First BI 1.0: Аналитика нового поколения

Подумайте: есть ли у компании документ/слайды с планом по данным и чёткими целями (Key Performance Indicator/Objectives and Key Results)? Команды о нём знают и им пользуются? Если это живёт только «в головах» — это скорее 0–1.

Речь о том, есть ли одна «главная» метрика бизнеса и как она раскладывается на показатели отделов. North Star Metric — это единственная, самая важная метрика, которая лучше всего отражает ценность, которую продукт приносит своим клиентам. Это главный показатель успеха для всей компании, вокруг которого выстраиваются все усилия.
Если каждый измеряет по-своему или единая метрика не донесена до сотрудников — это низкий уровень.

Насколько часто решения принимаются не «по чувству», а по цифрам из отчётов/дашбордов? Вспомните 1–2 случая за последние месяцы: данные реально повлияли на выбор?

Есть ли список всех систем и таблиц с кратким описанием содержания и ответственными? Если ищете источники «каждый раз заново» — это 0–1.

Данные между системами ездят автоматически по расписанию или их часто выгружают/заливают вручную? Авто-загрузки с мониторингом — это 2–3.

Есть ли автопроверки (дубликаты, пропуски, ошибки), уведомления и понятные сроки исправления? Если ошибки замечают пользователи в отчётах — это низкий уровень.

Пользуетесь ли общим хранилищем/витринами, где данные приведены «к одному языку»? Есть ли словарь терминов и полей? Если каждый делает свои выгрузки — это 0–1.

Отчёты открываются быстро даже при росте данных/пользователей? Есть ли тех.настройки (партиции, кэш), чтобы не «выкручиваться вручную»? Тормозит — ставьте ниже.

Регулярно ли делаются резервные копии и известно, за сколько времени можно восстановиться после сбоя? Если «не уверены» — это 0–1.

Есть ли «набор обязательных» панелей (продажи, маркетинг, финансы, операции) с едиными определениями метрик? Если у отделов разные цифры по одному показателю — это ниже.

Отчёты приходят сами (email/мессенджер) и не требуют ручной сборки в Excel? Если часто «собираете отчёт ночью» — это 0–1.

Могут ли сотрудники без аналитика строить свои срезы и графики в рамках прав? Если всё через одного «суперпользователя» — уровень ниже.

Есть ли роли (кто что видит) и журнал, где видно, кто к каким данным обращался? Если доступ «по знакомству» — это 0–1.

Справочники клиентов/товаров ведутся централизованно и одинаково для всех? Если у каждого подразделения «своя номенклатура» — это низкий уровень.

Есть ли правила, как долго хранить данные, как обезличивать/удалять и что требуют регуляторы? Если правил нет или не соблюдаются — ставьте ниже.

Проводятся ли еженедельные/ежемесячные встречи по метрикам с конкретными действиями? Если обсуждения случайные — это 0–1.

Новичкам показывают, как работать с данными/дашбордами? Есть ли гайды/видео/короткие инструкции? Если «разбираются сами» — уровень ниже.

Домен данных — это организационная единица, которая соответствует определенной бизнес-области компании (например, «Маркетинг», «Продажи», «Клиенты», «Логистика»). За каждый домен есть ответственный за качество и определения? Если «никто конкретно» — 0–1.

Срабатывают ли оповещения/действия при отклонениях (провал KPI, нет поставки, превышен лимит)? Если замечаете руками постфактум — это низкий уровень.

Есть ли работающие модели, которые влияют на планы/решения (прогноз спроса, уход клиентов, рекомендатор)? Если были только тесты — это 1–2, если в работе — 2–3.

Руководители и полевые сотрудники видят ключевые метрики на телефоне/планшете? Если всё только на десктопе в офисе — ниже.

Есть ли понятные критерии успеха пилота и процесс «как включить это в боевой режим»? Если пилоты повисают без продолжения — это 0–1.

Считаете ли экономический эффект от отчётов/моделей (рост выручки, экономия, скорость)? Если эффекты «примерные» или не фиксируются — ниже.

Новые источники/продукты подключаются по шаблону (чек-лист, пайплайн, сроки, роли)? Если каждый раз «как получится» — 0–1.