Гид по BI, который спасёт дашборды от хаоса🙌

Если вы просто мечтаете, чтобы отчёты собирались не через боль – познакомьтесь с The Data Warehouse Toolkit от Ральфа Кимбалла (также известная как «Инструментарий хранения и анализа данных. Полное руководство по размерному моделированию»).

💡Это почти библия для тех, кто проектирует хранилища, витрины и дашборды с умом. Без неё вы, конечно, проживёте… но, скорее всего, набьёте кучу шишек. Ведь собрать данные – это только первый шаг. Главное – уметь их правильно обработать и извлечь из них ценные инсайты.

Почему стоит прочитать:
⏺чётко и системно объясняет, как строить дата-модель под аналитику, а не под «как получится»,
⏺много кейсов из реального бизнеса: розница, банки, производство,
⏺помогает перестать изобретать велосипед и начать делать архитектуру, которую поймёт следующий аналитик после вас,
⏺даже если вы не технарь, книга даст понимание логики BI-процессов, а это бесценно,
⏺за чтение в оригинале +100 к развитию нейронных связей.

⚡️Предупреждение: книга не «на вечер с чаем», но если дочитаете, то начнёте смотреть на данные совсем иначе.

А вы читали Кимбалла? Какие книги стали для вас откровением в BI? Делитесь в комментах — составим библиотеку для всех, кто интересуется BI😉

Всем — мощных инсайтов и хороших выходных!

#рекомендации #книги

День рождения AW BI — уже завтра!🥳

1 апреля в 11:00 приглашаем вас на большой онлайн-праздник в честь дня рождения AW BI! Этот день — не только наш праздник, но и ваш. Благодаря вашей поддержке, AW BI продолжает развиваться, а вместе с ним — дата-грамотность в России.

Что вас ждёт на празднике?
⚪мы расскажем о наших достижениях в 2024 году, а также поделимся инсайдами о том, что планируем на 2025 год;
⚪истории успеха от наших заказчиков и партнёров — как AW BI помогает бизнесу расти и достигать новых высот;
⚪подарки, сюрпризы и много позитивных эмоций — чтобы сделать этот день ещё более ярким!

🎤Спикеры:
⏺Михаил Греков — Директор по развитию AW BI
⏺Алёна Наливайко — Руководитель направления развития AW BI
⏺Ильдар Масягутов — Директор департамента информационных технологий компании «Рокада-Мед»
⏺Кирилл Шамгунов — Аналитик данных компании «Кейсевен»
⏺Алексей Сучков — Архитектор BI-решений компании GlowByte
⏺Олег Дмитриев — Руководитель направления BI-аналитики компании «Открытые Бизнес Технологии»

Участие бесплатное, и во время эфира вы сможете задать свои вопросы нашим спикерам!🔥

Не пропустите! Ждём вас на празднике!

1 апреля, 11:00 – 13:00 (МСК)

🔗Скорее регистрируйтесь по ссылке — времени немного

#мероприятие

Как выбрать метод приоритизации продуктовых целей?🤔

Один из самых сложных вопросов в продуктовой разработке — как правильно расставить приоритеты? Когда идей много, а ресурсы ограничены, на помощь приходят проверенные методы приоритизации. Давайте разберём популярные подходы, их плюсы, минусы и случаи применения.

1. Метод RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort)
Формула:
RICE = (Reach × Impact × Confidence) / Effort

Что оцениваем:
Reach — сколько пользователей затронет изменение (например, в месяц)
Impact — влияние на пользователей (шкала 1-3)
Confidence — уверенность в оценке (50%-100%)
Effort — трудозатраты (человеко-месяцы)

Плюсы:
✅ Объективная количественная оценка
✅ Учитывает и выгоду, и сложность реализации
✅ Хорошо работает для digital-продуктов

Минусы:
❌ Требует данных (например, оценок охвата)
❌ Может быть субъективность в оценке Impact и Confidence

Пример:
Команда выбирает между:
Фича А: Reach = 10K пользователей, Impact = 3, Confidence = 80%, Effort = 2 → RICE = (10×3×0.8)/2 = 12
Фича B: Reach = 5K, Impact = 2, Confidence = 50%, Effort = 1 → RICE = (5×2×0.5)/1 = 5
Вывод: приоритет у Фичи А.

