Римляне построили огромную империю, создали сложную систему управления и эффективно собирали налоги. Но при этом использовали систему счисления, в которой даже простые математические операции были неудобными.

В римской системе счисления до десяти всё относительно просто: цифры I, V, X и их комбинации. А дальше интереснее: L — 50, C — 100, D — 500, M — 1000 (отсюда, кстати, нам досталось название метрики Cost Per Mille).

Если меньшая цифра стоит перед большей — вычитаем, если после — прибавляем (есть ещё ограничения, их пропустим). С такой системой записи мы получаем конструкции вроде MMXXVI = 2026.

А попробуйте в уме умножить XXV на X, не переводя числа в десятичную систему. А это 25 × 10 = 250 (CCL).

Разумеется, римляне умели считать. Для вычислений использовали специальные инструменты, например счётные доски. Но сама система записи чисел плохо подходила для работы с цифрами и, как следствие, данными.

А вот знакомая нам десятичная позиционная система существенно упростила вычисления. И тут важно, что изменились не сами числа, а возможности работы с ними. Несколько сотен лет люди пользовались римской системой счисления, которая усложняла работу с числовой информацией и потенциально сдерживала развитие её использования.

В аналитике мы регулярно сталкиваемся с похожей проблемой: выбранный способ хранения и представления информации определяет, что мы сможем с ней делать в будущем.

Например, бизнесу нужна выручка по месяцам. Создали таблицу с двумя колонками: месяц и выручка. Всё работает, отчёт готов.

Через полгода появляется запрос на когортный анализ или разделение новых и повторных покупателей.

И внезапно оказывается, что исходные данные не сохранили и данных для этой задачи нет. Мы сохранили результат расчёта, но не сохранили информацию, необходимую для других расчётов.

И проблема не в том, что мы неправильно считаем, а в том, что изначально выбрали способ хранения данных, который ограничивает наши возможности.

При планировании аналитики важно думать не только о текущих отчётах, но и о будущих планах и потребностях. Например, заранее определить, какие сущности и события важно сохранять, с какой детализацией и какие связи между ними могут понадобиться.

Это не значит, что нужно заранее предусмотреть всё-всё. Но сохранить достаточную детализацию часто гораздо дешевле, чем потом восстанавливать утраченную информацию.

Архитектура данных — это не только про то, как мы работаем с информацией сегодня. Это ещё и про то, какие вопросы мы сможем задать ей завтра.