DG Аналитическая сводка 9 Мониторинг и метрики

Вопрос: Известны ли вам метрики, используемые для оценки качества данных в вашей компании?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Нет	4	0	1	0	0	0	5
Не уверен(а)	1	0	5	0	0	4	10
Частично	2	0	5	0	1	0	8
Да	2	0	2	0	0	0	4

---

📌 Основные выводы:

• 37% респондентов выбрали вариант «Не уверен(а)», что указывает на низкую осведомлённость о действующих метриках в организациях.

• 19% участников прямо указали, что метрики не применяются или не известны, что дополнительно подтверждает пробел в коммуникации и прозрачности.

• Только 15% опрошенных уверенно заявили, что знают используемые метрики, что не соответствует уровню зрелости мониторинга качества данных.

• При этом 30% респондентов отметили частичное знание, что можно расценивать как потенциал для развития — при условии дополнительной поддержки и информирования.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить прозрачность метрик качества данных:

   • публиковать описание ключевых метрик в доступных форматах;

   • встроить автоматические оповещения и виджеты в рабочие пространства команд.

2. Организовать обучающие и обзорные форматы:

   • брифинги, сессии вопросов и ответов, демо-дни с разбором типовых отчётов;

   • интегрировать обучение в процесс адаптации новых сотрудников.

3. Дифференцировать доступ к метрикам по ролям:

   • предоставить визуализации и пояснения в зависимости от уровня вовлечённости и задач конкретной аудитории.

Вопрос: Где можно посмотреть текущие значения метрик по данным?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	5	0	4	0	0	1	10
Через запрос в команду	1	0	0	0	1	3	5
Внутренний портал	2	0	4	0	0	0	6
BI-дашборд	1	0	5	0	0	0	6

---

📌 Основные выводы:

• 38% участников не знают, где посмотреть метрики — это главный индикатор отсутствия прозрачности и информирования.

• 23% респондентов указали, что получают доступ к метрикам через личные запросы в команды, что создаёт зависимость от отдельных людей и снижает оперативность.

• Ещё 23% опрошенных используют BI-дашборды, и столько же — внутренний портал, что говорит о частичной технической доступности, но не о широком распространении знаний об этих каналах.

---

✅ Рекомендации:

1. Упростить и централизовать доступ к метрикам:

   • разработать и продвигать единый портал или BI-доску с показателями качества данных;

   • интегрировать ссылку на дашборды в интерфейсы повседневной работы (например, Confluence, Slack/Teams).

2. Повысить осведомлённость:

   • провести рассылку или обучение по тому, где искать метрики;

   • закрепить информацию в onboarding-материалах и Wiki.

3. Снизить зависимость от ручных запросов:

   • автоматизировать уведомления об изменениях метрик;

   • внедрить self-service подход для анализа качества данных.

Вопрос: Используются ли метрики качества данных в вашей повседневной работе?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Да, регулярно	4	0	5	0	0	1	10
Редко	4	0	2	0	1	2	9
Иногда	0	0	5	0	0	0	5
Не используются	1	0	1	0	0	1	3

---

📌 Основные выводы:

• 37% респондентов используют метрики регулярно, что указывает на частичную, но пока не массовую интеграцию метрик в повседневные процессы.

• 33% отметили, что метрики применяются редко, а ещё 19% — только иногда, что говорит о низкой зрелости повседневного применения и вероятной недостаточности автоматизации.

• Лишь 11% опрошенных заявили, что не используют метрики вообще, что положительно — но указывает на точки роста в области обучения и вовлечённости.

---

✅ Рекомендации:

1. Расширить использование метрик в ежедневной работе:

   • внедрить автоматические оповещения о нарушении порогов качества;

   • интегрировать метрики в задачи на спринты/проекты.

2. Формализовать метрики как часть процессов:

   • сделать их обязательной частью обзоров инцидентов;

   • использовать их в системах OKR/KPI.

3. Повысить вовлечённость через обучение и примеры успеха:

   • делиться кейсами, где метрики помогли предотвратить ошибки или оптимизировать работу;

   • назначить data stewards, которые помогут командам интерпретировать и применять метрики.

Вопрос: Как часто вы видите отчёты или дашборды с метриками по данным?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Еженедельно или чаще	1	0	6	0	0	1	8
Раз в месяц	2	0	5	0	0	0	7
Реже одного раза в месяц	2	0	2	0	1	0	5
Никогда	4	0	0	0	0	3	7

---

📌 Основные выводы:

• 30% участников видят метрики еженедельно или чаще, что говорит о наличии регулярных механизмов визуализации у части команд.

• 26% получают отчёты раз в месяц, что можно считать базовым уровнем мониторинга.

• Однако 26% указали, что никогда не видели метрик, и ещё 19% видят их крайне редко — это означает, что почти половина сотрудников либо не имеют доступа, либо отчёты не являются частью их рабочих процессов.