2. WSJF (Weighted Shortest Job First)
Формула:
WSJF = (Ценность для бизнеса + Ценность для клиента) / Длительность реализации

Что оцениваем:
Ценность для бизнеса (выручка, экономия)
Ценность для клиента (удовлетворённость, NPS)
Длительность (время на реализацию)

Плюсы:
✅ Идеален для Agile и Scrum
✅ Учитывает сроки и ценность
✅ Помогает избегать «долгостроя»

Минусы:
❌ Сложно оценить ценность до реализации
❌ Может игнорировать стратегические долгосрочные цели

Пример:
Задача X: Ценность = 100, Длительность = 2 недели → WSJF = 50
Задача Y: Ценность = 60, Длительность = 1 неделя → WSJF = 60
Вывод: сначала делаем Y, так как «быстрее и ценнее».

3. Метод KANO
Суть: Классификация фич по влиянию на удовлетворённость:
- Базовые (ожидаемые, без них продукт «ломается»)
- Performance (чем больше — тем лучше)
- Воодушевляющие (неожиданные «вау-фичи»)
- Индифферентные (пользователям всё равно)

Плюсы:
✅ Показывает, какие фичи реально важны пользователям
✅ Помогает найти «вау-эффект»

Минусы:
❌ Требует опросов клиентов
❌ Не даёт количественной оценки приоритета

Пример для сервиса доставки:
Базовая: отслеживание заказа
Performance: скорость доставки
Воодушевляющая: бесплатный десерт в заказе

4. Другие методы
⚪MoSCoW: Must-have, Should-have, Could-have, Won’t-have — простой, но субъективный.
⚪Value vs Effort: 2D-матрица (ценность vs трудозатраты).
⚪ICE (Impact, Confidence, Ease): упрощённый RICE без Reach.

Какой метод выбрать?
Для цифровых продуктов → RICE или ICE
Для Agile-команд → WSJF
Для понимания потребностей клиентов → KANO
Для быстрой приоритизации → Value vs Effort

Главное правило: метод должен помогать принимать решения, а не усложнять процесс.

А какой метод используете вы? Делитесь кейсами в комментариях! 👇

#знание

Breaking news Важные новости: мы провели ребрендинг

👍Analytic Workspace теперь официально зовётся AW BI.

Вы и так звали нас AW BI, и мы решили закрепить это имя. Коротко, ёмко, современно — всё, как мы любим.

AW BI — это всё та же команда, которая помогает разбираться в данных и развивать Data Driven культуру. Мы не изменились, просто стали звучать круче и выглядеть свежее. Вот такой лёгкий апгрейд.

⚡️Поменялись название и логотип, но наша цель остаётся прежней — делиться знаниями, поддерживать BI-сообщество и помогать двигать отрасль вперёд.

Спасибо, что вы с нами!🫰

Insights you want. Inspiration you need

Этот интригующий слоган на сайте компании Wpromote заставляет взглянуть на сферу креатива через призму больших данных.

Принято считать, что творческие процессы субъективны. Кто из нас не сталкивался с упаковкой, за которую явно переплатили, или с рекламным роликом, не оправдавшим вложенные бюджеты? А если речь идет о целой рекламной кампании?

🔍И что, если появилась возможность оцифровать эту субъективность?

Предсказание эффективности креативов - вот новый ящик пандоры.
Продукт Creative Audit от Wpromote позволяет заранее оценить, насколько пользователям понравится новый пост, изображение или рилс — еще до их публикации.

