21680
Канал Ромы Бунина про визуализацию данных, дашборды и развитие BI-систем. Подробнее про канал, рубрики, правила и контакты — https://t.me/revealthedata/386
Вопросы → Dashboard Canvas
Как же я обожаю свою работу и блогерство, можно «бац» и с утра получить много эндорфина. Совсем не дешёвого правда, а прям сложного по затратам времени и сил 🙈, но зато четко показывающий пользу от «надо делиться знаниями».
Саша Ороновская сделала отличную схемку, где показала, как вопросы из интервью с закаказчиком перекладываются в блоки Dashboard Canvas. Мы её быстренько докрутили и вот: делюсь ей с вами и добавил её в миро.
Для тех, кто незнаком с методологией (🤨?!?):
— Miro Board c Dashboard Canvas
— Видео с рассказом про методологию и её эволюцию
Саша, спасибо! ❤️
P.S. Тут Егор Ларин душнит приносит конструктивную критику в личку, что многие вопросы влияют сразу на разные блоки. И это правда: цель сложно отделить от бизнес-решений и т.п. Поэтому и есть отдельно вопросы и интервью, и отдельно канвас — иначе можно было бы ограничиться только вопросами. Заполнение канваса — это не просто перенос текста из интервью места в другое, а осмысление и переработка информации в процессе заполнения. Но как базовая подсказка и для понимания, зачем нужны эти вопросы, эта диаграмма отличная подсказка. А если смотреть дальше, то даже сами формулировки вопросов не так уж важны — это просто шпаргалка какие области вам нужно понять, чтобы создать хороший дашборд.
#отзывы
📈 Залетай в BI: Архитектура аналитического решения S3E1
В команде, куда я перешёл, нет DWH и BI, всё делается через ERP и выгрузки в Excel. Поэтому первой задачей стоит разработка архитектуры аналитического решения и выбор технологий.
Начнём с того, что разберемся в том, что входит в тот самый «modern data stack». В интернете можно найти кусу схем с дата-лейками, стримингом, reverse ETL и другими сложными терминами. Для своей задачи я выберу упрощённую схему из 6 основных компонентов:
Data sources
Источники данных из нашего «бек-энда». Это логи и события из приложений или данные из SaaS-сервисов. В моём случае основными источниками будут ERP и различные SaaS-инструменты для HR-менеджмента, управления закупками и т.п.
Data Ingestion
Этап сбора данных из всех источников в одну базу данных или озеро. Это может быть стриминговое пополнение данных (реалтайм логи из приложений) или батчевая загрузка по расписанию. В моём случае будет только батчевая загрузка. Реализовать её можно вручную с помощью скриптов, опрашивающих API приложений и раскладывающих JSON в таблицы, или с помощью инструментов, имеющих готовые коннекторы к источникам данных.
Raw Data Storage
Место для хранения всех сырых данных, полученных из источников. Тут всё просто, должно быть дешёвое и работать без перебоев.
Transforamtoin and Semantic Layer
Сырые данные нужно преобразовать в витрины данных, которые аналитики и бизнес смогут удобно использовать в работе. Исходные данные будут агрегированы, очищены и проверены на качество. Здесь же хранится логика и правила преобразования данных – семантический слой. Скрипты для преобразования нужно регулярно запускать по правилам и событиям — это называется оркестрацией.
Data Marts Storage
Преобразованные данные нужно сложить в хранилище. Это может быть отдельная база данных или таблицы в том же месте, где хранятся сырые данные (тогда это будет «data lake», так как исходные данные и конечные витрины храним в одном месте).
Presenting Layer
Интерфейсы или инстурменты, где конечные пользователи могут использовать данные: Jupiter Notebook для аналитиков или BI-системы для бизнес-пользователей.
Вух, пока писал, казалось, что пишу банльшину, а с другой стороны столько всего получилось в чем нужно разбираться аналитику, что кажется, что такое будет полезно. И это мы ещё не затронули Data Governanve, Quality, Security и техническую инфрастуктуру и Observability .
Дальше мы разберём каждый шаг подробнее, а в следующей серии расскажу, как составить список источников и выбрать инструменты для сбора данных.
Как вам такие вводные теоретические посты?
#залетайвbi
Недавно сделал для команды Valiotti Analytics учебный курс по BI и визуализации данных для онбординга аналитиков. Получилось классно, даже сыграл для них в конце на бас-укулеле🤘
Если вы хотите похожий курс для вашей компании, то приходите в личку (но укулеле за отдельные деньги =)
А если хотите пройти именно этот курс, то у ребят есть две классные вакансии — BI-специалиста и младшего аналитика данных, налейтайте.
