Отчёт может быть собран без ошибок, а e-commerce-проект всё равно продолжит терять деньги. Так происходит, когда цифра дошла до Excel, но не изменила ни одного решения или рабочего правила. Я консультирую небольшие e-commerce-проекты на маркетплейсах и отвечаю за весь путь от P&L до изменений в ежедневной работе. В клиентском проекте я могу начать с просадки выручки в Excel, через пару часов перенести проверку в Python, затем вместе с командой решить, какой процесс менять. Для меня это одна задача. Со мной работает небольшая команда. Аналитическую и инженерную часть я веду сам. Отчёт сам по себе работу не меняет. Можно точно определить, где теряется маржа, и красиво это показать. Потери останутся, если у вывода нет владельца и следующего действия. Часть проблем закрывается новым правилом в процессе. Автоматическая проверка нужна там, где ошибка может повториться. Код я тоже отбрасываю, если его поддержка дороже самой проблемы. В одном проекте я совмещаю роли аналитика, операционного руководителя и инженера. Так путь от «нашли» до «исправили» короче, а вывод не теряется между людьми. Здесь буду разбирать просадки выручки, потери маржи, Python и LLM-автоматизацию, которая прижилась, и решения, которые пришлось выбросить. Покажу собственные ошибки - по ним рабочий метод виден лучше. Если тоже живёте между управлением и инженерией, расскажите, какие роли у вас сходятся в одной задаче.