Скука в таблицах и потерянные данные: как автоматизировать аналитику и перестать собирать отчеты руками

Работа с данными может быть простой и быстрой. Рассказываем, как не погрязнуть в таблицах и сохранить достоверность данных.

В основном аналитика со своими таблицами и тонной цифр нравится только самим аналитикам. Но с ней приходится сталкиваться и нежному маркетологу, чей день начинается с лавандового рафа на альтернативном молоке, и суровому директору цеха на заводе, день которого зачастую начинается с матов. Работа с таблицами для них не самый приятный процесс, наполненный скукой и монотонным клацаньем мышью. В этой статье мы расскажем от чего в аналитике уже можно отказаться, а что ускорить или облегчить.

С этим сталкивались все, кто вел или руководил проектами. Куча вкладок в браузере, где в каждой вкладке еще несколько разделов, куда тоже нужно зайти, чтобы выгрузить некоторые данные, открытый Excel и предвкушение многочасовой работы с цифрами. Звучит как не самый веселый рабочий день. А теперь представьте, что у вас таких проектов несколько и вам придется пройти через это ни один раз. Вам хватит наткнуться всего на одну ошибку в таблице, чтобы приблизиться к нервному срыву как никогда.

Но есть такие сервисы, как JetStat, в которых вы подключаете необходимые источники данных, настраиваете какие показатели нужно собирать и получаете готовую таблицу в два клика. Так вы не наделаете ошибок, которые вполне вероятны при ручном сборе, сэкономите огромное количество времени и сбережете нервы.

Ручной сбор аналитики для одного отчета еще можно пережить, но выше мы уже писали, что это может занять часы. Если отчетов нужно собрать несколько и по каждому разные источники данных, то такая работа займет дни. В начале вам нужно будет собрать ключевые данные из разных источников в одной таблице и потом уже из нее формировать отчет. Ошибок в этом процессе сложно избежать, если источников данных больше трех.

В этом случае тоже спасают сервисы, которые могут объединять в себе данные из разных источников. К таким платформам подключаются нужные коннекторы, после чего они собирают все показатели и в определенное время формируют готовый отчет. Вам нужно только один раз настроить какие метрики должны в нем отражаться и составить расписание отчетов.

Для того, чтобы все это подключить и настроить, не нужно быть программистом. Все происходит в визуальном редакторе. На примере выше видно, как это устроено в JetStat. Зеленые блоки означают источники данных, красные блоки отражают параметры фильтров, а синий блок показывает в каком формате и куда будет сохраняться готовый отчет. В других сервисах все может выглядеть иначе, но копаться в коде точно не придется.

Голые цифры в таблице сложны для быстрого восприятия и понимания. Для того, чтобы данные было проще визуально представлять, используются графики и диаграммы. Руководители и клиенты обычно просят уже оформленные отчеты для комфортной работы. А это значит, что сотруднику нужно не только собрать данные, но еще и понять, как их визуализировать в таблице или составить ТЗ для этого дизайнеру. Оба варианта занимают достаточно времени. В первом нужно не только понять как технически в таблице визуализировать данные, но как это еще сделать красиво и структурировано. А во втором варианте все может затянуться на формулировке задания дизайнеру и утверждение.

Здесь на помощь приходят BI-инструменты, которые помогают из любой таблицы за полчаса сделать красивый и понятный отчет. Причем сделает это почти любой человек, не занимающий подобным до этого. Такие сервисы обычно не отличаются сложностью интерфейса и во многих есть шаблоны, которые могут подойти под ваши задачи.

Сэмплинг съедает точность показателей, если нужно вычислить конкретные данные за большой промежуток времени или на больших объемах. Например, сервисы аналитики Google при работе с крупными массивами данных могут взять за основу 10% данных от нужного отчетного периода (квартал или год) и умножить их на 10, чтобы сформировать примерные показатели, которые якобы характерны для всех 100% выборки. Здесь не учитывается то, что в какие-то моменты отчетного периода показатели могли резко падать или расти.

Чтобы избежать подобной потери в данных и обойти сэмплинг, приходится выгружать аналитику за меньшие периоды, а потом уже вручную собирать все в одном месте. Это займет какое-то время на выгрузку и обработку показателей. Тут снова помогут такие сервисы, как JetStat. Они могут самостоятельно обходить сэмплинг и выгружать в отчет реальные показатели, а не примерные. Пользу обхода сэмплинга оценил даже руководитель группы таргетированной рекламы в СберМаркетинге в нашем последнем кейсе.

Все вышеперечисленные процессы можно ускорить и облегчить уже сегодня. Подбирайте подходящие для своих задач сервисы и экономьте время, которое можно потратить эффективнее и приятнее.

Если вы работаете с отчетами и сервисами аналитики, то попробуйте автоматизировать эти процессы с помощью JetStat, чтобы тратить на них меньше времени. У нас есть 14-дневный бесплатный период, в котором доступен весь функционал платформы. За это время вы сможете оценить подходит ли JetStat для ваших задач.

В комментариях расскажите любите ли вы работать с аналитикой или мечтаете минимизировать взаимодействия с таблицами?