Синдром «У меня не сработает».
Как избавиться от главного страха Data-Driven внедрений?🙀

Как показывает практика, самый сильный барьер перед внедрением Data-Driven культуры — это не бюджет, не технологии и не отсутствие BI-системы.

💡Это иррациональный страх. Страх, что «у меня, в моём уникальном бизнесе, это не сработает».

Многие привыкли думать, что Data-Driven подход — это сложная, дорогая и неповоротливая махина, которую могут позволить себе только гиганты типа Google или Amazon. Это миф, и этот миф убивает рост.

В чем корень страха?🫣
Давайте посмотрим на саму фразу: «Data-Driven». В ней два слова, и второе, Driven (управляемый), пугает больше всего. Кажется, что данные будут диктовать, а не подсказывать.

🤔А теперь сменим угол: Data-Driven — это не диктат, это навигация. Вы же не отказываетесь от GPS, когда едете в новый город, просто потому что «дорога вроде знакома»? Данные — ваш GPS. Они не ведут машину за вас, они просто показывают оптимальный маршрут и предупреждают о пробках.

Начните с одной точки☝️
Многие компании пытаются «впихнуть» всё сразу: 50 метрик, 10 дашбордов, Data Lake и команда из 5 аналитиков. И вот это действительно не сработает. Начните с одного, самого важного «сказуемого» вашего бизнеса.

Какой главный глагол описывает ваш рост?
Продавать? Удерживать? Снижать? ❔

Выберите одну метрику, которая этому глаголу соответствует, и постройте вокруг неё один, максимум два графика.
⏺Если цель: продавать, смотрите на конверсию из визита в покупку.
⏺Если цель: удерживать, смотрите на отток.

Этот минималистичный Data-Driven подход снимает страх, потому что он контролируем. Вы не строите корабль, вы просто устанавливаете компас. А дальше, по мере движения, можно добавить и радар, и барометр, и ещё что-нибудь.

🙌Суть проста: не ждите идеального решения. Начните с одного факта, который изменит одну вашу привычку.

P.S. Если бы вам дали право оставить в своём бизнесе только один-единственный дашборд, что бы вы на нём разместили? Что это за метрика? Поделитесь в комментариях. Интересно сравнить ваш «компас».📊

И ВСЁ-ТАКИ ОНО ЧУЖОЕ
Отмечают ли россияне Хэллоуин в 2025 году?🌛

Оказалось, что примерно 70% россиян смотрят на Хэллоуин с недоумением, как на рецепт борща без свеклы. Согласно опросу маркетингового агентства «Сервизория», Хэллоуин отмечают лишь 16,6% граждан, но при этом многим нравится антураж и украшения, которые готовят к празднику в кафе и ресторанах.

🍭Среди тех, кто не празднует Хэллоуин, подавляющая часть аргументирует это тем, что этот праздник не является частью их культуры и религии (41,8%). Значительной части респондентов это неинтересно, они не видят в этом смысла (23,4%). Около 5% не нравится страх, ужасы или мистика. Мол, у нас в России свои страхи — примеры приводить не будем 🤡

Кто же всё-таки празднует?🦇
18–25 лет — 15,4%
26–35 лет — 19,1%
36–45 лет — 20,3%
46–55 лет — 9,1%
56–65 лет — 11,1%

Кажется, из этой статистики можно сделать вывод, что люди среднего возраста с большим удовольствием празднуют американский праздник «по старой памяти», когда он только появился у нас в стране и набрал максимальную популярность в середине 2000-х. А молодежь уже живёт новыми трендами)

🥳Тем не менее, даже среди тех, кто не отмечает, 41,7% признались, что с удовольствием наблюдают за хэллоуинскими декорациями вокруг. Многие считают, что тематические украшения в заведениях «создают атмосферу» и радуют глаз.

В общем, Хэллоуин в России — как новогодняя ёлка на пляже: уже не удивляет, но всё ещё вызывает улыбку. Кто знает, может, в следующем году праздник загорится новыми красками?

А вы как относитесь к Хэллоуину? Есть свои традиции? Делитесь в комментариях.💻

Ну а от тыквенного латте в модной кофейне, согласитесь, отказаться действительно сложно🎃

Excel настолько прочно вошёл в рабочую рутину, что для большинства специалистов стал первым инструментом, к которому обращаются при решении любых задач с данными. Но вместе с ростом бизнеса растут объёмы, усложняются процессы, и привычные таблицы перестают справляться. И вот в этот момент появляется главный вопрос: как понять, что Excel уже не тянет, и пора подключать BI? И второй, не менее важный: как это сделать так, чтобы команда не потеряла удобство, к которому привыкла?

