Охота на данные. 101 совет предпринимателю: как научиться бизнес-анализу

© Дмитрий Слиньков, 2026

ISBN 978-5-4496-3329-3

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Для кого эта книга

Книга предназначена для бизнесменов, желающих научиться самостоятельному бизнес-анализу.

Благодарности

Анна Поварова. Этой трудолюбивой пчелке я обязан тем, что, если бы не ее упорство, внимательность и вера в победу, я бы не состоялся в качестве автора этой книги. Впереди еще много книг и, Аня, я надеюсь, что тебе твоя работа очень нравится. Спасибо тебе за помощь!

Клиенты и партнеры – мои вечные ученики и учители, спасибо вам за бесценный опыт!

Андрей Федотов. Кто-то сказал, что страницу с благодарностями никто не читает за исключением тех, кого благодарят. К великому, прискорбному сожалению, из этого остроумного правила есть печальное исключение. Андрей был не только другом, но и «пинателем писателя». После каждого моего хорошего поста он неизменно ставил комментарий: когда выйдет книга? Еще буквально несколько дней назад я снова пообещал ему, что вот, мол, заканчиваю уже редактуру. Не успел. Горько говорить такое в холодное никуда: Андрюш, спасибо!

Дорогая моя супруга и производная от нас с тобой – бесценный, милый Лиcёнок,

спасибо всем вам за то, что вы есть в моей жизни. Хотя шестилетний Лис ооооочень помогал, ага, все поверили!;)

Предисловие

Фотография Tim Arterbury, источник Unsplash

– У нас очень хороший аналитический отдел. Он может обосновать любое решение…

– Даже неправильное? – усмехнулся президент.

– Любое. Иначе зачем нам нужны аналитики?

Много лет назад, еще в прошлом веке, мы внедряли тяжелую, но мощную систему автоматизации на одном из комбинатов Ленинградской области. Был какой-то миссионерский вызов в том, чтобы каждый день мчаться по сотне километров к ржавому, вонючему заводу, морщиться от туалетных запахов в административном здании, часами просиживать на неустойчивых фанерных стульях, разговаривать с косноязычными технологами, закупщиками, бухгалтерами. Мы, консультанты, терпели это только потому, что верили – наша система перевернет здесь всё с ног на голову. В заводской столовой появятся завтраки и ланчи. Спецовки рабочих будут модными и выглаженными. С лиц бухгалтерш исчезнет гримаса вечного недовольства. А директор комбината наконец-то пересядет в нормальный «мерседес» вместо сильно подержанной «вольвы» цвета заводского дыма.

Команда внедрения росла как на дрожжах, и в один из не прекрасных дней я взглянул на наш ФОТ1 и ужаснулся. Двадцать ртов в сорок рук, в четыреста пальцев настраивали систему, которая месяц за месяцем не хотела запускаться.

Обстоятельно поговорив с каждым членом команды, мы проанализировали – на что у нас тратится больше всего рабочего времени. Оказалось, что 90% всех усилий по настройке уходило на… отчеты.

«Хорошо, – скажете вы, – отчеты ведь штука нужная. Почему тогда так долго и такими невероятными усилиями?» Тому было две причины:

– Инструмент создания новых отчетов в той заморской системе, прямо скажем, был тупой, негибкий и вообще – отстающий от самой системы на много-много лет в плане интуитивности интерфейса, задокументированности функций и вообще… в плане логики.

– Когда очередному потенциальному пользователю показывали новую систему, он спрашивал: а где отчеты, к которым я так привык (ла)? Первое, что отвечали на это мои консультанты, было: «Хорошо, сделаем!»

И вот на таком «хорошо» всё становилось очень плохо. Консультант забирал какую-то полуручным методом собранную «отчетную портянку» и долго пытался реализовать ее в Системе. При этом игнорировались следующие незыблемые принципы настоящего внедренческого консультанта:

1. В Системе УЖЕ есть преднастроенные отчеты. Прежде чем произносить «Чего изволите?», нужно предложить то, что уже выработано опытом сотен компаний по всему миру.

