta o'sish — naqd pul va ekvivalentlar: 372,2 mlrd (2024: 256,5 mlrd, +45%). Bu kompaniyaning kuchli pul to'plash qobiliyatidan dalolat beradi. Nomoddiy aktivlar: 124,9 mlrd (2024: 60,9 mlrd, +2x) — texnologik platforma va litsenziyalarga sarmoya ortib bormoqda. Собственный капитал: 361,3 mlrd (+321%) 2024 yilda atigi 85,7 mlrd bo'lgan собственный kapital 2025 yilda 4,2x oshgan. Bunga asosiy sabab — taqsimlanmagan foyda: 340,4 mlrd (2024: 74,9 mlrd). Majburiyatlar tuzilmasi: • Uzoq muddatli: 11,7 mlrd (2024: 9,1 mlrd) — past, xavfli emas • Qisqa muddatli: 264,0 mlrd (2024: 338,7 mlrd, −22%) Joriy likvidlilik: 475,3 / 264,0 = 1,80x (norm >1) D/E nisbati: 0,76 — moliyaviy yuklanma past 📈 2. P&L TAHLILI Daromad: 702,6 mlrd (+36,1%) Operatsion foyda: 368,0 mlrd (+28,1%) Operatsion marja: 52,4% Asosiy xarajat moddalari: • Xodimlar: 134,4 mlrd (+51,7%) • Reklama: 58,1 mlrd (−2,8%) • Tranzaksion xarajatlar: 74,0 mlrd (+129,7%) • Amortizatsiya: 23,9 mlrd (+62,5%) • IT park rezidenti to'lovi: 15,0 mlrd (+131%) Xodimlar va tranzaksion xarajatlarning daromad o'sishidan tezroq o'sishini kuzatib borish kerak. Soliqqa qadar foyda: 383,1 mlrd (+29,5%) Foyda soliq: 7,4 mlrd — juda kam (Menimcha IT park rezidenti bolishsa kerak) Sof foyda: 375,8 mlrd (+27,3%) Sof foyda marjasi: 53,5% 💵 3. CASH FLOW TAHLILI E'tibor bering cash flow Indirect methodda yig'ilgan Operatsion faoliyat: +424,5 mlrd Sof foydadan (375,8 mlrd) ham yuqori — bu sifatli daromadning belgisi. Amortizatsiya va ishchi kapital o'zgarishlari pul oqimini mustahkamlagan. Investitsion faoliyat: −79,2 mlrd • Asosiy vositalar: −17,4 mlrd • Nomoddiy aktivlar: −71,6 mlrd (platforma uchun katta sarmoya bo'lmoqda) • Kreditlar berilishi: −5,4 mlrd Moliyaviy faoliy… Read in full →
6 · 988 ·
S
CCC(Naqd pul aylanish davri) ni ham bir hisoblab ko'ring manfiy chiqadi. Bu degani Click pul olishdan oldin xarajat qilmaydi, avval mijozlardan to'lov oladi
3 · 901 ·
S
SmartFlow Analytics
Photo
AI ishimni qanday yengillashtirdi — kech bo'lsa ham boshladim Hammasi ishimdagi bitta judayam ko'p vaqt oladigan og'riqdan boshlandi. Shu jarayonni avtomatlashtirmoqchi bo'ldim. Boshida Power Query bilan harakat qildim. Lekin amallar shunchalik ko'pligidan 1 000 qatorlik ma'lumotda ham dastur qotib ishladi. "buni avtomatlashtiryapman" deyish kulgili tuyulardi. Keyin AI'ga o'tdim. Lekin men AI'ni faqat chat shaklida ishlatib yurardim. Ma'lumot ko'p bo'lgani uchun, men oldin tushuntirgan narsalarimni keyingi xabarda unutib qo'yardi. Bir joyini to'g'rilasa — boshqa joyi ishlamay qolardi. Aylanib-aylanib boshlang'ich nuqtaga qaytaverardim. 