Как это работает?
Система предсказывает эффект, опираясь на огромные массивы данных. В основе — исследования, проведенные в лабораториях с применением технологий отслеживания движения глаз. Анализируется, какие элементы креатива привлекают внимание, а какие остаются незамеченными. Затем искусственный интеллект выявляет закономерности и прогнозирует эффективность уже ваших конкретных креативов.

По сути, это мощь ИИ наработок, меняющая конечные результаты.

Что, если фон изображения в Telegram сделать не красным, а желтым? Как это отразится на LTV? На сколько процентов увеличит продажи продукта?🤔

Бизнес, данные и конечный результат все теснее переплетаются. Будущее уже наступило? Как эти технологии повлияют на работу креативных агентств и дизайнеров? Может, вскоре UI/UX-специалисты будут писать в резюме: «Разработаю макет на основе собственной модели машинного обучения»? Пока что остается лишь признать: вопросов больше, чем ответов…

⚡️Что вы думаете об этом? Верите ли вы в прогнозируемый успех креативов или творческое чутьё всё равно важнее цифр? Может, у вас есть примеры исследований или личный опыт? Делитесь в комментариях!

#знание

FineBI vs AW BI

Привет!
Пишет Михаил — Head of product AW BI 😉

Какое-то время назад я заварил кашу, что импортозамещение на китайский FineBI не является импортозамещением так-то и что компании, которые так делают, не вкладываются в цифровую независимость России. Так, собственно, и есть 💯

Но давайте откинем высокие материи в сторону и просто сравним AW BI и FineBI 🍿
FineBI, к слову, достойный противник — сам продукт хорош.
Может, в наши морозы, конечно, и ломается ... но эта зима была тёплой.

Было бы нечестным, чтобы мы сами какие-то сравнения делали, поэтому мы позвали внешних экспертов.
⚡️Алиса Ручкина
Эксперт FineBI, менеджер по BI-разработке в телекоме и автор Telegram-канала о визуализации данных и работе в FineBI «Датавиз в BI».
⚡️Диляра Хакимуллина
Эксперт AW BI, аналитик, победитель ML-марафона от AW BI и конкурса дашбордов «Покажи смысл» от AW BI.

Два эксперта, поменявшись ролями, расскажут и покажут нам свои наработки в новой для себя BI.
По пути отметив 5 плюсов решения и 5 точек роста.

Будет точно интересно и наверняка полезно!
Лиходейство состоится в прямом эфире 12 марта в 15:00 по мск.

Надо обязательно быть, так как повторять гастроль не будем!

РЕГИСТРАЦИЯ

Все зарегистрировавшиеся получат по итогу:
— ссылки на дашборды, сделанные экспертами в каждой из систем (если сервер FineBI будет доступен из РФ)
— постер с Джеки Чаном мероприятия в хорошем качестве, чтобы поставить заставкой на компьютер или ноутбук
— презентацию с плюсами/минусами решений, которые выделили эксперты

Ждём всех 12 марта!
Записи не будет 🤦‍♂️

GPT, Из-за, Дата-аналитики, Будут, Всё-равно, Нужны, Не, 1С, Хотя, Это, Капец
Сами составьте заголовок посту из ключевых слов после прочтения 😉

Привет!
Пишет Михаил — Head of product AW BI 😉

Я немножко обалдел от прогресса gpt-моделей.
Собственно, если вы хотели учить SQL, чтобы самостоятельно ковыряться в данных, то можно не учить.
//к профессиональным ковыряльщикам в данных это не относится//

Делал я на днях витрину данных, чтобы глубже окунуться в продуктовые метрики free-стенда AW BI, и решил у китайского DeepSeek поспрашивать, как те или иные данные из БД достать.
В общем, китайский AI на уровне мидл-аналитика пишет запросы на раз-два, а объясняет написанное вообще шикарно.
Ещё год назад было не так и нужны были итерации с подгоном до рабочего состояния — сейчас же с первого дубля.