2. Нужно решать реальные БИЗНЕС-ЗАДАЧИ пользователя, а не пытаться новым заморским микроскопом помогать ему забивать те же самые гвозди, которые он забивал еще до перестройки.

3. Отчетность – это элемент бизнес-анализа. Прежде чем приступать к анализу, необходимо разобраться с бизнесом в целом. Исходить из целей внедрения Системы. Иными словами, обращаться к пользователю не с вопросами, а с посылом: «Поздравляю, теперь вы будете работать вот так и так».

Перво-наперво я лично решил поменять используемую базу данных. Внедряемая система работала в тот момент на собственной СУБД (Система управления базами данных), доступа к которой не было ни у кого в мире. Нужно было срочно переключаться на Oracle.

Кто-то сказал, что сформулированная проблема равна половине ее решения. В данном случае все выглядело… ну, максимум процента на три. Об этом можно судить по диалогу, который состоялся у меня с менеджером проекта со стороны заказчика. Звали его Сергей.

Сергей спросил:

– Ну и сколько нам нужно времени, чтобы осушить это болото?

– Думаю, недели три… Требуется перевести систему на новую базу данных – открытую. Тогда каждый пользователь сможет строить какие захочет отчеты, хоть даже в Excel.

– Три?! Но это же фактически остановка проекта! Уволят и вас и меня!

– Постараемся быстрее. Просто часть данных при миграции будет по-любому безвозвратно потеряна. Придется многое перевводить вручную и, главное, аккуратно выверить целостность всех данных. Потому что если после такой остановки ничего не заработает, нас точно всех уволят.

Сергей задумался, прихлебывая чай из почерневшей от плохой воды белой чашки. В принципе, выбора у него никакого не было. Мы плыли с ним в одной лодке. Речка делала свое дело, толкая нас все дальше без каких-либо коллизий. Но вот теперь наступило время брать в руки весла и грести против течения. Потому что мы пропустили нужный рукав.

– Надеюсь, – наконец-то произнёс Сергей, – ты понимаешь, что мы вам за это ничего не заплатим. А если вы задержитесь более чем на две недели, мы включаем неустойку.

Я посмотрел в окно. Там стоял грузовик с кучей строительного мусора в кузове. Другая куча лежала прямо у его задних колес. Около каждой кучи стояло по рабочему. Тот, что в кузове, сбрасывал мусор лопатой вниз. А «наземный» гастарбайтер забрасывал тот же самый мусор обратно в кузов. Конечно, я понимал все то, что говорит Сергей. И у нас тоже не было выбора.

В первые же дни «перенастройки» нам сразу стало хуже, чем предполагалось. Потому что многие члены команды не поняли, почему нужно «все-все переделывать» в разгар проекта и просто ушли. А еще через пару дней половина команды сказалась заболевшими. Те, кто остался в строю, работали в среднем по четырнадцать часов в сутки. Делать это приходилось прямо на заводе. Иначе пользователи тоже бы не поняли возникшей паузы и, вполне вероятно, приступили бы к саботажу.

Мы все сделали вовремя. Самым волнительным моментом было подключение широко распространенного тогда генератора отчетов к таблицам Системы. В момент, когда консультанты увидели, что некогда закрытые данные стали доступны из Microsoft Office, они а) зааплодировали (непонятно кому) и б) остались работать, хотя время было уже за полночь. Им не терпелось наделать новых красивых и полезных отчетов, чтобы наутро обрадовать ими наших пользователей.

Те, кто вернулся потом в команду, тоже с удовольствием стали работать по-новому, утверждая, что «мы даже не представляли, что это может у вас получиться».

Какие получаются выводы из этой истории:

1. О том, чтобы сбор данных из системы происходил безболезненно, необходимо озаботиться еще на стадии выбора самой Системы.

2. Даже самая хорошая система не решит всех задач пользователя. Необходимо владеть навыками объединения и анализа данных сразу из нескольких систем.

3. Вывод из предыдущих двух выводов может быть только один – что бы вы ни внедряли для автоматизации своего управленческого учета, вам все равно нужна система сбора и анализа данных… Даже если имя ей – Excel.

