Ключевые термины BI: как устроен язык работы с данными

29.12.2025
По мере развития аналитики в компании становится понятно: проблемы чаще возникают не из-за качества данных или выбранных инструментов. Гораздо чаще они связаны с тем, как люди понимают одни и те же вещи. Термины вроде «метрика», «факт», «дашборд» или «хранилище» используются повсеместно, но в разных командах за ними нередко стоят разные представления и ожидания. В результате BI начинает интерпретироваться по-разному, даже если источники формально совпадают.

Такая рассинхронизация особенно заметна при масштабировании: когда отчёты начинают использоваться за пределами одной команды, а данные — служить основой для принятия решений в разных функциях. Без общего понятийного слоя аналитика перестаёт быть единым контуром и превращается в набор разрозненных представлений о реальности.

Этот материал — практичный глоссарий ключевых понятий BI. Он рассчитан на тех, кто работает с информацией со стороны бизнеса, аналитики и IT и хочет избежать типичных ошибок ещё на старте.
Переходите на российские BI‑решения!
Попробуйте платформу для быстрой и простой разработки бизнес-аналитики Insight!
Переходите на российские BI-решения!

Business Intelligence (BI)


BI — это способ работать с данными так, чтобы они давали понятное представление о том, что происходит в бизнесе. Сырые цифры из разных систем собираются вместе, приводятся к общей логике и используются для анализа.

В результате сведения перестают быть набором отдельных показателей. Их можно рассматривать в связке: отслеживать текущее состояние, видеть, где происходят изменения, и понимать, с чем они связаны.

Важно: BI не сводится к визуализации или отчётности. Его ключевая функция — формирование единого аналитического слоя, в котором информация интерпретируется в контексте бизнес-логики, а не отдельных источников.

В зрелых организациях BI используется для ответа на три уровня вопросов:

  • что происходит;
  • почему это происходит;
  • к чему это может привести.

В рознице BI используют не только для того, чтобы смотреть на выручку по месяцам. С его помощью можно сопоставить изменения в ассортименте, цены и работу логистики и увидеть, как всё это отражается на покупателях и товаре. Например, почему при росте продаж начинает падать маржа или где именно замедляется оборачиваемость. В таком виде сведения рассматриваются вместе, а не как отдельные несвязанные показатели.

Дашборд


Дашборд — интерфейс для работы с текущим состоянием информации, который помогает сократить путь от наблюдения к интерпретации.

Хороший дашборд позволяет быстро понять:

  • что происходит сейчас;
  • где есть отклонения;
  • на какие зоны стоит обратить внимание.

Например, дашборд операционной команды может показывать загрузку ресурсов и отклонения от SLA, тогда как для финансовой команды он будет сфокусирован на динамике выручки и затрат.

Метрика


Метрика — числовое значение, за которым зафиксировано какое-то событие или состояние. Допустим, за день поступило какое-то количество заказов или, скажем, один запрос обрабатывался определённое время. Сами по себе эти числа мало что говорят — они просто фиксируют, что нечто произошло. Ценность таких метрик раскрывается только в сравнении — например, с предыдущими периодами, между разными группами, или в контексте того, чего ожидали достичь.

Если метрик слишком много или они рассматриваются отдельно друг от друга, они теряют смысл. Начинается конкуренция за внимание, и в итоге BI-система перестаёт давать понимание процессов. Получается просто набор разрозненных цифр.

Когда метрики выбраны корректно и используются в связке, по ним действительно можно заметить изменения и дальше разбираться, что за ними стоит.

Key Performance Indicator (KPI)


KPI — показатель, который отражает степень достижения конкретной цели. Он связывает данные с ожидаемым результатом и задаёт ориентир для оценки изменений.

В отличие от отдельных метрик, KPI всегда существует в контексте управленческой логики. Например:

  • количество заявок — это метрика;
  • доля обработанных заявок в целевое время — KPI.

