Описательная аналитика показывает, что уже произошло. Диагностическая ищет причины отклонений. Предиктивная оценивает вероятное развитие ситуации, а прескриптивная предлагает варианты действий с учетом заданных условий.

На практике эти уровни часто смешивают. Красивый дашборд может сообщить о падении продаж, но сам по себе не объяснит причину и не выберет решение. Получается аккуратная картинка проблемы без механизма ее исправления.

Здесь появляется бизнес-аналитика. В одном из распространенных подходов она связывает данные с целями компании, бизнес-процессами, ограничениями и решениями. Термины используют по-разному, поэтому собственнику стоит заранее уточнить, идет ли речь о технической обработке данных, аналитической функции или полноценной работе с бизнес-задачей.

До внедрения нужно проверить качество исходных данных, состав показателей, периодичность обновления и ответственного за интерпретацию. Отдельно стоит определить, какое действие должно следовать из каждого вывода. Иначе компания получает аналитику ради аналитики, а это примерно как поставить спидометр на припаркованный автомобиль и ждать ускорения.

Андрей Волков рассматривает переход к предиктивной и прескриптивной аналитике как управленческую задачу, а не как соревнование по числу графиков. Сначала нужно понять, какое решение принимает собственник или руководитель, затем определить, какие данные могут это решение поддержать.

Компания видит в отчете снижение повторных продаж. Описательная аналитика фиксирует факт, диагностическая сопоставляет его с каналами и этапами обслуживания, предиктивная оценивает риск дальнейшего снижения, а прескриптивная сравнивает варианты действий. Бизнес-аналитика помогает связать этот путь с процессами, ответственными командами и ограничениями бюджета.