Теперь все дата-аналитики будут не нужны? Не все, конечно. Но магия «программирования» расшатывается.
Разумные бизнес-пользователи быстрее и лучше достанут инсайты из данных с помощью правильного инструмента (типа AW BI) и GPT-помощника, нежели через прослойку между инсайтами и данными в виде дата-аналитика.
Конечно, здесь не всё однозначно.
Крупные истории внедрения BI не обойдутся ЖПТ — архитектура хранилища big-data, распределение расчётов, настройка инкрементов, ML-ей, RLS-ов и прочих прелестей.
Здесь нужны грамотные дата-специалисты.

Но на небольших внедрениях, где надо 10-100 миллионов строк в витрине покрутить — почему бы нет.
Нас ждёт с вами эра реального Self Service в BI, когда любой РОП сможет подрубиться к данным 1C и крутить-вертеть их как хочет!
Это будет не завтра )) Но чем больше компаний внедряют AW BI — тем быстрее это будущее наступит 😉

19 февраля я уже кошмарил публику в Ростове, что BI-аналитики скоро и без учёта ИИ будут не нужны, показывая Self Service в действии.
Можно посмотреть в записи.

Что думаете? Какой заголовок получился?

Чувствуете? Дни становятся длиннее, солнце всё дольше согревает нас своими лучами. Весна уже на пороге! 🌞 А значит, самое время планировать отпуск, строить маршруты и мечтать о местах, которые давно хотелось посетить.🏖

А теперь представьте, что есть некий Василий, который решил отогреться после зимних холодов и отправиться в страну N. Но, как это часто бывает, отпуск не резиновый, а бюджет ограниченный. 💸

Василий — парень простой: почесал «репу», набросал маршрут через пару-тройку мест и отправился в путь. Вроде бы слетал в отпуск, а вроде бы и не успел ничего толком посмотреть…

А что, если бы наш Василий подошёл к планированию с умом — как к задаче коммивояжера (TSP)?

На первый взгляд всё просто: есть несколько точек, нужно проложить оптимальный маршрут. Но в реальности — когда добавляются расстояния, пробки, время в пути и прочие нюансы — всё становится гораздо сложнее, и задача быстро превращается в ту ещё головоломку.

🤔 Какие методы помогут Василию спланировать всё чётко?

Полный перебор (Brute Force) 🐌
Это самый простой, но одновременно самый медленный метод. Он заключается в переборе всех возможных маршрутов с последующим выбором самого короткого.

Важно отметить: работает, если точек мало (3–4), но при увеличении их числа становится непрактичным.

Метод ветвей и границ (Branch and Bound) 🌴
Более продвинутый подход, он отсекает заведомо плохие варианты, сокращая время поиска. Подходит для среднего количества точек (например, 10-15 городов).

Генетические алгоритмы (Genetic Algorithms) 🧬
Имитируют процесс естественного отбора: создаётся «популяция» маршрутов, лучшие решения «скрещиваются», слабые отбрасываются. Этот метод подходит для сложных задач, когда точек много, а время на расчёты ограничено.

И это только верхушка айсберга! На самом деле существует множество методов и алгоритмов для решения подобных задач, и они применяются в самых разных сферах — от логистики и построения маршрутов на картах до оптимизации производственных процессов. 🌍🚞

Так почему бы не применить их и к своему отпуску? 😉

Как успеть всё в отпуске? Поделитесь своими лайфхаками в комментариях!

#знания

Практическое применение алгоритма решения задачи коммивояжера😎

Дайджест событий от AW BI

📆Подготовили для вас подборку событий, которые стоит занести в календарь! Вас ждут полезные вебинары, образовательные активности и масштабный конкурс бизнес-дашбордов с призовым фондом 200 000 ₽.

Конкурс

1️⃣ Лучший бизнес-дашборд в AW BI
Регистрация уже открыта, участники смогут не только побороться за главный приз, но и пополнить портфолио сильным кейсом и получить ценную обратную связь от топ-экспертов и, конечно же, наладить деловые связи.

