Data Driven культура от AW BI

👍Делимся хорошей новостью для пользователей AW BI и всех, кто работает с данными: команда запустила бесплатный практический курс➡️ «Продвинутая подготовка данных для анализа в BI».Это обучение собрано на основе реальных практик команды и поможет быстрее выйти на более зрелый уровень аналитики.Подробности — в посте ниже.↘️

Куда движется BI — главные тренды на 2026 год[по мнению тамошних экспертов]Привет! Пишет Михаил — Head of product AW BI 😉Я много смотрю информации о трендах в развитии BI [по долгу службы]. И в этом посте постараюсь обобщить те направления, в которые шагает BI-рынок:Вот 5 главных направлений, на которые стоит обратить внимание:🧠 ИИ как основа аналитикиBI начинают встраивать в себя AI. Можно задавать вопросы на естественном языке, а система сама найдёт закономерности и сформулирует выводы. Это делает аналитику доступной каждому./На практике ИИ пока что галлюцинирует и риск ошибок довольно велик/⚡️ Всё больше аналитики в реальном времени, даже с большими данными.Не везде это нужно, но там где данные идут потоком и надо реагировать здесь и сейчас — там технологии выросли и многое стали позволять.Реакция на изменения теперь происходит без задержек.🔩 Встроенная (embedded) аналитикаАналитические инструменты всё чаще интегрируются прямо в бизнес-приложения — от CRM до систем учёта. Это снижает переключение между окнами и ускоряет принятие решений. Тренд поддерживается развитием модульных (composable) архитектур.🛡 Контролируемая демократизацияСамообслуживание в аналитике для бизнес-пользователей усиливается, но вместе с этим растёт важность управления данными, объяснимости и отслеживания рекомендаций ИИ. Это нужно для обеспечения качества и доверия к автоматическим инсайтам.📖 Динамические истории вместо дашбордовСтатичные графики уступают место живым, нарративным отчётам, которые автоматически дополняются пояснениями и выделением ключевых изменений. По прогнозам, большинство классических дашбордов в ближайшие годы трансформируются в такой формат.Что всё это значит для бизнеса?Аналитика становится быстрее, доступнее и умнее. Чтобы оставаться в игре, компаниям стоит уже сейчас оценивать платформы с поддержкой ИИ, API для встраивания аналитики и инструменты работы с потоковыми данными.Что всё это значит для вендоров?Братцы, работы у нас много. И она очень интересная ☺️18

Данные — это не только отчёты для бизнеса📊Когда говорят о данных, чаще всего представляют дашборды, KPI и отчёты для руководства. Но данные бывают разными. Они могут рассказывать о неравенстве, климате, миграции, страхе и надежде, и делать это не сухими цифрами, а через образы, эмоции и творчество. Данные — это не только инструмент управления, но и язык, с помощью которого можно говорить о важных социальных вещах и менять восприятие реальности.👀Именно об этом статья на Хабре «Когда данные превращаются в пейзажи» от Натальи Киселёвой. Спасибо автору за вдохновляющий взгляд на данные.Коротко о сути.Статья посвящена data-арту, направлению на стыке аналитики, визуализации и искусства. Здесь данные перестают быть материалом для отчёта и становятся основой для художественных работ. Это визуальные метафоры и образы, которые передают смысл не через цифры, а через ощущение.🟦В статье приведены примеры, где:🟣данные о миграции выглядят как горные ландшафты;🟣финансовые рынки превращаются в пейзажи с пиками и провалами;🟣климатические изменения становятся акварельными картинами;🟣социальные показатели превращаются в физические объекты, которые можно буквально увидеть и почувствовать.Data-арт наглядно показывает, что данные могут использоваться не только для внутренних бизнес-задач. В статье много примеров, где данные становятся способом говорить о социальных процессах. В такой форме аналитика выходит за пределы отчётов и становится понятной и читаемой для более широкой аудитории.🔍Отдельно хорошо видна роль визуальной формы. Строгие графики необходимы для анализа и точности, но для объяснения идей и выводов они подходят не всегда. Визуальные метафоры и нестандартная подача позволяют быстрее считать идею, удержать внимание и донести контекст без перегрузки деталями.⚡️В этом смысле статья полезна как сдвиг оптики. Она расширяет представление о том, чем могут быть данные и визуализация в целом. Даже для тех, кто работает с классическими BI-инструментами и отчётами, такой взгляд

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

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 HiPPOПровал 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 👇

Как идеальный продукт привел к волне негативаЭто история о том, как бренд Quechua (подразделение сети Decathlon) допустил стратегическую ошибку, полностью положившись на данные тестирования продукта. Data Driven был, но не тот. Совсем не тот.КонтекстQuechua — известный и пользующийся высоким доверием бренд доступного туристического снаряжения. Его классические маски и трубки для снорклинга (плавания с маской и дыхательной трубкой) были популярны десятилетиями.Обычные трубки для снорклинга имеют недостатки: запотевание и попадание воды. Инженеры Quechua создали инновационную маску Easybreath [на картинке] — цельный шлем с сухой трубкой, устраняющий эти проблемы. Слепые тесты и фокус-группы однозначно подтвердили: новый продукт значительно удобнее. На основе этих данных компания приняла решение почти полностью прекратить производство и продажу классических, простых масок, оставив в ассортименте только усовершенствованную, но более дорогую модель Easybreath.Реакция рынкаРешение привело к негативной реакции клиентов. Оказалось, старые простые маски покупали не только для активного снорклинга. Их использовали для:▫️Детей на мелководье.▫️Походов как легкий многофункциональный инвентарь.▫️Бытовых задач (например, мытье стекол).Новая технологичная маска не подходила для этих сценариев из-за цены, размера и избыточности. Покупатели почувствовали, что бренд, известный своей демократичностью, отнял у них привычный и универсальный продукт, навязав более дорогое и узкоспециализированное решение. На форумах и в соцсетях поднялся вой: «Quechua, что вы делаете?!», «Вы продались!», «Зачем вы отняли наш простой и надежный продукт?!».ИтогQuechua была вынуждена вернуть классические маски и трубки в свой ассортимент. А что вообще пошло не так? Ошибка заключалась в некорректной постановке вопроса. Вместе с вопросом «Какой продукт лучше для снорклинга?» следовало спросить ещё: «Как и для чего вы используете нашу продукцию?».Data Driven начинается с правильных вопросов.#история

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 УстюгКому: Дом Деда МорозаМожно 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.

О турнирах и чемпионатах🏆Люди любят соревнования, турниры, азарт, попкорн... А что нам мешает замахнуться на рейтинг международных турниров по обработке данных? 🥇1 местоЧемпионат 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 местоЧемпионаты 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 местоВ 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?

🌟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!❤️