Впровадили AI в команду місяць тому, але досі не розумієте — працює це чи ні? Співробітники кажуть "використовую ChatGPT", але чи справді це підвищує продуктивність, якість роботи чи просто створює ілюзію активності? 83% керівників не мають чіткої системи вимірювання ефективності AI у команді — вони покладаються на суб'єктивні враження замість даних.
Швидка відповідь: Що таке AI Team Productivity Dashboard?
AI Team Productivity Dashboard — це система моніторингу 15 ключових метрик, які вимірюють ефективність впровадження AI в команді:
- Метрики часу (3): економія годин, час виконання задач, скорочення зустрічей
- Метрики якості (3): рівень помилок, цикли правок, задоволеність клієнтів (CSAT/NPS)
- Метрики впровадження (3): % активних користувачів, задач з AI, використання інструментів
- Метрики результатів (3): результат на людину, виручка на співробітника, проєкти здано
- Метрики ROI (3): вартість на задачу, термін окупності, реальна економія
Бенчмарк: Топ-компанії економлять 8-12 годин/тиждень на співробітника. Оновлення: щотижня.
Результат передбачуваний: половина компаній витрачає гроші на AI підписки, які використовуються на 20-30% потенціалу, інша половина не бачить ROI і згортає програми через "відсутність результатів". Реальна проблема не в AI — вона в тому, що ви не відстежуєте правильні метрики.
Цей гайд — ваша система щотижневого моніторингу продуктивності AI команди. 15 конкретних метрик, які показують реальну картину: скільки часу економиться, наскільки покращилась якість, хто реально використовує AI, а хто імітує. Плюс готовий Google Таблиці дашборд, який можна запустити за 30 хвилин.
⚡ Швидка відповідь (Коротко):
15 метрик AI продуктивність дашборд: Метрики часу (1. Час виконання задачі, 2. Зекономлений час на тиждень, 3. Скорочення годин зустрічей), Метрики якості (4. Рівень помилок, 5. Цикли правок, 6. CSAT/NPS), Метрики впровадження (7. % активних користувачів, 8. Задач виконано з AI, 9. Використання інструментів), Метрики результатів (10. Результат на людину, 11. Виручка на співробітника, 12. Проєкти здано), Метрики ROI (13. Вартість на задачу, 14. Термін окупності, 15. Реальна економія). Оновлення: щотижня. Бенчмарк: топ-компанії економлять 8-12 годин/тиждень на співробітника. Шаблон: Google Таблиці готовий до копіювання.
📋 Зміст статті:
- → Чому стандартні метрики не працюють
- → 5 категорій метрик продуктивності AI
- → Метрики часу: економія часу
- → Метрики якості: покращення якості
- → Метрики впровадження: реальне використання
- → Метрики результатів: результативність
- → Метрики ROI: фінансова віддача
- → Як побудувати дашборд за 30 хвилин
- → Український бенчмарк 2025
- → Червоні прапорці: коли щось не так
- → Висновок: план дій на тиждень
- → FAQ (6 питань)
📚 Читайте також:
Чому стандартні метрики не працюють
"Скільки разів на тиждень використовуєте AI?" — типове питання в корпоративних опитуваннях. Проблема: воно не каже нічого про ефективність. Співробітник може 50 разів на день питати ChatGPT "напиши жарт про понеділок" або 5 разів створити критично важливі документи, які економлять 10 годин роботи.
Більшість компаній фокусується на метрики-пустушки — метриках, які красиво виглядають у презентаціях, але не відображають реальної цінності:
- "95% команди використовують AI" — але що саме вони роблять? Якщо це тільки "покращи цей імейл", це не продуктивність
- "500 запитів на день" — може означати що люди 10 разів перефразовують один промпт, бо не навчені
- "Задоволеність AI: 8/10" — але чи змінилась швидкість здача? Чи зменшились переробки?
Дослідження Microsoft показує: компанії, які відстежують тільки метрики впровадження, бачать ROI на 40% нижче ніж ті, хто міряє комплексно — час + якість + результати + фінанси. Дізнайтеся більше про як правильно рахувати ROI від AI навчання.
Ключовий інсайт: ефективність роботи AI команди — це не "скільки", а "наскільки ефективно". Треба міряти вхідні дані (впровадження), процес (час, якість) та результат (результати, ROI).
