dataCraft: как сквозная аналитика спасает аналитиков от горящих дедлайнов и путаницы в данных

Привет! Мы продолжаем цикл полезных статей про то, как сквозная и маркетинговая аналитики улучшают бизнес-процессы и повышают метрики. В этот раз поговорим про аналитиков, ведь именно для них вопросы корректности данных и скорости их доставки стоят наиболее остро.

С какими проблемами сталкиваются специалисты из аналитического отдела? Как их решить с помощью сквозной аналитики? Какие еще преимущества и «плюшки» можно получить? Давайте разбираться.

Начнем с того, из каких основных задач строится работа аналитика и с какими проблемами ему приходится сталкиваться ежедневно.

Более того, если взяться за них комплексно, можно сэкономить огромное количество денег, времени и ресурсов. 

Как это сделать — рассмотрим на примере использования сервиса сквозной аналитики dataCraft.

 1. Большие объемы данных и источников. Много времени уходит на их сбор, а некоторые данные могут быть некорректными. Чтобы это проверить и выявить, нужно время.

Базы данных многих компаний ведутся уже много лет, за это время они разрастаются до приличных масштабов. Анализ большого объема данных действительно может привести к нежелательным последствиям, например, длительному времени ожидания для получения отчета, перегрузке сервера и т.д. 

Тем не менее, необходимо понимать, что наличие большого объема данных не может быть преградой для их анализа. В этом поможет dataCraft и специалисты Adventum:

2. Огромное количество зарубежных аналитических сервисов ушло из России.

В последнее время многие рекламные и аналитические продукты перестали работать в России или изменили условия сотрудничества. Перспективы работы иностранных продуктов, которые продолжают функционировать в России, неизвестны.

dataCraft — продукт отечественной разработки, резидент Сколково. Кроме того, сервис поддерживает программа РФРИТ, поэтому с уверенностью можно сказать, что этого решения не коснутся санкции.

3. Зачастую возникает проблема в коммуникации из-за предоставленных аналитиками срезов данных, так как аналитики, маркетологи и бизнес-сектор мыслят разными категориями.

Иногда аналитики готовят отчеты по запросу бизнес-команды, в то время как маркетологи хотят понять, как интерпретировать снижение выручки. Это приводит к размножению циклов взаимодействия, которые негативно влияют на скорость и качество принимаемых решений, а также на производительность отделов.

В dataCraft можно настроить для каждого члена команды собственные дашборды и отчеты для отслеживания нужных метрик.

4. Ошибки визуализации данных могут дорого стоить, ведь исказить данные легко — стоит лишь добавить новые переменные, не учитывающие специфику показателей, которые выражают цифры.

Вы можете создать собственный отчет вручную из нужных данных. А если на это нет времени, в dataCraft есть много готовых шаблонов.

dataCraft для аналитиков дает следующие преимущества: