УНИК в Excel: как получить список без дублей и не сломать отчёт
Функция УНИК возвращает динамический список уникальных значений. Он обновляется вместе с исходными данными и может работать в паре с ФИЛЬТР и СОРТ.
Управление под данными
Решения с послевкусием фактов
Выбираем сигналы, которые помогают действовать сегодня, а не объяснять вчерашний отчёт завтра.
Топ статьи
Материалы, с которых стоит начать.
По следам данных
СУММЕСЛИМН в Excel: как сложить значения по нескольким условиям
СУММЕСЛИМН складывает значения только в тех строках, которые проходят все заданные условия: период, канал, статус, регион или порог.
LAG и LEAD в SQL: как сравнить строку с предыдущей или следующей
LAG возвращает значение из предыдущей строки окна, LEAD — из следующей. Так можно считать изменение по месяцам и интервалы между событиями без соединения таблицы с самой собой.
GROUP BY в SQL: как группировать данные и не потерять смысл
GROUP BY собирает строки в группы, а агрегатные функции считают по каждой группе сумму, количество, среднее, минимум или максимум.
СЧЁТЕСЛИМН в Excel: как посчитать строки по нескольким условиям
СЧЁТЕСЛИМН считает строки, которые одновременно подходят под несколько критериев: период, статус, менеджер, регион или любая другая комбинация.
Условное форматирование Excel: как подсветить важное, а не раскрасить всё подряд
Условное форматирование помогает быстро увидеть просрочку, отклонение от плана или повторяющееся значение. Главное — задать понятное правило и проверить, к каким ячейкам оно применяется.
Карты в Power BI: точки, пузырьки и заливка регионов
Карта полезна, когда география объясняет результат. Для адресов нужны точки, для величины — пузырьки или столбцы, для сравнения регионов — заливка.
Лицензии Power BI: Free, Pro, PPU и Fabric capacity без путаницы
Лицензия зависит не только от числа пользователей. Важно, кто создаёт контент, кто смотрит, где лежит рабочая область и какие возможности нужны.
Срезы в Power BI: как настроить выбор без путаницы
Срез делает фильтр видимым и понятным пользователю. Но если срезов много, они начинают фильтровать друг друга, расходиться между страницами и прятать состояние отчёта.
Каскадная диаграмма Power BI: как объяснить путь от плана к факту
Каскадная диаграмма показывает не просто отклонение, а вклад каждой причины в итог. Хороший вариант, когда нужно объяснить, откуда взялась разница между двумя суммами.
DIVIDE в DAX: безопасное деление без странных процентов
DIVIDE делит два выражения и отдельно обрабатывает нулевой или пустой знаменатель. Это маленькая функция, которая спасает отчёт от больших вопросов.
RELATED и RELATEDTABLE в DAX: данные по существующим связям
RELATED приносит одно значение из связанной таблицы, RELATEDTABLE возвращает набор связанных строк. Обе функции работают только тогда, когда модель связана нормально.
ALL и ALLSELECTED в DAX: общий итог или только видимый
ALL и ALLSELECTED снимают фильтры по-разному. Из-за этого доля категории может считаться от всей базы или только от выбранных пользователем значений.
SUMX в DAX: когда простой SUM уже не справляется
SUM складывает готовый столбец. SUMX проходит по строкам, считает выражение для каждой и только потом складывает результат. На этой разнице держится половина практики.
CALCULATE в DAX: как меняется контекст фильтра
CALCULATE нужна, когда меру надо посчитать не в текущем наборе данных, а в специально изменённом контексте. Разберём это на продажах без магии и шаманства вокруг DAX.
Производительность труда: как посчитать и объяснить рост
Производительность связывает результат с затратами труда. Разберём формулы для бизнеса, числовой пример и факторы, чтобы показатель не превращался в требование «работать быстрее».
Текучесть кадров: как считать и находить причины ухода
Коэффициент текучести показывает движение команды, но не объясняет его сам. Посчитаем показатель, разделим добровольные и другие увольнения и найдём участок, где полезно действовать.
