Сбор и нормализация еженедельной управленческой отчётности из 5 источников с проверками качества и шаблоном для руководителя

Исходная ситуация - я веду небольшой e-commerce бизнес (D2C) и каждую неделю вручную свожу показатели из разных систем, из-за чего отчёт появляется с опозданием и с ошибками. Нужно превратить это в устойчивую рутинную процедуру, которую можно повторять каждую неделю по одному чек-листу.

Техническая среда и источники - Google Workspace, Google Sheets, Looker Studio. Источники данных: 1) выгрузки заказов и возвратов из Shopify в CSV, 2) рекламные расходы из Meta Ads и Google Ads через регулярные CSV-экспорты, 3) склад и закупки в Airtable, 4) платежи и комиссии в Stripe CSV, 5) таблица зарплат и подрядчиков в Google Sheets.

Что нужно сделать - 1) разработать единый формат данных и структуру файлов для еженедельного пакета выгрузок, чтобы любые новые выгрузки вставали в отчёт без ручной правки, 2) построить в Google Sheets модель управленческой отчётности с нормализацией и сверками, 3) описать рутинный процесс как пошаговую инструкцию и внедрить контроль качества данных.

Ожидаемый результат - Google Sheets файл с вкладками Raw, Mapping, Normalized, Checks, Report, где Raw принимает исходные CSV без ручной правки формул, Mapping хранит справочники и правила сопоставления, Normalized содержит очищенные унифицированные таблицы, Checks показывает ошибки и расхождения, Report даёт итоговые метрики за неделю и накопительно за месяц. Плюс короткая инструкция на 2-4 страницы в Google Docs - что и в каком порядке выгружать, куда вставлять, как интерпретировать предупреждения.

Ограничения - без написания отдельных сервисов и без доступа к платным коннекторам. Допустимы Google Apps Script внутри таблицы и стандартные функции Google Sheets. Данные конфиденциальные - работа только в моём Google Drive, доступ по приглашению. Нельзя переносить данные в сторонние хранилища.

Метрики, которые должны быть в отчёте - выручка и возвраты, валовая прибыль по товарам и каналам, рекламные расходы, CAC и ROAS, комиссии платежей, COGS по SKU, остатки и оборачиваемость, операционные расходы, маржинальность по неделям. Там, где исходные данные не позволяют точное совпадение, нужно явно обозначить допущения и логику расчёта.

Проверки качества - сверка количества заказов и сумм между Shopify и Stripe по неделе, контроль дублей заказов, контроль отрицательных марж, контроль несопоставленных SKU и неизвестных рекламных кампаний, контроль отсутствующих недель в ряду. Все проверки должны выдавать понятные сообщения и список строк для исправления.

Критерии приёмки - 1) я загружаю новый комплект CSV по инструкции и получаю обновлённый отчёт без ручной правки формул и без исправления диапазонов, 2) на тестовом комплекте из 8 последних недель отчёт пересчитывается корректно и повторяемо, 3) вкладка Checks показывает ноль критических ошибок или выдаёт конкретные строки, где проблема, 4) время еженедельной подготовки отчёта после внедрения - не более 30 минут с моей стороны.

Материалы от меня - доступ к существующим таблицам, примеры выгрузок за последние недели, список метрик которые я сейчас считаю вручную, короткий созвон на 30 минут в начале и в конце.