Что ждёт участников?
— призовой фонд – 200 000 ₽;
— готовый кейс в портфолио;
— 10% скидка на курсы от ProductStar;
— полезные знакомства в сообществе BI-аналитиков;
— сертификаты финалистов для hh, LinkedIn и др.

Дедлайн подачи работ – 6 марта
Объявление победителей – 13 марта

🔗Присоединяйтесь и подавайте заявку по ссылке.

Мастер-классы и эфиры – учитесь у экспертов!

2️⃣ 21 февраля в 15:00 (МСК) – прямой эфир «Принципы визуализации данных для поиска бизнес-инсайтов»

Что вас ждёт на вебинаре?
— расскажем, как визуализация помогает находить точки роста и узкие места бизнеса раньше конкурентов;
— кейс-стади: необычные примеры визуализации, которые открыли неожиданные инсайты;
— поделимся конкретными приёмами, которые можно сразу применить в своей работе.

Спикер: Татьяна Мисютина – основатель и руководитель Лаборатории данных, преподаватель Сбера, Яндекса, Т-Банка, X5 и других крупных компаний.

🔗Регистрируйтесь по ссылке — приходите сами и коллег зовите!

3️⃣ 26 февраля – мастер-класс «Бизнес-сторителлинг»
Как превратить цифры в захватывающие бизнес-истории, расскажет Алёна Наливайко — руководитель направления развития AW BI, аналитик с 10+ годами опыта, Ex-руководитель отдела аналитики группы компаний BlackStar и международной розничной компании Candy Cat.

⚡️Без СМС и регистрации, для участников тг-сообщества AW.Community, трансляция будет запущена в Telegram. Подключайтесь 26 февраля в 15:00.

Не забудьте добавить события в календарь, чтобы ничего не пропустить!

Используйте возможности по максимуму – присоединяйтесь!🫶

#мероприятия

Сегодня день, когда все говорят о любви и чувствах!🫰

А что, если посмотреть на любовь с неожиданной стороны — применим ли data-driven подход в отношениях?

💡Обычно этот метод используют в бизнесе для принятия решений на основе данных. Но что, если использовать его в любви? Звучит необычно, правда? Ведь отношения строятся на эмоциях, спонтанности и чувствах. Однако данные могут стать вашим союзником в создании гармонии и счастья.

Как это может работать?

❤️Этап 1: Сбор данных
Отмечаем эмоции, фиксируем совместное время, любимые места и темы разговоров.

❤️Этап 2: Анализ
Выявляем закономерности. Например, обсуждение книг делает беседы глубже, а совместные завтраки заряжают позитивом на весь день.

❤️Этап 3: Принятие решений
Планируем время так, чтобы в отношениях было больше того, что делает вас счастливыми. И, конечно, оставляем место для спонтанности!

А вы готовы попробовать data-driven подход в любви?❔💖

#мнение

Самые необычные визуализации данных по версии Visme😮

Такие визуализации не просто красивые — они помогают лучше понимать сложные данные, будь то научные исследования, экологические проблемы или социальные тренды.

⚡️Топ-5 визуализаций, которые стоит увидеть:

1. Наблюдение NASA за астероидами
Интерактивная 3D-визуализация, которая позволяет отслеживать астероиды в реальном времени. Пользователи могут изучать их траектории и находить потенциально опасные объекты.

2. История пандемий
Инфографика, которая показывает хронологию всех известных пандемий, включая количество жертв и причины их возникновения. Это не только информативно, но и визуально захватывающе.

3. Население Земли
15 ноября 2022 года мир отметил исторический рубеж — население Земли достигло 8 миллиардов человек. Это событие было наглядно представлено в виде простой и привлекательной инфографики, где круг символизирует планету. Цвета обозначают континенты, а линии разделяют страны, что помогает легко понять сложность мирового населения.

4. Поиск темной материи
Инфографика, которая объясняет, из каких частиц может состоять темная материя. Просто и понятно даже для тех, кто далек от физики.

