⛓ Два слоя аналитики, без которых данные не становятся решениями
И в чем разница между ними

Предположим, у вас есть таблицы, выгрузки по API, может, даже хранилище данных. Только это ещё не значит, что за сотнями показателей и срезов стоит системность и бизнес-логика.

Без неё:
– дашборды собирают по принципу "вывести на экран побольше метрик"; 😳
– показатели считают по-разному и не факт, что корректно;
– метрики рассматривают по отдельности, не понимая, как одни влияют на другие.

В итоге данные редко превращаются в действия.
А если превращаются, то не всегда в верные.

Чтобы аналитика стала системой, которая отражает бизнес, поверх данных нужны 2 слоя:

1) семантический слой
2) наши любимые карты метрик (на английском – это causal layer; однако «причинно-следственный слой» звучит так себе)

Про первый я в канале почти не рассказывал – это не наш фокус. Хотя его элементы – справочник метрик с формулами и определениями – часто входят и в сами карты метрик.

Чем они отличаются, разобрал на шпаргалке.
Сохраняйте и делитесь с коллегами.

@jetmetrics