Statista — самый популярный сервис для поиска данных. И им не стоит пользоваться

Я, как и многие, долгое время полагался на Statista, но в итоге — отказался.

И вот почему.

1. Данные часто просто неверны. Возьмем рынок доставки еды в Китае. Statista утверждает, что к 2025 году он достигнет $500 млрд — звучит маловероятно. Meituan, доминирующий на китайском рынке, за 2023 год заработал $38 млрд — и это не только доставка, но и куча других услуг. При этом Meituan контролирует 2/3 рынка доставки. Либо Statista ошибается, либо китайский рынок доставки еды за период 2023-2025 гг вырастет в 10 раз.

2. Statista не указывает источники данных. Что для агрегатора данных на самом деле безумие. Как-то сложно доверять данным, если ты не знаешь, откуда эти данные взялись.

3. Даже когда источник указан, его надежность невозможно проверить. Нет методики, нет информации о том, как собирались данные. А кривые данные = кривые выводы.

4. Те же данные часто доступны бесплатно в первоисточнике. Statista прячет 99% данных за подпиской, хотя нередко эти данные есть в открытом доступе.

Что делать, если не пользоваться Statista?

1. Искать первоисточник и проверять методику. Как собирались данные? Когда? Какие есть у данных ограничения?

2. Сверяться с авторитетными источниками. Pew Research, Nielsen, Ipsos, консалтинговые компании, международные организации, отраслевые аналитические центры, данные переписей и т. д. На поиск придется потратить намного больше времени, но зато вы будете уверены в качестве найденной информации.

3. Искать коррелирующие показатели. Большинство метрик связаны между собой: например, уровень ожирения и потребление фастфуда. Ищите смежные показатели, чтобы проверить ваши основные показатели.

4. Подключать здравый смысл. Как в примере с Китаем: как-то слабо верится, что доставка еды — это 3% экономики страны.

5. Собрать данные самостоятельно. Если вы сами проводите опрос или оцениваете рынок, то вы хотя бы понимаете, как вы получили те или иные показатели.