GMROI: сколько валовой прибыли приносит товарный запас
GMROI помогает сравнить ассортимент по отдаче на деньги, замороженные в товаре. Разберём формулу, пример и ситуацию, когда высокая маржа всё равно не спасает медленный запас.
Throughput: как посчитать пропускную способность процесса
Throughput показывает, сколько готовых единиц процесс реально выдаёт за выбранное время. Разберём расчёт, найдём ограничение и не перепутаем скорость отдельного участка со скоростью всей системы.
Cost per Hire: как посчитать стоимость найма сотрудника
Вакансия стоит бизнесу больше оплаты сервиса объявлений. Собираем внутренние и внешние затраты и делим их на фактический результат найма.
Фонд оплаты труда: как собрать ФОТ и понять его структуру
Оклад — только часть затрат на выплаты команде. ФОТ собирает регулярные и переменные начисления в одну управляемую картину.
Среднесписочная численность: как посчитать людей за месяц и год
Команда меняется каждый день, а бизнесу нужна сопоставимая численность за период. Разбираем расчёт по календарным дням и частые исключения.
Power BI или Excel: когда таблицы пора переводить в BI
Excel отлично решает локальные задачи. Power BI становится полезнее, когда источников, пользователей и регулярных обновлений становится много. Разберём момент перехода без войны инструментов.
Неликвидные запасы: как найти dead stock и освободить деньги
Товар может аккуратно лежать на складе и одновременно удерживать деньги бизнеса. Разбираем, как найти такие остатки без гадания по одному сроку.
Capacity Utilization: как считать загрузку производственных мощностей
Загрузка показывает, какую долю доступной мощности использует бизнес. Главное — сначала честно определить, какая мощность действительно доступна.
First Pass Yield: сколько проходит процесс с первого раза
FPY показывает долю единиц, которые прошли этап без брака, переделки и повторного контроля. Очень честная метрика — если не прятать переделку.
Takt Time: как задать ритм производства по спросу
Время такта переводит спрос клиентов в понятный ритм: как часто должна появляться готовая единица, чтобы выполнить план без гонки и перепроизводства.
Cycle Time и Lead Time: где процесс работает, а где ждёт
Клиент ждёт заказ десять дней, хотя работа занимает два. Это не магия — просто Cycle Time и Lead Time отвечают на разные вопросы.
Scrap Rate: как посчитать долю брака и стоимость потерь
Разбираем коэффициент брака простыми словами: что считать, как перевести процент в деньги и где искать причину, а не виноватого.
Метки конфиденциальности Power BI: как обозначить важные данные
Покажу, как пометить чувствительный отчёт, кто отвечает за классификацию и почему одна метка не заменяет права доступа.
Paginated Reports в Power BI: когда нужен отчёт для печати
Разберём, чем paginated report отличается от обычной страницы Power BI и как получить аккуратный документ на десятки страниц.
Оповещения Power BI: получаем сигнал, когда показатель вышел за порог
Покажу, как настроить data alert и превратить уведомление в действие, а не в ещё одно письмо для коллекции.
Подписки Power BI: отправляем отчёты по расписанию
Разберём, как заменить ручные скриншоты на аккуратную подписку и не рассылать вчерашние цифры раньше обновления.
Общая semantic model в Power BI: один набор данных для нескольких отчётов
Покажу, как перестать копировать меры и собрать один источник правды для разных команд и тонких отчётов.
Aggregations в Power BI: ускоряем отчёт на больших данных
Разберём, как дать большинству запросов короткий путь к итогам и обращаться к деталям только когда они реально нужны.
Мобильная версия Power BI: как сделать отчёт для телефона
Покажу, что оставить на маленьком экране и почему просто уменьшить desktop-страницу — не мобильный дизайн.
Field Parameters в Power BI: переключаем показатели и разрезы
Разберём, как дать пользователю выбор меры или оси и не делать копию графика для каждого варианта.