Правильному следованию этим выводам я и решил посвятить эту книгу.

Вас ждут конкретные советы по построению модели данных, оптимальному выстраиванию системы управленческой отчетности в вашей компании. Также я постарался снабдить вас большим количеством реальных историй: ошибки, вызовы и решения невымышленных людей на пути к эффективному управлению данными.

10 советов по сбору управленческих данных

Фотография rawpixel, источник Unsplash

Данные – новая нефть? Нет, данные – новая земля!

Начинаем сбор полезных советов для тех, кто хочет заниматься управленческой отчетностью, бизнес-анализом и онлайн-мониторингом бизнес-процессов. Все советы, кстати, собраны в единый реестр-памятку в приложении к этой книге для вашего удобства.

Поехали?!

1. Никогда не занимайтесь сбором данных ради сбора данных. Акцент в первую очередь на тех отчетах, которые вам нужны прямо сию минуту.

2. Задайтесь вопросом: если вы сейчас не создадите запланированную кучу «очень необходимых» отчетов, ваш бизнес рухнет? Весьма распространена ситуация, когда предприятие решается на большой основательный проект построения управленческой отчетности. Параллельно существуют пусть не очень удобные, пусть не совсем достоверные и актуальные отчеты из legacy-системы типа 1С. Проходит два года: суперпроект до сих пор не завершен, но компания-то как-то живет!

3. Помните правило 80Х20. Например: 80% данных генерируется двадцатью процентами вашего бизнеса. 20% клиентов приносят 80% прибыли. И наконец: получить 80% данных лучше, чем 20%;)

4. Управленческую отчетность можно получать из нетрадиционных источников: обычных бухгалтерских программ, реестра договоров, журнала использования корпоративного автопарка, статистики интернет-трафика. Не забывайте также и про внешние по отношению к вашей компании данные: метеосводки, курсы валют, биржевые индексы. Ну и, конечно же, разведданные о конкурентах никто не отменял. Всегда полезно рассматривать себя в сравнении с коллегами по рынку.

5. Один «суперотчет» хуже нескольких более простых. Тут мы имеем дело с эффектом услужливости. Обычно все боссы хотят, «чтобы все-все было на одной странице» (пример того, как многое можно потерять, делая такой отчет, есть в наших аналитических историях). В конце концов, «последнюю ручную милю» никто не отменял. Положите «хочухе» на стол несколько листочков, составленных быстро и достоверно. И увидите, как заинтересованно загорятся его суровые глаза.

6. Обязательно разучите (а лучше поймите!) правила нормализации баз данных. Начните с того, что все отчеты в мире – это таблицы. Строчки отчетов – записи. Столбцы – поля. Таблицы соединяются между собой общими индексными полями. Например, таблицы «Заказы» и «Товары» можно объединить друг с другом через поле «Код товара». Стало скучно? Поздравляю: вы созрели для того, чтобы изучить, что такое поля, связи и нормализация на простом языке.

7. Когда вы разберетесь, что такое база данных, состоящая из двумерных таблиц, готовьтесь понять, что такое данные многомерные.

8. Не доверяйте никому сбор и тем более анализ данных. Особенно в самом начале вашего бизнеса. Как только кто-то научится владеть вашими данными, он получит ключ к самому сокровенному – вашим мыслям о прошлом и будущем. Список операций, транзакций, проводок, заказов, ваши клиенты, прайс-лист и партнеры – соберите это все в одном месте и считайте, что цифровой двойник вашей компании уже создан. Отдайте его начинающему конкуренту, чтобы быстро получить достойного врага.

И еще два аргумента в пользу самостоятельной работы с отчетами:

• это интересно и пригодится вам несметное количество раз;

• в бизнес-анализе граница между постановкой задачи и результатом стерта.

Мы не знаем, чего ожидать от данных, пока не начнем их анализировать. И мы не можем их анализировать, если не ведаем, какие данные у нас есть. Чтобы разорвать этот замкнутый круг, хочешь не хочешь, а некий DIY-подход в области мониторинга, предиктивного анализа и, если хотите, больших данных нужен каждому предпринимателю без исключений!