3 oy oldin YouTube'da bitta videoga ko'zim tushgandi: Claude Code dan qanday foydalanish, .md fayllar orqali Claude'ga qanday buyruq berish, skillar bilan ishlash — xullas hammasi maydalab tushuntirilgan edi. "Qachondir ko'raman" deb saqlab qo'ygandim. O'sha videoning atigi 30-40% ini ko'rdim va o'z og'rig'imga yechimni to'liq tushundim. Bir kun faqat prompt yozishga ketdi. Va AI menga 2 soat ichida qo'lda qilishim kerak bo'lgan barcha ishlarni birma-bir yaratib berdi — yaratdi-yu, o'zi test ham qilib ko'rsatdi. Shu video davomida nega chat orqali gaplashganda eski ma'lumotlarni unutayotgani va har safar noto'g'ri natija qaytarayotgani sababini ham anglab yetdim. Muammo AI'da emas — men uni noto'g'ri ishlatayotganimda (Tokenlar tugagach AI eski ma'lumotlarni unutarkan va Token limiti yetadigan joyigacha eslab qolarkan). Hozirda o'zim uchun AI agent yasab olganman (skillar orqali). Ishim ancha-muncha yengillashgan. Va eng muhim xulosa: "AI faqat kod yozishga yordam beradi" deganlar adashadi. Kod yozishni umuman bilmasangiz ham, AI'ga aniq nima qilish kerakligini qisqa va tushunarli gaplar bilan yetkazib bersangiz — u siz xohlagan natijani o'zi yasab beradi. Gap kod bilishda emas. Gap muammoni to'g'ri tushuntira olishda. You tube Videolar: https://www.youtube.com/watch?v=mpALXah_PBg Agar ingliz tilida qiynalsangiz UzTech komanda… Read in full →
35 · 966 ·
SmartFlow Analytics
Bugun sizlar bilan DuPont tahlili haqida gaplashamiz DuPont tahlili — shunchaki formula emas, u moliya olamida inqilob qilgan va yirik korporatsiyalarni boshqarish tizimini butunlay o‘zgartirgan qiziqarli tarixga ega. Keling, avval uning tarixi, keyin esa oddiy ROEdan farqi va afzalligini ko‘rib chiqamiz. 1. DuPont tahlilining kelib chiqish tarixi Bu uslub XX asr boshlarida, aniqrog‘i 1914-yilda Amerikaning gigant kimyo korporatsiyasi "E.I. du Pont de Nemours and Company" (qisqacha DuPont) ichida o‘ylab topilgan - Muallif kim? Tizimni korporatsiyaning yosh moliya xodimi Donaldson Brown taklif qilgan. O‘sha paytda DuPont kompaniyasi tez kengayayotgan, turli sohalardagi zavodlarni sotib olayotgan edi. Rahbariyatga har bir zavod va biznes-yo‘nalishning samaradorligini bir xil tarozida o‘lchaydigan, tushunarli tizim kerak edi - General Motors va uslubning ommalashishi 1920-yillarda DuPont kompaniyasi inqiroz yoqasiga kelib qolgan General Motors (GM) avtokonsernining katta ulushini sotib oladi. Donaldson Braun GM ga moliya direktori etib tayinlanadi va u yerda ham ushbu tahlil tizimini joriy qiladi. Tizim shunchalik mukammal ishlaydiki, GM qisqa vaqt ichida inqirozdan chiqib, dunyo yetakchisiga aylanadi. Shundan so‘ng, butun dunyo moliya xodimlari buni o‘rgana boshlaydi va muallif nomi bilan emas, tizim yaratilgan kompaniya nomi bilan "DuPont modeli" deb atab ketishadi 2. Oddiy ROE va DuPont tahlilining farqi nimada? Oddiy ROE — bu tana haroratini