#отзыв #вакансия
Тут ученые наисследовали, что AI плохо понимает графики и диграммы. Вух, выдыхаем BI-аналитики =)))
Но я считаю, что в исследовании надо было сравнивать не просто с людьми, а с бизнес пользователями дашбордов, тогда AI выглядел бы лучше на их фоне 😈
Ну и еще непонятно зачем LLM смотреть на дашборды, когда есть сырые данные, не выдыхаем 😁
#ссылка #юмор
🔴 Пай-чарт мемы
Недавно проводил занятие для одной компании и снова возник вопрос — когда стоит использовать пай-чарты в дашбордах?
Если кратко — никогда! 😈 Используйте пай-чарты для мемов!
Проблема не в том, что пай-чарты плохие сами по себе. Просто для их использования надо соблюсти много условий, которых редко удается добиться на дашбордах:
— Все сектора аддитивны и в сумме дают логическое целое в 100% (а не план-факт, который так часто любят делать в виде донат-чарта).
— Мы хотим ответить на вопрос: какую долю занимает сектор от 100%, а не сравнить значения секторов между собой.
— Кол-во секторов больше 2-4, но не больше 6-8.
— При использовании фильтров или обновлении данных, кол-во секторов не меняется или не может стать равным одному.
— Значения распределены неравномерно между секторами.
— Подписи секторов и значений можно расположить на самом пай-чарте без отдельной легенды.
— Ваша целевая аудитория ещё помнит, что такое стрелочные часы =))
В итоге, сложно соблюсти всё это в дашбордре, поэтому для дашбордов лучший пай-чарт — это бар-чарт. А вот для презентаций, при грамотном использовании, пай-чарты очень даже норм. Посмотрите доклад замечательной Нади Андриановой, которая поясняет, почему это так и приводит интересные примеры. А ещё у неё классный канал про дата-арт.
Ну и да, лето, мемы, выходные )))
#ссылка #юмор
Стартуем через 10 минут!
Смотреть — Youtube, задавать вопросы — Zoom.
В эту среду буду прожаривать в лайве дашборд международного ed-tech стартапа, приходите — будет интересно!
Читать полностью…
🚗 Роуд трип по BI и не только 🚙
На этой неделе катался по разным командам: Облако, Такси, Тинькофф, Озон Банк. Был рад повидать старых знакомых и познакомиться с новыми ребятами. Для Тинькофф провёл небольшой мастер-класс, видео скорее всего выложим попозже. А с ребятами из Озона просто посидели и похоливарили про дашборды и BI. Их директор по данным, Саша Толмачев (именно его довольное лицо на фото =), собрал из этого выводы в своём стиле в канале Анонимных Хедов Аналитики.
Ещё поджемил с группой. Блин, как же я соскучился по музыке и ребятам. Хочу собрать группу или к кому-то присоединиться — если вы в живёте в Нидерландах, хотите играть что-то рядом с RHCP или альтернативой из 2007-ого, или ищете басиста или барабанщика, то напишите в личку позязя! 🤟
А в этот вторник заеду в гости в Питер на пару дней на митап DataLens. Если вы в Питере и ещё не записались, то записывайтесь скорее. Да и просто пишите в комментариях, если хотите пересечься. Если наберём людей, то организуем какие-нибудь посиделки 26-ого пообсуждать за BI и датавиз.
П.С. В посте Саша приписывает мне невероятные вещи, это всё только его безудержное и весёлое сознание =)
#ссылка
💪 Data Science, терморегулирующие простыни и папка для аналитиков
На три вещи можно смотреть вечно: как Валерий Бабушкин хвастается новой работой, как Валерий Бабушкин собесит людей и как Валерий Бабушкин качает мышцы (или отрывает предметы от стен, как в этом сообщении). А ещё узнавать от него про умные девайсы для сна.
В общем, если после такого интро вы ещё не подписались на его канал, то я не знаю, что с вами. 😂
А если серьёзно, и не обращать внимание на налёт успешного успеха, то у Валеры очень крутой канал про System Design и аналитику. Регулярно смотрю его открытые собеседования и ValeriiBabushkin">стримы с крутыми специалистами.
Ещё был отличный обзор компенсаций для FAANG на разных уровнях. И гайд по разным архитипам сотрудников, визуализированный с помощью календаря. Это очень крутая идея для сравнения разных профессий! Сразу видишь тот самый «день в шкуре профессии ×». Оцените, приложил как раз картинки к посту.