---

✅ Рекомендации:

1. Обеспечить доступность метрик для всех ролей:

   • создать централизованный дашборд или репозиторий с регулярным обновлением;

   • внедрить уведомления об обновлениях метрик.

2. Нормализовать частоту получения отчетности:

   • стремиться к недельному ритму представления ключевых метрик;

   • автоматизировать рассылку или публикацию дашбордов.

3. Проводить регулярные обзоры данных на командных встречах:

   • включить метрики качества и доступности данных в повестку еженедельных синков или ретроспектив.

Вопрос: Какая наиболее важная метрика качества для вас?

---

📊 Количественные итоги:

Метрика	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Полнота	3	0	4	0	1	0	8
Уникальность	2	0	3	0	0	1	6
Точность	2	0	2	0	0	2	6
Своевременность	1	0	4	0	0	0	5
Согласованность	1	0	0	0	0	1	2

---

📌 Основные выводы:

• Полнота — самая важная метрика: её выбрали 33% респондентов. Это подчёркивает важность доступности и завершённости данных для выполнения рабочих задач.

• Уникальность и точность разделили второе место (по 25% голосов каждая), отражая озабоченность дублированием и корректностью данных.

• Своевременность указана 21% участников — особенно важна для инженерных ролей, где задержки в данных снижают ценность анализа.

• Согласованность воспринимается как менее приоритетная метрика, выбрана только 8%.

---

✅ Рекомендации:

1. Сфокусировать усилия на повышении полноты и уникальности данных:

   • внедрить валидационные правила на этапе загрузки;

   • реализовать контроль обязательных полей и механизмов устранения дубликатов.

2. Регулярно измерять и визуализировать приоритетные метрики:

   • добавить блоки полноты, точности и уникальности в стандартные отчёты.

3. Внедрить оповещения при падении критичных метрик:

   • особенно по своевременности и точности в потоках данных реального времени.

Вопрос: Насколько легко вам интерпретировать текущие метрики по качеству данных?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
В целом понятно	5	0	8	0	0	1	14
Иногда непонятно	2	0	5	0	0	1	8
Сложно разобраться	2	0	0	0	1	1	4
Очень легко	0	0	0	0	0	1	1

---

📌 Основные выводы:

• 50% респондентов считают метрики в целом понятными, что говорит о достаточном базовом уровне представления.

• При этом 29% отмечают, что иногда возникают затруднения, указывая на необходимость улучшения визуализации или пояснений.

• 14% считают метрики трудными для интерпретации, и только 4% — очень лёгкими, что свидетельствует о дефиците интуитивных форматов подачи.

---

✅ Рекомендации:

1. Обновить представление метрик:

   • использовать визуальные индикаторы (цвет, шкалы);

   • добавить пояснения, тренды и примеры интерпретации.

2. Обеспечить обучение по ключевым метрикам:

   • краткие гайды и внутренняя wiki с примерами;

   • Q&A-сессии по метрикам.

3. Проверить соответствие форматов метрик ролям:

   • разные роли (инженеры, менеджеры) могут нуждаться в разной глубине детализации и форматах.

Вопрос: Есть ли у вас доступ к историческим данным по метрикам?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	4	0	7	0	0	3	14
Частично	2	0	3	0	0	0	5
Нет	2	0	0	0	1	0	3
Да	1	0	3	0	0	1	5

---

📌 Основные выводы:

• Половина респондентов (50%) не знают, есть ли доступ к историческим метрикам, что указывает на низкую прозрачность или недостаточную коммуникацию по инструментам мониторинга.

• Только 18% опрошенных однозначно имеют доступ, что может сдерживать анализ трендов и обоснование решений.

• Частичный доступ есть у 18%, а 11% прямо указали, что доступа нет, что подчёркивает недостаточную зрелость мониторинга в динамике.

---

✅ Рекомендации:

1. Уточнить и документировать политику доступа к историческим метрикам:

   • кто, где и как может посмотреть историю изменений;

   • назначить ответственных за поддержку доступности.

2. Интегрировать исторические данные в дашборды:

   • визуализировать тренды и аномалии;

   • предусмотреть экспорт или выгрузку данных по запросу.

3. Провести информационную сессию:

   • объяснить ценность исторических метрик;

   • рассказать, где и как с ними работать.

Вопрос: Кто отвечает за настройку и ведение метрик по данным в вашей команде?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Никто не назначен	4	0	5	0	1	2	12
Data stewards	2	0	4	0	0	0	6
Владельцы данных	2	0	2	0	0	1	5
Бизнес-аналитики	1	0	2	0	0	1	4

---

📌 Основные выводы:

• У 43% участников никто формально не назначен ответственным за метрики — это указывает на низкий уровень формализации процессов мониторинга данных.

• Только 22% респондентов указали на наличие data stewards, что может отражать отсутствие или слабую институционализацию этой роли в командах.