o‘lchaydigan termometr. U sizga bemorning isitmasi bormi yoki yo‘qmi (kompaniya yaxshi ishlayaptimi yoki yomon) degan umumiy signalni beradi DuPont tahlili — bu rentgen yoki MRT apparati. U isitmaning aynan qaerdan kelib chiqayotganini (kompaniyadagi muammo aynan qaysi bo‘limda ekanligini) aniq ko‘rsatib beradi - Formulalar farqi ROE = sof foyda / xususiy kapital * 100% Dupont formulasi ROE = Sof foyda marjasi * Aktivlar aylanishi * Moliyaviy richag Sof foyda marjasi = sof foyda / tushum aktivlar aylanishi = tushum / a… Read in full →
10 · 964 ·
S
ReplyVideo message
20$'ga 1C programmist o'rnini bosish mumkinmi? 1C dan ma'lumot olishni 3-4 xil usullari bor ekan. 1. Odata orqali 1C'ning o'zida tayyor REST-servis bor. Lekin muammo bor — sotuvlar ro'yxatini so'rasangiz, 1C serverda o'nlab bog'liq jadvallarni birdan yuklaydi. Bu RAMni yeb qo'ydi va server qotib qoldi. serverga murojaat qilganimda 1c sezilarli sekin ishlashni boshladi 2. 1C konnektorlar orqali Maxsus konnektorlar mavjud, ishonchli va qulay. Lekin — pullik. Har oy to'lov kerak. Men bu yo'ldan yurgim kelmadi 3. SQL serverdan SQL serverdan ma'lumot olishni ancha oldin urunib ko'rgandim va chalkashib ketgandim. Chunki serverda 4 000 dan ortiq jadval bor. Men MS SQL serverda ishlab o'rganganman bizni 1c esa Postgre SQL da ko'tarilgan ekan. Shu uchun bazani buzib qo'yishdan qo'rqdim (amaliyotda oldin bo'lgan 😊, baza ishlamay qolgandi) 4. Maxsus HTTP-servis (URL) yaratish 1C da o'zingizga kerakli ma'lumotlarni chiqaruvchi maxsus URL yaratish mumkin. Bu eng samarali usul va serverga deyarli og'irligi tushmaydi. Lekin murakkab 1c dasturchisi kerak bo'ladi. Men nima qildim?. Menda Claude code borku 😊. 1C'da КонсольЗапросов (So'rovlar konsoli) degan qurilma bor. U orqali 1Cning o'z tilida so'rovlar yozib, istalgan ma'lumotni bir zumda ko'rish mumkin. Sintaksis SQL'ga o'xshash, faqat rus tilida yoziladi. Men Claudega: - КонсольЗапросов vazifasini tushuntirdim - 1C dokumentatsiyasini o'qittirdim - Kerakli ma'lumotlarni (sotuvlar, qoldiqlar) qanday olishni so'radim. Va qarabsizki natija tayyor. 20$ evaziga bu zo'r natija. Endi nimalar qilish mumkinligini tasavvur qiling shunchaki super!
10 · 1.2K ·
SmartFlow Analytics
Hech koʻzingiz tushganmi bu narsa nima deb oʻylaysiz? Balans hisobotida brutto va netto qiymat tushunchasi bor. Masalan Debitorka (brutto) - 500 000 Debitorka (netto) - 405 000 Bu nimani anglatadi? Hoʻsh kimda qanday fikrlar bor
1 · 732 ·
Brutto to'liq narx bo'lsa, netto chegirma va shunga o'xshash qiymatla chiqarib hisoblanganda qolgan narxmi?
1 · 730 ·
Brutto – to‘liq nominal qarz summasi. Ya’ni mijozlar sizga rasman qarzdor bo‘lgan umumiy summa. Netto – real kutilayotgan, “haqiqatan ham qaytib kelishi mumkin bo‘lgan” summa.
