Термин BI и аналитика Средний

Каталог метрик

Каталог метрик - это справочник утвержденных KPI с формулами, источниками данных, владельцами и правилами расчета.

Другие названия (8)
metric catalog metrics catalog каталог KPI реестр метрик справочник метрик semantic layer метрический слой BI glossary

Каталог метрик - это единое место, где команда хранит утвержденные бизнес-метрики: выручку, конверсию, retention, churn, CPA, CSAT, средний чек, LTV, SLA, маржу, количество активных пользователей и другие показатели. Его задача - сделать так, чтобы все считали одну и ту же метрику одинаково.

Без каталога быстро начинается хаос. Продажи считают выручку по оплатам, финансы - по актам, маркетинг - по сделкам в CRM, продукт - по событиям в аналитике. Название одно, формулы разные, отчеты спорят друг с другом. Каталог фиксирует, какая формула считается официальной и из каких данных ее брать.

Обычно у каждой метрики есть название, описание, формула, источник данных, таблицы и поля, владелец, период обновления, доступные срезы, ограничения, пример SQL или CQL, статус, дата изменения и ссылки на дашборды. Для сложных метрик добавляют правила исключений: тестовые аккаунты, возвраты, отмены, внутренние операции, НДС, часовой пояс.

Для BI-агента каталог метрик особенно важен. Если пользователь спрашивает "покажи конверсию по каналам", агент должен не придумывать формулу, а найти утвержденную метрику, понять допустимые срезы и построить запрос по правилам каталога. Если метрики нет, агент должен сказать об этом и отправить новую формулу на review.

Каталог метрик отличается от дашборда. Дашборд показывает значения и графики. Каталог объясняет, что именно считается, откуда берутся данные и кто отвечает за смысл метрики. Он также отличается от словаря колонок: словарь описывает поля данных, а каталог описывает бизнес-показатели, которые из этих полей собираются.

Хороший каталог снижает споры в отчетности, ускоряет создание BI-дашбордов, помогает проверять AI-ответы и делает аналитику воспроизводимой. Если агент отвечает по метрикам без каталога, он может красиво объяснить неправильное число, и это опаснее, чем просто не ответить.

Практическое правило: важная метрика должна иметь владельца, формулу, источник, период обновления и пример расчета. Если хотя бы одного из этих элементов нет, метрику нельзя считать надежной для автоматических отчетов и управленческих решений.

Примеры

  • Метрика "Выручка" в каталоге описывает, учитываются ли возвраты, НДС, тестовые платежи, отмены и в какой дате считать оплату: по созданию заказа, оплате или закрывающему документу.
  • Метрика "Конверсия лида в сделку" привязана к CRM, имеет формулу, допустимые срезы по каналу и менеджеру, а также владельца из отдела продаж.
  • BI-агент получает вопрос "покажи churn по тарифам" и сначала ищет утвержденную метрику churn risk или churn rate в каталоге, а не пишет SQL с нуля.
  • Если аналитик предлагает новую метрику "активный клиент", каталог фиксирует определение: сколько действий, за какой период и какие события считаются активностью.

Где используется

  • BI-агент и ответы по данным
  • единые KPI для команды
  • управленческие отчеты
  • дашборды Power BI и Looker
  • проверка SQL-запросов
  • продуктовая аналитика
  • маркетинговая аналитика
  • data governance и контроль качества данных

Частые вопросы

Зачем нужен каталог метрик?

Он фиксирует официальные формулы, источники и владельцев метрик, чтобы разные отделы не считали один и тот же KPI по-разному. Это особенно важно для BI, отчетов и AI-агентов, которые отвечают по данным.

Что должно быть в карточке метрики?

Название, описание, формула, источник данных, таблицы и поля, владелец, период обновления, допустимые срезы, ограничения, пример расчета, статус и дата последнего изменения.

Чем каталог метрик отличается от дашборда?

Дашборд показывает графики и значения. Каталог метрик объясняет, как эти значения считаются, откуда берутся данные, кто отвечает за формулу и какие ограничения есть у показателя.

Как каталог метрик помогает BI-агенту?

Агент использует каталог как источник правил: находит утвержденную формулу, проверяет доступные срезы, строит запрос и не выдумывает метрики. Если метрики нет, он отправляет ее на review.

Что делать, если нужной метрики нет в каталоге?

Не стоит считать ее на лету как официальную. Нужно создать черновик метрики, указать формулу и источник, назначить владельца, проверить данные и только потом разрешить использовать ее в отчетах.

Где читать дальше

Статьи по теме

Как использовать Google Gemini для анализа таблицы продаж и поиска точек роста

Как использовать Google Gemini для анализа таблицы продаж и поиска точек роста

Пошаговая инструкция: как подготовить таблицу продаж, разобрать ее в Google Gemini, найти просадки по каналам, товарам и менеджерам, собрать гипотезы роста и отчет руководителю.

таблицы Google Sheets AI для бизнеса

Инструменты

Связанные инструменты

Оплата по использованию токенов Anthropic Claude API

API моделей Claude для AI-приложений: текст, reasoning, длинный контекст, анализ документов, tool use, агенты и production-интеграции.

Free API / GA limits Google Analytics Data API

API для GA4-отчетов: события, конверсии, источники, воронки, аудитории, anomaly checks и AI-сводки по сайту.

Usage-based / Google AI Google Gemini API

Google Gemini API - API для подключения моделей Gemini к приложениям, AI-агентам, чат-ботам и автоматизациям. Подходит для текста, изображений, файлов, structured output и tool calling.

Стандартный доступ бесплатен; квоты и превышения проверяются отдельно Google Sheets API

Google Sheets API позволяет программе читать диапазоны и обновлять данные в таблицах для отчетов и автоматизации.

Community Edition бесплатно; коммерческие редакции и инфраструктура отдельно MySQL

MySQL хранит данные приложения в связанных таблицах и позволяет получать проверяемые SQL-выборки для отчетов и интеграций.

Оплата моделей и инструментов по использованию; подписка ChatGPT отдельно OpenAI API

OpenAI API позволяет приложению обращаться к моделям, извлекать данные по схеме и предлагать вызовы разрешенных функций.