Data Strategy в Нижфарм. 2 года назад и сегодня
Нижфарм, Медведев Михаил Вадимович, Бизнес-партнёр по управлению данными Как выглядит Data Strategy в фармкомпании не на слайдах, а в реальности — с ограничениями, ошибками, компромиссами и результатами? В этом докладе Михаил, делится двухлетним опытом построения data-стратегии: от хаотичного self-service BI и десятков разрозненных отчётов — к управляемой архитектуре, команде и данным, которым доверяет бизнес. Это не «идеальный кейс», а честный разбор: что получилось, что не получилось и какие выводы стоили дороже всего. В видео: • с чего начинали: десятки Power BI-отчётов, кубы, базы, макросы и ручные справочники; • чего не было в 2023 году: DWH, стандартов, масштабируемости и процессов; • как формировалась Data Strategy: vision, use cases, BI, Data Governance, инфраструктура; • переход от старой отчётности к новому корпоративному DWH; • архитектурные решения и логика разделения «поддерживаем» vs «развиваем»; • рост команды Data&BI: с 2 до 11 человек; • снижение инцидентов и выстраивание сервисной модели поддержки; • аналитика МДЛП и SFE с полной историей данных; • где было сделано правильно, а где — могло быть лучше: MDM, Data Quality, развитие data-культуры; • почему самые дорогие ошибки — концептуальные, а не технические; • ключевой вывод: инструменты — ничто, культура — всё. Отдельный акцент — на взаимодействии с бизнесом: почему data-трансформацию невозможно сделать без честного партнёрства, и почему не каждой компании на самом деле нужна data-трансформация или ИИ. Доклад будет особенно полезен: • руководителям Data, BI и аналитики • ИТ-директорам фармкомпаний • тем, кто только начинает строить data-стратегию • и тем, кто уже «оптимизирует хаос» и хочет понять, что дальше Формат — реальный опыт, выводы и управленческая рефлексия, без лозунгов и «волшебных таблеток».
Нижфарм, Медведев Михаил Вадимович, Бизнес-партнёр по управлению данными Как выглядит Data Strategy в фармкомпании не на слайдах, а в реальности — с ограничениями, ошибками, компромиссами и результатами? В этом докладе Михаил, делится двухлетним опытом построения data-стратегии: от хаотичного self-service BI и десятков разрозненных отчётов — к управляемой архитектуре, команде и данным, которым доверяет бизнес. Это не «идеальный кейс», а честный разбор: что получилось, что не получилось и какие выводы стоили дороже всего. В видео: • с чего начинали: десятки Power BI-отчётов, кубы, базы, макросы и ручные справочники; • чего не было в 2023 году: DWH, стандартов, масштабируемости и процессов; • как формировалась Data Strategy: vision, use cases, BI, Data Governance, инфраструктура; • переход от старой отчётности к новому корпоративному DWH; • архитектурные решения и логика разделения «поддерживаем» vs «развиваем»; • рост команды Data&BI: с 2 до 11 человек; • снижение инцидентов и выстраивание сервисной модели поддержки; • аналитика МДЛП и SFE с полной историей данных; • где было сделано правильно, а где — могло быть лучше: MDM, Data Quality, развитие data-культуры; • почему самые дорогие ошибки — концептуальные, а не технические; • ключевой вывод: инструменты — ничто, культура — всё. Отдельный акцент — на взаимодействии с бизнесом: почему data-трансформацию невозможно сделать без честного партнёрства, и почему не каждой компании на самом деле нужна data-трансформация или ИИ. Доклад будет особенно полезен: • руководителям Data, BI и аналитики • ИТ-директорам фармкомпаний • тем, кто только начинает строить data-стратегию • и тем, кто уже «оптимизирует хаос» и хочет понять, что дальше Формат — реальный опыт, выводы и управленческая рефлексия, без лозунгов и «волшебных таблеток».