📊Именно об этом наши партнёры Alpha BI и Navicon расскажут 18 ноября в 15:00 (МСК) на совместном эфире.

Эксперты Alpha BI и Navicon будут спорить о том, как компании работают с данными на практике, и какова реальная роль Excel: это пережиток прошлого или трамплин к зрелой аналитике?💬

В программе:
🟡практические кейсы: где Excel по-прежнему эффективен, а где мешает;
🟡архитектура DWH + Alpha OLAP: как сохранить привычный интерфейс и масштабировать данные;
🟡демонстрация FMCG-дашборда в AW BI: наглядный пример, что может BI и никогда не сможет Excel.

Эксперты эфира:
🗣Арслан Катеев, директор по развитию продукта Alpha BI компании «БАРС Груп»
🗣Евгений Кузьмичев, директор по развитию бизнеса, департамент Data Intelligence компании Navicon

18 ноября (вторник)
15:00 (МСК)
Участие бесплатное
🔗Регистрируйтесь по ссылке

Внимание: эфир перенесён.
❗️Новая дата и время: 21 ноября (пятница) 11:00 (МСК)❗️

ОНА ЕСТЬ. О НЕЙ ГОВОРЯТ.
Но если спросить: «А что с ней делать?» — все замолкают. 🤫

Сегодня поговорим про бесполезные метрики.
То самое чудо, которое рождается в недрах проектов по принципу:

🗣А давайте ещё это посчитаем, вдруг пригодится?

И вот, спустя год, она гордо красуется на дашборде, хотя никто так и не понял, зачем нужна эта метрика.😨

Как избежать «захламления» дашборда?

🟢Перед добавлением новой метрики задайте вопрос: «Как мы будем использовать эти данные?»

🟢Регулярно проводите аудит дашбордов: удаляйте метрики, которые никто не смотрит.

🟢Связывайте метрики с конкретными KPI и целями проекта.

🟢Не бойтесь упрощать: иногда одна хорошая метрика лучше десяти бесполезных.

Пишите самые ненужные метрики, с которыми когда-либо сталкивались 👇

Meta увольняет тех, кто «не умеет работать с ИИ». Что это значит для индустрии🐈

Новость о том, что с 2026 года Meta будет оценивать сотрудников по тому, насколько эффективно они используют ИИ в своей работе, на первый взгляд выглядит карикатурно: «с 2026 года премии и продвижение по карьере будут зависеть от того, насколько хорошо ты используешь ИИ». Остальные навыки — soft, hard, личные качества — будто отходят на второй план.

👀Но если смотреть шире, становится видно: этот тренд назревал давно. Компании переходят от оценки процессов к оценке эффектов, и ИИ становится одним из ключевых источников прироста эффективности.

По сути, Meta вводит data-driven кадровую политику.
Тебя оценивают не по тому, как «ты стараешься», а по тому, какой измеримый эффект даёт твоя работа через использование ИИ. 📱

Это и есть классическая логика Data-driven: точки данных → сравнимые метрики → прогноз результата → кадровое решение.

❗️Но здесь есть тонкая грань. ИИ — это уже не просто «ускоритель процессов».
Он меняет сам характер работы: от аналитики до менеджмента, от креатива до операционных задач.

И компании уровня Meta фактически создают новый тип сотрудника — специалиста, который работает с ИИ, как с естественной частью своей профессии.

😎Meta делает жёсткий, но логичный шаг.
Нравится нам это или нет, 2026 год действительно может стать переломным: компании начнут конкурировать не только продуктами, но и скоростью ассимиляции ИИ внутрь своих процессов.

В этой реальности «не уметь работать с ИИ» постепенно превращается в синоним «не уметь работать» вообще.
Жёстко? Да. Неизбежно? Похоже, тоже да.

🤔А вы что думаете?
История про «AI-вклад» — закономерный этап развития технологий? Или новая форма корпоративного давления, где ИИ становится нормой, а люди вынуждены подстраиваться под темп, который задают машины?

🌟Добавляем праздничного настроения в data-driven декабрь!
Запустили адвент-календарь AW BI — новые бонусы каждый день. Присоединяйтесь!⬇️🌟

Дарим подарки и приятные бонусы к Новому году!🛷

До Нового года остался всего месяц! Пора украшать дом и ёлку, а главное: ловить атмосферу праздника, и мы вам в этом поможем.🌟

Мы очень благодарны нашим пользователям и всем, кто нас поддерживает. Вы помогаете нам двигаться вперёд, расти и развивать дата-грамотность. Поэтому мы тоже подготовили для вас кое-что интересное.

