🟣А вы знали, что очень многие компании собирают огромное количество данных, но совсем ничего с ними не делают? Иногда бизнесы тратят месяцы на дашборды, а потом продолжают принимать решения на летучках по фразе
«ну кажется, у нас что-то не так с продажами». Упс.
Для меня это выглядит как гараж на даче, куда свозится все «ценное», чтобы перебрать через 20 лет, if you know what I mean 😂
Причём это не просто бессмысленно — это дорого.
✸ И в деньгах,
✸ И во времени.
Потому что вместо одной правильной метрики, у вас — 15 табличек и ни одного решения.
🟣Самая частая картина:
Вы делаете BI, чтобы «всё было красиво».
А потом никто не заходит в эти отчёты, кроме того бедного аналитика, который их, собственно, и делал.
(И то — по понедельникам, потому что надо обновить Excel на 17 вкладок).
А главное — эти данные вообще никак не привязаны к целям бизнеса.
Там просто… «много всего».
Доход, расходы, доход минус расходы, и дальше в духе:
«у нас всё либо хорошо, либо очень хорошо, просто денег нет».
🟣Я уже как-то писала, какие метрики вообще стоит трекать (по-нормальному).
Но если коротко — начинайте с вопроса:
Какое решение вы хотите принять с помощью этих данных?
А не с:
«Давайте соберём всё, а там разберёмся».
🟣Ещё одна ловушка:
Вы вроде как «аналитичны»,
но решения продолжаете принимать на ощущениях.
Типа: «ну я чувствую, что надо пушить эту фичу».
А данные при этом лежат и ждут, когда их позовут на свидание.
Поэтому мой совет — всегда:
1️⃣ Привязываем метрики к целям (настоящим, а не на стене в офисе).
2️⃣ Делаем разрезы, которые можно использовать, а не просто «смотреть».
3️⃣ И перестаём играть в «BI как предмет интерьера».
И, да, самое сложное — это не построить дашборд.
Самое сложное — привить культуру, где люди реально принимают решения на основе данных.
И это уже про leadership, а не про SQL.
А если наберем 50 реакций, то я сделаю пост отдельно про это — как формировать data-driven культуру🚀.
#Data_driven