Ну и конечно же всегда интересно узнать куда же Валера пойдет работать дальше )
Вот такая получилась «прожарка» канала Валеры. Я предложил такой формат ребятам — каждый «прожаривает» другого по цепочке, чтобы было веселее рассказывать про папку. Да-да, еще одна папка! Но правда рекомендую посмотреть на какие каналы вы подписаны или нет из неё, так как собралась очень классная и разносторонняя команда авторов. Спасибо Андрону за организацию!
👉 ссылка на папку 👈
#ссылка
Расскажу, что узнал на конференции. Это было мини-повторение основной конференции, прошедшей пару недель назад. В комментариях будут фото и видео.
Вот какие фичи зацепили меня в будущей версии 2022.4, которая, как я понял, появится в сентябре.
Viz Extension 🔗
Появится возможность добавлять кастомные визуализации на JS и настраивать их, таская пилюли. Звучит круто, но переживаю как будут работать кросс-фильтры и верстка. Если будет работать так же как и экстеншены для дашбордов, но просто с более удобным интерфейсом создания, то для реальных дашбордов такое подходит редко.
Shared Dimensions 🔗
В датасорсе можно будет настроить настоящую модель данных, почти как в Power BI. Рилейшены (макароны) будут работать не только для последовательной связи, но и соединяться с любым числом таблиц в любом порядке. Переживаю за перфоманс, так как все джоины будут делаться налету. А ещё это совсем не продовое решение, всё равно понадобится dbt и аналоги, чтобы нормально контролировать бизнес-логику.
Einstein AI 🔗
Куда же без AI, показали co-pilot для десктопа и Prep. Можно будет написать что-то в чат, а он сам разложит пилюли и выберет график. Выглядело и прикольно, и плохо одновременно (запись в комментах). На демо AI сначала не работал, а затем построил странный график. Посмотрим, но из демки ощущение, что революции не случилось. Да и сами они позиционируют это скорее как инструмент для помощи новичкам. Но прогресс не остановить.
Pulse
Продолжают развивать свой Metric Store, мы смотрели его здесь. Но теперь он делает чуть более продвинутый факторный анализ (запись в комментах). Самым забавным оказалось, что анализировать весь объем данных LLM не сможет (данные не влезут в контекстное окно модели) и поэтому будет делаться семплирование данных. То есть будет или анализ на агрегатах, или на выборке строк из всего датасета. Не уверен, что это будет хорошо работать.
Tableau Public 🔗
Теперь можно локально сохранять файлы в бесплатной версии и это уже работает! Это смахивает на революцию, но думаю это попытка догнать Power BI. Это прекрасно, но теперь висит надоедливая плашка: купи-купи-купи! В следующей версии для Паблика пообещали сделать auto-save. Лучше бы сделали чтобы оно не вылетало, автосейв и для платной версии работает очень криво )))) Из приятных мелочей, теперь на Паблике можно зарегистрироваться из РФ, но вот установочные файлы не скачать. Я переодически обновляю инсталяторы вот тут, если нужно, забирайте.
Apple Silicon
Пообещали сделать нативную версию для «новых» маков (всего-то три года прошло ))) Я когда переходил на мак, думал, наивный, что Табло будет работать стабильнее, как же я ошибался, теперь жду эту версию.
А ещё… а это всё. Все остальное фичи мелкие, посмотреть все грядущие фичи — можно тут. И как всегда, все дашборды из демо, как бы э-э-э, ну совсем не лучшие по дизайну. Почему?!?
Итого: Есть классные фичи, которые явно нацелены на соперничество с Power BI и есть много хайпа вокруг AI. Но вот ощущения, что это будет классно работать, пока нет. Люблю Табло и ненавижу одновременно )) Даже стикеры решил немного обновить )
Мы начинаем ) А вот и запись: https://www.youtube.com/live/D54vre3iIF8?si=a-Jv18yePcGRAcel
Что бывает, если есть лишние рамочки или нарушено правило близости =)
#юмор
🖤 Data Driven Tattoo
Пока не успеваю писать какие-то супер смысловые посты, вот вам небольшой обзор на татуировку.
Год назад сделал себе первую татуировку. При этом, конечно же, я не мог пройти мимо данных и графиков. Теперь на руке у меня всегда есть четыре вещи: бокс-плот по дизайну Тафти, набор данных от Ганса Розлинга, часы судного дня и... линейка со шагом в 1,5 см 🤣 (тоже, кстати бывает удобно).
На графике отложено 100 лет, каждая засечка – 10 лет. Точка — медианная продолжительность жизни по данным на 2022 год для мужчин, усики бокс плота показывают классический разброс в 25 и 75 квартили. Остальные объекты — всякие важные для меня события и пасхалочки.
