TGViewer
Заскуль питона (Аналитика данных) Заскуль питона (Аналитика данных) @zasql_python · 8.93K subscribers
Post #305 3.53K
Когда дашборд превращается в хаос

Когда только начинал работать аналитиком, казалось, что чем больше метрик в отчёте, тем лучше. Детализация, графики, таблички - это красиво, значит полезно. Сделать какую-то сложную логику, добавить парочку элементов, которые оказываются полезными для вас, но решения по ним вы не принимаете. Всю эту историю можно обсудить с продуктом на предмет полезности при принятии важных решений.

Но потом оказывалось, что в реальности смотрят на 3-5 ключевые метрики и пару срезов. А если дашборд перегружен ненужными деталями, он не помогает принимать решения, а мешает. В результате смежникам он может перестать быть интересен и на него могут забить.

___________________________

Как сделать дашборд, который реально нужен бизнесу?

Частая ошибка: не уточнить контекст задачи. Получил запрос, построил отчёт, принёс и тут начинаются уточнения:

“А это для выгрузок или для ежедневного контроля?”

“Нам вообще-то важен срез по регионам, почему его нет? А по приложениям? Точкам входа в продукт?”

“А где сравнение с прошлым месяцем?”

"А нам еще важно следить за этим, сделаешь парочку графиков?

"Смежникам важно смотреть на это, а давай еще сделаем так: на одной вкладке будет общая информация, а на второй возможность для финансов грепнуть

(вопросов может быть много)

1. Почему так произошло?

Не зафиксировали цель дашборда. Какую проблему позволяет решить данный дашборд?

Не проверили, а покрывает ли эту задачу существующая отчётность?

Не уточнили, какие срезы реально важны
. Заказчик сам может не знать, пока не увидит готовый отчёт.

В итоге аналитик теряет время на правки (вместо каких-то исследований, решений проблем), а бизнесу приходится разбираться в ненужных метриках.

2. Как избежать переделок?

1️⃣ Сначала обсуждать контекст задачи. Зачем решили делать этот отчёт именно сейчас?

2️⃣ Формулировать основные показатели заранее. Бизнесу нужна конкретика, а не “что-нибудь полезное”.

3️⃣ Закладывать время на доработки, но минимизировать их за счёт хорошего брифинга на старте. Каждую отчетность важно документировать и подсветить основным пользователям за что он отвечает и почему он выглядит именно так.

4️⃣ Понять, кто будет пользоваться дашбордом. Одним важно смотреть верхнеуровнево, другим необходима детализация

5️⃣ Спроектировать с заказчиком то, как будет выглядеть дашборд, накидать примерные чарты, блоки, которые потенцииально решают проблемы в нужных метриках.

Было у вас такое, что делали сложный отчёт, а потом оказалось, что его никто не смотрит или вы постоянно вносили в него правки? Делитесь в комментариях!
Понравился формат? Ставьте 🐳, буду рассказывать подробнее с чем сталкивался и чего бы я не хотел допускать в будущем.
  • 🐳 25
  • 👍 2
  • ❤ 1
More from @zasql_python
  1. Sep 20, 2026Хэй, чемпион! тут курс вышел бесплатный по статистике, который будет дополняться, записыва…
  2. Sep 15, 2026Починилось 😏 zasqlpython.ru
  3. Sep 15, 2026Сайт пока не работает, ждём 30 минут… @zasql_python
  4. Sep 13, 2026😏 Кто сейчас в поисках работы на ПЕРВУЮ работу по специальности аналитиком, что прикладыв…
  5. Sep 11, 2026😌 Пятница а это значит, пора немного поговорить об обновлениях 👀 Что нового на сайте: 😠…
  6. Sep 9, 2026🍌🍌🍌 Hi, unfortunately, we’re not ready to give you more money, but we are ready to give…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →