The post has been translated automatically. Original language: Russian
I work with data every day, so I will write specifically. The main question is not "how to build", but "who will use it and how often".
You need to start with one source of truth. Two departments with two different "official" numbers is the death of any analyst.
Dashboards should be the exception, not the rule. Eighty percent of the questions should be closed with reports that the team reads without opening the BI.
I'm starting with the question, not the data. "Why revenue dropped" is a good question. "Let's collect all the metrics" is a bad one.
Data quality is seventy percent of the work. No one will believe the numbers if they don't match the reports.
The main KPI of the analytical team is not the number of dashboards, but the number of decisions made based on the data.
I'll write more when I have more practice on the topic.
Which stack are you using? And how do you get the team to trust the numbers?
Работаю с данными каждый день, поэтому напишу конкретно. Главный вопрос не «как построить», а «кто будет пользоваться и как часто».
Начинать нужно с одного источника правды. Два отдела с двумя разными «официальными» цифрами — это смерть любой аналитики.
Дашборды должны быть исключением, а не правилом. Восемьдесят процентов вопросов должны закрываться отчётами, которые команда читает без открытия BI.
Я начинаю с вопроса, а не с данных. «Почему упали выручка» — хороший вопрос. «Соберём все метрики» — плохой.
Качество данных — это семьдесят процентов работы. Никто не будет верить цифрам, если они не сходятся с отчётностью.
Главный KPI аналитической команды — не количество дашбордов, а количество решений, принятых на основе данных.
Напишу ещё, когда будет больше практики по теме.
Стек какой используете? И как заставляете команду доверять цифрам?
Share
