Что это
У средней компании данные лежат в 5-10 местах: CRM, 1С, рекламные кабинеты, Google Analytics, Excel-отчёты от сотрудников. Чтобы ответить на простой вопрос «какой канал рекламы реально окупается», аналитик два дня сводит таблицы. К концу недели данные уже устарели.
Мы собираем ETL-pipeline, который раз в сутки (или в реальном времени, если нужно) сгребает всё в единую витрину. Сверху ставим Metabase или кастомные дашборды - и те же вопросы решаются за 2 минуты, а не за 2 дня.
Отдельная часть работы - продуктовая аналитика для SaaS: когорты, retention, воронки. Помогаем увидеть не только «у нас упала выручка», но и «почему пользователи когорты марта перестали возвращаться».
Стэк
Что входит
- ETL pipeline из ваших систем
- Единая витрина данных
- Дашборды в Metabase / кастом
- Когортный анализ и retention
- A/B-тест инфраструктура
- Алерты по ключевым метрикам
Типичные задачи
С чем чаще всего приходят клиенты под эту услугу.
- Управленческий дашборд для CEO
- Воронки продаж и retention
- Продуктовая аналитика SaaS
Как работаем по этой услуге
Четыре этапа с понятными результатами
Разбивка специфична под эту услугу - общая методология описана на странице «Как работаем».
Аудит источников
Собираем все системы, где лежат данные, смотрим объёмы и качество.
Результат
Реестр источников + план ETL
Витрина данных
Строим единое хранилище: Postgres для малых объёмов, ClickHouse для больших.
Результат
Витрина с исторической выгрузкой
Дашборды
Metabase или кастомные дашборды под ваши ключевые метрики.
Результат
3-5 дашбордов для разных ролей
Алерты
Настраиваем уведомления в Slack/Telegram, когда метрика выходит из нормы.
Результат
Алерты по критичным KPI
Когда это не ваша задача
Не берём под этот формат следующие случаи - честно, чтобы вы не теряли время.
- Проекты, где данных меньше 10k строк - для таких Excel + сводные таблицы обычно достаточно
- Скоринг и ML-модели - это отдельная задача, не BI; берём её только если инхаус нет DS-команды
- Аналитика по чужим данным (парсинг конкурентов и т.п.)
Частые вопросы
Что спрашивают про эту услугу
Чем Metabase лучше/хуже Power BI?
Metabase быстрее и проще для технических команд, open-source, можно держать on-premise. Power BI богаче визуально, но завязан на экосистему Microsoft. Мы чаще используем Metabase - но если у вас уже экосистема MS, можем работать с Power BI тоже.
Нужен ли нам отдельный BI-инженер в штат?
На этапе построения - нет, мы всё делаем. После запуска - зависит от сложности. Часто достаточно аналитика, который умеет писать SQL и работать с Metabase.
Что с данными о персональных данных?
PII храним отдельно от аналитической витрины, с анонимизацией/хэшированием на этапе ETL. Соответствие законам РК о ПД обеспечиваем на уровне инфраструктуры.
Другие услуги