Як топ-менеджеру отримати дашборд і генерувати будь-який аналітичний звіт для бізнесу?

Якщо я запропоную вам, як власникам бізнесу, дізнатися, де зберігаються ваші дані, з чого складаються та як використовуються — ви, скоріше всього, у кращому випадку пошлете мене лісом. Але якщо я запропоную підвищити контроль над бізнесом і гарантовано отримати більше грошей — ви скажете “давай” ще до того, як я поясню, яким саме способом. Цікаво, що в обох цих випадках я пропонуватиму вам дашборд одного й того самого рішення.  

Справді перспективні бізнеси з хорошим продуктом (будь-яким) не доотримують шалені гроші або взагалі банкрутують саме через нестачу даних або невміння ними користуватися. Чим довше ви на ринку, чим ширший асортимент чи складніша географія реалізації — тим більше суміжних даних буде у вашої справи. Вміле оперування ними стане надійною основою для масштабування, а невміле — може навіть призвести до несподіваного обвалу всього бізнесу через накопичення малопомітних деталей. Простими звітами тут справі не зарадиш: над інформацією спершу слід грамотно попрацювати і це завдання для інженерії даних, тобто напрямку Data Engineering.

Приклад дашборду для моніторингу продажу квитків. Зображення ілюстративне.

Глибина звітності

Звіт — основа всього розуміння бізнесу. Продали товар — звіт, співробітник відпрацював день — звіт з роботи, закінчився місяць — наскрізний звіт за всіма показниками і так далі та по колу. Сучасні IT-продукти можуть генерувати нескінченну кількість найрізноманітніших звітів на основі баз даних, облікових систем, аналітики зі сайту чи з кабінету соцмережі. 

Більшість типових звітів недостатньо гнучкі та оминають увагою цілу низку важливої інформації. Приміром звіти з продажу — вони відображають основне: скільки продалося, за який період, у якому магазині тощо. Цього достатньо для розуміння ходу справ, але замало для аналізу ситуації та причин покращення чи погіршення результатів. Топ-менеджер бачить цифру, порівнює її з попередньою та робить прогноз щодо плану продажу надалі.  

Але такі звіти не показують, в яку пору доби активність покупок була найвищою, куди попрямували продані товари, а з яких регіонів замовлень було найменше, скільки часу було витрачено на оформлення замовлень та пакування. А все це — важлива інформація для оптимізації бізнесу. 

Дашборд для eCommerce-проєкту. Зображення ілюстративне.

І коли топ-менеджер хоче розширити звіт більшою кількістю метрик, або проаналізувати певний період якимось особливим способом, виникає велика проблема: результат генерується дуже довго, або система взагалі “зависає” на певний час. Наче не проблема, але якщо спробувати робити це з базою даних на сервері — вся екосистема може “впасти”, разом з програмою рітейлу, CRM та всім софтом для бізнесу, що там працює. 

Саме тому для отримання глибоких або нестандартних звітів потрібно час та зусилля, до того ж у період, коли навантаження на сервер незначне. Проблем у такому підході мінімум три:

• довго та затратно;

• неможливо отримати в реальному часі;

• будь-які зміни у запиті перезапускають процес генерування наново. 

Але є шляхи, як позбутися цього всього і генерувати будь-які звіти скільки завгодно.

Інша база даних

Якщо просто та по суті, причина всіх проблем — люди “мучать” не ту базу даних. Тобто, вимагають від наявної бази те, для чого вона не створена. Всі ваші платформи для бізнесу (інтернет-магазин, CRM, провідна програма) використовують транзакційні бази даних — ті, що працюють на прийом інформації. Створені на основі Mysql, MS SQL, Oracle, PostgreSQL чи інших систем керування базами даних (СКБД), вони призначені для зберігання, структурування та обробки “живих” даних на високій швидкості. 