5 категорій метрик продуктивності AI
🚀 Навчання роботі з AI-інструментами для керівників
Допоможемо обрати оптимальний AI-стек для вашої компанії та навчимо ефективно використовувати кожен інструмент. Від ChatGPT до спеціалізованих рішень.
Консультація по AI-стеку →Правильний AI продуктивність дашборд балансує 5 категорій метрик. Кожна відповідає на конкретне питання про вашу команду:
| Категорія | Питання | Кількість метрик |
|---|---|---|
| ⏱️ Метрики часу | Скільки часу економимо? | 3 метрики |
| ✅ Метрики якості | Чи покращилась якість роботи? | 3 метрики |
| 📈 Метрики впровадження | Хто реально використовує? | 3 метрики |
| 📊 Метрики результатів | Чи зросла результативність? | 3 метрики |
| 💰 Метрики ROI | Яка фінансова віддача? | 3 метрики |
Важливо: не треба відстежувати всі 15 метрик одразу. Почніть з 2-3 з кожної категорії, які найбільш релевантні для вашого бізнесу. Розширюйте поступово.
Метрики часу: економія часу
Час — найпростіша метрика для старту. Вимірюється до/після AI і дає швидкі інсайти.
Метрика #1: Час виконання задач (час виконання задач)
Що міряємо: Скільки часу займає типова задача до і після AI.
Як рахувати:
- Виберіть 3-5 повторюваних задач (написання звіту, обробка заявки, створення презентації)
- Базовий рівень: засічте середній час БЕЗ AI (за минулі 2 тижні)
- З AI: засічте час З AI (поточні 2 тижні)
- Формула:
(Базовий рівень - З AI) / Базовий рівень × 100%
Приклад: Київська маркетинг-агенція (25 осіб) міряла час створення соціального контенту. Базовий рівень: 45 хв на пост. З AI (Jasper + Canva AI): 18 хв. Економія: 60%.
Цільовий показник: 30-50% скорочення часу на рутинні задачі, 15-25% на складні творчі задачі.
Метрика #2: Зекономлений час на тиждень (зекономлений час на тиждень)
Що міряємо: Скільки годин AI вивільняє у кожного співробітника щотижня.
Як рахувати:
- Щотижневий опитувальник (2 питання): "Скільки задач робили з AI?" + "Скільки б часу це зайняло без AI?"
- Формула:
Сума (Час без AI - Час з AI) по всіх задачах - Aggregate по команді
Бенчмарк: LinkedIn дослідження показує що топ-25% компаній економлять 8-12 годин на тиждень на співробітника. Середнє по ринку: 4-6 годин.
Червоний прапорець: Якщо економія <2 годин/тиждень — AI використовується неефективно або люди не навчені.
Метрика #3: Скорочення годин зустрічей (скорочення часу зустрічей)
Що міряємо: Чи зменшились status зустрічі завдяки AI-звітам та async communication.
Як рахувати:
- Рахуйте години зустрічей до AI (через calendar інтеграціяs)
- Після AI: які зустрічі замінили на async updates (Notion AI summaries, Slack threads)
- Економія = Годин in зустрічі Before - After
Кейс: IT компанія Львів (80 осіб) замінила 70% status зустрічі на AI-генеровані тижденьly summaries з Jira/Slack. Результат: −4 години зустрічі/тиждень на керівника.
Метрики якості: покращення якості
Швидкість без якості = марна витрата часу. Обов'язково міряйте чи AI робить роботу КРАЩЕ, не тільки швидше.
Метрика #4: Рівень помилок (рівень помилок)
Що міряємо: Кількість помилок/ревізій до проти після AI.
Як рахувати:
- Обирайте вимірювані error types: фактичні помилки, граматика, неточності в даних
- Формула:
(Помилки з AI / Загальна кількість робіт) × 100% - Порівнюйте з базовий рівень
Важливо: Перші 2-4 тижні error показник може ЗРОСТИ (люди занадто довіряють AI). Потім має знизитись на 20-40% після навчання.
Приклад: Юридична фірма (Одеса) відстежувала factual errors в AI-генерованих документах. Тиждень 1: 18% документів потребували суттєвих виправлень. Тиждень 8 (після навчання prompt engineering): 4% error показник.