9. Научитесь получать сырые данные, или «болванку». Список заказов за месяц, в котором вместо наименований клиентов стоят их коды (это пример сырых данных), для вас может составить кто-то, но анализировать этот список должны вы. «Болванка» – это когда вы отдаете на сторону ненастоящие данные. Минус этого подхода в том, что такие данные нужно готовить. Но иногда игра ведь стоит свеч!

10. Итак, ваш путь к бизнес-данным – это базовые знания в следующих областях:

• теория реляционных баз данных,

• теория многомерных баз данных,

• сводные таблицы Excel,

• язык запросов SQL (да-да!)

И очень скоро вам будет необходимо (но и достаточно!) овладеть на практике двумя незаменимыми помощниками любого аналитика бизнеса: MS Access и Power BI. Впрочем, любые аналоги этих инструментов тоже хороши. Просто мы в данном случае стараемся не пускать вас во все тяжкие долгого и мучительного выбора инструментов. Но если захотите это сделать, то можете обратиться к главе «10 советов по выбору аналитической системы».

Любовь к данным

Фотография Erda Estremera, источник Unsplash

– Презентацию! Дай мне презентацию! Вылетаю через пятнадцать минут!

Плохо отношусь к тем, кто, вот прямо как я сейчас, орет на свою трубку в тесном предполетном предбаннике. Но мне ведь нужен этот pptx! Потому что без него нет смысла лететь! В нем – квинтэссенция аналитической работы. Венец проекта. Нет венца – нет винца, как говорил мой первый босс в консалтинге.

Команда на том конце радиопровода доделывает, доделывает, доделывает эту несчастную презентацию. Бледные и мокрые – по голосу слышно. Перфекционисты чертовы!

Лететь всего час. Но меня заберут выступать перед сотней предвкушающих пользователей прямо от трапа.

Сел в частный самолет. Ну как частный… От джета тут только трап. Он же дверь. Такая, по которой убежала Уитни от Костнера. А потом по команде режиссера обратно прицокала целоваться. Молодец, что не полетела. Ведь внутри, как я только что понял, стоячие места only. Хотя нет – вот и креслица, фууух. Командир судна оглушил приветствием. Телефон пробился через этот всесалонный хрип и треск:

– Дмитрий, мы сделали! И отправили! Лови на почте!

Пристроился на табуреточке с неспокойной спинкой, открываю ноутбук, выхожу в ооооочень меееедленный Интернет. В «Аутлуке» жму «Получить почту» и… Прогресс-бар застревает в самом-самом начале своего тернистого пути. Мы выруливаем. Стюардесса готова подсесть ко мне на подлокотник, чтобы дождаться, пока выключится моя Intel-угроза. Аэроплан и так не уверен в собственном полете, а тут еще этот гик чокнутый.

В общем, худо-бедно взлетели. Презентация нужна сейчас, в самолете, чтобы подготовиться. Вспомнились школьные годы, когда, перемещаясь с тренировки на турнир и обратно, ты тупо забыл сделать очень важную домашку. И ты не гадаешь, вызовут или нет. Всем известно, что вызовут именно тебя: посмотрим, что этот «спортсмен» сможет выучить хотя бы раз, хотя бы в конце четверти.

От безысходности насмотревшись немилых облаков, раскрываю ноут и просто брожу по папкам нашего проекта. И вдруг (о чудо!) я увидел ту самую презентацию на жестком диске компьютера. Вместо того, чтобы радоваться, мозг лихорадочно врубается: как такое могло случиться?! Ну и, конечно же, ответ оказался прост до безобразия. Причем слово «безобразие» относилось именно к тому же самому моему мозгу, да.

Дело в том, что я сам несколько месяцев назад внедрил в нашей команде Dropbox. Жесткое правило: ни один документ (!) не может быть записан в локальные папки любого из нас. Ни один! Следовательно, любой файл, будучи сохраненным, сразу же синхронизируется в ровно такие же папки КАЖДОГО члена команды. В стрессе авральной подготовки мы просто забыли про это свойство Dropbox. Вышло так, что сервис этот оказался быстрее почты. И я, и проект, и команда – все спасены! Здравствуй, блестящее завершение проекта с красочными графиками. До свиданья, тяжелые месяцы плюс один час стресса!

