Дашборд не всегда дает право на быстрый вывод

Он хорошо показывает отклонение.
Но почти никогда не объясняет его причину.

Впервые по-настоящему сильный пример продуктовой работы с метриками я увидела на инцидентах в логистике Ozon.

Меня тогда впечатлило не только то, как быстро замечали отклонение, и как быстро давалась корректная коммуникация, а то, как команды собирались на разбор и шаг за шагом восстанавливали реальную цепочку влияния.

Последовательно подключались команды, которые могли влиять на метрику напрямую и косвенно, вплоть до операций.

И довольно часто оказывалось, что метрика показывала не источник, а следствие:
Локальный сбой
Ручной процесс
Накопленный эффект из соседнего процесса
Исключение, которое долго жило вне общего поля зрения
Неудачный релиз

Для меня в этом и есть разница между смотреть на дашборд и реально работать с метрикой.

После сигнала важно не просто быстро реагировать, а:
не принимать цифру за готовое объяснение
разбирать цепочку влияния
отделять источник проблемы от следствия
смотреть не только в точку сбоя, но и на смежные и косвенные влияния

Потому что дашборд помогает быстро увидеть отклонение
Но это еще не значит, что у тебя уже достаточно оснований для вывода

Автор: Владлена Павлищева - Head of Logistics Products