С какими трудностями сталкиваются маркетологи при переходе с Excel/Google Sheets на DataLens?

Мне сложно сказать, потому что у меня достаточно глубокий технический бэкграунд. Но я бы предположил, что сложности могут возникнуть с пониманием модели данных и того, как эти данные собирать и хранить.

Дело в том что работа с DataLens на основе коннекторов к CSV/Google Sheets/Excel/API Яндекс Метрики имеет значимые ограничения (невозможность в полной мере пользоваться доступными функциями). Поэтому лучше собирать данные в базе данных (мы используем ClickHouse), но тут нужен либо инженер, который туда их сложит, либо нужно самому как-то это сделать. 

У меня был такой случай – первую итерацию отчета (его вариант доступен в DataLens Gallery, а в статье наш коммерческий директор поделилась опытом внедрения со своей колокольни) о работе нашего юнита мы собирали на основе выгрузки из AMO CRM в формате CSV. Я написал инструкцию, как скачать ее из AMO CRM (там это достаточно нетривиально), сложить в Google Sheets, дополнительно обработать, выгрузить в CSV и загрузить в DataLens. Примерно на пятой выгрузке что-то пошло не так (вместо замены файла вроде бы был загружен новый) и все сломалось. Пришлось создавать датасет заново и обновлять все графики в дашборде.  

А когда данные собраны, нужно их как-то визуализировать, и тут перед тобой огромный ассортимент визализаций и сходу достаточно сложно выбрать подходящую -— нужно набивать руку и насмотренность, изучать принципы визуализации данных.

Чтобы глубже погрузиться в вопрос, я бы посоветовал посмотреть на Рому Бунина или Настю Кузнецову, у них много классного контента на тему визуализации.

Еще одна сложность с которой точно столкнутся маркетологи – это доступы в Yandex Cloud и DataLens, сейчас ролевая модель стала чуть проще, но разобраться с ней сходу достаточно сложно: нужно пригласить человека в облако, когда он примет приглашение – дать ему доступ к DataLens как сервису, а затем дать доступ к воркбукам / дашбордам. И только после этого он получит доступ к дашборду.