• Роли владельцев данных и бизнес-аналитиков упоминаются ещё реже — по 15–18%, что демонстрирует неустойчивое распределение ответственности и потенциальные пробелы в управлении качеством данных.

---

✅ Рекомендации:

1. Назначить ответственных за метрики в каждой команде:

   • оформить роли (например, data steward, владелец данных);

   • закрепить обязанности в документации и в онбординге.

2. Повысить осведомлённость:

   • провести мини-воркшопы по роли и задачам ответственных за метрики;

   • показать примеры успешной настройки и применения метрик.

3. Интегрировать метрики в процессы разработки и анализа:

   • использовать автоматизированные инструменты для трекинга метрик;

   • обеспечить видимость и доступность метрик для всех участников команд.

Вопрос: Насколько вы доверяете текущим метрикам качества данных?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
В целом доверяю	6	0	6	0	1	3	16
Полностью доверяю	1	0	3	0	0	1	5
Иногда сомневаюсь	1	0	4	0	0	0	5
Не доверяю	1	0	0	0	0	0	1

---

📌 Основные выводы:

• Более 70% участников в целом или полностью доверяют метрикам качества данных, что указывает на наличие устойчивой системы мониторинга и интерпретации.

• Около 22% всё же испытывают сомнения, что может свидетельствовать о недостаточной прозрачности логики расчётов или доступности расшифровок.

• Недоверие к метрикам выражено единично, что не требует срочных мер, но стоит учесть как потенциальную точку роста.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить прозрачность расчётов метрик:

   • Предоставить описания методологии и логики расчётов в удобном формате.

   • Включить объяснения прямо в дашборды или метаданные.

2. Поддерживать доверие через регулярную коммуникацию:

   • Проводить Q&A-сессии и разбор кейсов по качеству данных.

   • Вовлекать пользователей в уточнение порогов и критериев.

3. Работать с группой сомневающихся:

   • Запустить короткий опрос или интервью для выявления причин сомнений.

   • Улучшить пользовательский опыт при работе с метриками.

Вопрос: Применяются ли метрики в анализе инцидентов, связанных с данными?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Да	3	0	8	0	0	2	13
Не знаю	5	0	5	0	0	1	11
Частично	0	0	0	0	1	1	2
Нет	1	0	0	0	0	0	1

---

📌 Основные выводы:

• Около 50% участников утверждают, что метрики применяются при анализе инцидентов, что свидетельствует о наличии практики использования данных для обратной связи и выявления проблем.

• Более 40% респондентов не знают, применяются ли такие метрики, что указывает на нехватку информированности или непрозрачность процессов.

• Очень небольшой процент отметил, что метрики не применяются или используются частично, что может свидетельствовать об изолированности этих случаев.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить осведомлённость сотрудников о процессах анализа инцидентов:

   • Публиковать примеры использования метрик в ретроспективах и RCA-отчётах.

   • Отдельно отмечать, как данные метрики помогли выявить первопричину.

2. Формализовать и документировать процесс применения метрик в анализе инцидентов:

   • Создать единый шаблон анализа инцидентов с указанием обязательных метрик.

   • Включить метрики в систему тикетов или внутреннюю RCA-систему.

3. Вовлекать команды в обсуждение кейсов:

   • Проводить открытые разборы инцидентов с фокусом на роли метрик.

   • Создать рабочие группы с представителями разных ролей для обсуждения улучшений.

Вопрос: Отражают ли текущие метрики реальные проблемы с данными?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не всегда	4	0	5	0	0	0	9
Частично	3	0	3	0	1	1	8
Да	2	0	5	0	0	2	9
Нет	0	0	0	0	0	1	1

---

📌 Основные выводы:

• Около трети респондентов считают, что метрики действительно отражают реальные проблемы, что говорит о наличии работающих показателей.

• Примерно столько же отмечают, что метрики не всегда релевантны, что указывает на недостаточную полноту или чувствительность системы мониторинга.

• Около трети участников видят частичную релевантность, что требует уточнения и переработки набора метрик под разные роли и сценарии.

• Отрицательные оценки встречаются крайне редко, что свидетельствует о базовом уровне доверия к метрикам.

---

✅ Рекомендации:

1. Уточнить назначения и контексты метрик:

   • Разделить метрики на оперативные, стратегические и технические;

   • Уточнить, какие конкретные ошибки или проблемы они должны ловить.

2. Периодически пересматривать релевантность метрик:

   • Внедрить процесс ревизии показателей на основе реальных кейсов и фидбека;

   • Привлекать сотрудников разных ролей для калибровки.

3. Добавить механизм пользовательской обратной связи к метрикам:

   • Дать возможность командам оставлять комментарии по актуальности или интерпретации конкретных значений.

Вопрос: Какой формат представления метрик наиболее удобен для вас?

