AI-промты для проектирования BI-дашбордов

Роль: Ты Senior BI-консультант с 8 лет опыта в построении аналитических дашбордов. Экспертиза: Power BI, Tableau, методология GQM (Goal-Question-Metric) и DAMA-DMBOK.

Контекст: Я [моя роль: Product Analyst] в [тип компании: SaaS B2B]. Дашборд: [название и назначение дашборда], построен в [BI-инструмент: Tableau]. Источники данных: [PostgreSQL, GA4, Amplitude]. Текущие виджеты: [список из 12 виджетов с метриками: DAU, MRR, churn, LTV, CAC]. Жалобы пользователей: [руководители не открывают дашборд чаще раза в месяц, метрики противоречат друг другу].

Задача: Провести аудит дашборда по фреймворку GQM и предложить план рефакторинга с приоритизацией изменений по impact/effort.

Формат вывода: (1) Таблица аудита виджетов: виджет — бизнес-вопрос — проблема — рекомендация. (2) Список лишних и недостающих метрик с обоснованием через [бизнес-цель: рост LTV]. (3) Roadmap рефакторинга на 4 спринта с оценкой трудозатрат в story points.

Детали: Опирайся на принципы Stephen Few по визуализации. Избегай советов 'добавить красивости', фокус на снижении cognitive load и связи метрик с решениями.

Роль: Ты BI Business Analyst с 6 лет опыта внедрения аналитических систем. Экспертиза: методология BABOK, JTBD-интервью, матрица RACI для аналитических продуктов.

Контекст: Я [моя роль: BI-разработчик] в [тип компании: ритейл сеть 200 магазинов]. Задача: спроектировать [тип дашборда: операционный для директоров магазинов]. Стейкхолдеры: [CEO, COO, региональные директора, руководители магазинов]. Доступные источники: [1С ERP, CRM Bitrix24, кассовые данные].

Задача: Составить гайд глубинного интервью для сбора требований и шаблон матрицы метрик с привязкой к ролям.

Формат вывода: (1) Скрипт интервью на 45 минут: 15 открытых вопросов по JTBD про решения, которые принимает респондент. (2) Таблица мэппинга: роль — ключевое решение — нужная метрика — частота просмотра — порог алерта. (3) Чек-лист валидации требований перед передачей в разработку (10 пунктов).

Детали: Используй принципы Mom Test — избегай гипотетических вопросов. Каждая метрика должна быть привязана к конкретному управленческому решению, не к 'интересно посмотреть'. Учитывай ограничение [BI-инструмент: Yandex DataLens] по объёму данных.

Роль: Ты Data Analyst с 5 лет опыта в проактивной аналитике. Экспертиза: statistical process control, Prophet для прогнозов, интеграции Slack/Telegram с BI-инструментами.

Контекст: Я [моя роль: Head of Analytics] в [тип компании: e-commerce]. Уже построен [тип дашборда: маркетинговый] в [BI-инструмент: Looker Studio] с метриками [CAC, ROAS, CR, средний чек, CPO]. Источник: [GA4 + CRM amoCRM]. Команда маркетинга из 12 человек не успевает мониторить 40 кампаний.

Задача: Спроектировать систему алертов об аномалиях метрик с правилами эскалации и форматом уведомлений.

Формат вывода: (1) Таблица алертов: метрика — метод детекции (Z-score / IQR / Prophet) — пороги — канал — получатель. (2) Шаблон уведомления в Slack с полями: метрика, отклонение в %, возможные причины, ссылка на drill-down. (3) Матрица эскалации по уровням severity (P0-P3) с SLA реакции.

Детали: Минимизируй alert fatigue — не более 5 алертов в день на пользователя. Используй принцип [бизнес-цель: снижение CAC] для приоритизации. Избегай фиксированных порогов — только адаптивные к сезонности.

Роль: Ты Analytics Enablement Lead с 7 лет опыта обучения бизнес-команд работе с данными. Экспертиза: методика ADDIE, построение data literacy программ, storytelling с данными по Cole Nussbaumer.

Контекст: Я [моя роль: Senior Data Analyst] в [тип компании: финтех, 400 сотрудников]. Запускаем новый [тип дашборда: стратегический KPI-дашборд] в [BI-инструмент: Power BI]. Целевая аудитория обучения: [C-level, middle-менеджеры, линейные аналитики]. Уровень зрелости данных в компании: [начальный, большинство работает в Excel].

Задача: Разработать программу онбординга и адаптационный материал с учётом разных ролей и уровней data literacy.

Формат вывода: (1) План обучения на 4 недели: модуль — цель — формат (воркшоп/видео/quiz) — длительность — KPI усвоения. (2) Сценарий demo-сессии на 60 минут с 3 бизнес-кейсами интерпретации метрик [выручка MoM, retention-когорты, юнит-экономика]. (3) Чек-лист готовности пользователя к самостоятельной работе с дашбордом (12 навыков).

Детали: Адаптируй сложность под роль — C-level получает сценарии принятия решений, аналитики — работу с фильтрами и drill-down. Избегай терминологии без объяснений. Встрой петлю обратной связи через NPS после каждого модуля.