← К портфолио Reporting Automation Telegram Bot preview
Стек
Pythonaiogram / telegram-botSQLcron schedulerTableau
Эффект
  • Cut weekly report prep from 1–2h to automated cron
  • KPI table + sparklines delivered on schedule
  • Fallback notifications on source failures
  • Single consolidated pipeline replacing fragmented sources
Исходники Смотреть на GitHub →

Reporting Automation Telegram Bot

Business Context

Каждую неделю аналитик вручную собирал метрики из нескольких источников, обновлял дашборд, экспортировал скриншоты и рассылал их в рабочий чат. Процесс занимал 1–2 часа, часто задерживался и зависел от одного человека. Задача — автоматизировать подготовку и доставку отчётов.

Hypothesis

Если перенести сборку еженедельного отчёта в Telegram-бота, который сам запрашивает данные, формирует сообщение и отправляет его по расписанию, команда сэкономит время аналитика и будет получать метрики регулярно и в одном формате.

Data & Method

Данные: продуктовые метрики из базы данных (SQL), внешние API и готовые дашборды Tableau.

Архитектура бота:

  1. Планировщик — запуск по cron в заданное время.
  2. Сбор данных — SQL-запросы к витрине данных, агрегация ключевых KPI (DAU, ARPU, конверсия, retention).
  3. Формирование отчёта — шаблон с KPI-таблицей, sparklines и сравнением с прошлой неделей (дельта в % и pp).
  4. Отправка — Telegram Bot API в указанный чат или по команде /report.
  5. Надёжность — обработка ошибок, логирование, fallback-уведомления при сбоях источников (важно: silent-fall бота разрушает доверие к метрикам быстрее, чем растёт экономия времени).

Инструменты: Python (aiogram/telegram-bot), SQL, cron, Tableau для визуализации.

Insight

Ручная сборка отчёта оказалась не столько сложной, сколько фрагментированной: метрики приходилось дёргать из разных мест. После консолидации в одном пайплайне большая часть работы перешла на машину, а аналитик стал отвечать только за интерпретацию, а не за копирование цифр.

Ключевой инсайт: стабильность доставки важнее красоты отчёта. Если бот падает silently, доверие к метрикам падает быстрее, чем растёт от экономии времени — поэтому fallback-уведомления при сбое источника встроены в архитектуру, а не добавлены «потом».

Impact

  • Сокращено время на подготовку отчётов — ручная сборка 1–2ч заменена автоматическим cron.
  • Обеспечена своевременная доставка метрик — отчёты приходят по расписанию независимо от загрузки аналитика.
  • Улучшена командная коммуникация — все видят одни и те же цифры (KPI + sparklines + дельта) в одном формате и месте.
  • Защита от silent-fail — fallback-уведомления при сбоях источников сохраняют доверие к метрикам.

Documentation

Разбор кейса

Проблема

Еженедельный отчёт собирался вручную: аналитик дёргал метрики из нескольких источников, обновлял дашборд, экспортировал скриншоты и рассылал в рабочий чат. Процесс занимал 1–2 часа, часто задерживался и зависел от одного человека.

Подход

Перенёс сборку отчёта в Telegram-бота: cron-планировщик, SQL-запросы к витрине, шаблон с KPI-таблицей и sparklines, дельта к прошлой неделе. Надёжность встроена в архитектуру: обработка ошибок, логирование и fallback-уведомления при сбоях источников — silent-fall бота разрушает доверие к метрикам быстрее, чем растёт экономия времени.

Результат

Ручная сборка 1–2ч заменена автоматическим cron: метрики приходят по расписанию в едином формате, команда видит одни и те же цифры, аналитик отвечает за интерпретацию, а не за копирование. Fallback-уведомления сохраняют доверие к метрикам при сбоях источников.

1–2ч → 0 Время на отчёт
по расписанию Доставка
KPI + sparklines Формат
fallback Защита от silent-fail

Смотрите также