Закладки в Power BI: переключатели и навигация без лабиринта
Покажу, как управлять состоянием страницы и не превратить десять закладок в квест для следующего аналитика.
Схема звезда в Power BI: факты, измерения и связи простыми словами
Разберём, почему одна широкая таблица не всегда удобна и как собрать модель, которую понимают и DAX, и люди.
Dataflows в Power BI: переиспользуем подготовленные данные
Покажу, когда стоит вынести Power Query из пяти файлов в одно место и перестать чинить одну логику пять раз.
Deployment Pipelines в Power BI: Dev, Test и Prod без путаницы
Разберём, как переносить изменения по стадиям и не чинить production прямо во время совещания (плохой жанр).
Object-Level Security в Power BI: как скрыть таблицы и столбцы
Разберём, когда обычного RLS мало и нужно убрать из модели целую таблицу или чувствительный столбец.
Performance Analyzer в Power BI: как найти медленный визуал
Разберём, что именно тормозит страницу: DAX-запрос, загрузка данных, отрисовка или слишком бодрый набор визуалов.
Оптимизация модели Power BI: как уменьшить размер и ускорить отчёт
Покажу, где модель набирает лишний вес, что убрать первым и как проверить ускорение на цифрах, а не на ощущениях.
Calculation Groups в Power BI: как сократить количество мер
Показываем, как вынести повторяющуюся логику периода и сценария в calculation groups и не получить сотню почти одинаковых мер.
Composite Models в Power BI: Import, DirectQuery и Dual вместе
Разбираем смешанную модель Power BI: какие таблицы импортировать, какие оставить в DirectQuery и где помогает режим Dual.
Query Folding в Power Query: как ускорить загрузку данных
Объясняем, как Power Query переносит вычисления в источник, какие шаги ломают folding и как это проверить.
Drillthrough в Power BI: как перейти от итога к деталям
Настраиваем страницу детализации, чтобы руководитель мог открыть клиентов, сделки или товары за выбранной цифрой.
Календарь в Power BI: как создать правильную таблицу дат
Собираем таблицу дат для года, месяца, недели и рабочих дней и подключаем её к фактам без сюрпризов.
Связи между таблицами в Power BI: кардинальность и фильтры
Показываем, как связать таблицы без дублей, выбрать направление фильтра и проверить модель на понятном примере.
Power BI Gateway: как настроить обновление локальных данных
Разбираем, зачем нужен шлюз, где его ставить, как связать источники и что проверить, если обновление не запускается.
Меры и вычисляемые столбцы в Power BI: простая разница
Объясняем на примерах, когда нужна мера DAX, когда вычисляемый столбец и почему неправильный выбор раздувает модель.
Power Query или DAX: где делать преобразования и расчёты
Разбираем, какую логику лучше оставить при загрузке данных, а какую считать уже в модели Power BI.
Import или DirectQuery в Power BI: что выбрать для отчёта
Сравниваем два режима Power BI по скорости, свежести, ограничениям и нагрузке на источник — с понятным сценарием выбора.
Дашборд в Excel: как собрать понятный отчёт и не сломать его обновлением
Покажу, как подготовить таблицу, собрать показатели и сделать дашборд в Excel, который обновляется без ручной магии.
Бизнес-аналитика (BI): что это и как использовать без сложных слов
Разберём, что скрывается за буквами BI, какие данные нужны бизнесу и как превратить отчёт в понятное решение, а не в выставку графиков.
Визуализация данных: виды, методы и примеры выбора
Разбираем, какой график выбрать для сравнения, динамики, состава, распределения и связи — без коллекции диаграмм ради красоты.
Дашборд: что это, какие бывают виды и зачем он нужен
Объясняем дашборды простыми словами: чем они отличаются от отчёта, какие бывают и как выбрать экран под реальное решение.
Incremental Refresh в Power BI: настройка без полной перезагрузки
Разбираем RangeStart, RangeEnd, партиции и проверку query folding, чтобы большая модель обновляла только нужный период.
