01.04.2026  Экспертиза

Есть парадокс, который наблюдается во всех компаниях, достигших определенного уровня data-зрелости. С одной стороны, растут инвестиции в аналитику, улучшается качество данных, а дашборды становятся красивее. При этом доля решений, которые реально опираются на аналитические сигналы, не увеличивается. Компании не смотрят на выводы, прошедшие путь от сырых данных до интерпретации, и указывающие на конкретное основание для действия. Наоборот, качество работы с аналитикой зачастую даже падает: чем больше данных, тем сложнее извлечь из них конкретные действия — приходится тратить еще больше времени на поиск решения. Это не проблема качества аналитики. Это и есть есть last mile problem — разрыв между моментом, когда инсайт сгенерирован, и моментом, когда он превращается в решение. Последняя миля в аналитике — это не про данные и даже не про модели. Это про перевод инсайта в действие. Для этого нужно структурно менять подход к аналитике и вводить отдельные метрики в команду. И именно здесь возникает разрыв: данные становятся всё лучше, но решения не принимаются быстрее, потому что организация не умеет превращать выводы в конкретные шаги. Где именно теряется инсайт Если посмотреть на путь аналитического сигнала от источника до решения как на конверсионную воронку, становится видно, что потери происходят на трех принципиально разных уровнях. Каждый уровень требует отдельного решения. Первый уровень — сигнал не доходит. Инсайт технически существует, но до нужного человека не добирается ... читать далее.