Впечатления
– Была гипотеза, что стану больше обращать внимание на что я трачу жизнь. Поначалу работало хорошо, потом стало похуже. Хотя где-то раз в месяц такая мысль возникает глядя на тату, что уже неплохо.
— Всем всё равно на твои татушки. Думал, что будут интересоваться, а что же это такое. Но даже мама не спросила, что это значит 🤣
— В итоге я доволен, для меня это про свободу и отмену страха, что даже то, что будет с тобой всю жизнь (и немного дольше, пока не тебя не съедят или не кремируют 😈) можно сделать и не парится про общественные условности, свой будущий вид и другие неважные на самом деле мелочи. Снижает уровень FOMO и перфекционизма.
— Делать прямые линии на крутящейся части руки, всё-таки не самая лучшая идея, на фото иногда линейка кажется немного кривой, но в жизни это незаметно.
А ещё, думаю так Табло еще никто не использовал, эскиз я собирал именно в нём, сфоткал руку и положил на дашборд, а сверху размещал графики и потом доводил до ума в Power Point. Настоящий офисный клерк 😅 Как уйду на пенсию, буду всем делать татушки на основе данных про их жизнь =)
P.S. А ещё Наташа Киселева недавно рассказала про тату, которые показывают уровень сахара в крови, очень круто!
P.P.S А вы выдели что-нибудь подобное, делитесь примерами? Или просто кидайте свои татушки в комментарии )
#наблюдение
Саша Бараков собрал в одном месте ссылки на все свои прекрасные и безумные борды в Miro. Если вам интересны вопросы построения стратегии для BI аналитики в целом, то очень рекомендую.
#ссылка
Алгоритм Δλ
Вчера мы больше поговорили про аналитику, чем напрямую про дашборды. Но ещё и подняли интересный вопрос про доверие к дашбордам из-за сложной структуры данных, ошибок на этапе их сборка и логических ошибок в анализе. Эти вещи отлично решает алгоритм визуализации данных Тани Мисютиной (ну кроме этапа подготовки данных 🤪, хотя и с этим помогает)
Алгоритм предлагает:
— идти от физической реальности, а не от табличек с данными
— находить визуальное отображение, наиболее подходящие природе данных
— показывать агрегации как в тотале и по срезам, так и доходя до самой низкой грануляции данных (транзакции, действия, клики и т.п.)
— делать удобный интерфейс без фильтров, а использующее принципы активной фильтрации.
Подробнее можно посмотреть в её выступлении на конференции или в наешм недавнем вебинаре, где мы подробно разбирали алгоритм на базе одного практического примера.
А вот какие работы получались у нас в Лаборатории данных, используя алгоритм:
— Анализ рынка облигаций (рассказ про проект)
— Дашборд для завода
— Визуализация московского марафона
— И ещё много других на datalaboratory.ru.
P.S. Лаборатория данных ищет новые проекты, если вам нужно сделать сложный аналитический инструмент — пишите Тане. А ещё подписывайтесь на канала Лаборатории, например, сейчас там новая рубрика, где Таня разбирает визуализации данных.
#ссылка
📈 Залетай в BI: Data Ingestion S3E2
Продолжим, первый шаг работы с данными — получить эти самые данные в сыром ввиде. Этот этап называют Ingestion’ом, поставкой данных или Extract’ом (E из ETL, не путать с Таблошным экстрактом). Но как не называй этот шаг, основная его задача поставить данные из источников (бекэнд приложений, CRM или ERP системы, другие SaaS тулзы или просто базы данных) в конечную базу данных или Data Lake.
Это можно делать по разному:
— Написать код и запускать регулярно эти скрипты. Это как раз то, над чем часто подщучивают, когда говорят про инженеров данных — «джейсоны перекладывают». Обычно скрипт обращается к API какого-то сервиса, забирает ответ в виде JSON или чего-то подобного, а потом расскладывает данные в плоскую таблицу по каким-то правилам.
— Использовать сервисы в которых уже есть «коннекторы», заранее написанные скрипты, которые работают из коробки. По-сути это SaaS для поставки данных. К таким инстурментам относят Airbyte, Fivetran и Apache NiFi.
— Делать поставку через сервим? который умеет обращаться к REST API, но настройка всего процесса происходит через интерфейс. По-факту это могут быть даже целые ETL-тулы, такие как Matilion, Talend, Alteryx и т.п.
— Использовать стриминг данных, если данных много или нужен real-time. Для этого используется Apache Kafka, Amazon Kinesis, Apache Flink и т.п.
