Для кого-то Data-Driven — это понимать, какие каналы маркетинга дают клиентов. Для других — считать стоимость простоя машины на производстве. Для третьих — видеть, как изменилась активность пользователя после релиза.

Эта статья — о том, как Data-Driven подход работает в разных отраслях, какие ошибки совершают компании на старте и как перейти от «отчётности ради отчётности» к управлению на основе данных.

Что такое Data-Driven подход на самом деле?

Data-Driven — это не BI и не искусственный интеллект. Это способность бизнеса:

• системно собирать и проверять данные;
• превращать их в понятные выводы;
• и принимать на их основе решения.

В ритейле это значит — видеть оборачиваемость и проседание категорий в каждом регионе и перестраивать закупки.

В финансовом секторе — принимать решение о кредитном лимите не на интуиции менеджера, а по модели, учитывающей поведенческие и финансовые данные.

В производстве — предсказывать поломку оборудования по телеметрии и успевать с ремонтом до остановки.

Для этого необходима технологическая база, на которую можно опереться. Например, Compo Data Platform позволяет собрать данные из разрозненных источников, очистить и нормализовать их — и подготовить к аналитике, отчётности или машинному обучению. Это снимает проблему «данные есть, но не можем использовать».
Где бизнес стартует — и где ошибается

Большинство компаний начинают с красивых BI-дашбордов. Но быстро сталкиваются с тем, что:

• метрик слишком много;
• они не связаны с действиями;
• руководство всё равно решает «по ощущениям».

В одной e-commerce компании внедрили дашборд с 70 метриками. Но стратегические решения по-прежнему принимались на основе мнений: «кажется, эта скидка работает». Почему? Потому что из 70 метрик ключевыми были только 5 — но никто не договорился, какие именно.

Ошибка № 1 — начинать с инструмента, а не с вопроса

Правильный старт: «Какой вклад даёт каждый рекламный канал в итоговые продажи?»
BI-инструменты, такие как Compo BI, помогают решить эту задачу при грамотной постановке. Если дашборд собирается на основе корректно выстроенного data layer, а метрики проходят верификацию с бизнесом — он становится не витриной, а основой для принятия решений.

Как меняются роли в Data-Driven организации

Data-Driven — это не про одного аналитика. Это трансформация ролей во всей компании:

• Продуктовый маркетолог теперь не просто запускает кампании, а считает LTV, сравнивает CAC и ARPU по сегментам.
• Продукт-менеджер опирается на когорты и метрики поведения, выключает неэффективные фичи, масштабирует результат.
• Финансовый директор анализирует денежный поток не постфактум, а в прогнозной модели.
• Менеджер B2B-направления следит за воронками по клиентским сегментам, влияя на продажи и отток.

Появляются новые роли:

• Data Steward — отвечает за качество и структуру данных.
• Product Analyst — работает на стыке продукта и аналитики.
• Промт-инженер — формирует запросы к LLM и контролирует качество ответов.

Как выстроить техническую основу

Чтобы Data-Driven подход работал, нужны не просто системы, а надёжный поток данных, логика и действия:

В ритейле данные из ERP, CRM и онлайн витрин собираются в единую модель клиента → рекомендации, персонализированные акции, оптимизация склада.

В производстве телеметрия с оборудования попадает в real-time аналитику → предиктивное обслуживание, снижение брака и простоев.

В финансах — автоматизация сверки, скоринг, динамическое ценообразование, реакция на поведение пользователя в онлайне.

На практике компании всё чаще используют такие платформы, как Compo Data Platform, чтобы централизованно собирать, обогащать и готовить данные для дальнейшего использования. А визуализация и анализ происходят в Compo BI, который поддерживает разные сценарии — от стандартной отчётности до продвинутых пользовательских запросов и LLM-агентов.

Как LLM и ИИ меняют работу с данными

ИИ и LLM не заменяют аналитику, но сокращают путь от запроса к решению:

Финансовый директор может написать LLM:

«Покажи топ-5 источников роста затрат за май по сегменту high-risk»

И получает табличный отчёт за 10 секунд, без участия аналитика.

Продакт в SaaS спрашивает:

«Какие сегменты пользователей хуже всего удерживаются после 7 дня?»

И получает дашборд с пояснениями.

Технический директор на заводе

«Где чаще всего возникают температурные отклонения в печах № 3 и № 5?»

Система показывает участки с высокой вероятностью отказа.

В архитектуре некоторых клиентов LLM-запросы обрабатываются прямо поверх дата платформ, с доступом к подготовленным витринам. Это позволяет генерировать интерпретируемые ответы на управленческие вопросы, не вовлекая команду каждый раз.

Что работает на практике: 4 отраслевых мини-кейса

E-commerce (товары для дома)

Удалили 2 убыточных рекламных канала после анализа атрибуции по UTM.

−15% бюджета, +8% продаж

B2B-сервис (доставка грузов)

Анализ поведения показал: 40% пользователей теряются на шаге выбора тарифа.

Интерфейс упростили, что дало +19% конверсии

Финансовый сектор (онлайн-страхование)

LLM анализировал отказы при оформлении. Выявили: пользователи не прикладывают один ключевой документ.

Добавили подсказку и увеличили на 11% оформление

Производство (металлургия)

Модель обучили по данным температур и состава. Предсказание брака стало точнее.
−6% потерь от дефекта

Быть Data-Driven — это мышление

Data-Driven — это не BI, не искусственный интеллект, не модный отчёт. Это постоянная привычка принимать решения, опираясь на факты и модели, а не на ощущения и опыт.
Настоящий Data-Driven бизнес начинается с одного простого вопроса:

«Какие данные нам нужны, чтобы принять это решение?»

Если он звучит регулярно — значит, вы на правильном пути.