BI‑системы для управленческого контроля и анализа — настройте отчётность, которой доверяют

Программа: KPI, модель данных и дашборды для руководства

Общая длительность обучения: 16 ак.ч. (2 дня).
Примеры инструментов: Power BI / Excel / SQL / Looker Studio / Tableau / Qlik — в зависимости от задач и контекста компании (конкретный стек — [уточняется]).

Модуль 1. Роль BI в управленческом контроле: что именно «контролируем»

Цели: связать BI‑отчётность с управленческими решениями и зонами ответственности.
Уроки: 1) Управленческий контроль vs управленческий учёт: где «ломается» отчётность.
2) Типовые витрины: P&L, CF, баланс (управленческий), продажи, закупки, производство, запасы.
3) Потребители отчётов: CEO/CFO/директора функций — разные вопросы к данным.
4) Периодичность и «скорость» показателей: daily/weekly/monthly, leading vs lagging.
Практика: сформировать список управленческих решений (5–10) и нужных метрик под них.
Инструменты: Miro/аналог, Excel/Google Sheets.
Длительность: ~1.5 ак.ч.

Модуль 2. Постановка KPI и единые определения (Metric Store подход)

Цели: устранить противоречия в формулах, источниках и правилах расчёта.
Уроки: 1) KPI‑дерево: цель → драйверы → метрики → владелец.
2) Паспорт показателя: формула, фильтры, исключения, источник, период, ответственный.
3) Частые ошибки: «средняя температура», смешение гранулярности, дубли справочников.
4) Согласование KPI с бизнесом: как фиксировать изменения и версии.
Практика: шаблон «паспорт показателя» + 10 показателей для вашего контура.
Инструменты: Excel/Confluence/Notion (по выбору).
Длительность: ~2 ак.ч.

Модуль 3. Источники данных и контур: ERP/CRM/1С/Excel — как собрать «одну правду»

Цели: описать контур данных без «ручных склеек» и потерь.
Уроки: 1) Карта источников и владение данными (data ownership).
2) Идентификаторы и справочники: номенклатура, контрагенты, филиалы, каналы.
3) Проблемы интеграции: разные ключи, разные периоды, разные валюты/единицы.
4) Быстрые решения vs правильная архитектура: что допустимо в MVP.
Практика: матрица «метрика → источник → таблица/выгрузка → ответственный».
Инструменты: Excel, SQL (при наличии).
Длительность: ~1.5 ак.ч.

Модуль 4. Модель данных для BI: факты, измерения, календарь, витрины

Цели: научиться проектировать устойчивую модель под анализ, а не под «красивую картинку».
Уроки: 1) Star schema: фактовые таблицы и измерения — зачем это бизнесу.
2) Гранулярность и агрегирование: как не «сломать» маржу и план‑факт.
3) Календарь, периоды, финансовый год, скользящие окна.
4) Витрина управленческой отчётности: минимум полей для контроля и анализа.
Практика: черновик модели (ER‑схема уровня BI) + список обязательных измерений.
Инструменты: draw.io / Miro, SQL (опционально).
Длительность: ~2 ак.ч.

Модуль 5. Визуальная аналитика: как делать дашборды, которыми пользуются

Цели: превратить метрики в управленческий интерфейс: быстро, ясно, без «визуального шума».
Уроки: 1) Структура управленческого дашборда: обзор → детали → причины → действия.
2) Drill‑down, сегментация, разрезы: как задать правильные вопросы к данным.
3) Визуальные стандарты: цвета, шкалы, сравнение периодов, аннотации.
4) Анти‑паттерны: перегруженные страницы, «много графиков — мало смысла».
Практика: макет 3–5 страниц дашборда (wireframe) под вашу роль.
Инструменты: Power BI / Tableau / Qlik / Looker Studio (по выбору), Figma (опционально).
Длительность: ~2 ак.ч.

Модуль 6. План‑факт и факторный анализ: управленческий разбор отклонений

Цели: научиться объяснять «почему так получилось» и показывать драйверы.
Уроки: 1) План‑факт: методики, базовые формулы, сезонность, нормализация.
2) Драйверы выручки и маржи: цена/объём/микс, скидки, возвраты.
3) Затраты: постоянные/переменные, центры ответственности, аллокации.
4) Waterfall/bridge‑анализ: когда уместен и как не исказить выводы.
Практика: сценарий разборов отклонений (шаблон повестки) + набор визуализаций.
Инструменты: Excel, BI‑инструмент (по выбору).
Длительность: ~1.5 ак.ч.

Модуль 7. Качество данных и контроль изменений: DQ‑checks, сверки, алерты

Цели: внедрить доверие к цифрам через контроль качества и прозрачность изменений.
Уроки: 1) Контроль качества данных: полнота, валидность, согласованность, дубликаты.
2) Сверки: BI vs 1С/ERP, управленческий контур vs бухгалтерский (что сравнивать корректно).
3) Мониторинг обновлений: журнал изменений, версии витрин, причины расхождений.
4) Алерты и пороги: как настроить «сигналы» без спама.
Практика: чек‑лист DQ + таблица «проверка → периодичность → владелец → реакция».
Инструменты: BI, Excel, SQL/ETL (опционально).
Длительность: ~1.5 ак.ч.

Модуль 8. Управление BI‑решением: роли, доступы, регламенты, self‑service

Цели: закрепить BI как процесс, а не разовый проект.
Уроки: 1) Ролевая модель доступа (в т.ч. RLS): кому какие данные и почему.
2) Регламент управленческой отчётности: сроки, ответственные, правила изменений.
3) Self‑service аналитика: где можно, а где нужен централизованный контроль.
4) BI‑roadmap: MVP → расширение витрин → автоматизация → центр компетенций.
Практика: черновик регламента + матрица ролей (RACI) для BI‑контуров.
Инструменты: шаблоны документов, BI‑платформа (по выбору).
Длительность: ~2 ак.ч.

Итоговый проект (в ходе 2 дней)

Тема: «Контур управленческого контроля в BI для моей компании/подразделения».
Что сдаёте (минимум):

• KPI‑карта (10–20 метрик) + паспорта ключевых показателей;
• схема модели данных верхнего уровня (факты/измерения/календарь);
• макет дашборда 3–5 страниц (структура и логика анализа);
• чек‑лист качества данных + проект регламента обновления/ответственности.

Практическое задание после первого дня (обязательное):
Собрать «скелет» решения: KPI‑карта + список источников + черновик модели данных (1–2 страницы). На втором дне — доводим до дашборд‑логики, контроля качества и регламентов.