120 годин на ручне очищення даних — як аналітик витрачає тиждень життя на таблиці замість стратегії

Минулого місяця нам потрібно було звести дані з трьох різних систем управління продажами для клієнта з електронної комерції. Я провела близько 40 годин у Гугл Таблицях, намагаючись вручну уніфікувати формати дат та валют. Використовувала стандартні формули та частково ЧатДжипіті для написання простих скриптів на Пайтоні. Це коштувало компанії приблизно 1500 доларів мого робочого часу лише на один звіт. Весь процес відбувався в хаосі між Тrello та робочими документами Ноушн.

Найбільше дратує монотонність та постійний страх припуститися механічної помилки в цифрах. Коли ти 5 годин поспіль копіюєш рядки, увага розсіюється, а ціна помилки для бізнесу в Дія Сіті дуже висока. Я відчувала неймовірну втому та фрустрацію, бо замість глибокого аналізу займалася роботою макаки. У результаті ми затримали фінальний дашборд на три дні, що викликало незадоволення керівництва.

Проблема системна, бо в нашій команді з 70 людей немає єдиного стандарту збору даних від різних відділів. Кожен менеджер веде свою частину як заманеться, а автоматизовані інструменти інтеграції занадто дорогі або складні в налаштуванні. Нам катастрофічно не вистачає внутрішнього інструменту, який би автоматично валідував вхідні файли. Ми досі використовуємо застарілі підходи, де людина виступає «прокладкою» між сирими даними та фінальним звітом.

Я спробувала делегувати частину роботи фрілансеру-розробнику, щоб він написав парсер, але це обійшлося нам у 800 доларів і купу часу на пояснення ТЗ. Потім ми купили розширену підписку на спеціалізований сервіс обробки за 200 доларів на місяць. Це трохи полегшило життя, але все одно потребує багато ручного контролю. Загалом витратили близько 1000 доларів на це тимчасове рішення, не враховуючи мої години.

Це звичайний пластир на відкриту рану, який не вирішує проблему масштабування для всієї компанії. Фрілансер зник після виконання замовлення, і тепер ніхто не знає, як оновити той код під нові потреби. Сервіс по підписці занадто обмежений і не дозволяє будувати складні логічні зв'язки, які потрібні для специфіки електронної комерції. Ми продовжуємо витрачати гроші щомісяця, але швидкість підготовки аналітики зросла лише на 15 відсотків.