Обратный путь был уже не важно на каком самолете. Еще за коньячным средством от аэрофобии я познакомился с собственником одного маленького свечного заводика. Это не штамп – парень производит свечи от геморроя. Представительства в пятнадцати городах. И! Бедняга страдает от того, что каждый месяц ему собственноручно приходится консолидировать все пятнадцать отчетов о продаже в один – общий по компании. То же самое – с планами продаж. И с заказами. Короче, попутчику моему приходится складывать 15 +15 +15 +15 + еще незнамо сколько Excel-книг в одну. И это если нет никаких исправлений. А они есть! Особенно в бюджетах: цепочку «снизу вверх – секвестр – сверху вниз и снова снизу вверх» никто не отменял.

И тут на радостях я подарил ему абсолютно бесплатное решение его свечной задачи. Итак, по пунктам:

1. Всем региональным директорам устанавливается Dropbox.

2. Каждому заводится своя папка типа «Папка филиала N».

3. Центральный файл ссылается на ячейки внешнего файла примерно так: «=«C:\Dropbox\Папка филиала N\Файл_филиала N»! [Адрес нужной ячейки] +…»

Вы понимаете, как это устроено? Кто-то в филиале, работая в Excel-таблице «Файл_филиала N», нажимает Ctrl-S. В этот момент файл синхронизируется с облаком-сервером Dropbox. В следующий раз файл обновляется из облака на компьютере у босса.

Говорят, что пьяные мыслят логично, а говорят циклично. Далее следует пример тому из жизни. Свечной король:

– Эта формула ссылается же на мой локальный файл!

Не совсем трезвый консультант:

– Да… Но ведь этот внешний файл попадает к тебе на компьютер через Dropbox-синхронизацию…

– Ну да… Но… файл-то локальный…

– Ага. Локальный. Но сначала он был локальным у бухгалтера филиала. И как только она нажала Ctrl-S, он фьюууууить – и скопировался, в том числе на твой компьютер.

– Да, но в какой момент она мне его присылает?

– Ни в какой. Он сам у тебя окажется.

– В моей папке?!

– Да!

– Но формула же ссылается на локальный файл?..

Через месяц он писал мне радостные письма. Все у него получилось. Поначалу бухгалтеры удивлялись, как это босс звонит им и задает вопросы по «еще не отправленным данным». Прослыв провидцем, клиент мой перешел на сторону аналитического добра. Теперь он сам на своих геморройных конференциях рассказывает про облачные технологии, важность структурирования информации и любовь к данным.

10 советов: как научиться бизнес-анализу самостоятельно

Фотография Lacie Slezak, источник Unsplash

Без данных вы просто еще один человек с собственным мнением.

1. Обучайтесь самостоятельно. Если у вас есть доступ к оплачиваемым часам какого-либо гуру аналитики, возможно, он поможет сэкономить вам уйму времени. Помните только: хорошие аналитики не обязательно умеют делать управленческие отчеты. И наоборот: далеко не каждый, кто лихо составляет SQL-запросы, объединяет «необъединяемые» таблицы, способен понять экономический смысл того отчета, который у него в итоге получился. По-хорошему вам нужно становиться и репорт-генератором, и аналитиком.

2. Лучший способ научится бизнес-анализу – начать бизнес-анализ собственного бизнеса. Если же у вас еще нет никакого бизнеса, самое время анализировать бизнес будущий. И если вы ни разу не создали ни одного полноценного бизнес-плана в своей жизни, бизнес лучше не начинать. Олег Тиньков в книге «Как стать бизнесменом» пишет о том, как он проверил свою бизнес-идею: «Я заплатил сотни тысяч долларов Boston Consulting Group за feasibility study – исследование, показывающее, есть ли перспективы у бизнес-идеи. Ответ оказался положительный». Если у вас нет денег на такое study, это не означает ни то, что бизнес открывать нельзя, ни то, что исследование не нужно делать. Сделайте его сами!

