[DME] Data Maturity Evolution Framework
Прикладная методология цифровой трансформации аналитического ландшафта: 10 последовательных шагов от ручных отчетов из CSV и Excel до AI/ML

Идентифицируйте свой уровень аналитической зрелости — получите персональный RoadMap с чек-листами работ, чтобы совершить LVL-UP переход.
Начать экспресс-диагностику

LVL 1: Ручная аналитика

  • Состояние: Отчеты в Excel/CSV, данные разрознены, частые ошибки
  • Технологии: Excel, Google Sheets, ручные выгрузки
  • Метрики: Время на отчеты > 8 часов/неделя, расхождения > 5%
LVL 2: Сбор и автоматизация
  • Состояние: Появились скрипты, первые базы данных, SQL-анализ
  • Технологии: Python-скрипты, PostgreSQL/MySQL, базовый SQL
  • Метрики: <30-50% процессов автоматизировано, анализ по одному источник

LVL 3: [DWH] Единое хранилище данных

  • Состояние: DWH как "единый источник истины", автомат ETL/ELT
  • Технологии: Clickhouse/BigQuery/Snowflake/Redshift, Airflow, dbt
  • Метрики: >80% источников в DWH, данные обновляются ежедневно
LVL 4: [BI] Визуализация и самообслуживание
  • Состояние: Дашборды для всех отделов, самообслуживание
  • Технологии: DataLens/Tableau/Power BI/Superset/Metabase, интерактивные отчеты
  • Метрики: >70% руководителей используют дашборды, ad-hoc↓50%

LVL 5: [DQ] Качество и согласованность

  • Состояние: Data Catalog, глоссарий метрик, мониторинг DQ
  • Технологии: DataHub/Amundsen, тесты качества, алертинг
  • Метрики: Время поиска данных < 15 мин, >95% успешных тестов DQ
LVL 6: [A/B] Эксперименты и атрибуция
  • Состояние: модели атрибуции, A/B-тесты, скорректированный ROI
  • Технологии: Shapley Value, Markov chains, платформа A/B-тестов
  • Метрики:  >60% бюджета data-driven, >4 A/B-тестов/месяц

LVL 7: [ML] Предсказательная аналитика

  • Состояние: ML-модели в продакшене, прогнозы в бизнес-процессах
  • Технологии: Scikit-learn, TensorFlow, прогноз оттока/LTV
  • Метрики: Accuracy моделей >85%, используются в 2+ процессах
LVL 8: [MLOps] Автоматизация
  • Состояние: Автоматизация ML lifecycle, Feature Store, мониторинг
  • Технологии: MLflow, Kubeflow, Feature Store, AutoML
  • Метрики: Время внедрения модели < 4 недели, 70% процессов автоматизировано

LVL 9: GEN AI & LLM-трансформация

  • Состояние: AI-ассистенты, LLM, автоматизация аналитики
  • Технологии: RAG-системы, GPT, AI-ассистенты для данных
  • Метрики: 25% сотрудников используют AI, время на задачи ↓40%
LVL 10: Causal AI
  • Состояние: AI принимает бизнес-решения, causal inference
  • Технологии: Causal AI, XAI, цифровые двойники, автономные системы
  • Метрики: 10% решений автономны, ROI AI > 100%