120 годин на ручне зведення звітів щомісяця — аналітик вигорає, а бізнес втрачає прибуток через помилки

Минулого тижня я знову вручну вивантажував дані з нашої платформи та рекламних кабінетів у таблиці Гугл Шітс, щоб зрозуміти окупність курсу з математики. Мені довелося обробити понад 5000 рядків даних, використовуючи складні формули та зведені таблиці, що зайняло три повні робочі дні. Я намагався автоматизувати це через стандартні конектори, але вони постійно видавали помилки в цифрах. У результаті ми запізнилися з висновками на тиждень, і компанія даремно витратила близько 40000 гривень на неефективну рекламу. Для візуалізації я використовував Ноушн, але переносити туди цифри довелося руками.

Найбільше дратує те, що я відчуваю себе не аналітиком, а просто оператором копіювання та вставки. Виникає величезна втома від одноманітної роботи, а через замилене око я часто припускаюся механічних помилок у розрахунках. Коли цифри не сходяться, мені доводиться перевіряти все з самого початку, що викликає справжню лють і фрустрацію. Керівництво тисне, бо їм потрібні звіти на вчора, а я фізично не встигаю дати якісну інтерпретацію через рутину. Це призводить до того, що стратегічні рішення приймаються на основі застарілих даних.

Проблема системна, адже наша внутрішня архітектура даних будувалася хаотично під час швидкого росту команди до 35 людей. У нас немає єдиного джерела істини, тому дані з Трелло, систем оплати та навчальної платформи існують у різних форматах. Ми використовуємо застарілі методи збору інформації, які не розраховані на такий обсяг курсів та студентів. Нам катастрофічно не вистачає налагоджених процесів автоматизації, а наймати ще одного аналітика за 2000 доларів зараз немає бюджету. Інструменти, які ми маємо, просто не зшиті між собою в єдину екосистему.

Щоб хоч якось врятувати ситуацію, ми найняли фрілансера-скриптолога на апворку за 600 доларів, щоб він написав скрипт для збору даних. Також я почав активно використовувати платну версію ЧатДжипіті за 20 доларів на місяць, щоб він допомагав мені писати складні формули для таблиць. Частково це допомогло пришвидшити обробку тексту, але логіка зведення все одно залишилася на мені. Загалом за останній місяць ми витратили близько 800 доларів лише на тимчасові «милиці». Це дозволило трохи розвантажити мій графік, але проблема цілісності даних не зникла.

Це рішення абсолютно не масштабується, бо як тільки ми додамо новий курс або змінимо рекламний канал, скрипт фрілансера зламається. Кожного разу мені доводиться знову звертатися до сторонніх спеціалістів і платити їм додаткові гроші за правки. ЧатДжипіті допомагає з кодом, але він не бачить всієї картини бізнесу і часто помиляється в контексті наших освітніх метрик. Це як латати дірки в старому човні замість того, щоб купити новий двигун. Ми продовжуємо витрачати час на підтримку кривої системи замість розвитку продукту.