3. В главе «10 советов по сбору управленческих данных» мы рекомендуем использовать внешние данные и данные о конкурентах. Действительно, если ваш бизнес только начинается, полезно взять любую доступную отчетность уже состоявшихся конкурентов и научиться анализировать бизнес на них.

4. Освойте базовые термины. Особенно такие, которые до этого вы часто между собой путали. Например, «корреляцию» с «аппроксимацией». Все просто: корреляция – поиск взаимозависимостей данных. Метод корреляции весьма широко используется при так называемом data mining, или добыче данных. Хотя с ростом популярности криптовалют слово mining (майнинг) становится русскоязычной аудитории вполне понятным само по себе. Итак, data mining – это когда вы обнаруживаете с помощью компьютерных систем зависимость урожая сельскохозяйственной компании от… цен на молибден. Или влияние объемов улова тунца в южноамериканской части Тихого океана на рынок недвижимости США. Удивительно то, что впервые слово «корреляция» пригодилось при раскопках костей динозавров. То есть благодаря корреляции сегодня мы знаем практический облик леэллинозавров и квантасзавров!2

Аппроксимация. Самая простая формулировка: замена одних объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми. Вы видите на диаграмме целый рой точек, более-менее выстроенных в прямую полосу, и заменяете эту полосу на одну простую прямую линию.

«Если я работаю с набором из двухсот случайных переменных, совершенно не зависящих друг от друга, почти невозможно не обнаружить высокую корреляцию на уровне, скажем, 30%, однако эта корреляция будет абсолютно ложной. Есть методики, позволяющие контролировать избирательность (скажем, поправка Бонферрони), но даже они не останавливают злоумышленников – как регулирование не останавливает инсайдеров, которые наживаются на системе. Вот почему за двенадцать с чем-то лет с тех пор, как мы расшифровали геном человека, генетики не добились никаких существенных результатов. Я не говорю, что данные не содержат важной информации; беда в том, что искать ее – все равно что искать иголку в стогу сена».

Нассим Николас Талеб «Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса»

5. Книги.

«Factfulness: Ten Reasons We’re Wrong About the World – and Why Things Are Better Than You Think» by Hans Rosling, Anna Rosling Rönnlund, Ola Rosling

«Статистика и котики», Владимир Савельев

«Статистика. Базовый курс в комиксах», Грейди Клейн

«Неизведанная территория. Как „большие данные“ помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры», Жан-Батист Мишель, Эрец Эйден

«Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке», Чарльз Уилан

«Финансовое моделирование в Excel», Дмитрий Жаров

«Базовый курс по финансовому моделированию. Пошаговая инструкция по созданию финансовой модели в Microsoft Excel», Александр Владимирович Финогенов. К этой книге прилагаются Excel-файлы, соответствующие каждой стадии инструкции.

«Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов», Карл Андерсон.

«Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё», Cет Cтивенс-Давидовиц.

6. Фильмы. Из этих фильмов, в качестве развлечения, можно почерпнуть не лишенные здравого смысла идеи: https://ahreport.com/9-filmov-pro-big-data-i-analitiku

7. Видео.

https://youtu.be/2LyzBoHo5EI

Впрочем, как и любые другие видео Ханса Рослинга.

8. Джентльменский набор ПО, которое нужно знать.

• Excel (основы, сводные таблицы, VBA не нужен);

• PowerPoint,

• Google Sheets,

• MS Access (как минимум создание SQL-запросов и генерация отчетности).

9. Сервисы.

Помимо джентльменского набора из традиционных программных продуктов и их богатых возможностей, рекомендуем вам освоить следующие сервисы как минимум для того, чтобы получить новый угол зрения на свои данные.

Charted.co – прямо на главную страницу помещаете ссылку на csv-файл или на таблицу Google Sheet. После чего сервис начинает понятливо интерпретировать ваши данные в красивых, легко читаемых и модифицируемых диаграммах.