Транзакційною такі бази даних названі саме за здатність швидко обробляти численні зміни записів. Товар потрапив на склад — перша транзакція, товар продали — наступна, посилка готова до відправки — наступна, і так далі. Саме тому на одній базі даних у вас можуть одночасно працювати десятки чи сотні продавців, що продають тисячі товарів, і кожен запит буде виконуватися своєчасно. 

Провідну роль тут відіграють архітектура бази даних та її оптимізація саме для транзакцій. Швидкість досягається поєднанням багатьох різних компонентів, де зберігаються абсолютно різні записи про товари, їхню кількість, магазини, продавців, та всього, необхідного для бізнесу. Відтак кожна окрема транзакція не включає в себе всю інформацію, скажімо, про товар, а містить лише посилання на комірки бази даних, де збережені окремі характеристики. 

Кожен запит на звітність спонукає транзакційну базу даних почергово проходитися всіма полями записів, а отже — послідовно переходити за всіма посиланнями, де, своєю чергою, можуть міститися й інші посилання. Саме тому різко зростає навантаження на систему та пам’ять пристроїв, зростає споживання енергії та подовжується час на виконання запиту. 

Таким чином, добитися гарних результатів від великої транзакційної бази даних важко, оскільки вона для цього просто не призначена. Звісно, система може побудувати світ будь-якої глибини, але ж якою ціною та за скільки часу? Саме тому для аналізу використовують бази даних іншого типу та з іншою архітектурою. Це, так звані Data Warehouses або Data Lakes, що оптимізовані саме на видачу інформації. Працюють вони майже за зворотним принципом: наповнення таких баз даних потребує певного часу на переформатування обсягів інформації, але реагують на запити максимально швидко. Такий підхід найперше використали у наукових дослідженнях, але ефективність швидко знайшла застосування у бізнесі. 

Отож робимо висновки:

• даних багато, дуже багато і з часом стає все більше;

• у звітах може бракувати інформації для прийняття правильних рішень;

• для отримання глибокої звітності слід мати спеціальну базу даних, що дозволяє ефективно опрацьовувати запити для аналітичних звітів. 

Схема архітектури транзакційної бази даних та Warehouse.

Інженерія даних

Сказати, що Data Engineering це якісь конкретні інструкції чи правила не можна — це напрям робіт, що відповідає за збір, обробку, зберігання і підготовку даних для бізнесу. У випадку з отриманням потрібних звітів головним завданням дата-інженера є вивчення наявних у вас транзакційних баз даних та розуміння, яка інформація вкрай необхідна для бізнесу. 

І коли маршрути збору інформації визначені, механізми обробки — запрограмовані,  а місце зберігання інформації визначено, у вас з’являється універсальний дашборд, де можливо генерувати будь-який аналітичний звіт. Тепер для вас відкриті всі шляхи пошуку та систематизації даних, глибокий аналіз процесів та формування залежностей, на основі яких можливо робити точні та ефективні прогнози. Якщо просто: ви розумієте, звідки, коли та як до вас приходять гроші, а значить — можете вигадати, як їх примножити. 

Дашборд для аналізу маркетингової кампанії. Зображення ілюстративне.

Спеціалісти Авіві плідно працюють з багатьма аналітичними рішеннями. Наведемо свіжий приклад з Apache Spark, що використали на проекті весни 2026-го року. Наші замовники — велика мережа магазинів одягу, що налічує майже три десятки магазинів та декілька складів продукції по всій країні, активно займається електронною комерцією. Щодоби через бази даних компанії проходить гігантський потік транзакцій. 

