Онлайн-курс, вебинар Аналитика данных в стратегическом управлении

В большинстве компаний стратегия существует «на слайдах», а управление — в разрозненных отчётах: метрик много, но нет единой логики KPI, прозрачных источников данных и регулярного управленческого цикла «план → контроль → корректировка». В результате руководители тратят время на спор о цифрах, решения принимаются с задержкой, а инициативы не связываются с измеримыми эффектами.

вязываются с измеримыми эффектами. Курс «Аналитика данных в стратегическом управлении» — практическая программа по построению data-driven подхода для руководителей и специалистов, которые отвечают за цели, показатели эффективности и управленческие решения. За 2 дня онлайн вы разберёте, как переводить стратегические цели в дерево метрик, проектировать управленческие дашборды для стратегического контроля, организовывать план-факт и драйверный разбор отклонений, проводить сценарный анализ «что-если» и собирать реалистичный план внедрения аналитики на 30–90 дней.

Цель курса: дать участникам практический, воспроизводимый подход к data-driven стратегическому управлению — от постановки управленческих вопросов и дерева целей до системы KPI, дашбордов, план-факт и драйверного анализа, сценариев «что-если» и плана внедрения аналитики на 30–90 дней, чтобы решения принимались быстрее и опирались на единые данные и понятные показатели.

Курс ориентирован на: собственников и генеральных директоров, директоров по стратегии и развитию, руководителей направлений, финансовых директоров и контроллинг, руководителей аналитики/BI и бизнес-аналитиков — всех, кому важно выстроить стратегическую и управленческую аналитику, чтобы решения принимались быстрее и опирались на понятные KPI и данные.

Уровень подготовки: базовый–средний, для руководителей и специалистов, которые работают с целями и показателями, но не обязаны владеть программированием. Достаточно понимать бизнес-логику метрик и иметь опыт управленческих обсуждений (план/факт, KPI, инициативы). Знание Excel приветствуется; Power BI/SQL/Python не требуются.

Для выступления приглашены: эксперты-практики в области управленческой аналитики, KPI/OKR, BI и внедрения data-driven управления

1. Стратегия как система показателей и постановка задачи аналитики: разбор того, чем управленческая и стратегическая аналитика отличается от отчётности, как формировать матрицу управленческих решений и вопросов руководства, какие метрики и разрезы действительно нужны для контроля стратегии, как определить роли владельцев метрик/данных/решений и закрепить ответственность, чтобы аналитика приводила к действию, а не к обсуждению отчётов.
2. Дерево целей и метрик (KPI) для стратегического управления: построение логически связанного дерева целей, выбор leading и lagging показателей, правила отбора KPI (управляемость, частота, чувствительность, риск искажений), формирование KPI‑паспортов с едиными определениями, формулами, периодичностью, источниками данных, владельцами и пороговыми значениями для управленческого контроля.
3. Данные для стратегии: источники, единые определения, качество данных: как обеспечить «единую версию правды» и снизить конфликтность вокруг цифр, как составить карту источников данных (ERP/CRM/финансовые контуры/Excel‑контуры), какие справочники и мастер‑данные критичны для стратегических KPI, какие проверки качества данных (полнота, точность, актуальность, согласованность) нужно внедрить, и какой минимальный data governance достаточно закрепить для управленческой аналитики.
4. Управленческие дашборды для стратегического контроля: проектирование дашбордов «под решение» — структура уровней для CEO/правления/функций/инициатив, логика детализации и drill‑down, управленческие сигналы (пороги, алерты, светофоры) и ограничения их применения, требования к визуализации и «storytelling» в аналитике для руководителей, чтобы дашборд сокращал путь от данных к управленческому действию.
5. План‑факт и драйверный анализ отклонений: как настроить план‑факт в стратегическом горизонте (версии плана, допущения, горизонты пересмотра), как определять драйверы метрик и связывать отклонения с причинами, как строить структуру управленческого разбора «почему произошло» и «что делаем», и как закрепить мини‑регламент (cadence встреч, формат протокола, владельцы действий) для устойчивого контроля стратегии.
6. Сценарный анализ и what‑if для стратегических решений: построение сценариев (базовый/оптимистичный/стресс), выбор параметров для анализа «что‑если», фиксация допущений и ограничений, оценка влияния стратегических инициатив и внешних факторов на KPI, честная работа с неопределённостью и правила обновления сценариев без «псевдопрогнозов».
7. Внедрение аналитики и план на 30–90 дней: как собрать MVP стратегической аналитики за 2–4 недели, как сформировать бэклог задач (данные, отчётность, процессы) и приоритизировать его по ценности/сложности/рискам, как внедрить KPI‑ритуалы (еженедельный/ежемесячный контур управления), и как измерять эффект от аналитики в управленческих терминах (скорость решений, прозрачность причин, снижение ручной отчётности).
8. Коммуникация на данных и защита управленческих решений: структура защиты решения на данных (тезис → данные → вывод → действие), работа с типовыми возражениями руководства, фиксация ограничений и допущений, подготовка управленческого one‑pager и протокола решений, чтобы аналитика поддерживала ответственность и исполнение, а не превращалась в спор о показателях. Итоговый практический результат курса: участник собирает каркас стратегической аналитики для компании/направления — дерево целей и 8–12 ключевых метрик, минимум 5 KPI‑паспортов, структуру стратегического дашборда, 2–3 сценария «what‑if» и дорожную карту внедрения на 30–90 дней (на базе выданных шаблонов).