---

📊 Количественные итоги:

Формат	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Визуальные дашборды	4	0	11	0	1	2	18
Таблицы	5	0	0	0	0	2	7
E-mail рассылки	0	0	2	0	0	0	2
PDF-отчёты	0	0	0	0	0	0	0

---

📌 Основные выводы:

• Визуальные дашборды лидируют с большим отрывом, их выбрали около 65% респондентов, что подчёркивает потребность в наглядности и интерактивности.

• Табличный формат удобен примерно для четверти участников, в первую очередь — аналитиков и прочих технических специалистов.

• E-mail рассылки используются редко, и никто не назвал PDF-отчёты удобными, что подтверждает отказ от статичных форматов в пользу доступных и оперативных.

---

✅ Рекомендации:

1. Развивать визуальные дашборды как основной канал представления метрик, особенно для инженерных и аналитических ролей.

2. Добавить возможность переключения форматов (дашборд ↔ таблица) для повышения гибкости.

3. Минимизировать зависимость от e-mail и PDF-отчётов, особенно для актуальных метрик, требующих оперативного реагирования.

Вопрос: Какие показатели вы хотели бы видеть в отчётах о данных?

---

📊 Количественные итоги:

Показатель	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Источники и изменения	4	0	6	0	0	3	13
Качество данных	2	0	5	0	1	1	9
Использование данных	3	0	2	0	0	0	5
Доступность данных	0	0	0	0	0	0	0

---

📌 Основные выводы:

• Показатель “Источники и изменения” оказался наиболее востребованным — его выбрали около 45% участников. Это отражает потребность в прозрачности происхождения данных и отслеживании изменений.

• Качество данных также остаётся приоритетом для 30% респондентов — особенно среди инженеров и аналитиков.

• Показатель “Использование данных” интересует меньшую, но заметную долю участников, преимущественно аналитиков.

• Доступность данных не была упомянута ни одним из респондентов, что может означать либо её надёжность, либо недостаточную осведомлённость.

---

✅ Рекомендации:

1. Добавить в отчёты сведения о происхождении данных (lineage) и хронологии изменений, включая дату последнего обновления и источники.

2. Развивать блок метрик качества — особенно в разрезе полноты, точности и своевременности.

3. Внедрить аналитику использования данных, чтобы отслеживать, какие источники и таблицы наиболее востребованы.

4. Уточнить у команд, почему показатель “доступность данных” не воспринимается как важный — возможно, здесь скрыт незамеченный риск или слепая зона.

Вопрос: Есть ли KPI, связанные с качеством или доступностью данных?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	4	0	6	0	0	2	12
Да	3	0	5	0	0	1	9
Нет	1	0	2	0	1	0	4
В процессе внедрения	1	0	0	0	0	1	2

---

📌 Основные выводы:

• Около 43% участников не знают, существуют ли KPI в области качества или доступности данных. Это сигнализирует о недостаточной прозрачности или слабой коммуникации по теме.

• Примерно 32% уверены, что KPI существуют, что можно считать позитивным индикатором, но пока не доминирующим.

• Ещё 14% заявляют об их отсутствии, а немногие отметили, что KPI находятся в процессе внедрения.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить осведомлённость о существующих KPI:

   • Разместить информацию на внутренних порталах;

   • Интегрировать KPI в рабочие отчёты и дашборды.

2. Если KPI ещё не внедрены — зафиксировать план внедрения, особенно по ключевым направлениям: качество, доступность, своевременность.

3. Обеспечить регулярную коммуникацию и обратную связь по KPI, чтобы сотрудники не просто знали о них, но и понимали их смысл и влияние на процессы.

Вопрос: Используются ли метрики Data Governance при оценке эффективности процессов?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	4	0	8	0	0	3	15
Иногда	2	0	2	0	1	1	6
Да	2	0	2	0	0	0	4
Нет	1	0	1	0	0	0	2

---

📌 Основные выводы:

• Большинство респондентов (примерно 58%) не знают, применяются ли метрики DG при оценке процессов — это указывает на низкую прозрачность или отсутствие формализации практик.

• Только около 15% сообщили, что такие метрики применяются, и ещё 23% — что они применяются нерегулярно.

• Факт, что меньше 1/6 участников уверены в использовании метрик, свидетельствует о необходимости усиления методологической и инструментальной поддержки.

---

✅ Рекомендации:

1. Формализовать использование DG-метрик в процессах:

   • Включить DG-показатели в ключевые бизнес-процессы;

   • Обеспечить их отслеживание и визуализацию.

2. Улучшить коммуникацию:

   • Оповестить команды о существующих практиках;

   • Разработать гайды, как и зачем эти метрики использовать.

3. Интегрировать метрики DG в отчётность по эффективности процессов, чтобы связать их с целями качества данных и операционной эффективности.