Для своей задачи я остановился на втором варианте. В нём не нужно будет писать и поддерживать код, заниматься дедуппликацией, отслеживанием изменений в источнике, проверять правильность записи и т.п. А так как объёмы данных в системе будут небольшими (максимум сотни тысяч строк), то такой вариант будет ещё и дешевым. Я выбрал два самых известных инструмента (Airbyte, Fivetran) и сейчас тестирую их. В следующий раз расскажу, что думаю про каждый из них и на чем остановился.
#залетайвbi
BI-онбординг от Романа Бунина
Датавиз находится на стыке сфер, которые редко соприкасаются: аналитики и дизайна. Из-за этого с ним бывают сложности — дизайнеры не понимают, как работать с данными, а аналитики не разбираются в дизайне.
Найти крутых спецов по датавизу непросто, поэтому мы в Valiotti Analytics решили сами ковать для себя ценные кадры и запустили BI-онбординг. Его разработал специально для VA Рома Бунин @revealthedata.
🔜 Получилось круто — 10+ часов погружения в Tableau, дизайн и работу с заказчиками. Да, это тоже очень важная часть процесса — умение провести интервью и понять запрос.
Что есть в онбординге?
🔵Основы дизайна, как сделать дашборд понятным и удобным для восприятия.
🔵Разные виды графиков и зачем они нужны.
🔵Структурный подход к созданию системы дашбордов.
🔵Огромное количество полезных материалов, книг и видео.
🔵Практические задания — например, проект по переверстке уже существующего дашборда.
🔥 А еще мы сделали отдельный чат в Slack, где Рома будет давать ребятам фидбек.
Онбординг получился объемный, и большая часть команды пока что в процессе прохождения. Но один отзыв мы вам принесли:
Отличный курс, по большей части освежила свои знания и сохранила лайфхаки на будущее. Буду применять на практике. Насчет сложности: он дает и базу, и более сложные вещи.
Для прохождения курса будет достаточно иметь какие-то общие знания в Tableau — как открыть дашборд и как называются элементы интерфейса.
Регина, Analytics Team Lead
🕰 Back to BIasics 🎬
Последние два года я работал сначала евангелистом/менеджером продукта DataLens, а потом и менеджером продукта для облачной платформы данных в Nebius AI. Я давно хотел попробовать себя в такой роли и узнал много нового и про технологии, и про продукт. Но при этом я понял, что это не так интересно для меня как казалось из далека.
Да, классно придумывать фичи, считать объёмы рынка и проводить кастдевы. Нет, совсем не классно заново находить product market fit продукта, когда компания развернула стратегию на 180°; пытаться приоритизировать гигантский беклог, где важно всё; отказываться от фичей и даже закрывать целые продукты.
Где-то полгода назад началось выгорание и «работа на нелюбимой работе». Даже в канал я стал писать реже, всё меньше было реальных кейсов из практики про дашборды и BI. Было чувство самозванца — пишу вам про BI, но занимаюсь им уже совсем мало. В итоге я решил возвращаться к тому, что люблю — работать с данными, дашбордами и процессами вокруг них.
Наверное вы слышали про завершение разделения Яндекса на международную и российскую часть, оно повлияло и на мою карьеру. Теперь я Head of Data в Nebius Group — головной компании четырех международных бизнесов, которые отделились от Яндекса. Буду строить DWH и BI для финансов, HR, закупок и других общих функций. Предстоит делать это с нуля, что потрясающе интересно, давно не испытывал столько куража и любопытства. А так как я теперь отвечаю не только за BI, но и за DWH и аналитику, то буду рассказывать и про эти области больше.
И начну это делать в формате сериала про выбор технологий и построение DWH и BI. Так что новый сезон «Залетай в BI: Back to BIasics» объявляю открытым, вы только что прочитали трейлер. Главным героем в этот раз буду я сам и буду рассказывать про этапы нового проекта.
А вы учитесь на моих ошибках и делайте то, что вам нравится. Интерес к работе важнее важного и залог к успеху в любой профессии.
P.S. Песня "Let's bring it back to basics", любимого мною DubFX, будет саундтреком к этому сезону. Хорошо отражает текущее настроение от новой работы =)
#залетайвbi
📈 Залетай в BI | #3 Dashboard Canvas 🍿
Вчера перевозил данные на новый комп и случайно нашел файл с последней записью второго сезона зум-сериала Залетай в BI, где я вместе с компанией Синапс занимался разработкой системы дашбордов в прямом эфире. Прошло более полугода, а я, оказывается, случайно забыл её выложить 🙈
Ну как случайно. Во время сбора требований для дашборда всё пошло не так, как должно было быть «по методике». Получается я всех учу пользоваться своим Dashboard Canvas, а сам не могу по нему собрать требования. Отстой! Поэтому мой мозг решил не расстраиваться, забыть про эту запись и не рассказывать про неё вам )))))
📽Драма
Во время встречи с ребятами я смог разработать классный макет дашборда, но просто делал это из опыта, а не по алгоритму и в какой-то момент на встрече просто забил на заполнение кенваса, а сразу пошёл делать макет. Анализируя этот опыт, понял две вещи:
— Я зря расстроился, что не смог пойти прямо по алгоритму. Алгоритм — помощник в том, чтобы научиться делать правильно, но когда опыта много, то уже быстрее думать и работать автоматом, а не пытаясь разложить всё по полочкам.