5. Карта мозга мухи
Визуализация 25 000 нейронов и миллионов связей между ними. Это не только научный прорыв, но и потрясающее зрелище.

🧐Как вы думаете, насколько такие визуализации полезны на практике?

Напишите в комментариях какие из этих визуализаций вас впечатлили больше всего?😍

#визуал

Розыгрыш для тех, кто следит за ИТ-трендами и новыми технологиями

Запускаем розыгрыш. Если вам интересны цифровая трансформация, искусственный интеллект, большие данные и другие передовые ИТ-направления, то этот розыгрыш — ваш шанс выиграть крутые призы!

Условия участия простые, а подарки — полезные 💥

Как участвовать?

1. Подпишитесь на все каналы:
- ИТ-в промышленности
- ИТ в образовании
- ИТ в культуре
- Data Driven культура от AW BI
- Big Data, AI and Machine Learning
- Цифровая генетика
2. Нажать «Участвую»

Призы:
🏅 1-е место — Мини-принтер для телефона.
🏅 2-е место — Мерч от Data Driven культура и игра ДуBIль
🏅 3-е место — Подписка на Telegram Premium на 6 месяцев.

Дедлайн: Победителей мы объявим 14 февраля.

Не упустите шанс выиграть полезные призы и быть в курсе самых актуальных технологий! 🚀

Location Intelligence: «Не место красит человека, а человек место»☝️

Именно в такой интерпретации известна всем пословица, смысл которой заключается в том, что достойный человек способен украсить любое место своим присутствием и действиями. Уже чувствуете, как актуально и чётко сказано давно, но про современные реалии? Так что насчёт геоаналитики в современном мире? Где её, простите за тавтологию, место?

💡Геоаналитика — это не просто знание «места», а умение его правильно использовать.

Геоаналитика, геомаркетинг и Location Intelligence (LI) — это три кита, на которых строится современный подход к работе с данными, привязанными к местоположению. Location Intelligence объединяет данные о бизнесе и геолокации, чтобы помочь компаниям принимать более обоснованные решения.

Согласно современным исследованиям, компании, которые активно используют LI, чаще становятся лидерами в своих отраслях (Google, Amazon, Facebook, Apple, Яндекс, телеком-операторы, сетевые ритейлеры, логистические компании и т. д.). И здесь LI играет ключевую роль. Почему? Потому что он позволяет не просто собирать данные, но и интерпретировать их в контексте физического мира. 

Почему Location Intelligence стал таким популярным в последнее время?❔

Тут всё просто: рост количества источников, развитие смежных технологий и популяризация Data Science, то есть эпоха BIG GEO DATA в связке с данными с датчиков IoT, умных городов, автомобилей, мобильных устройств, онлайн-касс, социальных сетей и даже видеокамер. Каждый день генерируются терабайты информации с привязкой к местоположению. 

Как геоаналитика меняет современный бизнес? 

Раньше полевое исследование было дорогим и долгим процессом. Вспомните человека, счётчик и подсчёт трафика, уже больно? (Минутка истории: первая ГИС была создана в Канаде ещё в 60-е годы двадцатого века при создании Реестра земель Канады). Сегодня же геоданные позволяют получить ту же информацию быстрее и дешевле. Например, с помощью LI можно определить cashment area — зону, откуда магазин получает основную часть клиентов. Это помогает понять, где открывать новый филиал или как оптимизировать существующие точки.

💡Location Intelligence — это не просто тренд, а необходимость для цифровой трансформации. 

Конечно, всегда можно ткнуть «пальцем в небо», открыть малый бизнес и ждать визита ФНС, но сын маминой подруги уже давно использует геоаналитику для увеличения и роста своего бизнеса. Он уже на шаг впереди, понимая, где лучше открыть пекарню, кофейню или новый прибыльный пункт выдачи. Но только ли бизнес меняет геоаналитика сегодня? 

Геоаналитика в действии⚡️
Есть реально существующие примеры и в других сферах: урбанистика, технологии умных городов (та же Барселона), здравоохранение. А может, произнесём вслух фразу «Геоаналитический рейтинг территории для управления регионом»? Как тебе такое, Илон Маск?