Вопрос: Используются ли метрики данных для принятия бизнес-решений?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Затрудняюсь ответить	5	0	11	0	1	3	20
Да, регулярно	3	0	1	0	0	1	5
Нет	1	0	0	0	0	0	1
Иногда	0	0	1	0	0	0	1

---

📌 Основные выводы:

• Около 74% участников затрудняются ответить, используются ли метрики при принятии решений — это говорит о слабой связи между аналитикой и управлением, а также об отсутствии прозрачности в принятии решений.

• Только примерно 18% уверены в регулярном применении метрик, что говорит о точечной практике без системности.

• Остальные не видят применения или сталкиваются с этим крайне редко, что подтверждает низкий уровень зрелости метрик в бизнес-контексте.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить видимость и влияние метрик на решения:

   • внедрить дашборды, доступные не только аналитикам, но и бизнес-подразделениям;

   • сопровождать решения ссылками на данные и метрики.

2. Укрепить культуру data-driven:

   • обсуждать метрики на совещаниях;

   • формализовать требования к использованию показателей при подготовке бизнес-кейсов.

3. Провести сессии по обучению роли метрик в принятии решений, особенно для руководителей и продуктовых команд.

Вопрос: Есть ли дашборды, отражающие работу DG (качество, доступ, lineage)?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	3	0	6	0	0	1	10
Частично	3	0	1	0	1	1	6
Нет	2	0	1	0	0	1	4
Да	1	0	5	0	0	1	7

---

📌 Основные выводы:

• Почти половина участников (около 43%) не знает, существуют ли дашборды DG, что сигнализирует о недостаточной видимости инструментов мониторинга.

• Лишь примерно 30% подтверждают наличие таких дашбордов, но чаще частично, чем полноценно — это указывает на ограниченное покрытие ключевых аспектов DG.

• Примерно 17% уверены в их отсутствии, что дополняет картину низкой зрелости в визуализации DG.

---

✅ Рекомендации:

1. Увеличить осведомлённость о существующих DG-дашбордах:

   • провести краткий обзор или презентацию для команд;

   • встроить ссылки на дашборды в wiki и onboarding.

2. Развить и стандартизировать визуализацию DG-показателей:

   • охватить качество, доступ, lineage в одном месте;

   • обеспечить доступность дашбордов по ролям и сценариям.

3. Регулярно включать обсуждение DG-дашбордов в командные встречи, чтобы укрепить связь между метриками и операционными действиями.

Вопрос: Учитываются ли метрики DG в проектной деятельности?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	5	0	10	0	0	1	16
Да	3	0	1	0	0	1	5
Иногда	0	0	2	0	1	1	4
Нет	1	0	0	0	0	1	2

---

📌 Основные выводы:

• Более 60% респондентов не знают, учитываются ли метрики DG в проектах — это отражает недостаточную прозрачность или формализацию процессов, связанных с контролем качества данных в проектной деятельности.

• Только около 19% уверены в том, что метрики DG действительно используются, что указывает на низкую зрелость интеграции DG в управление проектами.

• Остальные респонденты либо сомневаются, либо отрицают использование DG-метрик, что подчеркивает неустоявшиеся практики в этой области.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить прозрачность процессов:

   • обозначить в шаблонах проектной документации блок по работе с DG-метриками;

   • интегрировать DG-метрики в критерии успешности проектов.

2. Повысить осведомлённость команд:

   • организовать короткие вводные сессии о роли метрик в управлении данными;

   • включить DG-метрики в проектные отчёты или презентации.

3. Пилотировать использование DG-метрик в одном из текущих проектов, чтобы собрать примеры и выработать best practices для масштабирования.

Вопрос: Как часто проводится анализ метрик качества данных?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Реже	6	0	7	0	0	1	14
Ежемесячно	2	0	4	0	0	0	6
Не проводится	1	0	2	0	1	2	6
Еженедельно	0	0	0	0	0	1	1

---

📌 Основные выводы:

• Почти 50% участников отметили, что анализ метрик проводится реже, чем раз в месяц, что говорит о недостаточной регулярности мониторинга качества данных.

• Лишь около 20% команд практикуют ежемесячный анализ, что может считаться умеренным уровнем зрелости процессов.

• Около 20% респондентов заявили, что анализ вообще не проводится, что сигнализирует о наличии “слепых зон” в управлении качеством данных.

• Практика еженедельного анализа практически не применяется, что указывает на отсутствие цикличного контроля в оперативной деятельности.

---

✅ Рекомендации:

1. Формализовать регулярный анализ метрик — например, ежемесячно включать его в цикл командных ретроспектив или планёрок.

2. Выделить ответственных за мониторинг метрик в командах и включить анализ в рабочие KPI.

3. Внедрить автоматизированные уведомления о критических отклонениях, чтобы повысить оперативность реагирования и улучшить регулярность анализа.

