Организация системы аналитической документации в команде — это не просто сбор файлов в одном месте, а построение живой и поддерживаемой среды, где аналитики, продукт-менеджеры, инженеры и бизнес-пользователи могут быстро находить информацию о данных, метриках, моделях, дашбордах и аналитических решениях. Без системной документации накапливается технический долг, аналитика становится «непрозрачной», теряется воспроизводимость, а скорость онбординга новых сотрудников снижается.

Цели аналитической документации

1. Прозрачность: понимание, как рассчитываются метрики, откуда берутся данные.

2. Воспроизводимость: любой человек может восстановить ход аналитического исследования.

3. Согласованность: отсутствие дублирующих/конфликтующих определений.

4. Обучение и онбординг: упрощение входа новых сотрудников.

5. Снижение зависимости от «носителей знаний»: документация — единственный источник истины (SSOT).

Основные компоненты системы аналитической документации

1. Бизнес-метрики и показатели

Документируются все ключевые показатели, используемые в отчётности, дашбордах и продуктовой аналитике:

• Название метрики: _ARPU, DAU, Retention D7
  _

• Бизнес-описание: что означает, зачем нужна

• Формула расчёта: SQL / текстовая формулировка

• Единицы измерения: рубли, проценты, шт.

• Период агрегации: дневная, недельная, месячная

• Ответственный: data owner / аналитик

• Используемые таблицы и источники

• Где используется: ссылки на дашборды, отчёты

• Примеры расчёта

Используемые инструменты:

• Confluence / Notion / GitBook / Slite

• dbt Docs (автоматически для моделей и метрик)

• BI-инструменты с комментариями (Looker, Metabase, Tableau)

2. Каталог данных (Data Dictionary)

Описывает структуру таблиц, их поля и логику.

Для каждой таблицы:

• Название и назначение

• Слой (raw / staging / mart)

• Обновление (частота, расписание, lag)

• Пример 10 строк (sample rows)

• Источник (CRM, API, логгер, BigQuery)

• Ссылки на код генерации (ETL, dbt)

• Ответственный (data steward / инженер)

Для каждого поля:

• Название и тип (string, int, timestamp)

• Бизнес-описание

• Возможные значения (например, status: ['success', 'fail', 'pending'])

• Условия фильтрации (например, valid = true)

Автоматизация:

• dbt + dbt-docs

• DataHub / Amundsen / OpenMetadata

• Плагины к Airflow и Snowflake

3. Аналитические исследования и отчёты

Для каждого исследования:

• Цель исследования

• Вопросы/гипотезы

• Используемые данные и источники

• Логика фильтрации и расчёта

• Основные графики и результаты

• Выводы и ограничения

• Рекомендации / импакт на бизнес

Важно использовать шаблоны:

• Стандартизированные шаблоны аналитических записей

• Формат: Jupyter (если код), Confluence (если описание), Git (если reproducible analysis)

Для кросс-командной работы важно фиксировать:

• версию данных (snapshot или дату)

• ссылки на пайплайны / модели

• кто инициировал исследование

• кто подтвердил выводы

4. Дашборды и визуализация

Для каждого дашборда фиксируется:

• Назначение: для кого, какие задачи решает

• Структура: страницы, фильтры

• Описание графиков: что на каждом из них, откуда данные

• Частота обновления / SLA

• Автор / контактное лицо

• Ссылки на связанные отчёты или исследования

Можно использовать:

• Встроенные описания в BI-инструментах (Metabase, Looker, Superset)

• Таблицу всех дашбордов (с владельцем, категорией, ссылкой и тегами)

Полезна связка с каталогом данных: клик по графику ведёт к описанию метрики и SQL-источника.

5. Data Quality и проверка моделей

Хранится информация о:

• Валидации моделей и таблиц

• Проведённых тестах (not_null, range checks, threshold tests)

• SLA на данные

• Incident history (когда были сбои, кто устранял)

• Контрактах данных (data contracts)

Это помогает поддерживать доверие к аналитике и облегчает расследование инцидентов.

6. История изменений и changelog

Любые изменения в логике расчёта метрик, моделях или структуре данных должны фиксироваться:

• Что изменилось

• Почему (контекст: баг, улучшение, A/B-тест)

• Когда вступило в силу

• Кого уведомили (канал, команда)

• Как это повлияло на исторические метрики

Форматы: Git (если code-first), Changelog в Notion/Confluence, Slack-канал #data-changes.

7. Организация хранилища документации

Подходы:

• По объектам: метрики, таблицы, модели, пайплайны, исследования

• По направлениям: финансы, продукт, маркетинг, поддержка

• По ролям: для аналитика, для PM, для инженера

Платформы:

• Notion / Confluence — структурированные wiki, удобные для бизнес-команд

• Git + Markdown — версионирование, идеально для кодовой аналитики

• dbt Docs / Looker ML — для кодовых моделей и BI-инструментов

• DataHub / Amundsen / Atlan — как каталог с API и автообновлением

Внутри можно использовать теги: #метрика, #A/B, #Retention, #маркетинг, #CRM.

8. Роли и ответственность

• Data Steward / Analytics Owner — отвечает за описание метрик и таблиц в своём домене.

• Data Engineer — документирует пайплайны и технические зависимости.

• Product Analyst — пишет аналитические записки, объясняет гипотезы.

• BI / Analytics Lead — поддерживает структуру, ревью изменений, проводит аудит.

Можно ввести KPI: % метрик с документацией, время до обновления описания при изменении модели.

9. Онбординг и обучение через документацию

• Создание гида по старту для новых сотрудников.

• Раздел "Часто задаваемые вопросы" (FAQ): как найти данные, как считается MAU, где отчёт по маркетингу.

• Видео-инструкции (Loom / Miro walkthrough).

• Встроенные тренажёры по BI/SQL в интерактивных ноутах.

10. Процессы обновления и поддержки

• Регулярный аудит документации (раз в квартал).

• Встраивание документации в процесс pull request:

  • Если создаётся новая модель — создаётся описание.

  • Если обновляется логика метрики — обновляется бизнес-описание.

• Slack-бот или cron-задача, напоминания владельцам метрик о просроченной документации.

Система аналитической документации в команде должна быть гибкой, централизованной, легко расширяемой и интегрированной с аналитическими процессами. Только при этом условии она будет не брошенным wiki, а рабочим инструментом, ускоряющим коммуникацию, аналитические исследования и принятие решений.