Grafana, BI и продуктовая аналитика: если везде графики, в чем разница?

В прошлых постах разобрались:
• Grafana хорошо показывает техническое здоровье системы
• я использовал ее и для простых продуктовых метрик
Зачем тогда вообще нужны другие инструменты?

Разница в вопросах, на которые они помогают отвечать:

Grafana - что происходит с системой?
ошибки, нагрузка, задержки, изменение метрик во времени

BI (Business Intelligence) - что происходит с бизнесом?
выручка по продуктам, продажи по регионам, динамика показателей
Tableau, Power BI и Metabase - примеры BI-инструментов(чтоб потом потом поиском по каналу найти:) )

Продуктовая аналитика - что делают пользователи?
воронки, retention, когорты, путь внутри продукта.
Amplitude, MyTracker и похожие системы работают с событиями пользователей
MyTracker заодно закрывает задачи маркетинговой аналитики и атрибуции

Под красивыми графиками лежит еще один слой - хранение и обработка данных.
Например, DWH(Data Warehouse) - аналитическое хранилище
ClickHouse - конкретная СУБД
YT/YTsaurus - распределенная платформа для хранения и обработки больших данных, про нее отдельно

Итого, графики могут выглядеть одинаково, но под ними разные модели данных и задачи.

Границы размыты: продажи можно вывести и в Grafana, технические метрики - в BI.
Вопрос скорее в том, для какой задачи создавался инструмент и какие операции с данными в нем делать удобно, а там и его быстродействие с отказостойкостью.

❤️ знаю, где какой дашборд лежит
😈 иксель закроет все три задачи, топ СУБД

#pm #product #словарик #bi #analytics #grafana