В первой статье мы разобрали, почему компаниям из Excel-реальности рано говорить про ИИ и с чего вообще начинается взрослая аналитика. Теперь перенесёмся в другую точку: базовый порядок в данных уже есть, BI-система работает, отчёты обновляются по расписанию.

На этом уровне у бизнеса появляется новый вопрос: что дальше — достаточно ли BI или уже есть смысл смотреть в сторону ИИ-аналитики? И если да, то чем она отличается от привычных дашбордов.

Эта статья — практическое сравнение классической BI и ИИ-аналитики: где каждая из них сильнее, где слабее и как они работают в паре.

Что такое классическая BI на практике

Под классической BI мы понимаем ситуацию, в которой уже есть:

• единый контур данных (пусть и с ограничениями)
• несколько ключевых витрин
• дашборды по воронке, кампаниям, план-факту
• регулярное обновление данных (день, несколько часов)

Отдельная тема — выбор инструментов. Мы уже разбирали это подробно в материале Дашборды и BI-системы: обзор популярных решений: там есть сравнение Power BI, DataLens, Metabase, Visiology и других инструментов, их тарифов и ограничений.

Что даёт BI:

• Прозрачность. Все видят одну и ту же картину, а не десятки разных файлов
• Повторяемость. Метрики считаются по одним и тем же правилам
• Контроль. Понятно, откуда берутся цифры и на основе каких правил они выведены
• Операционное управление. BI уверенно отвечает на вопрос: «что произошло?»

Если говорить о продуктах, в российском контуре чаще всего используют Power BI, Yandex DataLens, Tableau, Metabase и др. В CyberBrain эту роль выполняет CyberBoard — данные кабинетных размещений, ваши бюджеты из медиапланов и CRM-данные интегрируются в единый набор понятных срезов и отчётов. Система проверена на уровне компаний из топ-100 рекламодателей России — вы можете быть уверены в качестве и надёжности данных.

Ограничения BI:

• BI работает ретроспективно: показывает уже случившееся
• Причины изменений остаются на стороне аналитика и команды
• Реакция часто запаздывает: пока заметили, пока разобрались, ситуация уже изменилась
• Любой нетривиальный вопрос превращается в отдельный мини-проект

BI — это фундамент: язык, на котором компания разговаривает о фактах. Но этого уже мало, когда рынок живёт в режиме постоянных изменений.

Что мы называем ИИ-аналитикой

ИИ-аналитика не заменяет BI. Это надстройка поверх уже выстроенного контура данных и отчётности. Она появляется, когда:

• данные собраны и связаны
• словарь метрик согласован
• отчёты используются в реальной работе, а не просто лежат в папке

На этом уровне ИИ берёт на себя несколько задач.

1. Поиск отклонений
   Не просто заметить, что CPA вырос, а найти нетипичную динамику с учётом сезонности, типов кампаний, сегментов
2. Интерпретация изменений
   Попытка ответить на вопрос, что повлияло на изменения: какие сочетания каналов, таргетов, креативов чаще всего связаны с ростом или падением метрик
3. Прогнозирование
   Оценка того, как будут вести себя заявки, выручка, конверсии, если ничего не менять — и что произойдёт при изменении бюджета или структуры кампаний
4. Подсказки и приоритизация
   Не просто список проблем, а ранжированный набор: «вот три зоны, куда имеет смысл смотреть в первую очередь»
5. Автоматизация рутинной аналитики
   Регулярный пересмотр кампаний, отключение заведомо неэффективных связок, подготовка черновиков решений

Все эти функции ИИ имеют смысл только тогда, когда понятно, какую конкретную бизнес-задачу нужно решать — снижение CPA, повышение конверсии, оптимизация бюджета или ускорение подготовки кампаний. Это напрямую связано с ошибкой №1 из нашей статьи Ошибки при внедрении ИИ в маркетинге, где мы показываем, почему проекты, запущенные «ради ИИ», не дают измеримого результата.

Главное отличие: BI показывает «что», ИИ помогает понять «почему» и «что дальше»

Если разделить роли:

• BI отвечает на вопросы:
  Что произошло? Как изменились показатели? Где мы относительно плана?
• ИИ-аналитика работает с вопросами:
  Почему так вышло? Что произойдёт, если ничего не менять?
  Как изменится результат при другом распределении ресурсов?