На основе подобных данных LI мы можем выбрать размещение нового МФЦ, школы, да даже место под детский садик, который будет доступен всем в районе. А что насчёт постройки будущего ЖК? Как нам нарезать квартиры, кому им продавать? Да-да, данные уже могут решить за вас, где вы будете жить в будущем, ещё даже не задумавшись о покупке квартиры. Ведь ещё раз: «Не место красит человека, а человек место», и всегда помните, что главное — достоинства человека, а не его положение...

P.S. А что вы думаете по этому поводу и с какими уже интересными кейсами использования геоаналитики сталкивались вы? А для тех, кто хочет ещё немного в карты и данные: свежее исследование от 2ГИС про транспортную доступность в будущем. 
🔗https://compass.2gis.ru/

#знание

Дашборды будут не нужны

Привет!
Пишет Михаил — Head of product AW BI 😉

Сегодня я побуду в роли BI-футуролога.
Итак, давайте же поразмыслим — а какими будут дашборды в будущем? [недалёком]
Собственно, мой вариант — идеальными по ТРИЗ [теория решения изобретательских задач] — дашборд, как сущность, постепенно исчезнет, но его функции будут выполняться.

ТРИЗ даёт такое определение идеальной системе — системы нет, но её задачи выполняются.
Не всегда такое достижимо (потому и идеал), но стремление точно есть.

Но как могут быть достижимы задачи дашборда без дашборда?
А какие у дашборда задачи?
Нейро поиск Яндекса выдал целый список задач [на картинке они все] — но обычно говорят, что дашборд нужен, чтобы контролировать показатели бизнеса в простой и наглядной форме, принимая на основании этой информации какие-то управленческие решения.
Действительно, дашборд со всем этим помогает и, пожалуй, сейчас он на пике востребованности.
Но после пика легко может начаться спад, если технологии дозреют [а они дозревают].

Зачем контролировать показатели бизнеса на дашборде, если будет возможность получить в мессенджер краткий статус: «Всё зашибись» или «Есть проблема с выручкой. Причина в просадке продаж по направлению такому-то. Просадка, скорее всего, связана с Петровым, который уволился. + серия графиков для визуализации просевшей метрики».
Будет ли этот статус формироваться за счёт ИИ или за счёт разумного алертинга на изменение ключевых метрик — задача десятая.
Зачем для этого дашборд?

Нужна визуализация для принятия решений? Так она со временем сможет генериться налету, поняв запрос пользователя.
Не надо для этого собирать дашборд.

В общем, считаю, что в перспективе 10-15 лет число дашбордов, которые просто рисуют картину "Что происходит" сократится до минимума.
Что происходит можно будет узнать, не глядя в дашборд 😉
Мы, кстати, в AW BI в этом году сделаем классный алертинг, чтобы будущее приблизить 🤫

Дашборды нелинейные [которые не просто факты рисуют] будут более живучи — what-if анализ, замешанный с ИИ, будет более полезен для принятия стратегических решений, чем просто факт по бизнес-показателям.

Что думаете?

Кстати, большинство BI-аналитиков станут ненужными ещё раньше и дело не в ИИ 😱
Об этом расскажу 19 февраля на BI-meetup в Ростове-на-Дону. Регистрация тут.
Прямой эфир должен быть в канале РУBIКОНФ — @rubiconf_ru

#мнение

От гадания на кофейной гуще до науки: как data-driven подход переосмыслил маркетинг

Маркетинг больше не строится на догадках и интуиции. Сегодня это точная наука, где каждое решение подкреплено данными, а успех измеряется метриками. Data-driven подход — это не просто модный термин, а фундамент современного бизнеса, который позволяет маркетологам и аналитикам прогнозировать тренды, оптимизировать бюджеты и выстраивать работающие стратегии. Давайте разберём, как data-driven подход трансформирует маркетинг, и вдохновимся реальными примерами!