Вопрос: Насколько вовлечены команды в обсуждение показателей данных?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	1	0	8	0	0	2	11
Иногда обсуждают	4	0	1	0	1	0	6
Очень вовлечены	2	0	4	0	0	1	7
Не вовлечены	2	0	0	0	0	1	3

---

📌 Основные выводы:

• Почти 50% участников указали, что не знают, насколько команды вовлечены в обсуждение показателей данных — это отражает отсутствие прозрачности или коммуникации вокруг метрик.

• Лишь около 30% респондентов считают, что обсуждение показателей действительно происходит (регулярно или иногда).

• Очень вовлечённые команды составляют только четверть опрошенных, что указывает на точечную активность, а не системную практику.

• Примерно 15% участников отметили, что команды не вовлечены вовсе, что требует вмешательства на уровне процессов и культуры.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить прозрачность вовлечённости:

   • обозначить ответственных за работу с показателями в каждой команде;

   • регулярно делиться сводкой вовлечённости и динамикой обсуждений.

2. Интегрировать метрики в операционные ритуалы:

   • включить их в повестку митингов, ретроспектив и планирования;

   • использовать визуальные дашборды как центр коллективного обсуждения.

3. Создать культурный акцент на важность обсуждения данных:

   • привлекать руководителей и data champions к продвижению этой практики;

   • демонстрировать ценность на примерах влияния метрик на принятие решений.

Вопрос: Участвовали ли вы в создании или выборе метрик?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Хотел(а) бы участвовать	4	0	2	0	0	0	6
Нет	3	0	3	0	1	2	9
Частично	1	0	5	0	0	2	8
Да	1	0	3	0	0	0	4

---

📌 Основные выводы:

• Только около 15% участников участвовали в создании метрик напрямую, что говорит о низкой вовлечённости в определение показателей.

• Почти четверть опрошенных заявили, что хотели бы участвовать, но пока не вовлечены — это упущенная возможность усилить принятие и понимание метрик.

• Около 35% респондентов либо вообще не участвуют, либо не имели такой возможности, что указывает на отсутствие процесса совместной выработки показателей.

• Лишь небольшая доля представителей инженерных ролей вовлечены системно, остальные — частично или не вовлечены вовсе.

---

✅ Рекомендации:

1. Создайте процесс совместного выбора метрик:

   • проводите воркшопы с представителями разных ролей (инженеры, аналитики, менеджеры);

   • вовлекайте команды в ревизию и переоценку существующих показателей.

2. Формализуйте участие в создании метрик:

   • добавьте этот этап в циклы разработки новых продуктов/проектов;

   • определите роли и зону ответственности (владельцы метрик, стейкхолдеры).

3. Поддержите интерес к участию:

   • включите мотивационные механизмы (признание, влияние на эффективность работы);

   • обеспечьте простые форматы — например, опросы или пилотные сессии.

Вопрос: Насколько метрики адаптированы под потребности конкретных команд?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Частично	2	0	10	0	0	1	13
Не адаптированы	4	0	0	0	0	0	4
Слабо	2	0	2	0	1	2	7
Полностью	1	0	1	0	0	1	3

---

📌 Основные выводы:

• Более половины участников считают, что метрики адаптированы лишь частично, что указывает на недостаток гибкости или вовлечённости при их формировании.

• Около 20% опрошенных уверены, что текущие метрики не адаптированы вовсе, а ещё примерно столько же — что адаптация слаба.

• Только около 10% считают метрики полностью адаптированными под потребности команды, что демонстрирует низкий уровень кастомизации и ориентированности на пользователя.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести аудит потребностей команд:

   • определить, какие показатели действительно используются и полезны;

   • собрать обратную связь от разных ролей о текущих болях.

2. Перейти от универсальных метрик к гибким шаблонам:

   • ввести модульную структуру отчётов (основной блок + специфичные KPI по командам);

   • использовать разные уровни метрик (корпоративные и операционные).

3. Назначить data liaison в командах:

   • ответственного за адаптацию и транслирование метрик;

   • связующего между аналитиками и разработчиками отчётности.

Вопрос: Есть ли единый стандарт по использованию и визуализации метрик?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	3	0	10	0	0	3	16
Нет	3	0	1	0	1	1	6
Частично	1	0	2	0	0	0	3
Да	2	0	0	0	0	0	2

---

📌 Основные выводы:

• Более 60% участников не знают о существовании стандартов, что указывает на низкую прозрачность или недостаточную коммуникацию внутри организации.

• Около 25% уверены, что стандартов нет, что дополнительно подтверждает отсутствие централизованного подхода.

• Лишь небольшая доля (менее 10%) отмечает наличие единых стандартов, что свидетельствует о фрагментарности и слабой зрелости практик визуализации метрик.

---

✅ Рекомендации:

1. Разработать и задокументировать единый стандарт визуализации и использования метрик:

   • форматы отображения (дашборды, таблицы, e-mail);

   • частота обновления;

   • ответственные лица и каналы распространения.