1 · 713 ·
Brutto va netto — balansdagi eng ko’p ko’riladigan, lekin eng kam tushuniladigan ikki so’z MSFO boʻyicha yigʻilgan har bir balans hisobotini ochsangiz, aktivlar yonida ikki xil raqamga duch kelasiz. Keling, oddiy misolda ko’raylik: Debitorka (brutto) — 500 000 Debitorka (netto) — 405 000 Bu nimani anglatadi? - Brutto — bu qog’ozdagi to’liq summa. Mijozlaringiz sizga rasman qancha qarzdor bo’lsa, o’sha. Ya’ni “menga 500 000 qarz”. - Netto — bu realistik summa. Ya’ni “shu 500 000 dan men aslida qanchasini olaman deb kutyapman” → 405 000. - Farq (95 000) — bu zaxira. Firma o’zi baholab: “shu qismi qaytmasligi mumkin” deb ajratib qo’ygan. Bir jumla bilan: - Brutto — “menga qancha qarzdor” - Netto — “men aslida qanchasini olaman deb o’ylayman” Va mana eng qiziq joyi: netto — bu fakt emas, baho. U firma menejmentining taxminidan chiqadi. Ikki kompaniyaning brutto’si bir xil bo’lsa ham, biri konservativ, biri optimist baho bergani uchun netto’lari har xil bo’lishi mumkin. Shuning uchun netto’ga ko’r-ko’rona ishonib bo’lmaydi — uning ortida qanday taxminlar turganini so’rash kerak. Va bu faqat debitorkada emas. Xuddi shu mantiq balansning deyarli hamma joyida: — Asosiy vositalar: brutto − amortizatsiya = netto — Zaxiralar: brutto − qadrsizlanish = netto — Hatto ish haqi: hisoblangan − soliqlar = qo’lga tegadigan (net) Ya’ni brutto/netto — bu buxgalteriya atamasi emas, bu tafakkur usuli: “nominal qiymat” va “tozalangan, real qiymat” o’rtasidagi farq.
3 · 722 ·
S
ReplyBrutto va netto — balansdagi eng ko’p ko’riladigan, lekin eng kam tushuniladigan ikki so’z MSFO boʻyicha yigʻilgan har bir balans hisobotini ochsangiz, aktivlar yonida ikki xil raqamga duch kelasiz. Keling, oddiy misolda ko’raylik: Debitorka (brutto) — 500 000 Debitorka (netto) — 405 000 Bu niman
Hali ham unchalik tushunmadingizmi? keling bir misol bilan tushuntiraman Siz klientga 100 mln so'mlik mol sotdingiz. Shartnoma bo'yicha to'lov 1 oydan keyin bo'lishi kerak edi. Lekin klient to'lamadi. Oradan bir yil o'tdi — pul hali ham yo'q. Oxiri bu pulni ololmasligingizga amin bo'ldingiz. Shu payt nima qilasiz? Usul 1 — "kutaman, keyin bir yo'la yozaman" Bir yil kutasiz, keyin 100 mln so'mni bir zarba bilan P&L'ga xarajat qilasiz va qarzni o'chirasiz. Natija? Hisobotni investorga bersangiz, birinchi savol shu bo'ladi: "Daromadim stabil bo'lsa ham, nega foydam birdaniga kamayib ketdi? Bu 100 mln nima?" Chunki siz zararni bir yil davomida yashirib, oxirida bitta bomba qilib tashladingiz. Usul 2 — bosqichma-bosqich (IFRS 9 mantig'i) 100 mln'ni birdan emas, qarz qancha kechikayotganiga qarab bo'lib-bo'lib xarajatga olasiz. Shunda 100 mln bir yilga silliq sochilib ketadi. Muhim: bu ikki usul teng emas. IFRS 9 aynan 2-usulni talab qiladi va bir zarba usulini (eski "incurred loss" yondashuvi) taqiqlaydi. Zararni oldindan, bosqichma-bosqich tan olish — bu tanlov emas, standart talabi. Ikkala holatda ham jami xarajat bir xil — 100 mln. Farq faqat vaqt bo'yicha taqsimotdа. Endi umumiy mantiq — qanday hisoblanadi 1-qadam. Aging table yuritasiz. Har bir klient qarzi