BI обычно позволяет:

• посмотреть динамику выручки, заявок, CPA, ROMI
• сравнить эффективность каналов и кампаний
• оценить выполнение плана по ключевым KPI
• понять, где именно произошёл провал — по какому источнику, сегменту, этапу воронки

ИИ-аналитика дополняет:

• выделяет факторы, которые сильнее всего двигают метрику
• прогнозирует развитие показателей
• оценивает разные управленческие сценарии
• помогает выбрать несколько приоритетных действий

Где классическая BI по-прежнему незаменима

У BI есть зоны, где она остаётся основным инструментом:

1. Регламентная и управленческая отчётность
   План-факт, бюджет, P&L, отчёты для совета директоров и акционеров — то, где важны устойчивые методики и повторяемые расчёты
2. Юридически значимые цифры и аудит
   Всё, что может стать предметом проверки или спора, должно быть прозрачно и воспроизводимо
3. Исследовательские задачи
   Когда нужно разобраться в сложном вопросе, BI + аналитик остаются основной связкой: формулировка гипотез, сбор выборок, сравнение сегментов

Здесь ИИ может помочь подсветить аномалии или упростить поиск, но он не заменяет базовую отчётность и работающий BI-контур.

Где ИИ сильнее BI

Есть задачи, где человеческий ресурс и классический BI начинают упираться в ограничения:

1. Скорость обнаружения проблем
   ИИ способен отслеживать динамику сотен метрик и связок одновременно и сигнализировать об отклонениях раньше, чем они станут очевидны в стандартном отчёте
2. Прогнозирование
   Модели прогноза позволяют заранее увидеть, как изменятся заявки, выручка или CPA при сохранении текущих настроек, и вовремя скорректировать стратегию
3. Автоматизация повторяющихся решений
   Подготовка рекомендаций по оптимизации и перераспределению бюджета между каналами
4. Разбор сложных паттернов
   Там, где простые срезы уже не показывают картину (например, длинные цепочки касаний, сложные миксы медийных и performance-инструментов)

Один и тот же процесс в режиме BI и в режиме BI + ИИ

Чтобы почувствовать разницу, рассмотрим несколько типичных ситуаций.

Пример 1. Проседание эффективности канала

Только BI:

• Аналитик замечает рост CPA и падение конверсии в отчёте за неделю
• Начинается ручной разбор: по дням, креативам, таргетам, регионам
• Решение принимается через день-два, когда понятна комбинация причин

BI + ИИ:

• Модель фиксирует нетипичную динамику CPA и конверсий по конкретным связкам канал × сегмент × креатив
• Система сигнализирует об аномалии и отдаёт готовый список факторов, которые чаще всего встречаются в провальных цепочках
• Руководитель видит не просто факт просадки, а контекст: где именно возникла проблема и какие варианты действий дают наилучший ожидаемый эффект

Пример 2. Планирование бюджета

Только BI:

• Смотрим историю по каналам и кампаниям
• На основе прошлого опыта и нескольких сценариев распределяем бюджет
• Оценка рисков и ожиданий — во многом экспертная

BI + ИИ:

• На исторических данных обучаются модели, оценивающие, как меняется результат при разных уровнях вложений в каналы
• Формируются несколько сценариев: базовый, осторожный, агрессивный
• Команда выбирает среди вариантов, где ожидаемый результат и риски формализованы

Что должно быть в компании, чтобы ИИ-аналитика работала корректно

ИИ-аналитика не поднимает бизнес с нуля. Напротив, ей нужна опора:

1. Единый контур данных
   Данные рекламы, сайта, CRM, коллтрекинга и других источников связаны между собой и не живут в виде разрозненных таблиц
2. Работающий BI-слой
   Есть набор отчётов, которые действительно используются: воронка, эффективность кампаний, основные финансовые показатели
3. Согласованный словарь метрик
   В компании нет нескольких конкурирующих определений лида, выручки или конверсии
4. Регулярное обновление и контроль качества данных
   Заранее известна периодичность обновления, есть базовая проверка на корректность
5. Минимальная культура работы с данными
   Руководство и команды понимают, что результат определяется не ощущениями, а конкретными показателями — воронкой, качеством трафика, эффективностью каналов и операционными процессами

Если упростить до понятной схемы, рабочий стек выглядит так:

1. Слой данных
   Интеграции, идентификаторы, витрины, инфраструктура. Без этого невозможна ни сквозная аналитика, ни устойчивый BI
2. Слой BI
   Отчёты, дашборды, регламенты, мониторинг. Это делает бизнес видимым и управляемым
3. Слой ИИ-аналитики
   Модели прогноза, поиск аномалий, приоритизация задач, автоматизация части решений

Вывод

• BI не уходит. Это базовый инструмент управления, без которого нет доверия к цифрам и управляемости
• ИИ-аналитика не заменяет BI. Она добавляет скорость и глубину: помогает быстрее находить отклонения, объяснять изменения и планировать действия
• Реальное преимущество получают те, кто совмещает оба слоя

ИИ не спасает компанию, у которой данные разорваны и отчётность держится на ручных сводках. Но он усиливает бизнес, который уже прошёл путь до нормального BI и готов использовать данные не только для того, чтобы «посмотреть, что было», но и для того, чтобы управлять будущим.