🚗С сегодняшнего дня и на протяжении всего месяца до Нового года мы и наши партнёры будем дарить вам подарки и делиться приятными бонусами, которые каждый день будут приносить радость и наполнять атмосферой праздника.

🪟Мы запустили новогодний адвент-календарь AW BI.

Ловите ➡️ ссылку ⬅️ открывайте ежедневно окошко, соответствующее дню в календаре, и получайте приятные эмоции. Мы старались для вас.

Вы — наша главная ценность! Спасибо, что остаётесь с нами!❤️

О турнирах и чемпионатах🏆

Люди любят соревнования, турниры, азарт, попкорн...
А что нам мешает замахнуться на рейтинг международных турниров по обработке данных?

🥇1 место
Чемпионат по Excel продолжает оставаться одним из самых масштабных событий в мире бизнес-аналитики, и разговоры о его «пенсии» явно преувеличены. Такие чемпионаты проходят в престижных местах, например, в Конгресс-центре в Лондоне или Jacob K. Javits Convention Center в Нью-Йорке. В 2025 году было ОК. 5000 участников, а победитель получил чемпионский пояс в стиле WWE и $60 000 призовых.

🥈2 место
Чемпионаты по Tableau, такие как Tableau Conference, проходят регулярно и привлекают участников со всего мира. Например, Tableau Conference 2023 состоялась в Лас-Вегасе с 9 по 12 октября, собрав более 18 000 участников. Это мероприятие включает в себя соревнования, такие как Iron Viz, где аналитики соревнуются в создании визуализаций за ограниченное время.

🥉3 место
В России ситуация пока отличается. Местные инициативы пока не выходят на международный уровень, но они есть! Например, мы в AW BI регулярно проводим конкурсы и хакатоны для популяризации бизнес-аналитики. Сейчас проходит конкурс «ФАРМДАШ», который решает задачи фармацевтической отрасли. Это возможность для аналитиков проявить свои навыки, внести вклад в развитие сектора и обменяться опытом с коллегами. Мы создаём платформу, где профессионалы могут не «вариться в себе», а расти, проявляться и учиться друг у друга❤️

❔А теперь вопрос: в каком формате аналитические соревнования были бы для вас реально интересны, соло-челленджи, командные хакатоны или жёсткие «битвы на время» с реальными бизнес-данными?

ДОРОГОЙ ДЕДУШКА МОРОЗ... ИЛИ КАК ПОВЫСИТЬ ВЕРОЯТНОСТЬ ЧУДА🚗

Новый год — редкий момент, когда даже самые рациональные люди загадывают желание под бой курантов. По сути, ставят цель. Иногда впервые за год.

🥂По данным соцопросов, 59% людей загадывают желание в новогоднюю ночь, и почти 47% из них ожидают, что оно сбудется. Интересно, что уровень «веры в результат» отличается: женщины — 48%, мужчины — 30%.

Если перевести это на язык data-driven, то мы видим:
🔘есть гипотеза (желание);
🔘есть ожидание результата;
🔘и есть вероятность исполнения, которую хочется повысить.

Что увеличивает вероятность достижения цели?
🔘Чёткая формулировка
🔘Фиксация (лучше письменно)
🔘Намерение + действие

🧑‍💻Именно поэтому «письмо Деду Морозу» — отличный новогодний эксперимент:
вы не просто мечтаете, вы структурируете запрос и отправляете его во внешний мир.

🚗Куда: 162390, Вологодская область, г. Великий Устюг
Кому: Дом Деда Мороза

Можно сказать, что это:
🔘постановка цели;
🔘её документирование;
🔘и запуск долгосрочного эксперимента с неизвестным, но вдохновляющим результатом.

Иногда данные — это не только цифры.
Иногда это вера, подкреплённая действием.

С наступающим🎄
✨Пусть в новом году ваши гипотезы подтверждаются чаще.

Эффект HiPPO: когда мнение босса побеждает данные🙂

В мире BI и аналитики есть термин, который давно стал нарицательным HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion). Это ситуация, когда мнение самого высокооплачиваемого человека в комнате перевешивает любые данные, отчёты и модели.

Классический пример⬇️
Представьте: команда аналитиков собрала статистику, построила прогнозы, и все модели говорят: «Этот продукт лучше не трогать». Но директор, опираясь на интуицию или личный опыт, отвечает: «Давайте делать».

😎И, что важно, иногда это действительно срабатывает.
Хороший пример - это Amazon Prime. Сервис запускался вопреки прогнозам и финансовой логике, но в итоге стал одним из ключевых активов компании.