Метрика #5: Цикли правок (цикли правок)
Що міряємо: Скільки разів документ/дизайн йде на ревізію до затвердження.
Бенчмарк:
- Без AI: в середньому 2.5-3 цикли ревізій для маркетингових матеріалів
- З AI (при правильному використанні): 1.5-2 цикли
- Цільовий показник: −30-40% revision цикли
Метрика #6: CSAT/NPS (задоволеність клієнтів)
Що міряємо: Чи впливає AI на якість клієнтського досвіду.
Де застосовується:
- Customer service: CSAT після з підтримкою AI відповідей
- Продажі: NPS після AI-personalized outreach
- Продукт: feedback на AI-generated content
Кейс: E-commerce (Дніпро) впровадила AI для персоналізації імейл-відповідей. CSAT виріс з 72% до 89% за 6 тижнів. Ключ: AI генерував чернетки, люди додавали емпатію.
Метрики впровадження: реальне використання
Ви можете мати найкращі AI інструменти, але якщо команда не використовує — це zero ROI.
Метрика #7: % активних користувачів (% активних користувачів)
Що міряємо: Скільки співробітників використовують AI щонайменше 3 рази на тиждень.
Формула: (Користувачів 3+ використань/тиждень / Всього співробітників) × 100%
Бенчмарк:
- Перші 4 тижні: 40-60% впровадження нормально
- Після 3 місяців навчання: цільовий показник 75-85%
- Топ компанії: 90%+
Червоний прапорець: Якщо після 8 тижнів впровадження <50% — проблема в навчанні або інструменти не підходять під реальні задачі.
Метрика #8: Задачі виконані з AI (% задач з AI)
Що міряємо: Яка частка робіт виконується за допомогою AI.
Як відстежувати:
- Задача management інтеграція: додайте tag "з підтримкою AI" в Asana/Jira/Trello
- Щотижнево рахуйте:
задач з AI / Total задач × 100%
Реалістичні очікування:
- Маркетинг/контент: 60-80% задач можуть бути з підтримкою AI
- Customer service: 40-60%
- Розробка: 30-50% (виконання коду, документація)
- Керівництво/стратегія: 20-35%
Метрика #9: Використання інструментів (використання інструментів)
Що міряємо: Чи використовуєте ви всі AI підписки, за які платите.
Формула: Витрати на AI / Активні користувачі = Вартість на Активний Користувач
Приклад розрахунку:
- ChatGPT Команда: 50 місцеs × $30/міс = $1,500
- Активних користувачів (10+ запитs/міс): 35 осіб
- Вартість на активний: $42.85/міс
- Якщо 15 осіб не використовують — це $450/міс змарнованих грошей
Метрики результатів: результативність
Час та якість важливі, але бізнес вимірюється результат: чи робимо ми БІЛЬШЕ?
Метрика #10: Результат на людину (результат на людину)
Що міряємо: Скільки результатів команда виробляє з AI проти без.
Приклади по відділах:
- Маркетинг: постів/тиждень, блог-статей/місяць, кампанії здано
- Продажі: надіслано пропозицій, відкриваючі дзвінки, створено воронка
- Клієнтський сервіс: вирішено тікетів, час відповіді, оброблено продовжень
- Продукт: випущено функцій, задокументовано специфікацій, користувацькі історії created
Бенчмарк: GitHub дослідження: розробники з AI Copilot завершували 55% більше проектів за той самий час.
Метрика #11: Виручка на співробітникаа (виручка на співробітника)
Що міряємо: Чи зростає виручка ефективність з AI.
Формула: Total Виручка / Кількість співробітників
Як AI впливає: Якщо команда робить більше з тим самим кількість персоналу — виручка на співробітник росте. Цільовий показник: 15-25% зростання за рік при агресивному AI впровадження.
Метрика #12: Проєкти здані вчасно (%)
Що міряємо: Чи покращився здача вчасно з AI.
Бенчмарк:
- Без AI: типово 65-75% проектів вчасно
- З AI: цільовий показник 80-90%
Кейс: Product команда (Київ, 15 осіб) використала AI для автоматизації специфікації, testing scenarios, документація. Вчасно здача виріс з 68% до 87% за квартал.
Метрики ROI: фінансова віддача
CFO питає: "Ми витрачаємо $5,000/міс на AI. Яка віддача?" Ці метрики дають відповідь.
