Когда в компании говорят “нам нужен DWH”, часто это звучит как обещание будущего порядка: построим хранилище — и наконец начнём управлять по цифрам. На практике бизнес не ждёт. Деньги тратятся каждый день, каналы масштабируются, продукт меняется — решения всё равно принимаются. Просто не по метрикам, а по Excel и ощущениям.
Я называю это “метрики без DWH”: подход, когда мы честно признаём ограничения данных, но всё равно собираем систему управления. Не идеальную, а достаточную, чтобы отвечать на вопросы про деньги и эффективность.
Что важно понять сразу: проблема чаще не в том, что “данных нет”. Проблема в том, что у разных команд разные определения. Маркетинг живёт одной выручкой, финансы — другой, собственник — третьей. В таких условиях любой дашборд превращается в спор “кто считает правильно”.
В статье я разбираю практический каркас, который помогает считать метрики даже при дырявых источниках:
- почему начинать нужно не с “панели показателей”, а с решений (что вы будете делать, если метрика изменилась на ±20%);
- какой минимальный набор сущностей нужен почти всем (источник → лид → сделка → деньги);
- какие метрики реально работают “на костылях” (DRR/ROMI, CPA по факту денег, 1–2 критических шага воронки, простая юнит-экономика);
- как пережить несовпадения и не убить доверие (таблица сверки и единые определения важнее, чем витрины);
- что автоматизировать первым, чтобы метрики перестали врать (источники, оплаты/возвраты, дубли).
Если вы сейчас в ситуации “DWH не идеальный / данных не хватает / спорим о цифрах”, этот подход обычно даёт первый управляемый результат быстрее, чем попытка построить “идеально”.