90% решений — это не решения. Это дефолт в системе
90% решений — это не решения. Это дефолт в системе Реальный проект: три службы годами хранили данные о блокировках раздельно, и это выдавало 90% ложных запретов за реальную работу. Служба безопасности знала, кому нельзя отгружать. Финансовая служба знала, кто не платит. Логистика знала, где стоит техника. Каждая служба была права. Проблема в том, что эти три знания жили в трёх разных головах и не пересекались. Пока данные не сведены вместе, риск виден только задним числом — когда отгрузка уже случилась и разбираться поздно. Я строил витрины из процессных регистров компании и сводил три источника на один лист. Что показал первый прогон Когда данные легли рядом, вскрылось: почти все зафиксированные «запреты на отгрузку» на самом деле были значением по умолчанию в системе, а не решением конкретного человека. Формально — блокировка. По факту — никто её не принимал и не проверял. 90% «запретов» в базе оказались не решениями, а ошибкой учёта — системным дефолтом, который никто не пересматривал. Это спасло репутацию департамента: претензии по поводу «массовых немотивированных блокировок» снялись сразу — блокировал не человек, блокировала настройка. После разбора осталось около 3 тысяч реальных решений — тех, что действительно принимали люди и на которые можно опираться. Дальше я собрал методику разбора этих решений и четыре листа дашборда со светофором просрочки, чтобы отличать настоящий риск от шумовых записей на постоянной основе. • Скорость проверки решения: не измерялась → 95% проверок за день-два, 97% за три дня • Исполнение блокировок: было предположение → стало подтверждено фактом • Доля реальных решений в базе: 10% → 100%, после того как дефолт отделили от решений Без сведения данных в одну точку три службы могли бы годами спорить, кто виноват в блокировке, которую вообще никто не принимал. Дашборд не нашёл виноватых — он показал, что вопрос был поставлен неверно. #дашборд #аналитика #процессы #логистика Полный разбор с деталями кейса → Кейсы: как бизнес зарабатывает на ИИ-агентах НейроШтат — внедрение ИИ-агентов Канал в Telegram