1. Персонализация: от массовых рассылок к индивидуальным предложениям

Персонализация — это не просто тренд, а необходимость. Современные потребители ожидают, что бренды будут понимать их потребности и предлагать релевантные продукты.

Как это работает?
Сбор и анализ данных о поведении клиентов (просмотры, покупки, время на сайте, взаимодействие с контентом) позволяет сегментировать аудиторию по поведенческим, демографическим и психографическим признакам. Алгоритмы машинного обучения на основе этих данных предсказывают, какие продукты или услуги заинтересуют каждого клиента.

Например, Wildberries использует данные о поисковых запросах и истории покупок для формирования персонализированных рекомендаций. Это позволяет увеличить средний чек на 15-20%, что напрямую влияет на выручку.

Персонализация повышает конверсию, увеличивает средний чек и укрепляет лояльность клиентов. Это не просто улучшение пользовательского опыта, а прямой вклад в рост прибыли.

2. Прогнозирование спроса и поведения клиентов — это ключевой фактор для эффективного управления ресурсами и маркетинговыми бюджетами.

Data-driven подход позволяет не только прогнозировать спрос, но и адаптировать стратегии под меняющиеся условия рынка.

Как это работает?
Анализ исторических данных, сезонных трендов и внешних факторов (например, экономической ситуации) позволяет строить точные модели прогнозирования.

Это помогает бизнесу избежать перепроизводства или дефицита, а также оптимизировать логистику.

3. Оптимизация рекламы: от «тыканья пальцем в небо» к точному таргетингу
Рекламные бюджеты — это значительная часть расходов любого бизнеса. Data-driven подход позволяет не просто тратить деньги, а инвестировать их с максимальной отдачей.

Как это работает?
Анализ данных о взаимодействии с рекламой (CTR, конверсии, ROI) помогает выявить наиболее эффективные каналы и креативы. A/B-тестирование позволяет находить оптимальные решения для каждой аудитории.

Компании, использующие data-driven подход, снижают стоимость привлечения клиента (CAC) на 20-30%, одновременно увеличивая ROI.

4. Клиентский опыт: удержать, а не потерять
Анализ данных о взаимодействии клиентов с брендом (отзывы, обращения в поддержку, частота покупок) помогает выявить «риск ухода». На основе этих данных разрабатываются персонализированные стратегии удержания.

К примеру, Т-Банк использует данные о взаимодействии клиентов с поддержкой для улучшения сервиса, что позволяет снизить отток клиентов на 15%.

5. Анализ конкурентов: быть всегда на шаг впереди
Data-driven подход позволяет не только анализировать собственные данные, но и изучать конкурентов, чтобы всегда быть на шаг впереди.

Как это работает?
Сбор данных о ценах, ассортименте и маркетинговых активностях конкурентов позволяет выявлять рыночные тренды и принимать обоснованные решения о ценообразовании и стратегии.

Анализ конкурентов помогает находить новые возможности для роста, оптимизировать цены и укреплять позиции на рынке.

Таким образом, Data-driven подход превращает маркетинг из игры в науку.

Но помните: данные — это только инструмент. Креативность и эмпатия к клиенту всё ещё решают.

Маленький инсайд! У нас в команде ввели «мотиванкции» за лучший пост. Кто наберёт больше всего реакций, получит кое-что очень классное. Поэтому, друзья, давайте проверим силу data-driven подхода: накидывайте реакции, делитесь этим постом и пишите свои примеры использования данных в маркетинге!

Если вам понравился текст, ставьте ❤️, 👍 или даже 🎉

#знание

За весёлый мем благодарим коллег из @marketingmemes

Давайте поможем коллеге собрать данные!📊

Опрос год назад был полезен многим, и сейчас интересно узнать, как изменилась ситуация.

Участвуйте, если тема вам близка, и делитесь опросом с коллегами — чем больше данных, тем точнее картина.

Сделайте верный выбор😏⤵️