Spark є водночас потужним та гнучким інструментом, що дозволяє систематично оновлювати дані у Data Warehouse з транзакційних баз даних та використовувати у дашборді запити ANSI SQL — найшвидші з більшості доступних сьогодні у роботі з базами даних. Використання Spark надала можливості:

1. Прогноз попиту та оптимізація закупівель. Spark аналізує продаж по кожній з позицій та враховує колір, розмір, тощо. Це дає розуміння, що і коли купують краще, а отже — скільки одиниць товару куди завезти перед новим сезоном, щоб не було зайвих залишків та щоб завжди були потрібні розміри;

2. Перерозподіл товарів між магазинами. Аналіз в реальному часі стежить за залишками. Spark надає рекомендації рівномірного розподілу, щоб уникнути ситуації з відсутністю товару в одних магазинах та надлишку в інших;

3. Аналіз ефективності магазинів і персоналу. Зрозуміла практика, але з умовою: це відбувається постійно, а не раз на місяць чи квартал. Spark дає можливість своєчасного реагування, визначати аутсайдерів та оперативно вживати заходів для виправлення ситуацію; 

4. ABC/XYZ-аналіз асортименту в динаміці. Аналогічно до попереднього: аналіз за виручкою та стабільністю продажів проводиться щодня. Це дає розуміння, які позиції слід тримати завжди, а від якого “мертвого” товару на полицях слід відмовитися;

5. Портрет покупця і персоналізація. Працює, оскільки у замовників реалізована система лояльності. Spark аналізує поведінку клієнтів та кластеризує їх за частотою відвідування, середнім чеком та іншими метриками. Це дозволяє сегментувати клієнтів для маркетингових кампаній і пропонувати кожному те, що його більше цікавить;

6. Оптимізація виробничого плану під реальний попит. Spark аналізує продажі попередніх сезонів з виробничим планом. Це показує системні помилки (а вони є практично завжди), дозволяє виробляти лише те, що продається, а не заморожує гроші в неліквідних залишках;

7. Швидка реакція на тренд. Spark сигналізує, коли помічає “хіт продажу” — товари, що користуються найвищим попитом після першої появи на полицях. Це дозволяє швидко замовити партію та заробити на трендових вподобаннях покупців;

8. Аналіз повернень. Глибока аналітика повернених товарів дозволяє знайти системні прблеми: помилки дизайну, неякісні матеріали, фабричний брак тощо. Spark не просто фіксує факт повернення, а шукає причину, щоб усунути проблеми в майбутньому;

9. Ціноутворення і управління знижками. Аналітика розбирає кожну модель за різними метриками. Завдяки оптимальній кривій знижок можливо уникнути імпульсивних рішень щодо знижки та її розміру (“А давайте -30%, бо це нормально…”) та визначити час, коли це буде найбільш доречно. Тому знижки зі Spark справді працюють на замовників Авіві, а не просто спалюють маржу. 

Важливо, що Apache Spark підтримує Python, а це — досконалий інструмент команди Авіві для досягнення бізнес-цілей наших клієнтів. Впродовж років ми розробляємо рішення будь-якої складності цією мовою програмування та маємо велику експертизу. Більше дізнайтеся у статті “За що Авіві любить Python та на що здатна ця мова програмування?” нашого блогу. 

Цінність для бізнесу

Хоча за своєю суттю Data Warehouse є базою даних, з точки зору бізнесу це не суттєво — найперше це машина для прийняття рішень. Ми вже наводили вище приклад з рітейлу та електронної комерції загалом, де наводили переваги. Однак є цілі галузі, де без використання інженерії даних та аналізу просто немає що робити. Приміром — сфера фінансів загалом чи фінтех зокрема. Тут кількість транзакцій вимірюється мільярдами, а обсяги даних — сотнями терабайтів на годину. 

Час у проєктах фінтеху має ключове значення, а затримка навіть на 24 години — гарантований збиток. Тому оцінка кредитних ризиків має відбуватися у реальному часі, а не за добовими звітами. Отримати таку оцінку без Data Warehouse від транзакційних баз даних просто неможливо. Інший пріоритет — єдина картка клієнта. Банк чи фінустанова знає про клієнта більше, ніж він сам про себе: транзакції, поведінка в додатку, звернення до підтримки, продукти, якими він користується. Data Warehouse об'єднує все це в один профіль. На цьому будуються і персоналізація, і cross-sell, і раннє виявлення клієнтів, які збираються піти.