— У меня все дальше развивается мысль, что для разных типов дашбордов, нужны разные методики проектирования и сбора требований. Странно натягивать один и тот же подход и на овервью дашборд, где будет куча метрик для мониторинга, и на дашборд по АБ-тестам, где будет несколько графиков с совершенно другой целью. Теперь есть идея, что для каждого типа дашборда нужен свой список вопросов и свои детальные дизайн-гайды и типовые решения. Ждите обновления моих мыслей про Dashboard Map и Dashboard Canvas =)
А запись 👉 я решил выложить 👈 Поэтому вы можете посмотреть как я местами нервничаю, туплю и потом забиваю на кенвас. И это классно, так как показывает реальную жизнь как есть, без приукрас и чего-то волшебного.
Получился отличный проект, спасибо большое ребятам за смелость поделиться своими проблемами и запросами бизнеса. Мы даже собрали данные и я сделал для них классный дешик в DataLens, он как раз на картинке. А еще у меня тут произошли изменения на работе, поэтому думаю, что запущу новый сезон сериала, но уже про себя и свои реальные процессы, надеюсь вам будет интересно =) Stay tuned
Все серии:
— Dashboard Map
— Метрики и срезы
— Dashboard Canvas
#залетайвbi
🫖 Основы дизайна аналитиков
Как и обещал выкладываю запись митапа про основы дизайна, который проводил пару недель назад. Видео и звук «живые», но зато можно услышать вопросы и обсуждения слушателей. Полезно, если вы ещё не смотрели мои выступления на эту тему.
Самое классное, что во время митапа мы в онлайн режиме сделали перевёрстку дашборда для компании CloudReports, которая делает автоматизированный сбор данных и шаблоны дашбордов под ключ. То есть можно купить набор конекторов и дашбордов, а данные будут автоматом тянуться из 1С, CRM-ок и т.п. Если у вас есть задачи по работе с такими источниками, то можно приглянуться к сервису.
Классно, что они не побоялись и согласились на публичную прожарку, уважение. На митапе мы не успели сделать перевёрстку до конца, поэтому я ещё посидел с Looker Studio и доделал свой вариант. Посмотреть до/после можно на картинках выше или по ссылкам: до, после.
Если вдруг у вас тоже есть публичные кейсы для перевёрстки — приносите.
#выступление #перевёрстка
Прожариваем дашборд по маркетингу вместе с Ромой Буниным 🔥🔥🔥
1⃣В среду (03.07) состоится эфир, на котором Рома Бунин устроит прожарку маркетингового дашборда в TripleTen для оценки план/факта.
2⃣Как построим эфир
1. Смотрим на дашборд, который сделала Полина для команды маркетинга. Задача дашборда — оценка трекшена ключевых бизнес-показателей
2. Рома во время эфира сделает разбор отчетности + накидает комментарии, что можно улучшить в текущем представлении
3. Устроим Q&A сессию
3⃣Гости эфира
🔹 Полина Огаркова, маркетинговый аналитик в TripleTen. Полина построила сквозную аналитику и подготовила ключевые дашборды. Ранее отвечала за маркетинговую аналитику в Bookmate.
🔹 Рома Бунин, автор крупнейшего канала про визуализацию данных, развитие BI-систем и дашборды. Развивает продукты по работе с данными в Nebius. Ранее руководил группой развития BI-систем в Яндекс Go.
🔹 Максим Епифанов, занимаюсь привлечением в TripleTen. Буду фасилитировать эфир и делать так, чтобы ребятам было комфортно)
Когда
3 июля (среда) в 19:00 по MSK
Где
Zoom, ссылку для подключения отправлю в понедельник
Добавляйте мероприятие в календарь, зовите коллег и задавайте вопросы.
Увидимся 3 июля в 19:00 по MSK 😉
Приходите шалить 😈
/channel/analytics_kaanal/173
Нерегулярная подборка ссылок
🎉 Саша Варламов наконец-то запустил канал! Если любите сложные сложности по Табло от дзен-мастера, то очень рекомендую. Из последнего мне понравился пост про широкие и длинные таблицы.