realizatsiya (yoki to'lov muddati) kunidan qancha kechikkanini kuzatasiz: Klient A | 100 mln | 1-30 kun Klient B | 150 mln | 31-60 kun Klient C | 65 mln | 91-120 kun 2-qadam. Har kategoriya uchun yo'qotish foizini tarixdan chiqarasiz. Masalan, muddati kelmagan 500 mln'lik qarzni ajratib olib, uni keyingi oylarda qanday harakatlanishini kuzatasiz. Har bosqichda: qancha qismi to'landi, qancha qismi keyingi kategoriyaga o'tdi: Bosqich | Summa | To'landi | O'tdi | O'tish % (roll-rate) muddati kelmagan | 500 mln | 440 mln | 60 | 12% 1-30 kun | 60 mln | 42 mln | 18 | 30% 31-60 kun | 18 mln | 9 mln | 9 | 50% 61-90 kun | 9 mln | 2.7 mln | 6.3 | 70% 90+ kun … Read in full →
5 · 1K ·
S
SmartFlow Analytics
Tasavvur qiling sizda 1 000 dan ortiq tovar turlari bor. Kop tovar turlari bilan ishlaydigan firmalarda kuzatiladigan eng katta muammo qaysi tovarimdan qancha zakaz berishim kerak? Muammo shunda — hech bir tovar yil davomida bir tekis sotilmaydi. "O'rtacha"ga qarab zakaz berish degani — ba'zi oylarda haddan tashqari ko'p, ba'zi oylarda esa yetarlicha zakaz bermaslik demakdir. Va bu ikkalasi ham pulga tushadi. Ko'p zakaz berib qo'yishning narxi: — Pul omborda "muzlab" qoladi — o'sha mablag' bilan boshqa ishga sarflasangiz bo'lardi — Saqlash xarajati oshadi — Sezon o'tgach tovar qadrsizlanadi — chegirmaga sotishga to'g'ri keladi — Yangi, tezroq sotiladigan tovar uchun ombor joyi qolmaydi Kam zakaz berib qo'yishning narxi: — Mijoz kerakli tovarni topolmaydi — kutadi yoki raqobatchiga ketadi — Ishlab chiqarish to'xtab qoladi (agar bu xom-ashyo bo'lsa) — Shoshilinch zakaz — odatda qimmatroq bo'ladi. Ikkalasi ham — bir xil sabab: tovarning haqiqiy sezonini bilmaslik. Chunki yiliga 12 000 dona sotiladigan tovar hamma oyda ham bir xil 1 000 donadan sotiladigan tovarmi yoki yozda 8 000 dona, qishda esa deyarli sotilmaydigan tovar ham bo'lishi mumkin. Matrix Shu yerda rasmga qarang. Bu matrix jadval. Qatorlarda tovarlar, ustunlarda oylar, har bir katak o'sha oydagi hajmga qarab ranglangan (yashil - yuqori, qizil - past). Bunday jadvalga bir qarasangiz, darhol ko'rasiz — qaysi tovar yil davomida bir tekis, qaysi biri sezonga bog'liq ekanligini. ⚠️ Muhim nuqta: bunday jadvalni Power BI'da oddiy usulda (standart rang qoidasi bilan) qursangiz, dastur ranglarni butun jadval bo'yicha solishtirib beradi — har bir tovar uchun alohida emas. Natijada 100,000 dona sotiladigan tovar yonida 100 dona sotiladigan tovarning o'z sezoni butunlay "ko'rinmay" qoladi — dastur uni doim "past" deb ko'rsataveradi, garchi o'sha 100 dona o'sha tovar uchun eng yuqori ko'rsatkich bo'lsa ham. Bu jadvalga qarab Zakaz berish ancha osonlashadi. 1. Har bir tovar uchun pik oyni ko'rasiz 2. Yetkazib… Read in full →
Long post
photos and layout — in Telegram ↗
10 · 1.7K ·
S
SmartFlow Analytics
📊 Poll · multiple answers
Sizlarga qaysi mavzu qiziq. Mavzu tanlanglar yoritib berishga harakat qilaman
  • Cash Flow (Indirect method) - pul oqimini to'g'ri va tez yig'ish
  • 1C → Power BI avtomatizatsiyasi - ma'lumotlarni excelga yuklab qo'lda analiz qilishni to'xtatasiz
