• отчеты,

• дашборды и графики,

• презентации,

• Excel-модели.

Также в данной главе будет рассказано про дополнительные эффекты от построения аналитической среды и про то, как важно уметь работать с нецифровыми данными.

Рассмотрим все это подробнее?

Таблицы

Все необходимые для анализа данные мы с вами загружаем в таблицы единой базы данных. Принимаются файлы и базы данных совершенно разных (любых!) форматов: CSV, Excel, Google Sheets, 1С, amoCRM, Битрикс24, 1С-Битрикс, Joomla, MySQL и т. д. Пример: списки лидов, клиентов, мероприятий, сделок, отправленных/полученных сообщений и писем – все, что угодно.

Запросы

Таблицы необходимо объединять в запросы, чтобы:

а) отсеять ненужные или некорректные записи;

б) получить верхнеуровневое представление о данных, которыми вы владеете. Пример: запрос, связывающий таблицу клиентов со списком отправленных клиентам почтовых сообщений, может дать вам информацию о том, с кем ваши менеджеры продаж забыли пообщаться. Попутно этот запрос может выявить дубликаты среди клиентских записей или даже наличие клиента, с которым ведется интенсивная переписка, но он еще (о ужас!) не зарегистрирован как клиент!

Формы

Кнопки запуска отчетов, фильтры, календари, чекбоксы – все это реализуется в специальном программном конструкторе. Делается быстро и так же быстро может изменяться непрограммистами.

Интеграционные сервисы

Пожалуй, это самая трудозатратная часть аналитической среды. Но в умелых руках даже это может быть сделано достаточно быстро. Самый легкий способ интеграции с вашими учетными системами прямо сейчас – выгрузить необходимую вам таблицу в Excel или csv-файл. У большинства систем автоматизации бизнеса сегодня такая возможность есть. А если нет, то… не нужна вам такая закрытая система!

После того, как вы начнете получать преимущества аналитической среды, самое время задуматься о втором этапе. Автоматическую интеграцию ваших существующих систем с аналитической средой можно построить с помощью так называемых веб-хуков и веб-сервисов. И вот это уже делают специально обученные разработчики.

Пример структуры данных аналитической среды.

Аналитические кубы

Сразу начнем с примера. Представим себе динамику объемов продаж вашей компании по кварталам и по категориям продукции или услуг. Это ли не простая двумерная таблица? Да! Тот же самый отчет в разрезе регионов – снова простая таблица. Но если вы хотите видеть и регионы, и виды продукции, сразу возникает необходимость эти две таблицы объединить. Возникает трехмерная модель данных (продажи, периоды и регионы), каждое из измерений которой становится равноправным в своем существовании. Трехмерная модель – это уже куб. К нему уже можно добавлять и другие аналитические грани: дистрибьютор, заказчик и т. п. Отчет, который вы в итоге увидите, покрутив такой «кубик», называется срезом данных.

Пример аналитической диаграммы Маримекко.

Отчеты

«И вот моя рука ложится на ее руку, и в эту секунду – не в следующую секунду, а прямо в эту – всего вот этого становится недостаточно…» (Е. Гришковец) Вот так же и с отчетами. Вы наконец-то получили столь ожидаемые вами данные и вдруг поняли, что вам бы хотелось «провалиться» в одну из цифр, чтобы увидеть, из чего она сложилась. И тогда речь пойдет не об интерактивных отчетах, а о «сверлении» данных. Пример: вы получили отчет по расходам на фонд оплаты труда в разрезе всех своих филиалов. Выяснили, что филиал в Саратове, как оказалось, быстрее всех остальных (над медианой) увеличивает объем ФОТа. Хочется кликнуть по Саратову и посмотреть, какой именно департамент растет быстрее коллег. И так далее: вниз – вверх…