Что делать, если лень настраивать каждую визуализацию отдельно?
Скопируй стиль!
Fastboard – это про быструю и простую вёрстку дашбордов 🚀

Хочешь демо?
Пиши "+" в комменты.

🙂 Строить BI с нуля, переписывать его трижды и при этом смеяться — миссия выполнима.

В честь 1 апреля, 45 748 день от первой даты в Excel, делимся не розыгрышем, а честной историей о том, как мы ушли от Qlik, собрали свой BI с блэкджеком и командой разработки, сократили расходы на 13% и при этом вставили в статью мемы, чтобы выживали не только дашборды, но и читатели.

⚡️ Внутри:

🔘Как трижды переписывали платформу и только на третий раз получилось сделать BI-платформу, которую не хочется выбросить в окно. Даже в понедельник.
🔘Что делать, если отчёт из Qlik грузится дольше, чем обед в микроволновке.
🔘Как наш чат-бот стал злым руководителем проекта.
🔘Мемы на каждом повороте (а как иначе в этот день?).
🔘И самое главное: пошаговая структура работы от данных до дашборда проектного управления, которая реально работает.

📌Читать статью

Если ваша BI-система всё ещё вызывает у вас боль, посмотрите, как можно иначе. Честно — у нас тоже есть баги, но мы их правим со скоростью Светы, а не Светланы Васильевны 😂

‼️Дисклеймер: Пока вы читаете этот текст, GPT уже написал 12 SQL-запросов и сдал тестовое вместо вас.

Спрос на аналитиков вырос на 108% в 2023 и ещё на 91% в 2024. Но и число фейков стало в три раза больше. В связи с этим вопрос: как стать BI-гением и остаться востребованным на рынке?

Мы собрали 7 навыков, которые превращают аналитика в оружие. Спорить можно. Игнорировать — нет (иначе вас заменят на ИИ)!
1️⃣ SQL — если ваш запрос тормозит дольше, чем вы думаете, вы уже отстали;
2️⃣Python — пока вы наливаете второй кофе, ваш скрипт уже все обновил, разложил по полочкам и скинул PDFку с отчетом;
3️⃣Сторителлинг — ваш график должен бить в лоб, а не украшать презентацию;
4️⃣✍️продолжение читайте в нашей статье на vc.ru

P.S. Если после этого текста вы не открыли Python или не задумались о soft skills — welcome to динозавры.

Fastboard😇

🙃 Когда на работе хочется немного позитива.

А если серьезно...

…теперь дашборды можно редактировать прямо в дашборде!🆕

Мы встроили вам дашборд в дашборд, чтобы вы могли менять дашборд, пока работаете с дашбордом…🧘‍♀️

P.S.: Это только часть возможностей функционала Frame — а дальше фантазируйте, как применить его под свои задачи :)

💌С праздником Труда тех, кто знает, что «труд» — это когда в 3 ночи ищешь пропавшую запятую!

Вы — герои невидимого фронта: ваши SQL-запросы длиннее, чем очередь за айфонами, а графики красивее, чем закаты.

Пусть сегодня все отчеты сгенерируются сами, а начальник случайно произнесет: «Спасибо, всё идеально»!

А если нет... Ну, вы же умеете дропать таблицы😂

#ТрудКрут #1МаяБезБагов
Fastboard😇

🌟 Короче, мы решили что двух тем мало, поэтому запилили вам возможность создавать тонну тем.
Гибкие настройки каждой темы - кастомные и ИИ палитры, фоны, цвета графиков и текстов.

Дерзайте и да прибудет с вами сила красивых дашбордов!
📎 Fastboard.online

🥷 Когда цифра не идёт в руку
Если ты когда-нибудь сверял отчёт с реальностью и ловил себя на мысли «да вроде всё правильно, но что-то не так» — добро пожаловать в клуб.

Расхождения в BI бывают не потому, что кто-то «накосячил». А потому что сверка данных — это навык, а не чекбокс. Вот методички, которые должен знать каждый BI-инженер, аналитик или тот, кто строит дашборды.

🎯 Что и как сверять — без воды:
1. Сверка с источником (source-level)
Сравниваем данные в BI с сырыми базами, выгрузками, Excel-файлами.

Методы:
FULL OUTER JOIN, EXCEPT — кто не туда попал
CHECKSUM_AGG, HASHBYTES — контрольные суммы по колонкам

Контрольные точки по дате/региону

SELECT s.id
FROM source s
EXCEPT
SELECT id FROM bi_layer;

2. Агрегаты (и тут чаще всего фейлы)
BI показывает 124 893 ₽, бухгалтерия — 124 972 ₽. Классика.
Проверяем:

SUM, COUNT, AVG
Группировки (GROUP BY) — не напутал ли кто с granularity?
Условия (WHERE active = 1 AND refund = 0)

Важно:
*️⃣Не перепутай SUM(ROUND(...)) и ROUND(SUM(...)) — разница может быть в миллионы.
*️⃣Проверяй на NULL — особенно в SUM, COUNT.
*️⃣Используй ISNULL(x, 0) или модную COALESCE(x, 0) — так надёжнее.
*️⃣JOIN без аккуратности = дубли, которые портят агрегаты.

3. Межсистемная сверка
DWH ≠ BI ≠ CRM — и все уверены, что правы.

