Жёсткий разговор о BI

Ваши дашборды красивые. И что?

Если после просмотра отчётов вы задаёте вопрос «И что делать?», эта статья — для вас.
Давайте честно. Если красивые дашборды действительно поднимали прибыль, мы бы уже жили в стране сверхэффективных компаний. Но реальность проще: вы смотрите на графики, видите линии, проценты, карточки… и задаёте один и тот же вопрос:
«И что мне теперь делать?»
Вы не одиноки.
По данным MIT Sloan Management Review, до 60% BI-проектов не дают реальной отдачи [1].
Причина банальна: компании начинают с выбора инструмента, а не с того, какие управленческие решения должны меняться.
Это не статья про технологии.
Это — разговор между собственником/директором и человеком, который хочет, чтобы BI работал, а не создавал иллюзию контроля.

1. Забудьте про графики. Ваша валюта — решения.
Руководителям не нужны визуализации.
Им нужны ответы, приводящие к действиям.
Вот правильные вопросы к любой BI-системе:
  • Где сейчас “застряли” деньги?
  • Какой товар создаёт избыточные остатки?
  • Где может случиться кассовый разрыв?
  • Куда завтра выгоднее вложить рекламные деньги?
НЕправильный подход:
«Давайте подключим всё, что есть, и посмотрим, что получится».
Правильный подход:
Один экран = один управленческий вопрос.
Если на экране больше трёх ключевых метрик — внимание рассеивается, а решения превращаются в “после обеда посмотрю детальнее”.
Мини-кейс из практики:
Компания-дистрибьютор смотрела 11-страничный Excel каждую неделю, чтобы решить, что закупать.
Мы сделали один экран “Что заказать на следующую неделю”: зелёный — норм, жёлтый — осторожнее, красный — срочно закупать.
Решение принимали за 5 минут вместо часа.
Оборачиваемость выросла на 15%.
Вывод: если отчёт не приводит к действию — это музей визуализаций.

2. Удобство для бизнеса — не роскошь, а требование.
По данным Gartner, успешные BI-проекты — это те, которые понимают и используют обычные руководители [2].
Признаки, что BI выбран правильно:
  • Отчёт понятен за 30 секунд.
  • Есть мобильная версия.
  • Данные обновляются автоматически.
  • По клику можно увидеть причину проблемы.
Если финансовому директору нужен помощник, чтобы «расшифровать дашборд», — BI нужен не компании, а аналитикам.

3. Краткий гид по инструментам — без технического жаргона.
Power BI
Для кого: компании, живущие в экосистеме Microsoft.
Сильное: быстро, недорого, огромное коммьюнити.
Слабое: ограниченная гибкость для сложных моделей.
Tableau
Для кого: высокие требования к визуализации (маркетинг, e-commerce).
Сильное: интуитивные графики, отличный UX.
Слабое: цена + обучение.
Qlik Sense
Для кого: компании с «зоопарком» систем.
Сильное: associative engine — видит связи, которые другие пропускают.
Слабое: порог вхождения и стоимость.
Yandex DataLens
Для кого: e-commerce, стартапы, digital-отделы.
Сильное: бесплатно, быстро, идеально для Яндекс-данных.
Слабое: ограниченная логика для сложного корпоративного BI.
Отечественные решения (например, Visiology)
Для кого: компании с требованием локализации и 1С.
Сильное: хранение данных внутри страны, поддержка локальных систем.
Слабое: меньше экосистемных интеграций.

4. Главный враг BI — хаос в данных.
70% компаний живут в такой реальности:
  • Продажи — в CRM,
  • Финансы — в 1С,
  • Логистика — в Excel,
  • Маркетинг — в Google Analytics.
Результат: у каждого отдела — своя правда.
Ключевая закономерность:
BI, внедрённый поверх хаоса в данных, просто красиво рисует этот хаос.
Что нужно сделать до выбора инструмента:
  1. Договориться, что считать «выручкой».
  2. Создать единые справочники — клиенты, товары, регионы.
  3. Автоматизировать загрузку данных.
  4. И только потом — выбирать BI-платформу.
5. Как выглядит эффективный отчёт (по стандартам Microsoft и Tableau).
Плохой отчёт:
  • Много графиков на одном экране.
  • Цвета “чтобы красиво было”.
  • Цифры без контекста.
  • Непонятно, что делать после просмотра.
Хороший отчёт:
  • Один экран = одна задача.
  • Сравнение с планом и прошлым периодом.
  • Красный = проблема, зелёный = норма.
  • Есть конкретный next step.
Пример:
  • ❌ «Выручка: 10 млн»
  • ✅ «Выручка: 10 млн (план 12 млн, отставание 17%) → проверить отгрузки в регионе Центр»
6. Чек-лист для руководителя.
Перед тем как смотреть демо инструментов, ответьте «да/нет»:
  • Поймёт ли ваш директор отчёт без объяснения?
  • Данные приходят до принятия решения?
  • Видно, что делать дальше?
  • Все отделы смотрят на одну правду?
  • Руководители сами открывают BI ежедневно?
Если 2+ ответа — «нет», BI вам пока рано.
Нужен порядок в данных.

7. Короткое FAQ “на пальцах”.
Нужен ли аналитик, если есть BI?
Да. BI — станок. Аналитик — мастер, который правильно его настраивает.
Какая стоимость ошибки в отчёте?
Прямая — переделка.
Косвенная — неделя просадки продаж.
Что важнее — ИИ или опыт?
ИИ отвечает на «что будет, если…».
Опыт отвечает на «почему?» и «что с этим делать?».
Маленьким компаниям BI нужен?
Да — как только вы перестали «держать всё в голове».
Итог: главный KPI вашего BI
Лучший BI — тот, который сокращает путь:
вопрос руководителя → решение → действие → финансовый результат.
Если этого цикла нет — BI работает на картинку, а не на бизнес.
Что можно сделать уже сегодня?
Возьмите одну проблему — дебиторка, остатки, маржинальность — и пропустите через схему:
Проблема → Причина → Сигнал → Действие
Получилось? Отлично.
Нет? Значит, BI у вас — декорация. И это можно исправить за 2–3 недели.
Не получается или нет времени разбираться?
Опишите вашу главную бизнес-неопределённость в одном предложении, и я за 30 минут покажу, как превратить её в работающий алгоритм.

Источники
[1] MIT Sloan Management Review — Research on BI project effectiveness
https://sloanreview.mit.edu/
[2] Gartner — Modern BI & Analytics Platforms, Magic Quadrant
https://www.gartner.com/en/research/magic-quadrant
[3] Microsoft Power BI Blog — Data Visualization Best Practices
https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/
[4] Tableau Blog — Effective Dashboard Design
https://www.tableau.com/blog
[5] TAdviser — Обзор рынка BI-систем в России
https://www.tadviser.ru/
Made on
Tilda