І оскільки для фінтеху головним критерієм є прибутковість, ще один пріоритет стосується саме цього питання. Топ-менеджмент має  знати прибутковість конкретного продукту, конкретного відділення, конкретного клієнтського сегменту — і щоб це оновлювалося щодня, а не раз на місяць після двох тижнів зведення таблиць в Excel.

Фінансовий дашборд. Зображення ілюстративне

Окремо слід сказати і про Штучний Інтелект. Досить часто до Авіві звертаються за впровадженням ШІ у бізнес, і практично щоразу все починається з робіт дата-інженерів. Бізнес чомусь не поспішає впорядковувати роботу з інформацією, що вже давно стала головним активом того, хто нею володіє. 

Як відомо, ШІ використовує для машинного навчання різні моделі, і чим їх більше, тим швидше та якісніше штучний інтелект навчиться виконувати поставлені завдання. Для цього також необхідні дані в аналітичному вигляді, що дозволяють ШІ читати ваш бізнес, як відкриту книгу, а не інструкцію до товару з підпільного китайського цеху. Звісно, можна спробувати навчити машину і без застосування Data Engineering, але, повірте, за таких умов ШІ збиратиме вам лише сміття, а не прибуток. 

Підсумуємо, для кого у бізнесі використання Data Warehouse є обов’язковою запорукою не просто розвитку, але й конкурентоздатності:

• eCommerce-проєкти з великими обсягами даних.  Тут завжди занадто багато транзакцій, а ще більше — даних, що залишаються поза увагою. Структурована робот з інформацією може збільшити прибуток на 23-27% за перший рік використання лише від переосмислення аспектів, що марнують гроші “в нікуди”;

• Рітейл.  Передбачає використання облікових програм у багатьох магазинах, що не просто генерує безкінечний потік транзакцій, але й може спричинити хаос. Робота з Data Warehouse мінімізує логістичні та організаційні витрати, а вивчення поведінки клієнтів принесе додаткову виручку;

• Фінтех. В принципі неможливий без аналітики, причому найвищого рівня. Тут головний принцип: Кожен звіт або аналітичний продукт має відповідати на конкретне питання конкретної людини, яка приймає конкретне рішення. Якщо не можеш назвати цю людину і це рішення — значить, аналітика робиться дарма.

Післямова

Одним з найкращих прикладів вдалого використання грамотного аналітичного підходу до розбудови бізнесу є досвід відомого німецького рітейлера Lidl. У цій компанії одними з перших усвідомили: гроші приходять у магазини разом з клієнтами і треба їх залишати у нас, навіть коли люди йдуть. Сьогодні мережа налічує більше 12 600 магазинів у 31 країні світу, а загальний прибуток за 2025 рік склав 167.3 млрд. євро. Стабільний приріст річної виручки становить 5-10%.

За беззаперечним успіхом рітейлерів стоїть багато факторів і аналітичний підхід серед них — на чільному місці. Саме завдяки вивченню продажу під різними кутами зору, через комбінування, здавалось би, непоєднуваних метрик, топ-менеджментом Lidl вдавалося відстежувати причинно-наслідкові дії у покупках відвідувачів та стимулювати їх, скоротити відсоток втрат від псування продуктів на полицях через точне визначення часу, коли їх треба завозити та багато іншого. Окрім як з використанням Data Warehouses, за таких масштабів бізнесу, досягнути було просто неможливо. 

Приклад дашборду для аналізу воронки продажу. Зображення ілюстративне.

Команда Авіві розуміється на побудові грамотних шляхів збору, обробки та аналізу інформації для потреб Вашого бізнесу. Ми не пропонуємо вам розказати, звідки потрапляє інформація — ми пропонуємо створити дашборд рішення для повного контролю над бізнесом та збільшення прибутку. Звертайтеся, і наші дата-інженери покажуть вам таке у вашому бізнесі, про що ви ніколи й не думали.