В этой презентации описаны ключевые проблемы, с которыми сталкиваются компании при работе с данными и data-трансформации. Создана для Kyiv Data Spring 2017.

1. 7 смертных грехов
при работе с данными

2. 3
• Внедряем data-driven решения, занимаемся
data-трансформацией бизнеса
• 4 года опыта
• Работали на рынках Украины, России,
Германии, США, Сингапура
Кто мы?

3. 3

4. 3
Умные люди учатся на чужих ошибках

5. Лень
2

6. 3
В компании уже есть
данные, но все ленятся
с ними работать.

7. 3
К данным обращаются только когда все плохо
:(

8. 3
А когда все хорошо?

9. 3

10. 3
Facebook
ads
Google
Display
Network
Adwords
Website
Leads

11. 3
FB
CPC=4 UAH
GDN
CPC=2 UAH
Adwords
CPC=16
UAH
Website
3% Leads
:)

12. 3
FB
CPC=4 UAH
GDN
CPC=2 UAH
Adwords
CPC=16
UAH
Website
3% Leads
:) ???

13. 3

14. Плохой вопрос
Что там с продажами, а?

15. Хороший вопрос
Как изменилась цена за лида на прошлой неделе?

16. Нам еще рано
2

19. Microsoft Power BI – free (pro version – from 10$)
Hubspot – from 200$ per month
Google BigQuery – from 0.02$ per GB/month

20. AKENORI NX01

21. Используемые инструменты
• CRM
• DMP
• Dynamic creative optimisation

22. Начните с самого простого уже завтра.

23. Неправильная
интерпретация данных
2

24. Ценны не данные, а выводы на их основе.

27. Нашелся рост для отчета

28. Не делайте поспешных выводов

31. • Факт-чекинг
• Виденье всей картины, а не отдельных фрагментов
• Отслеживание долгосрочных тенденций

32. Спешка
2

33. Хотите быстрых результатов?

34. Данные – это забег на длинную дистанцию

35. На что уходит время?
1. Создание инфраструктуры
2. Сбор дата сета
3. Поиск значимых инсайтов
4. Внедрение решений на основе данных

36. Главный риск – необьективная и
преждевременная оценка результатов

38. VS

39. • Воспринимайте вложения в данные как среднесрочную инвестицию
• Оценивайте data проекты в перспективе от 1 года
• Разработайте четкую систему промежуточных KPI вместе с командой

40. Отсутствие воли к изменениям
2

41. Данные приводят к выводам, а выводы к действиям.
Плохо, когда нет выводов, но еще хуже, если после выводов не
происходят действия.

42. Данные иногда говорят не самые приятные вещи.
Мы часто не готовы услышать их и начать меняться.

45. Что лучше?
10 крупных клиентов
50 средних клиентов
vs

46. 1. Доверять data команде
2. Иметь ресурс для внедрения изменений

47. Доступ к данным
затруднен внутри компании
2

49. Данные доступны только для избранных?

50. 1. Увеличивается время принятия решений
2. Растет нагрузка на отдел аналитики
3. Данные используются только для решения глобальных
вопросов, но не для операционной деятельности
4. Сотрудники не понимают, какие реальные результаты их
деятельности

52. 1. Внедрить инструменты для визуализации данных и
быстрого создания отчетов (Business Intelligence)
2. Обучить сотрудников основам аналитики

53. Излишняя вера в данные
2

54. Давно мечтаете всех уволить и заменить роботами?

55. VS

58. 1. Подход Amazon: доверить принятие решений машине
2. Подход Netflix: использовать машину для анализа данных,
но принять решение самостоятельно

59. Машина эффективна Машина неэффективна

60. 1. Правильно формулируйте задачи для аналитики
2. Доверяйте принятие конечных решений людям

61. Благодарим за внимание!
Дмитрий Плешаков Дмитрий Билаш
d.pleshakov@septa-agency.com
+38093 443 85 71
d.bilash@septa-agency.com
+38093 546 03 21