Многие команды откладывают запуск автоматической отчетности, опасаясь, что этот проект парализует их текущую деятельность. На деле процесс внедрения можно разбить на три понятных этапа, которые не потребуют от сотрудников сверхусилий.
Шаг 1. Сбор требований и ревизия существующих таблиц
Первым делом необходимо определить, какие именно показатели действительно важны для управления компанией на данном этапе. Соберите команду и проведите аудит источников информации, отчетов и Excel-таблиц, которые сейчас используются в работе. Задайте себе вопрос: какие метрики вы проверяете ежедневно, а какие — раз в месяц, чтобы полностью закрыть текущие потребности в аналитике? Выпишите ключевые источники информации: CRM-системы, базы данных «1С», рекламные кабинеты, таблицы веб-аналитики. Избавьтесь от избыточных показателей, которые не влияют на качество работы системы. Четкий список задач и требований к системе сбережет время при ее технической настройке.
Шаг 2. Выбор доступного BI-инструмента под задачи бизнеса
После ревизии нескольких источников нужно выбрать подходящее ИТ-решение. Для небольшой компании критически важно, чтобы выбранное решение было простым в освоении и не требовало больших затрат. Отличным выбором в РФ стали отечественные облачные платформы, способные закрыть текущие задачи бизнеса.
Упомянутый Yandex DataLens позволяет начать работу буквально за один час благодаря встроенным интеграциям и простому интерфейсу визуализации. Если же вам требуется более продвинутая архитектура с возможностью сложного моделирования данных, хорошим выбором станет Visiology. Оба эти решения стабильно работают в России, поддерживают интеграцию с отечественными СУБД и не зависят от рисков блокировки зарубежных лицензий. Выбранный инструмент должен легко закрывать потребности бизнеса компании и иметь потенциал для масштабирования.
Шаг 3. Настройка автоматического обновления и проверка качества данных
Когда BI-платформа выбрана, наступает этап интеграции. Главная задача здесь — настроить автоматическое поступление информации из ваших систем напрямую в BI. Для этой задачи используют готовые коннекторы и средства визуализации, облегчающие подключение BI-инструмента. Например, DataLens позволяет легко подключить базу данных «1С», CRM или Google Таблицы в качестве источников данных.
После настройки связей обязательно проверьте качество поступающих данных на основе пробного массива. Если в CRM-системе менеджеры заполняют сделки с ошибками или не указывают важные метрики, показатели на дашбордах окажутся некорректными. Наведите порядок в регламентах работы сотрудников перед запуском всей системы, чтобы исключить искажение картины при внедрении новой аналитики.