2. Провести внутреннюю кампанию информирования:

   • короткие инфосессии, гайды, баннеры в Confluence или портале;

   • примеры хорошей визуализации на основе бизнес-кейсов.

3. Интегрировать стандарт в процессы:

   • включать проверку визуализации в процесс согласования новых метрик;

   • внедрить шаблоны дашбордов в BI-системах.

Вопрос: Как вы оцениваете зрелость мониторинга данных в вашей организации?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Средняя	5	0	9	0	1	2	17
Высокая	2	0	3	0	0	1	6
Низкая	1	0	1	0	0	1	3
Отсутствует	1	0	0	0	0	0	1

---

📌 Основные выводы:

• Более 60% респондентов оценивают зрелость мониторинга как “среднюю”, что свидетельствует о наличии базовых процессов, но отсутствии зрелых практик или системной интеграции.

• Около 20% считают мониторинг “высоким”, что говорит о наличии точечных зрелых практик, вероятно, в отдельных командах или проектах.

• При этом менее 20% участников указывают на низкий уровень или полное отсутствие мониторинга, что требует адресного внимания к конкретным подразделениям.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести аудит зрелости мониторинга по направлениям:

   • охват систем мониторинга;

   • полнота охвата критичных метрик;

   • доступность информации для команд.

2. Развивать мониторинг в сторону проактивности:

   • использовать оповещения и автоматическое выявление аномалий;

   • интеграция с системами инцидент-менеджмента.

3. Повысить прозрачность и обученность команд:

   • создать гайды по работе с системами мониторинга;

   • назначить ответственных за мониторинг в ключевых зонах данных.

Вопрос: Какие инструменты используются для визуализации метрик?

---

📊 Количественные итоги:

Инструмент	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Grafana	7	0	10	0	0	2	19
Power BI	1	0	1	0	0	0	2
Другое	1	0	1	0	1	0	3
Не знаю	0	0	1	0	0	2	3

---

📌 Основные выводы:

• Grafana является доминирующим инструментом: его использование подтверждено более чем 70% участников, что отражает популярность решения в технических командах.

• Power BI и альтернативные инструменты упоминаются единично, что указывает на слабую представленность BI-инструментов в контексте мониторинга качества данных.

• Около 10% затруднились ответить, что говорит о необходимости повышения прозрачности и доступности информации о визуальных интерфейсах.

---

✅ Рекомендации:

1. Укрепить позицию ключевого инструмента (Grafana):

   • стандартизировать дашборды;

   • обеспечить доступ к ним всем заинтересованным сторонам;

   • обучить сотрудников работе с ним.

2. Рассмотреть дополнение BI-инструментами:

   • интегрировать Power BI для неинженерных пользователей;

   • разработать единый подход к визуализации DG-метрик для бизнес- и ИТ-команд.

3. Устранить информационный разрыв:

   • опубликовать ссылки на дашборды в вики/портале;

   • встроить визуализацию в процессы инцидент-менеджмента и DG.

Вопрос: Существуют ли метрики вовлечённости пользователей в работу с данными?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Не знаю	2	0	8	0	1	4	15
Нет	3	0	1	0	0	0	4
Да	2	0	2	0	0	0	4
Частично	1	0	2	0	0	0	3

---

📌 Основные выводы:

• Половина участников (около 50%) не знают, существуют ли такие метрики, что указывает на низкую прозрачность или отсутствие коммуникации о KPI вовлечённости.

• Только 13% уверены в наличии таких метрик, ещё 10% — отмечают их частичное использование, что сигнализирует о низком уровне зрелости мониторинга вовлечённости.

• 17% считают, что таких метрик нет вовсе, что может отражать либо реальное отсутствие, либо их неинтегрированность в повседневную работу.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить осведомлённость о существующих метриках:

   • добавить информацию о метриках вовлечённости в портал DG;

   • использовать визуализации (дашборды) с примерами применения.

2. Внедрить/укрепить метрики вовлечённости, если они отсутствуют:

   • отслеживать активность в каталогах данных, запросы к источникам, вовлечённость в обсуждения инцидентов.

3. Интегрировать вовлечённость в OKR команд:

   • связать её с общими целями по качеству и использованию данных.

Вопрос: Применяются ли метрики для оценки надёжности источников данных?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Нет	4	0	3	0	0	0	7
Да	2	0	4	0	0	1	7
Не знаю	0	0	5	0	1	3	9
Частично	2	0	1	0	0	0	3

---

📌 Основные выводы:

• Наиболее частый ответ — “не знаю” (около 39%), что указывает на слабую прозрачность и возможное отсутствие коммуникации о подходах к оценке источников.