🛠 Ребята из BI-команды Авито в первой статье из цикла рассказали, как они затачивали под себя Readash. Я слышал отзывы аналитиков, что получилась почти совсем другая BI-система. Следующие части в канале Avito Data Tech.
💪 Антон Мизинов запилил классный инструмент для диаграмм Венна, который позволяет подбирать настоящие размеры кругов под значения. Я как-то пытался решить такую же задачку в Табло и в итоге не смог =)
📈 Насте прислали сайт с 99 правилами, которые можно и нельзя нарушать в датавизе. Прикольный справочник, только правил там пока только сорок одно. И со скоростью, с которой появляются новые заметки, до завершения списка ещё года четыре =)
😨 Саша Богачев откопал ужасный пример использования двойных осей у уважаемого издания, я втыкал минут 10, чтобы понять, что же происходит.
Немного юмора
😅 Нейросетевое решение для приоритизации задач от Егора Данилова. Скажите, где он не прав?
🌌 Забавный баес в обучении LLM даёт нам думать, что ChatGPT знает ответ на «на главный вопрос жизни, вселенной и всего такого» =))
💼 Вакаснии
Ребята из Volka Games ищут старшего BI разработчика в небольшую уютную команду. Работать нужно с Кипра, предоставляют всё для релокации.
Спортмастер ищет аналитика. В стэк необходимых технологий входит, в том числе, и Tableau. )
#дайджест
💸 Тренды рынка аналитики
В этот четверг, в 19:00, буду в гостях у команды Changellenge >> Education и расскажу про рынок аналитиков данных. Какие они бывают, чем отличаются их задачи на разных уровнях, сколько они зарабатывают и какой на них спрос. А ещё попробуем что-то поделать вместе в прямом эфире.
👉 Записаться на вебинар 👈
#выступление
Раз уж у меня сегодня какой-то день живых включений и общения с экспертами, то вот вам еще одно, последние на сегодня )))
Теперь с маэстро падингов Сашей Барковым отвисаем и слэмимся на Анакондаз.
Всё, возвращаюсь в обычный режим, обещаю не спамить )
Внутренняя аналитика как продукт
Завтра обсудим с Андреем из канала @productdo как использовать продуктовые подходы для внутренних продуктов, в том числе к аналитике и дашбордам. Это забавно, но аналитики не всегда анализируют результаты своей работы. Вот такой вот каламбур =)
Покажу какие метрики мы использовали в Яндекс Go для дашбордов. И очень интересно узнать про опыт Андрея — он менеджер внутренней платформы в Booking.
Трансляция
YouTube канал ребят — ProductDo/streams" rel="nofollow">https://www.youtube.com/@ProductDo/streams
Когда
30 мая, четверг, 18:30 по Мск
#выступление
💬 «Выделяя всё, ты не выделяешь ничего»
Или как рамочки и плашки мешают использовать правило близости (ниже будут мемы объясняющие правило 🙃).
Для меня невозможность убрать плашки (белые подложки под каждым графиком) в DataLens — это бесячая штука:
— Фильтры смотрятся странно, так как все разделяются серыми рамками
— Нельзя объединить графики в смысловые блоки
— Почти невозможно использовать правило близости, чтобы это смотрелось аккуратно. Так как часть элементов (текст, заголовки) без плашке, а фильтры и графики с плашками.
Ребята выпустили фичу с настройкой оформления для корпоративных клиентов: фирменные цвета, фоны, логотипы и т.п. Я попробовал её использовать, чтобы убрать плашки и это сработало! На картинках варианты «было/стало». Из далека можно не заметить, что что-то изменилось. Но читать такой дашборд станет сильно проще, так как легче понимать как графики и фильтры собраны в смысловые группы.
Фича платная — из бизнес тарифа для компаний, кому важны корпоративные фичи (SSO, стайлгайд, рассылки и т.п.). В бесплатной версии, конечно, нужно научиться объединять графики и фильтры в блоки. Насколько знаю, часть таких фичей уже в работе.
В идеале, конечно, ещё уметь настраивать расстояния между блоками (падинги), выбирать цвет фона для каждого блока и сделать более частую сетку для положения элементов на дашборде. Паша, Гаджи, ну позязязя!!! 👉👈 Ставьте ❤️, чтобы ребята знали, что не только мне это нужно, буду пользоваться каналом для психологического давления =))))
Ещё давайте проверим важно ли это в целом, или я заморачиваюсь. Ставьте 👍, если видите разницу и новый вариант лучше, ставьте 👎, если новый вариант или такой же или хуже.