Row-Level Security в Power BI: роли и динамические фильтры
Пошагово настраиваем RLS в Power BI и проверяем, что руководитель видит свой регион, а администратор — не случайно весь бизнес.
SCD Type 1 и Type 2: как хранить историю изменений
Объясняем Slowly Changing Dimensions на примере клиента, региона и менеджера: когда перезаписывать значение, а когда сохранять новую версию.
Качество данных: точность, полнота и согласованность
Разбираем измерения качества данных и переводим абстрактное «данные хорошие» в правила, пороги и понятные действия.
Data Observability: как видеть здоровье данных
Объясняем наблюдаемость данных через свежесть, объём, схему, распределение и lineage — с понятным порядком реакции на сбой.
Change Data Capture: как передавать только изменения
Разбираем CDC: откуда берутся события вставки, обновления и удаления, зачем нужен порядок и почему checkpoint важнее скорости.
Reverse ETL: как вернуть данные из DWH в рабочие сервисы
Показываем, как доставлять готовые сегменты и показатели из хранилища в CRM, рекламу и поддержку без ручных CSV и двойной логики.
Data Mesh: как распределить владение данными по доменам
Объясняем четыре принципа Data Mesh без архитектурного тумана и показываем, где заканчивается автономия команды и начинаются общие правила.
Data Lakehouse: что это и когда он нужен бизнесу
Разбираем архитектуру lakehouse простыми словами: что она объединяет, какие задачи решает и когда обычного DWH вполне достаточно.
OLTP и OLAP: в чём разница и что нужно аналитике
Объясняем разницу транзакционных и аналитических систем на примере заказов, отчётов и нагрузки бизнеса.
Scorecard поставщика: как оценить срок, качество, цену и риск
Показываем, как собрать карту поставщика из измеримых KPI, весов и правил реакции — без субъективного общего балла.
Точность прогноза спроса: MAPE, WAPE, MASE и bias
Разбираем метрики ошибки прогноза спроса, нулевые продажи и системное смещение на понятном числовом примере.
Sell-through rate: как оценить скорость продажи запаса
Объясняем sell-through rate, выбор знаменателя и анализ по партиям, товарам и периодам.
Stockout rate: как считать частоту дефицита
Разбираем частоту отсутствия товара, выбор единицы наблюдения и связь stockout с потерянным спросом.
Точка заказа: когда пополнять запас
Показываем формулу reorder point, связь со спросом во время поставки и страховым запасом и проверку на реальных SKU.
Страховой запас: формула и пример расчёта
Разбираем страховой запас с учётом колебаний спроса и срока поставки — без универсального процента на весь склад.
Service level запасов: как выбрать уровень сервиса
Объясняем уровень сервиса запасов, связь с вероятностью дефицита и почему цель должна отличаться по товарам.
Fill rate: как измерить выполнение спроса из запаса
Показываем разницу fill rate по заказам, строкам и единицам и объясняем, какой вариант нужен для решения бизнеса.
OTIF: как считать поставки вовремя и в полном объёме
Разбираем OTIF: какую дату и количество брать, как учитывать частичные поставки и где искать причину отклонения.
Customer Health Score: как оценить здоровье клиента
Разбираем, как собрать health score из использования, результата, поддержки и коммерческих сигналов — без чёрного ящика.
CSAT: как измерить удовлетворённость клиента
Показываем, как задать CSAT-вопрос после конкретного взаимодействия, посчитать долю довольных клиентов и не потерять контекст.
Customer Effort Score: как измерить усилия клиента
Разбираем CES простыми словами: какой вопрос задать, когда отправлять опрос и как превратить ответ клиента в улучшение процесса.
Продуктовая воронка: как найти шаг для роста
Разбираем, как выбрать события продуктовой воронки, посчитать переходы по одной когорте и не принять технический шум за поведение.
Time to value: как быстрее довести клиента до результата
Объясняем, от какого события считать TTV, почему среднее скрывает проблемы и как сократить путь без фальшивого ускорения.
Feature adoption: как понять, что функция прижилась
Показываем путь от обнаружения функции до регулярного полезного использования и метрики, которые не путают клик с ценностью.