  • Real-time dashboard- Power BI servicedan foydalanib dashboardni real-time ofydalanuvchiga uzatamiz
  • Kommentda yozaman
887 ·
SmartFlow Analytics
Photo
yana bir qiyin topshiriq o'z nihoyasiga yetdi. Mana endi sizlarga kontent qilishga vaqt ajratsam bo'ladi bunda ham barchasi to'liq avtomotlashdi. Ishlab chiqarilgan mahsulotni va sotuvlarni 1c bazadan o'zi tortadi va kunlik yangilaydi hamda ko'ruvchiga har kunlik hisobotni dashboard ko'rinishida ko'rsatadi
1 · 369 ·
S
Replyyana bir qiyin topshiriq o'z nihoyasiga yetdi. Mana endi sizlarga kontent qilishga vaqt ajratsam bo'ladi bunda ham barchasi to'liq avtomotlashdi. Ishlab chiqarilgan mahsulotni va sotuvlarni 1c bazadan o'zi tortadi va kunlik yangilaydi hamda ko'ruvchiga har kunlik hisobotni dashboard ko'rinishida ko
Ko'rinishidan juda chigalga o'xshab tuyuladi. Aslida bu ishni 4 ta jadval bilan hal qilish imkoniyati bor edi (Dimdatalarsiz). Bu narsa 10-15 ming qatorlik ma'lumotda sezilmasligi ham mumkin. Lekin ma'lumotlaringiz ko'paygan sari muammolar birin-ketin chiqib keladi. Keling, nima uchun hammasini bitta jadvalga yig'ish yomon ekanini ko'rib chiqamiz. 1. Ikkita fakt jadvalni bog'lay olmaysiz Aytaylik sizda sotuv ham, kirim ham bor. Bularni bitta jadvalga sig'dirib bo'lmaydi — ular butunlay boshqa narsa. Ikkita alohida keng jadval qilsangiz, "shu mijoz bo'yicha ham sotuvni, ham qarzni ko'rsat" degan hisobotni qura olmaysiz. Mijoz nomi ikkala jadvalda alohida-alohida yotibdi, slicer esa faqat bittasini filtrlaydi. Dimdata qursangiz, u ikkala jadvalni bir vaqtda filtrlaydi. Bitta slicer — ikkala hisobot ham javob beradi. 2. O'zgarish kiritish azobga aylanadi Mijozning nomi o'zgardi. Yoki mahsulotni boshqa guruhga o'tkazdingiz. Keng jadvalda bu 10 000 ta qatorni yangilash degani. Dimdatada esa bitta qatorni o'zgartirasiz, tamom. Yangi ustun qo'shish ham shunday. Mahsulotga "yetkazib beruvchi" degan ma'lumot kerak bo'ldi — keng jadvalda butun faktni qaytadan yuklaysiz. 3. Ma'lumot hajmi sezilarli oshadi Tasavvur qiling: keng jadvalingizda mahsulot nomi, guruhi, o'lchov birligi, mijoz nomi, uning viloyati, menejer ismi — 20 ta shunday ustun bor. Millionlab qatorli jadvalda bu 20 ta ustun ham to'liq uzunlikda yotadi. Dimdata qilsangiz nima bo'ladi? Fakt jadvalda faqat 2-3 ta ID ustuni qoladi. Qolgan 20 ta ustun esa 5 000 qatorlik kichkina jadvalga ko'chadi. Farq ana shunda. Yana bir narsa: Power BI ustunlarni siqib saqlaydi va siqilish sifati ustunlar soniga bog'liq. Jadval qancha keng bo'lsa, siqilish shuncha yomonlashadi. 4. Sana bo'yicha tahlil umuman ishlamaydi aytaylik yanvarda sotuv bo'lmagan. Keng jadvalda yanvar qatori umuman yo'q — grafikda o'sha oy tushib qoladi, nol bo'lib ko'rinmaydi. Xulosa oddiy: bitta keng jadval boshida qulay tuyuladi, lekin loyiha o'sgan sari … Read in full →
1 · 383 ·

An open public feed from the search index ChatCrawler — “Google for public Telegram”; refreshed as the venue is crawled. Times are UTC.

Public content only, official Telegram API. About · FAQ · Index limits · Remove a page · Catalog · Search · How we count