Часто команды просто берут все доступные цифры и добавляют их KPI. Так проще, но пользы от этого немного. Когда цель сформулирована чётко, с показателями работать легче — становится понятно, на что действительно стоит обращать внимание, а что — можно игнорировать.

ETL и ELT


Иногда работать напрямую с источниками данных становится слишком неудобно. Информация поступает из разных систем, в разных форматах, и без промежуточной обработки всё это быстро превращается в хаос. Чтобы на выходе получилась внятная картина, нужно задать определённую логику обработки.

Обычно эту задачу решает подход ETL (Extract, Transform, Load) — сначала данные извлекаются, потом преобразуются в нужный формат, и только после этого загружаются в хранилище или BI-систему.

Но с появлением и развитием облачных платформ всё чаще используют другой путь — ELT (Extract, Load, Transform). Здесь данные сначала просто загружаются как есть, без изменений, а приводятся в порядок уже внутри хранилища. Такой способ даёт больше гибкости, особенно если источников много, а задачи часто меняются.

Разница между ETL и ELT — в степени гибкости. Первый ориентирован на стабильность, второй — на адаптацию. На практике оба подхода часто сосуществуют, обеспечивая баланс между надёжностью и скоростью изменений.

Хранилища данных: Data Warehouse, Data Lake и Lakehouse


Хранилища формируют основу BI-инфраструктуры — здесь определяется, в каком виде информация становится доступной для анализа и принятия решений.

Data Warehouseориентирован на структурированные, проверенные данные и обеспечивает устойчивость статистики. Он используется там, где важны сопоставимость показателей, воспроизводимость расчётов и единая логика интерпретации.

Data Lake решает другую задачу — хранение в исходном виде без жёсткой структуры. Такой подход удобен для исследовательских сценариев, работы с логами, событиями и нестандартными форматами, когда структура сведений формируется по ходу анализа.

Lakehouse объединяет оба подхода: он позволяет работать с сырыми данными, сохраняя при этом управляемость и целостность. Это компромисс между гибкостью Data Lake и предсказуемостью Data Warehouse.

Измерение


Измерение определяет контекст, в котором анализируются данные. Это ось, по которой факты группируются и сравниваются: время, регион, канал, продукт и другие признаки. Измерения позволяют переходить от общего уровня к деталям и выявлять закономерности.

Факт


Факт отражает зафиксированное событие, выраженное числовым значением. Продажа, визит, транзакция, обращение — всё это факты. Они лежат в основе моделей данных и связываются с измерениями.

Через факты формируется количественное представление о происходящем, которое затем интерпретируется в рамках модели данных.

Модель данных


Модель данных описывает, как факты и измерения связаны между собой и каким образом сведения могут использоваться для анализа. По сути, она задаёт рамки того, какие вопросы вообще можно задавать к системе и какие ответы будут корректными.

От структуры модели зависит:

  • какие срезы доступны;
  • как данные сочетаются между собой
  • насколько устойчивым остаётся исследование при изменениях в процессах или источниках..

Хорошо спроектированная модель позволяет развивать статистику без постоянной переработки логики и отчётов. Плохая — превращает любое изменение в дорогостоящий рефакторинг.

Визуализация


Визуализация — графическое представление информации и метрик в виде графиков, гистограмм, карт и диаграмм. Её цель — сделать паттерны, тренды и аномалии очевидными для восприятия, снизив когнитивную нагрузку на пользователя по сравнению с чистыми таблицами

 

Вместо вывода


BI формирует общий язык, на котором организация описывает происходящее через сведения. Чем точнее этот язык, тем легче согласовывать действия между командами, принимать устойчивые решения и масштабировать аналитику по мере усложнения бизнес-процессов.

Хотите узнать больше
о продуктах Goodt?
Хотите узнать больше
о продуктах Goodt?
Goodt. Современные HR Tech и BI-решения.
Подписаться на рассылку
Подписываясь на рассылку, вы даете согласие на обработку персональных данных. Рассылка осуществляется один раз в квартал.
Спасибо за подписку!
© Goodt 2016 – 2026.