P.S. Ребята прокачали функции разметки, теперь можно делать сложное оформление текста в индиакторах и таблицах: менять цвет и размер, вставлять картинки, делать приросты, сравнение и т.п. Или делать хитрые легенды, как я сделал в примере.
P.P.S До 1 июня можно попробовать бизнес-тариф бесплатно, вдруг поймете, что вам такое нужно на работе.
#наблюдение #datalens
Фрейморки, борды, темплейты, сколько можно 😵💫
За год я произвел какое-то количество тулов для data/bi менеджеров.
Поток этого "творчества" не унять, это побочный продукт основной работы. Но нужно хотя бы структурировать. Вот последние:
- Data & Analytics Maturity Canvas
- BI Adoption guide и темплейт, PDF версия
- Data & Analytics Strategy & Tactics Guide 2.0
- Борд - Почему Data Catalogs не взлетают?
- BI Leader Ramble
- Info Design Songbooks (вместе с Настей)
- Some Dashboards Roasting (вместе с Ромой)
Удачные из них останутся, остальные переродятся во что то другое. Все надо касдевить в этой жизни - напишите в коментах кто чем пользовался.
Не только вам, но и мне требуется усилие, чтобы переварить эти борды, подружить с новыми мыслями и c задачами в работе, убедиться что они реально помогают решать
проблемы. Сложно не скатываться в итоге в инфо-продукты формата so-what и спасибо-кэп.
В том числе для этого я использую свой курс по BI стратегии. Кстати логичнее его переназвать в Разработка Data&Analytics стратегии и тактики, чтоб соответствовало содержанию.
Старт 15 мая, можем взять еще 2-3 человека, кому интересно, пишите. Если коротко - это 3-недельный марафон с длинными встречами по вечерам, "лекциями и домашками", tg-чатом и общением.
🤱Сейчас в работе есть еще несколько новых исследований - будущих Miro бордов, на разных стадиях:
- BI about BI: контент менеджмент гайд о том, что имеет смысл трекать в своей BI системе + примеры дашбордов
- Карта d&a болей: типология проблем разных дата и бизнес ролей + шаблон для воркшопа
- Коллекция шаблонов упражнений для воркшопа по дата/BI стратегии (полноценный экстеншн к этому гайду)
- Data Governance Program Guide 2.0 - сильно переосмысленный и дополненный
- Типология Оргструктур дата команд
- Tableau Report Optimization Guide
- ...
✍️Напишите в коменты, как думаете - в какие темы вложить больше усилий и продвинуть к готовности в первую очередь?
Часть добью и покажу на курсе в мае и потом выведу в паблик. Остальные будут созревать дальше.
#cамореклама
👨🏫Тестовое собеседование на BI-аналитика
Наконец-то смог провести мока-интервью с реальным аналитиком. Давно хотел это сделать, кинул клич в чатике канала и Тимур быстро откликнулся.
Почему я считаю, что могу хорошо оценить кандидата — я провёл больше 100 секций, работая в Яндексе. Даже в самый первый день выхода на работу, пришлось провести интервью о котором заранее не знал 🙈 (Макс, привет!). Я уверен, что могу быстро и полно оценить навыки BI-аналитика.
Это мокап-интервью — первый раунд на должность BI-аналитика. Здесь проверяются знания BI-инструмента, основ дизайна, умение собрать требования и подобрать решение под бизнес-задачу. Проверка SQL/Python и работы с данными проходят на втором интервью.
👉 Ссылка на YouTube 👈
0:00 — Знакомство и план;
4:42 — BI-инструмент, в этом случае Tableau, а-ля live-coding;
39:58 — Основы дизайна, разбираем ошибки в чужой работе;
52:00 — Бизнес-кейс, необходимо собрать требования и разработать макет;
1:19:17 — Обратная связь.
Получилось бодро, а главное удалось подсветить типовые ошибки. Вы же можете использовать матрицу компетенций для самооценки и мои материалы для прокачки.
Тимур, спасибо за смелость! 💪
P.S. Давайте поиграем в блогерские штучки, давно не играли: 500 реакций — расскажу в постах про каждый из этапов собеседования и дам советы; 1000 — проведём ещё интервью на других кейсах и, например, на DataLens; 3000 — устроим какой-нибудь конкурс с разбором CV и собеседованиями.
@revealthedata
Мы начинаем )
Зум ссылка для подключения созвона
https://us02web.zoom.us/j/5956762576?pwd=RkFoMXpjZ3VReG9md05oTjNZdVRIdz09&omn=82150700785
Стрим на ютубе будет тут
https://youtube.com/live/11OAYj_kUmY