Метрика #13: Вартість задачі (вартість задачі)
Формула:
- Без AI:
Середня зарплата годинна × Години на задачу - З AI:
(Зарплата годинна × Години з AI) + (AI підписка / задач на місяць) - Економія: різниця між ними
Приклад розрахунку (маркетолог):
- Зарплата: $3,000/міс = $18.75/год (160 год/міс)
- Створення blog post БЕЗ AI: 4 години = $75
- Створення blog post З AI: 1.5 години = $28.12 + $1 AI вартість = $29.12
- Економія на post: $45.88 (61%)
- При 20 постів/міс: $917/міс економія
Метрика #14: Термін окупності (термін окупності)
Формула: Загальні витрати на AI / Місячна економія = Місяців до окупності
Що входить у витрати:
- AI підпискаs (ChatGPT Команда, Notion AI, etc)
- Навчання команди (hours × зарплата)
- Налаштування та інтеграції
Бенчмарк: Добре впроваджений AI окупається за 2-4 місяці. Якщо більше 6 місяців — щось не так.
Метрика #15: Реальна економія (реальна економія)
Що рахуємо: Конкретні грошову економію, які можна показати CFO.
Категорії:
- Уникнення найму: Чи потрібно було б найняти +2 людей без AI? = $100K+/рік економія
- Зменшення аутсорсингу: Копірайтинг, дизайн, переклад тепер всередині компанії
- Зменшення вартості інструментів витрат: Замінили 5 SaaS на 1 AI tool
- Зменшення переробок: Менше помилок = менше час виправлення = зекономлено зарплатних годин
Приклад: Агенція (50 осіб) раніше аутсорсинг копірайтинг: $4,000/міс. З AI всередині компанії: $500/міс AI інструменти. Реальна економія: $3,500/міс = $42K/рік.
📥 Завантажте готовий Google Таблиці дашборд
Безкоштовний шаблон з усіма 15 метриками, формулами та візуалізацією
Отримати шаблон →Копіюйте та адаптуйте під свою команду за 5 хвилин
Повний список 15 метрик для дашборду
Копіюйте цю таблицю в Google Таблиці або Excel для швидкого старту:
| # | Категорія | Назва метрики | Що міряємо | Бенчмарк (цільове значення) |
|---|---|---|---|---|
| ⏱️ МЕТРИКИ ЧАСУ | ||||
| 1 | Час | Час виконання задачі | Середній час на типову задачу (до AI vs з AI) | -30-50% часу Приклад: 2 год → 1 год |
| 2 | Час | Зекономлений час на тиждень | Годин зекономлено на співробітника завдяки AI | 8-12 годин/тиждень 1-1.5 робочих днів |
| 3 | Час | Скорочення годин зустрічей | Менше мітингів завдяки async AI-комунікації | -20-30% зустрічей 4-6 годин/тиждень |
| ✅ МЕТРИКИ ЯКОСТІ | ||||
| 4 | Якість | Рівень помилок | % робіт з AI які потребують виправлень | -20-40% помилок Після навчання: 3-5% |
| 5 | Якість | Цикли правок | Скільки разів треба переробляти (ітерації) | -30-40% циклів З 3-4 до 1.5-2 циклів |
| 6 | Якість | CSAT/NPS | Задоволеність клієнтів результатами з AI | +10-20 пунктів 75% → 85-90% |
| 📈 МЕТРИКИ ВПРОВАДЖЕННЯ | ||||
| 7 | Впровадження | % активних користувачів | Хто реально використовує AI (мінімум 3x/тиждень) | >70% команди Через 8 тижнів: 80-85% |
| 8 | Впровадження | Задач виконано з AI | % робіт де використовувався AI | 40-60% задач Залежить від відділу |
| 9 | Впровадження | Використання інструментів | Які AI tools найпопулярніші, частота використання | ChatGPT: 80-90% Інші спец. tools: 30-50% |
| 📊 МЕТРИКИ РЕЗУЛЬТАТІВ | ||||
| 10 | Результати | Результат на людину | Скільки результатів команда виробляє з AI vs без | +30-55% результативність GitHub: +55% проєктів |
| 11 | Результати | Виручка на співробітника | Грошова продуктивність на одного працівника | +15-25% revenue/FTE За рік після впровадження |
| 12 | Результати | Проєкти здано | Кількість завершених проєктів per квартал | +20-40% проєктів 8 → 10-12 проєктів/кв |
| 💰 МЕТРИКИ ROI | ||||
| 13 | ROI | Вартість на задачу | Вартість виконання з AI vs традиційно | -40-60% вартості $50 → $20-30/задача |
| 14 | ROI | Термін окупності | За скільки місяців AI інвестиція окупиться | 3-6 місяців ChatGPT Team: 2-3 міс |
| 15 | ROI | Реальна економія | Фактична грошова економія (не прогноз) | $3K-10K/міс Залежить від розміру команди |
💡 Як використовувати цю таблицю:
- Скопіюйте в Google Таблиці — створіть окремий аркуш для кожної категорії
- Додайте колонку "Поточне значення" — вимірюйте кожен тиждень
- Додайте колонку "Тиждень" — відстежуйте динаміку (Week 0, Week 4, Week 8...)
