[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-bi":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":151},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":111,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":112,"related":126,"views_count":107,"helpful_yes_count":115,"helpful_no_count":115,"created_at":149,"updated_at":150,"published_at":17},304,"bi",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Business Intelligence (бизнес-аналитика)","Совокупность процессов и инструментов сбора, хранения и визуализации данных для принятия деловых решений.","Business Intelligence, или бизнес-аналитика, — это всё, что превращает сырые данные компании в понятные ответы на вопросы бизнеса. Сюда входят и инфраструктура (хранилища, регулярные загрузки), и инструменты визуализации, и сама практика работы аналитиков. Системы вроде Tableau, Power BI, Looker, Metabase и Superset различаются меньше, чем зрелость команд, которые ими пользуются.","\u003Cp>BI — это не один инструмент, а целый слой между данными и решениями. Качество этой функции определяется не количеством дашбордов, а количеством решений, которые на их основе принимают осознанно.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Что обычно входит\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Хранилище данных (DWH) и регулярные загрузки из источников.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Модель данных: справочники, факты, ключи, метрики.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Инструмент визуализации: дашборды, отчёты, разовые запросы.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Практики работы аналитиков: словарь метрик, разбор отчётов, документация.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Где обычно ломается\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Каждый отдел собирает свои отчёты в своих инструментах — единая картина не складывается.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Метрики обновляются нерегулярно или расходятся между отчётами.\u003C\u002Fli>\u003Cli>BI воспринимают как отчётность для начальства, а не как рабочий инструмент команд.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>В компании уже больше 30–50 человек и нужны общие источники цифр\u003C\u002Fli>\u003Cli>Разные команды спорят о значениях одних и тех же показателей\u003C\u002Fli>\u003Cli>Аналитика стала узким местом: маленький отдел не успевает делать отчёты для всех\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Маленькая команда на 5–10 человек, где базовых таблиц и одной общей презентации хватает\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Компания переходит от Excel и Google-таблиц к Metabase и общему хранилищу данных. Раньше каждый отдел сводил свои отчёты вручную в начале месяца. После запуска функции BI типовые отчёты появляются автоматически, аналитики занимаются разбором сложных вопросов, а руководство видит ключевые метрики в одном месте. Скорость принятия решений в среднем выросла, а число срочных запросов на отчёт сильно упало.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Внедряя BI, начните с одного-двух действительно нужных дашбордов и понятного словаря метрик. Сам словарь удобно держать в базе знаний Shtab, чтобы у всех команд был один источник определений. Большая платформа без понятного потребителя данных быстро превращается в дорогую инфраструктуру, которой никто не пользуется по делу.\u003C\u002Fp>","бизнес-аналитика, Business Intelligence, BI, деловая аналитика","Business Intelligence (BI)","Business Intelligence (BI): бизнес-аналитика | Глоссарий Shtab","BI, или бизнес-аналитика, — инфраструктура и практики работы с данными для решений бизнеса. Что входит, где обычно ломается и с чего начинать внедрение.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},11,"analytics-data","#06b6d4",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Аналитика и данные","Понятия и инструменты работы с данными: виды аналитики, статистические основы, A\u002FB-тестирование, продуктовые метрики, дашборды и BI, инфраструктура данных, качество и управление данными.",[93,102],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":99},44,"data-engineering","tool","#0F9488",102,{"ru":100},{"title":101},"Инфраструктура данных",{"id":103,"slug":104,"kind":105,"hex":106,"order":107,"translations":108},45,"product-analytics","metric","#5e79ec",103,{"ru":109},{"title":110},"Продуктовая аналитика","B",[113,120],{"id":114,"order":115,"translations":116},1148,0,{"ru":117},{"question":118,"answer":119},"Чем BI отличается от науки о данных (Data Science)?","\u003Cp>BI отвечает за описательную и диагностическую аналитику: регулярные отчёты, разбор отклонений, поддержку решений. Наука о данных — за предсказательную и предписывающую: модели, прогнозы, эксперименты. В крупной компании обе функции обычно живут рядом, пересекаются по людям и часто работают на одном и том же хранилище данных.\u003C\u002Fp>",{"id":121,"order":61,"translations":122},1149,{"ru":123},{"question":124,"answer":125},"Какой инструмент BI выбрать?","\u003Cp>Зависит от бюджета, объёмов данных и зрелости команды. Power BI и Tableau хороши для большой корпорации с лицензиями. Metabase и Superset — удобные решения с открытым кодом для продуктовых компаний. Looker мощный, но требует выстроенной подготовки данных и времени на внедрение. Выбор инструмента почти всегда значит меньше, чем качество словаря метрик и культура работы с данными.\u003C\u002Fp>",{"related":127},[128,135,142],{"id":129,"slug":130,"translations":131},303,"dashboard",{"ru":132},{"title":133,"short_definition":134},"Дашборд","Визуальная сводка ключевых метрик, помогающая быстро понять состояние процесса или продукта.",{"id":136,"slug":137,"translations":138},306,"data-warehouse",{"ru":139},{"title":140,"short_definition":141},"Хранилище данных (Data Warehouse)","Специализированная база данных, в которой собраны и согласованы данные из разных источников для аналитики.",{"id":143,"slug":144,"translations":145},290,"descriptive-analytics",{"ru":146},{"title":147,"short_definition":148},"Описательная аналитика","Ответ на вопрос «что произошло»: отчёты, дашборды, регулярные срезы данных без интерпретации причин.","2026-05-11T20:16:06.204974+03:00","2026-05-11T20:16:06.204990+03:00",[152,169,186],{"id":153,"slug":154,"translations":155,"category":160,"tags":163,"letter":167,"cover":17,"updated_at":168,"published_at":17},313,"arpu",{"ru":156},{"title":157,"short_definition":158,"translation_en":159},"ARPU и ARPPU (средняя выручка на пользователя)","ARPU — средняя выручка на пользователя. ARPPU — средняя выручка на платящего пользователя.","ARPU and ARPPU",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":161},{"ru":162},{"title":90,"description":91},[164],{"id":103,"slug":104,"kind":105,"hex":106,"order":107,"translations":165},{"ru":166},{"title":110},"A","2026-05-11T20:16:09.534333+03:00",{"id":170,"slug":171,"translations":172,"category":177,"tags":180,"letter":184,"cover":17,"updated_at":185,"published_at":17},312,"dau-wau-mau",{"ru":173},{"title":174,"short_definition":175,"translation_en":176},"DAU, WAU, MAU (активная аудитория за день, неделю и месяц)","Количество уникальных активных пользователей за день, неделю и месяц соответственно.","DAU \u002F WAU \u002F MAU",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":178},{"ru":179},{"title":90,"description":91},[181],{"id":103,"slug":104,"kind":105,"hex":106,"order":107,"translations":182},{"ru":183},{"title":110},"D","2026-05-11T20:16:09.166914+03:00",{"id":187,"slug":188,"translations":189,"category":194,"tags":197,"letter":201,"cover":17,"updated_at":202,"published_at":17},305,"etl-elt",{"ru":190},{"title":191,"short_definition":192,"translation_en":193},"ETL и ELT (загрузка и преобразование данных)","Два подхода к переносу и подготовке данных: ETL — извлечение, преобразование, загрузка; ELT — извлечение, загрузка, преобразование.","ETL and ELT",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":195},{"ru":196},{"title":90,"description":91},[198],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":199},{"ru":200},{"title":101},"E","2026-05-11T20:16:06.556623+03:00"]