Activation rate: как найти первую реальную пользу продукта
Разбираем, почему регистрация — ещё не активация, как выбрать ключевое событие и посчитать конверсию новой когорты.
Stickiness DAU/MAU: как измерить регулярность продукта
Объясняем коэффициент DAU/MAU, его связь с ритмом продукта и причины, по которым высокий показатель не всегда цель.
DAU, WAU и MAU: как считать активную аудиторию продукта
Разбираем дневную, недельную и месячную активность: что считать полезным действием, как убрать дубли и читать динамику.
Внедрение BI в компании: как сделать так, чтобы им пользовались
Разбираем adoption BI: роли, обучение, владельцев, поддержку и метрики использования, которые показывают реальную пользу.
Этапы внедрения BI: от вопроса бизнеса до рабочего отчёта
Пошагово разбираем проект BI: обследование, показатели, данные, прототип, модель, тестирование, запуск и сопровождение.
Дизайн дашборда: как показать данные без искажений
Собираем понятный экран для решения: выбираем графики, расставляем акценты, добавляем контекст и убираем всё, что отвлекает.
Data Contracts: как менять источники и не ломать отчёты
Разбираем, что такое контракт данных, какие правила в него включить и как договориться между командой-источником и потребителями.
Каталог данных: как быстро находить нужные наборы и доверять им
Объясняем, как устроен data catalog, что в нём хранить и как запустить каталог без попытки описать всю компанию за один заход.
Self-Service BI: как дать команде свободу и не устроить хаос
Показываем, как сотрудники могут сами собирать срезы и отчёты, а компания при этом сохраняет единые показатели, доступы и контроль качества.
Витрина данных и DWH: в чём разница и что нужно бизнесу
Разбираем на простом примере, где заканчивается хранилище данных и начинается витрина — и почему компании часто нужны оба уровня.
Юнит-экономика SaaS: как связать CAC, LTV, MRR и churn
Собираем экономику подписочного продукта на одном клиенте: доход, маржа, привлечение, удержание и деньги для роста.
MRR и ARR: как считать регулярную выручку
Разбираем месячную и годовую регулярную выручку, изменения подписок и правила, без которых метрика начинает фантазировать.
ARPU и ARPPU: как считать и не путать
Объясняем разницу между выручкой на пользователя и на платящего, считаем пример и связываем показатели с продуктом и маркетингом.
Методы бюджетирования: какой подход выбрать бизнесу
Сравниваем бюджет сверху вниз, снизу вверх, от нуля и скользящий подход — по задачам, данным и времени команды.
Сценарный анализ бизнеса: базовый, сильный и осторожный план
Разбираем, как собрать несколько согласованных вариантов будущего и заранее договориться о действиях для каждого.
A/B-тест: как провести эксперимент и понять результат
Разбираем A/B-тест по-человечески: что сравнивать, как выбрать метрику и выборку, когда останавливать эксперимент и почему значимость ещё не означает пользу для бизнеса.
Требования к дашборду: как составить ТЗ без лишних графиков
Даём рабочую структуру требований к бизнес-дашборду: решения, пользователи, показатели, данные, обновление и критерии приёмки.
Data Lineage: как понять происхождение каждой цифры
Показываем, как проследить путь данных от источника до дашборда, быстрее находить ошибки и безопаснее менять расчёты.
Data Governance: как навести порядок в данных без бюрократии
Разбираем управление данными как рабочую систему владельцев, правил, качества и доступа — с понятным первым планом для бизнеса.
Семантический слой: единые показатели для бизнеса
Объясняем, как слой бизнес-терминов и мер связывает хранилище с отчётами и почему он полезнее копирования формул по дашбордам.
Звёздная схема данных: факты, измерения и понятная модель
Разбираем звёздную схему без лишней теории: что положить в таблицу фактов, что вынести в измерения и как не сломать расчёты.