• Доли респондентов, которые считают, что метрики применяются (да/частично), и тех, кто считает, что не применяются, приблизительно равны (около 43% и 30% соответственно), что говорит о фрагментарности практики и неоднородности восприятия в разных командах.

• Вовлечённость аналитиков и инженеров заметна, но отсутствует подтверждённое участие со стороны бизнеса или менеджмента, что может снижать стратегическую значимость этих метрик.

---

✅ Рекомендации:

1. Определить и зафиксировать критерии надёжности источников данных:

   • включить метрики доступности, частоты инцидентов, стабильности схем.

2. Обеспечить прозрачность применения метрик:

   • публиковать дашборды или отчёты по оценке надёжности;

   • сделать метрики доступными через BI-инструменты или внутренние порталы.

3. Обучить команды интерпретации этих показателей:

   • включить тему в обучение по Data Governance;

   • добавить пояснения и примеры использования метрик в документации.

Вопрос: Какие проблемы вы видите в текущем мониторинге данных?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Неполная картина	5	0	8	0	0	1	14
Отсутствие метрик	3	0	2	0	0	1	6
Непонятные формулировки	0	0	2	0	0	0	2
Нет инструментов визуализации	0	0	0	0	1	1	2
Недостоверность	0	0	1	0	0	1	2

---

📌 Основные выводы:

• Самая распространённая проблема — “неполная картина”, на неё указали почти 50% участников, что говорит о необходимости повышения охвата мониторинга и согласованности показателей.

• Каждый пятый респондент отмечает отсутствие метрик как барьер, что указывает на недостаточную зрелость мониторинга в отдельных направлениях.

• Формулировки, визуализация и достоверность пока вызывают меньше вопросов, но их суммарное упоминание составляет около 21%, что нельзя игнорировать.

---

✅ Рекомендации:

1. Расширить покрытие мониторинга:

   • включить больше метрик, охватывающих качество, доступность, lineage;

   • внедрить контрольные точки в ключевых бизнес-процессах.

2. Определить и внедрить единый стандарт для метрик:

   • разработать глоссарий и описание каждой метрики;

   • провести валидацию формул и источников.

3. Упростить визуализацию и доступ к информации:

   • централизовать дашборды;

   • использовать графическое отображение отклонений и трендов.

Вопрос: Насколько метрики DG способствуют улучшению данных?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Существенно способствуют	8	0	6	0	0	2	16
В определённых случаях	0	0	6	0	1	1	8
Практически не влияют	0	0	1	0	0	1	2
Не способствуют	0	0	0	0	0	0	0

---

📌 Основные выводы:

• Более 60% участников считают, что метрики DG существенно способствуют улучшению данных — это указывает на признание их ценности и практической пользы.

• Ещё треть респондентов отмечает, что эффект наблюдается лишь в отдельных случаях, что может свидетельствовать о неравномерности внедрения или ограниченном охвате.

• Критических отзывов практически нет, что подтверждает высокий потенциал развития метрик как инструмента качества.

---

✅ Рекомендации:

1. Расширить применение метрик DG на большее число процессов — особенно в тех командах, где пока наблюдается частичное влияние.

2. Сделать положительный эффект от метрик более прозрачным:

   • публиковать кейсы, где они помогли предотвратить ошибки;

   • демонстрировать метрики на командных встречах.

3. Поддерживать и развивать метрики как элемент культуры качества, закрепляя их ценность на уровне процессов и повседневной практики.

Вопрос: Что бы вы улучшили в системе мониторинга и метрик по данным?

---

📊 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Всего
Создать библиотеку метрик	6	0	2	0	0	0	8
Автоматизировать сбор	2	0	5	0	1	1	9
Включить больше бизнес-аспектов	0	0	4	0	0	1	5
Улучшить визуализацию	0	0	2	0	0	2	4

---

📌 Основные выводы:

• Автоматизация сбора данных — приоритетная задача: этот аспект хотят улучшить более трети участников. Это указывает на нехватку текущих решений или высокие трудозатраты.

• Создание библиотеки метрик также востребовано — особенно среди аналитиков, что говорит о потребности в унификации и переиспользовании показателей.

• Запрос на бизнес-ориентированность метрик актуален среди инженеров, что может свидетельствовать о разрыве между технарями и бизнесом.

• Улучшение визуализации также важно, но менее приоритетно по сравнению с методологическими и техническими улучшениями.

---

✅ Рекомендации:

1. Разработать и внедрить библиотеку стандартных метрик — с описанием, формулами и примерами применения.

2. Автоматизировать сбор метрик, особенно из ключевых источников, чтобы уменьшить ручной труд и повысить оперативность.

3. Включить бизнес-показатели и контекст в мониторинг:

   • связать метрики данных с бизнес-процессами;

   • визуализировать влияние на ключевые показатели эффективности.

4. Улучшить визуальную составляющую — сделать дашборды интуитивными, контекстуальными и доступными для разных ролей.