Я работаю аналитиком в авиакомпании. Стоимость чартерного рейса у нас рассчитывается по утвержденной в прошлом десятилетии логике, без учёта текущих реалий рынка. Механизм проверки свободных бортов — сложный и непонятный. Из-за этого случается много отказов.

В отчётах, которые собирали в компании, были все нужные данные, но по ним не получалось понять, что происходит. Моей задачей стало во всём этом разобраться.

Решил собрать отчёт в Power BI. Около недели я обрабатывал данные из старых отчётов, чтобы сделать новый: собирал заказы за последний год, свёл их в одну таблицу, исправил ошибки ручного ввода, убрал задвоения, привёл даты рейсов и заказов к единому формату. С помощью ChatGPT сделал справочник маршрутов, чтобы затем рассчитывать стоимость лётного часа. А после — собрал дашборд.

В новом отчёте я старался ответить на ключевые вопросы: когда и какую выручку мы получили, какая здесь связь с причинами отказов. Например, на графиках я смог показать, как связаны маршрут и вероятность получить борт — раньше коммерческий и производственный отделы не могли договориться между собой об этом, так как не понимали из таблиц, что здесь имеется в виду.

Презентация перед руководителем и командой прошла в абсолютной тишине. Сначала думал, что я что-то не то сказал, или никто ничего не понял. Однако в конце моего выступления, руководитель произнёс: «Это очень круто!». Он очень сдержанный человек, немногословный. И такой комментарий от него — действительно весомая похвала!

После моего отчёта началась работа над настройкой чартерных перевозок уже с учётом озвученных мною ограничений и возможностей.

Если вы аналитик, навык визуализации и сторителлинга для вас такой же важный, а может даже более важный, чем навык программирования, SQL и прочие скиллы работы с данными. В конечном итоге руководству не интересно, как вы данные получили, важно — насколько они понятны и какие решения позволяют принимать.