ETL и ELT: в чём разница и какой подход выбрать
Объясняем две схемы загрузки данных на одном бизнес-примере: где преобразовывать данные, как считать стоимость и что проверить до внедрения.
North Star Metric: как выбрать главную метрику продукта
Объясняем, как найти одну метрику, которая связывает ценность для клиента и рост бизнеса, а затем разложить её на управляемые показатели.
Power BI или DataLens: что выбрать бизнесу
Сравниваем Power BI и Yandex DataLens по данным, инфраструктуре, доступам и стоимости перехода — без любимого ответа «зависит» в первой строке.
Data Lake и DWH: в чём разница и что выбрать бизнесу
Простыми словами разбираем, чем озеро данных отличается от хранилища, когда нужны оба подхода и как не купить сложную архитектуру раньше времени.
DWH: что такое хранилище данных и зачем оно бизнесу
DWH собирает историю из разных систем для общей аналитики. Показываю, чем хранилище отличается от рабочей базы и когда оно уже полезно.
ETL: как данные проходят путь от источника до отчёта
ETL забирает данные, приводит их к общим правилам и загружает для аналитики. Объясняю процесс без технического тумана.
Дашборд руководителя: что показать на первом экране
Хороший дашборд быстро показывает результат, отклонение и место для проверки. Разбираем структуру без графиков ради графиков.
KPI бизнеса: как выбрать показатели, которые помогают решать
KPI нужен не для длинной панели, а для конкретного решения. Показываю, как связать цель, цифру, ответственного и понятное действие.
План-факт анализ: как найти причины отклонений
План показывает, куда хотели прийти. Факт — где оказались. Разбираем простую формулу и способ понять, какая причина действительно повлияла на результат.
Операционная аналитика: что это и как помогает бизнесу каждый день
Это аналитика не для отчёта раз в квартал, а для сегодняшних решений: где очередь, что просрочено и кому пора действовать.
Как выбрать подрядчика по аналитике и не купить красивый экран
Хороший подрядчик начинает с вопросов о бизнесе, а не с палитры дашборда. Собрал чек-лист, который помогает сравнить предложения по делу.
Готовый сервис или индивидуальная аналитика: что выбрать
Коробка запускается быстрее, индивидуальное решение точнее повторяет бизнес. Разбираем выбор без войны форматов и дорогих сюрпризов.
BI или Excel: что выбрать бизнесу
Excel отлично считает, BI удобно показывает общую картину. Выбор зависит не от моды, а от количества источников, людей и повторяющейся работы.
Аналитические гипотезы: как проверять идеи бизнеса
«Давайте попробуем» — ещё не гипотеза. Показываю, как превратить идею в понятную проверку с метрикой, сроком и следующим действием.
Churn rate: как считать отток клиентов и что с ним делать
Отток показывает, сколько клиентов перестали быть с вами. Объясняю простую формулу, когорты и способы найти момент, где люди уходят.
Ошибки бизнес-дашбордов: почему цифры есть, а пользы нет
Дашборд может быть красивым и бесполезным одновременно. Разбираем ошибки, из-за которых команда смотрит на экран, но не понимает, что делать.
Как автоматизировать отчёты в Excel и не собирать их руками
Если отчёт каждую неделю собирается из тех же файлов, его можно превратить в обновляемый процесс. Разбираем как, не теряя проверяемость.
Качество данных: как проверить цифры до решения
Три системы могут показывать три разные правильные цифры. Разбираем полноту, точность, свежесть, дубли и контрольные суммы.
Управление на основе данных: как принимать решения без магии
Data-driven подход начинается не с дашборда, а с вопроса и решения. Показываю, как связать цифры с действиями команды.
Единый источник данных: как перестать спорить с отчётами
Разбираем, почему CRM, реклама и финансы показывают разные цифры и как собрать единую систему показателей с понятными источниками, формулами и проверками.
В этой рубрике пока нет опубликованных материалов.
Данные уже что-то говорят?
Переведём
с цифрового.
Можно прийти без готового ТЗ. Посмотрим, какие данные уже есть, где теряется смысл и с чего начать.