Инструменты:
data-diff
Datafold
dbt tests / Great Expectations / Soda SQL

4. Временные сбои
ETL не обновился, а отчёт улетел в совет директоров. Минус 3 KPI и один выходной.

Проверяем:

MAX(updated_at)
Логи Airflow / Prefect
Метки обновления прямо в BI

5. Бизнес-логика
Проверяй логику, даже если формула правильная.

Примеры:
Продажа < 0? Физически возможно? 🧠
Дата регистрации > дата оплаты? 👻
Выручка = 0 при 500 заказах? Уже страшно.

SELECT * FROM orders WHERE total_amount < 0;

6. Форматы дат
8.5.25 — это восьмое мая или пятое августа?Смотря кто и где выгружал.

При работе с разными СУБД, серверами и форматами (особенно в SOURCE → BI) нужно чётко понимать, какой формат используется. Особенно важно, если числа до 12 — ошибка может пройти незамеченной.

7. Похожие символы
Кириллические с, е, о vs латинские c, e, o — это реальная проблема.
В фильтрах и группировках данные могут «теряться», если вводился текст вручную или копировался из разных источников.

🔄 Автоматизируй или страдай:
✅ Unit-тесты в dbt
✅ Алерты на аномалии прямо в дашбордах. А как — расскажем в следующем посте
✅ Скрипты сверки по расписанию
✅ Чек-лист сверки на каждый релиз дашборда

🔧 Как это выглядит на практике
Вот пример того, как данные теряются по пути, где данные уменьшаются на каждом слое: source → staging → dwh → mart → BI

При поиске расхождений — сверить BI vs Source. Если дело не в источнике — используй бинарный поиск по слоям: дели поток пополам и проверяй середину, чтобы быстрее локализовать ошибку.

🛡 Что ещё делать:
• Всегда пиши, как считается метрика: tooltip/врезка/гайд.
• Делай скрытую страницу "сверка" в BI. Это нормально.
• Поддерживай глоссарий: что такое заказ, транзакция, возврат?
• Учи команду. Данные — не про цифры, а про контекст.

📌 В сухом остатке:
Сверка — это не задача раз в квартал. Это привычка. Или ты сверяешь, или однажды тебя спросят: «А почему в январе 11 миллионов, а в CRM — 8?»
И ты не ответишь. И будет больно. Сделай алерты качества данных.

🧷 Сохрани этот пост, пошли тимлиду, добавь в onboarding новичку.

А какие фейлы со сверкой были у вас? Пишите в комменты, мы вас обнимем.

SELECT 'С Днём Фрилансера!' AS поздравление  
FROM жизнь  
WHERE работа = 'удалёнка'  
  AND график = 'гибкий'  
  AND начальник IS NULL  
  AND burnout = 0  
GROUP BY свобода, доход  
HAVING SUM(стресс) < 100  
ORDER BY счастье DESC  
LIMIT ∞; 

✅ Ты сам выбираешь, FROM какую жизнь работать.

✅ Твой график гибкий, а начальник – отсутствующий.

✅ Burnout не допускается, стресс – в минимальных количествах.

✅ Результат – счастье по убыванию (безлимит, его МНОГО).

Пусть твои проекты проходят без багов, клиенты платят вовремя, а кофе будет всегда горячим! ☕️💻🔥

// FastBoard всегда готов сотрудничать с фрилансерами. Найдём точки соприкосновения?

Почему график — это новая карта (а карты — это вчерашний день)
Карты — это как кроссовки на красную дорожку: красиво, но бесполезно.

🗿 Основная боль: проекции врут, как менеджер на планерке.
Меркатор — это когда Гренландия кажется почти как Африка (спасибо, теперь мы все чувствуем себя обманутыми).

Ортогональные карты честнее, но всё равно не отвечают на главный вопрос: «Сколько? Где? Почему?»

Проекция Питерса вообще бесполезна для отображения на ней чего-либо, ибо показывает реальные размеры стран. А они бывают маленькими)

Карта: «Вот точка. Думай сам.»
График: «Вот данные. Вот тренд. Вот где теряешь деньги. Действуй.»

📉 Уровень аналитической зрелости (или её отсутствия)
🟣 «Мы из каменного века» – "Дайте мне Excel с 10 000 строк, я сам всё посчитаю!"
🟡 «Мы в тренде» – "У нас есть цветные карты!" (и нулевая полезность)
🟢 «Мы в будущем» – "Где график отклонений и AI-прогноз?" (эти уже зарабатывают)

Хватит разглядывать карты — пора принимать решения.

🎯 Вывод
Карта — это «у нас всё под контролем», пока не посмотришь цифры.
График — это «вот где мы в жопе, вот как это исправить».

А что думаете вы? 💬

😉 Думали, что работа с данными — это открыть Excel и фигачить пару графиков? Нет, ребята.

🌟 Представьте себе конвейер: Data Lake → Datamart → Select (см. коллаж).
➡️ Сначала мы собираем всё необработанное «сырьё» в Data Lake — здесь может лежать что угодно: от логов приложений до социальных медиа.
➡️Потом гоним это богатство через Datamart — чистим, структурируем и организуем по бизнес-направлениям.
➡️И только после этого делаем селект-запросы, отчёты и дашборды.

Это не магия за три клика, а годная инженерная работа с большими данными на каждом этапе.

P. S. : Но эксельки не заменит ничто в этом мире. И этот факт стоит продумать на этапе фундамента дашбордостроения =)

Fastboard 😇