Данные есть в каждой компании — в CRM, учетной системе, рекламных кабинетах, приложении, документах, — но пользы от них мало, пока они разбросаны по системам и собираются в отчет вручную. Сервисы этого раздела помогают превратить данные в решения: BI-системы строят дашборды по всем источникам, продуктовая аналитика показывает, как пользователи ведут себя на сайте и в приложении, распознавание документов переводит бумагу и сканы в структурированные данные, а парсеры собирают внешнюю информацию о рынке и конкурентах.
Начинать стоит не с выбора инструмента, а с вопросов, на которые нужны ответы: какие показатели руководитель хочет видеть каждый день, где сейчас уходит время на ручной сбор данных, каких данных о рынке не хватает. Затем проверьте, подключается ли сервис к вашим источникам, насколько он удобен для тех, кто будет им пользоваться, и где хранятся данные.
С нескольких ключевых показателей, которые руководитель и так считает вручную: выручка, заявки и конверсия, остатки, дебиторская задолженность. Соберите их в один дашборд с автоматическим обновлением. Это быстрее даст пользу, чем попытка сразу построить хранилище данных на все случаи жизни.
На старте — не обязательно: многие BI-системы и сервисы аналитики позволяют собрать базовые отчеты самостоятельно. Аналитик становится нужен, когда источников много, данные требуют очистки и объединения, а вопросы бизнеса выходят за рамки готовых отчетов.
Для небольших объемов подходят подключения BI напрямую к источникам. Когда источников становится много и отчеты тормозят, данные выгружают в отдельное аналитическое хранилище. Если в данных есть персональные данные граждан России, хранилище должно находиться в России.
Rocketlist