- Створіть графіки — візуалізація допомагає бачити прогрес
- Встановіть червоні прапорці — автоматичні сповіщення коли метрика падає
Готовий Google Таблиці шаблон
Ми створили готовий до використання шаблон дашборду в Google Таблицях з:
- ✅ Усіма 15 метриками та формулами
- ✅ Автоматичними графіками та візуалізацією
- ✅ Умовним форматуванням (червоні прапорці)
- ✅ Тижневим трекінгом прогресу
- ✅ Порівнянням з бенчмарками
- ✅ Інструкцією з налаштування
📥 Завантажте готовий шаблон дашборду
Безкоштовний Google Таблиці шаблон з усіма метриками, формулами та інструкцією
Отримати безкоштовний шаблон →Скопіюйте, адаптуйте під команду та почніть відстежувати за 5 хвилин
Як побудувати дашборд за 30 хвилин
Теорія без практики марна. Ось покроковий план створення робочого дашборд.
Крок 1: Виберіть 6-8 метрик для старту (15 хвилин)
Не намагайтеся відстежувати всі 15 одразу. Почніть з 1-2 метрики з кожної категорії:
- Обов'язково: Зекономлений час на тиждень (#2), % активних користувачів (#7), Вартість на задачу (#13)
- Бажано: Час виконання задачі (#1), Рівень помилок (#4), Результат на людину (#10)
- Пізніше: решта 9 метрик додайте через місяць
Крок 2: Створіть Google Таблиці дашборд (10 хвилин)
Структура:
- Вкладка 1 "Дашборд": візуалізація всіх метрик (графіки + таблиці)
- Вкладка 2 "Тижневі дані": рядок на кожен тиждень з первинні дані
- Вкладка 3 "Дані команди": форма для збору даних від команди
- Вкладка 4 "Розрахунки": формули та проміжні розрахунки
Формули-приклади:
- Зекономлений час:
=СУМА(C2:C50)(сума по всіх співробітниках) - % активних користувачів:
=ЛІЧИЛЬЯКЩО(D2:D50,">=3")/COUNTA(A2:A50)*100 - Вартість на задачу:
=((B2*C2)+(D2/E2))
Крок 3: Налаштуйте збір даних (5 хвилин)
Варіанти збору даних:
- Щотижневий Slack бот: "Скільки годин зекономили з AI цього тижня?"
- Google Форма: 3-5 питань, відправляється кожної п'ятниці
- Jira/Asana теги: автоматичний підрахунок задач з AI
- Інтеграція календаря: Google API календаря для годин зустрічей
Важливо: Збір даних має займати <5 хвилин на тиждень у кожного співробітника, інакше люди перестануть заповнювати.
Український бенчмарк 2025
На основі даних 40+ українських компаній (IT, маркетинг, консалтинг), які ми навчали протягом 2024-2025:
| Метрика | Топ 25% | Середнє | Що робити якщо нижче |
|---|---|---|---|
| Зекономлений час/тиждень | 10-15 год | 5-7 год | Навчіть просунуті промпти |
| % активних користувачів | 85-95% | 60-70% | Управління змінами, чемпіони |
| Зміна рівня помилок | -35% до -50% | -15% до -25% | Перевірка фактів процеси |
| Результат на людину | +40% до +60% | +20% до +35% | Автоматизація робочих процесів |
| Термін окупності | 2-3 міс | 4-6 міс | Фокус на високопріоритетних задач |
Висновок: Якщо ви в середньому діапазоні — це нормально для перших 3-6 місяців. Топ 25% досягають через систематичне навчання, чемпіонські програми та правильний набір інструментів.
