ПАВЕЛ ГРАДОВ / ОБО МНЕ
Выстраиваю аналитику, которая помогает принимать решения
Более десяти лет работаю с цифровыми продуктами и данными: от эффективности маркетинга и событий на сайте до SQL-витрин и BI. Этот путь научил меня видеть не только показатели, но и всю цепочку, от которой зависит их достоверность.
10+
лет в digital
6+
лет в веб- и мобильной аналитике
30M+
MAU — масштаб месячной аудитории
КОМПЛЕКСНАЯ
ЭКСПЕРТИЗА
Бизнес-цели
Контекст и вопросы
Web / App
События и поведение
DWH / SQL
Источники и модели
BI / Decisions
Выводы и действия
Единая аналитическая система
BUSINESS ↔ DATA ↔ DECISION
● ПОЛНЫЙ ЦИКЛ
МОЙ ВЗГЛЯД НА ДАННЫЕ
Что стоит за одной цифрой
В итоговом отчёте мы видим число. За ним стоят бизнес-определение, события, идентификаторы, преобразования и правила расчёта. Мой опыт охватывает разные участки этой цепочки.
АРХИТЕКТУРА ПОКАЗАТЕЛЯ / END-TO-END
● ОТ ИСТОЧНИКА К ВЫВОДУ
01 / ЗАЧЕМ
Смысл показателя
Что именно хотим измерить и для какого решения.
02 / СБОР
Первичные данные
События, CRM и другие источники; полнота и даты.
03 / ОБЪЕДИНЕНИЕ
Интеграция и связь
Ключи клиентов, статусы, история и качество.
04 / МЕТОДОЛОГИЯ
Расчёт метрики
SQL-логика, агрегации, витрины, периоды.
05 / ПРИМЕНЕНИЕ
Интерпретация в BI
Что означает динамика и можно ли ей доверять.
↶ Если результат вызывает вопросы, проверка идёт по всей цепочке — не только по формуле или визуализации.
ПРОВЕРЯЕМАЯ ЛОГИКА
выявляю СИСТЕМНЫЕ ПРИЧИНЫ ПРОБЛЕМ
Почему аналитика не всегда работает
Даже хорошие инструменты не гарантируют достоверных ответов. Причины расхождений часто скрываются не в самом отчёте, а на стыках измерений, источников и методологии.
Важно проверять всю цепочку, а не только итоговую цифру.
ГДЕ ИСКАТЬ ПРИЧИНЫ
01
Сбор и идентификация
Все ли события поступили? Правильно ли связаны клиенты?
02
Обработка и определения
Не теряются ли записи при объединении? Одинаковы ли периоды и статусы?
03
Расчёт и визуализация
Какая логика агрегации использована? Что именно показывает BI?
*Примеры типовых причин
ОТКУДА СЛОЖИЛСЯ ЭТОТ ПОДХОД
Мой профессиональный путь
Я пришёл к архитектурному взгляду через последовательное расширение задач — от привлечения пользователей до корпоративных данных, расчётов и отчётности.
01 / DIGITAL
Digital-маркетинг и сайты
Более 10 лет в digital: рекламные каналы, конверсии, пользовательские сценарии и эффективность привлечения.
02 / WEB & APP
Веб- и мобильная аналитика
Проектирование событийных моделей, продуктовые метрики, воронки и работа с цифровыми платформами с большой аудиторией.
03 / DATA & BI
Данные, SQL и BI
Интеграция разнородных источников, SQL-витрины, единые показатели и развитие корпоративной BI-отчётности.
практический опыт
С какими задачами мне доводилось работать
Эти примеры показывают, как компетенции в разных направлениях складываются в практическое понимание общей системы данных.
01 / ИЗМЕРЕНИЯ
Модели событий и качество сбора
Проектирование и стандартизация тысяч событий и параметров, согласование логики измерений между платформами.
02 / ДАННЫЕ
Интеграция и SQL-витрины
Объединение источников, подготовка аналитических наборов данных, проверка полноты и воспроизводимости расчётов.
03 / ОТЧЁТНОСТЬ
BI и согласованность метрик
Разработка отчётов, перенос между BI-платформами, сверка показателей и формализация логики их расчёта.
04 / АНАЛИЗ
Пользовательское поведение
А/Б-тесты, воронки, когорты, удержание, эффективность каналов и интерпретация продуктовых изменений.
мои ПРИНЦИПЫ в работе
Достоверность важнее эффектного графика
Хорошая аналитика должна выдерживать проверку — от определения показателя до исходной записи.
01
Чёткое определение показателя
Что считаем, на какую дату, на какой совокупности и по какому правилу?
02
Прослеживаемая логика данных
Источники, ключи объединения, преобразования и агрегаты должны быть понятны и проверяемы.
03
Сложность — по потребности
Использовать столько инфраструктуры, сколько реально нужно для задачи и развития системы.
ПОЧЕМУ Я веду этот блог
Разобраться в системе — значит видеть больше
На практике решения редко укладываются в границы одного инструмента. В блоге я разбираю, почему выбираются те или иные подходы, какие ограничения у них есть и как разные части системы влияют друг на друга.
Это место для систематизации опыта и разборов реальных типов задач.
НА СВЯЗИ
Можно обсудить задачу или подход
Если вы развиваете аналитику или хотите разобраться в устройстве своей системы данных — буду рад диалогу.