Ранее мы уже поднимали эту тему: ➡️ «Принимать решения вопреки данным»

Почему так происходит?
🔘У руководителя часто больше контекста, чем у аналитической команды.
🔘Интуиция, подкреплённая опытом, иногда улавливает то, что пока не отражено в цифрах.
🔘Но есть и обратная сторона. HiPPO-решения могут приводить к провалам, если данные полностью игнорируются.

😱Обратная сторона HiPPO
Провал Amazon Fire Phone. Несмотря на многочисленные сигналы от аналитиков и инженеров о слабых перспективах продукта, Джефф Безос настоял на запуске смартфона. Итог: убытки около $170 млн и полный провал на рынке.

Как с этим жить?
🔘Не бойтесь HiPPO, но всегда аргументируйте свою позицию.
🔘Говорите с бизнесом на языке бизнеса, а не только на языке метрик.
🔘И главное. Лучший подход - это Data Informed, а не слепое следование цифрам или мнению начальника.

🧐А в вашей практике HiPPO чаще оказывался прав или данные всё-таки выигрывали?
Поделитесь в комментариях, будет интересно сравнить опыт 👇

Цифровое зеркало 2025❤️‍🔥

Заметили, как изменился наш декабрь?🧤
Раньше мы просто ждали снега, а теперь — ловим уведомления от привычных сервисов, открываем адвент-календари и напеваем песенки «Дискотеки Аварии» про Новый год (что-то ведь должно оставаться вечным). 😎

Подведение итогов года (Year-in-Review) превратилось из приятного бонуса в «цифровое зеркало», в которое хочется смотреть бесконечно.

2025: данные заговорили🎙
Кажется, в этом году персонализация перешла на новый уровень. Если раньше любимый Spotify просто показывал топ песен, то теперь этот опыт стал почти телесным.

❤️Видеообращения от артистов в Spotify стали настоящим вау-эффектом. Когда любимый исполнитель, которого ты слушал 300 часов в год, лично благодарит тебя в 30-секундном ролике, возникает странное чувство: «Он что, правда знает, что это я?». Это уже не Data Science, а чистая дофаминовая петля. Кстати, после таких механик количество сохранений треков выросло в 3 раза, данные научились вызывать эмоции.

❤️И Spotify тут далеко не один. Яндекс Музыка с музыкальными «альтер-эго», VK Музыка с россыпью метрик, Strava с «Year in Sport» и визуализацией каждого километра, Nintendo и PlayStation со статистикой по играм, Duolingo, Т-Банк, Яндекс Книги, список можно продолжать бесконечно.

С точки зрения психологии такие итоги закрывают важную потребность в самоактуализации. Мы буквально видим себя через данные и иногда узнаём о себе больше, чем ожидали.👀

С технической стороны 2025-й окончательно стал годом гиперперсонализации. И вот за счёт чего:
⚡️Generative AI. Итоги больше не выглядят как шаблон. Тексты и визуализации генерируются нейросетями под конкретного пользователя, будто отчёт писали лично для вас.
⚡️LLM для интерпретации. Алгоритмы начали понимать контекст. Они знают, что ты слушал грустный плейлист не потому, что ты грустный человек, а потому что в тот вторник просто шёл дождь.

Взгляд вперёд🔮
Если 2025-й был годом рефлексии, то 2026-й станет годом предиктивности. Мы переходим к Agentic AI — системам, которые не просто подводят итоги, а предсказывают ваш следующий год.

Условно:«Исходя из твоего 2025-го, в марте тебе точно захочется в горы, вот билеты по лучшей цене». Персонализация станет проактивной.

🤷‍♀Мы ещё не знаем, как развернётся следующий виток технологий, но уже очевидно:
цифры в метриках перестали быть холодными, у них появилась эмоциональная привязка.

О самом главном и тёплом❤️
И всё же за любыми цифровыми итогами и персональными отчётами стоит то, что не описать ни одним алгоритмом: тепло наших близких.

То тепло, которое мы получаем, и то, которое можем отдавать в ответ. Ощущение единства, любви в семье и поддержки друзей — это единственная «метрика», которую невозможно оцифровать, но именно она даёт нам силы двигаться дальше.😍

Будьте уникальными, гордитесь своими достижениями и помните: какой бы яркой ни была ваша цифровая копия, самое настоящее — это живое общение и любовь к тем, кто рядом.

💻Расскажите в комментариях:
🔘какие итоги года вас удивили больше всего?
🔘был ли сервис, который «прочитал» вас слишком точно?
🔘или, наоборот, совсем не попал?

С наступающим!🎄