Червоні прапорці: коли щось не так
Ваш дашборд може показати проблеми раніше, ніж вони стануть критичними. Ось попередження signs:
🚨 Критичні червоні прапорці:
- Активний користувачs падає 2 тижні підряд: Люди розчаровуються. Причина: або інструменти не працюють, або недостатньо підтримки. Дія: Години консультацій + 1-on-1 з тими хто перестав використовувати.
- Зекономлений час <3 год/тиждень після 8 тижнів: AI використовується для тривіальні задач. Дія: Воркшоп по високопріоритетні кейси використання + практичні воркшопи.
- Рівень помилок зростає >10% від базовий рівень: Люди занадто довіряють AI, не перевіряють. Дія: Перевірка фактів чеклісти + "перегляд партнер" система.
- Термін окупності >9 місяців: ROI не виправдовується. Дія: Переоцініть набір інструментів або скасуйте неефективні підписки.
- Результат не росте при економії часу: Час йде не на продуктивність, а на інше (meetings, соцмережі). Дія: Timeboxing + asynchronous work культура.
💡 Корисно: Якщо ви тільки починаєте впровадження AI, почніть з нашого гайду Як навчити команду працювати з AI за 30 днів. Він допоможе створити основу для успішного відстеження метрик.
Висновок: план дій на тиждень
Ви прочитали гайд. Тепер час діяти. Ось що зробити протягом наступних 7 днів:
День 1-2: Виберіть 6 метрик для вашої команди (з 15 запропонованих). Пріоритет: 2 час метрики + 2 впровадження + 2 ROI.
День 3: Створіть Google Таблиці дашборд. Скопіюйте структуру з прикладів вище. Додайте графіки (line графіки для тренди, bar графіки для comparison).
День 4: Налаштуйте збір даних. Або Slack бот, або Google Форма, або Jira теги. Тестуйте на 3-5 людях.
День 5: Зберіть базовий рівень дані. Попросіть команду заповнити "як було ДО AI" retrospectively (минулий місяць).
День 6-7: Перший тижденьly перегляд. Подивіться перші дані, знайдіть patterns. Презентуйте команді на п'ятничному standup: "Ось наш перший тиждень з метриками".
Наступні 4 тижні: Щоп'ятниці оновлюйте дашборд. Після 4 тижнів зробіть місяцьly перегляд з інсайти та діями.
Пам'ятайте: метрики — це не про контроль, а про покращення. Використовуйте дашборд щоб знайти що працює (і робити більше) та що не працює (і виправити або зупинити). Прозорість даних мотивує команду краще ніж будь-які speeches.
FAQ
Як часто оновлювати дашборд?
Щотижнево для операційний метрики (time зекономлено, активний користувачs). Щомісяця для стратегічний (ROI, результат на людину). Щоквартально для executive перегляд з тренди.
Чи потрібно збирати дані від кожного співробітника?
Так для метрики впровадження. Для time/quality метрики можна вибірка: 30% команди щотижня (rotate). Для ROI метрики достатньо агрегованих даних по відділах.
Що робити якщо співробітники не заповнюють форми?
Зменште навантаження: замість 10 питань залиште 2-3. Автоматизуйте що можна (Jira теги, API календаря). Покажіть команді дашборд — коли люди бачать результати, мотивація зростає.
Як порівнювати метрики між різними відділами?
Не порівнюйте абсолютний цифри (маркетинг економить більше годин ніж legal — це нормально). Порівнюйте % покращення від базовий рівень кожного відділу.
Яка метрика найважливіша для CEO/CFO?
Термін окупності (#14) та Реальна економія (#15). Це єдині метрики які переводять AI в грошову економію які CFO розуміє. Додайте Виручка на співробітника (#11) якщо хочете показати потенціал масштабування.
Чи можна автоматизувати весь дашборд?
Частково. Впровадження метрики можна автоматизувати через API інтеграції. Time/quality потребують людський вхідні дані (бо задача складність varies). ROI можна автоматизувати якщо є чіткі формули. Реально: 50-60% автоматизація, 40-50% ручний вхідні дані.