Вернемся к вопросу Power BI и DAX. Владея DAX, можно удивительным образом преобразовывать свои данные и делать поистине сложные визуализации.
Но я ленивая, поэтому для таких, как я, есть DAX-паттерны.
Линк:
https://www.daxpatterns.com/patterns/

В США с 2014 года выходит интерактивная «Карта осенней листвы», которая помогает фотографам, путешественникам и другим любителям красивых снимков планировать поездки в места с самыми живописными осенними пейзажами.

Разработчики советуют посещать места, где в данный момент наблюдается «пик».

https://tjournal.ru/tech/218800

Котятки,
Когда я покупала себе новый компьютер, основным критерием выбора был "Чтобы Power BI работал и экранчик был большой".
В итоге у меня комп не выдерживает напора служб Майкрософт и объявляет о смерти каждые полчаса, экран засвечен, а я стала завсегдатаем форумов, где обсуждают производительность Power BI.
Линк на статью про количество визуальных элементов на дашбордах и производительность:
https://blog.crossjoin.co.uk/2020/09/20/power-bi-report-performance-and-the-number-of-visuals-on-a-page/

Как сохранить полезность диаграммы, когда максимальные значения на несколько порядков выше обычных?
Смотрим, вдохновляемся, берем на заметку:
https://eagereyes.org/blog/2020/tracking-19000-runners-over-1000km-across-virtual-tennessee

Для визуализации корреляции я использую библиотеку seaborn на Python. Но тоже самое можно делать и в Tableau.
Как построить матрицу корреляции Пирсона в Tableau:
https://analyticswithlohr.com/2020/09/15/556/

Недавно мой любимый TikTok подсунул обзор на Pixel Perfect Precision. И пусть мои интересы лежат скорее в области dataviz, некоторые принципы дизайна оттуда можно взять на заметку.
Линк:
https://m.habr.com/ru/post/242373/

Сегодня начинается Tableau Conference 2020. Там 103 доклада, где взять столько времени! 😱

Отобрал себе часть выступлений, но видимо буду смотреть большинство уже в записи. Мне, в этот раз, больше всего интересны темы про управление контентом и развитие культуры использования BI-системы. И конечно ещё интересно, что новенького в функционале.

Про новые фичи Табло:
Tableau Roadmap
Devs at Desks
Tableau and Einstein Analytics Coming Together

Про развитие культуры и управление контентом:
Best Practices for Content Governance
Metric Insights: Achieving a Single Source of Truth
Monitoring to the Max: Blueprint + Server = ♥️
Building a Data Culture Part
Your Data Culture - A 20:20 Vision

Про проектирование дашбордов и работу с Табло:
Adding Hidden Context to Your Dashboard
Speed Tipping Favorites
Revisiting the Signal and the Noise

BI - это способ анализа существующих данных, тогда как бизнес-аналитика использует отчеты BI в качестве входных данных для аналитики, чтобы обработать извлеченную информацию, найти решение бизнес-проблемы и сформировать новые цели и новое видение.
Линк на более детальный лонгрид по вопросу, чем отличается BI и Business Analytics: https://www.educba.com/business-intelligence-vs-business-analytics/

Вакансия Архитектор/Аналитик данных.
Куда: Управления корпоративными данными СИБУР, данные функции эффективности производства.

Чем заниматься:
Анализировать источники данных и ставить задачу инженеру данных на загрузку новых источников;
Проектировать ETL потоки и правила загрузки данных внутри для сборки витрин данных;
Формировать и защищать логическую модель данных, описывать требования к проверке данных по всем слоям хранилища;
Проводить функциональное тестирование результатов разработки;
Взаимодействовать с BI инструментами;
Общаться с пользователями, формировать и фиксировать требования пользователей к аналитической отчетности и алгоритмам;
Как участники большой команды Data Office принимать участие в построении платформы данных.

От вас обязательно:
Хорошо знать Python, SQL;
Иметь опыт бизнес-анализа или анализа данных в разных отраслях, примеры проектов или продуктов;
Высшее техническое образование (программирование, математика, физика) профильных вузов

Желательно:
Уметь строить хранилище данных;
Иметь опыт работы с Vertica или любой другой колоночной СУБД.;
Работали с Tableau или другим BI инструментом.

От нас:
Конкурентная заработная плата, премии, ДМС, страховка, работа в опытной команде, крупной компании, возможность удаленки в том числе после короны.

Резюме сюда: mashkovtsevaae@sibur.ru
Вопросы сюда: @Dddv_2705

Подробнее:
Архитектура нашей цифровой платформы (с чем предстоит работать): https://m.habr.com/ru/company/sibur_official/blog/436632/
Немного о нас как IT-подразделении СИБУР: https://sibur.digital/

Благодаря моим чудесным коллегам у меня есть чудо-папочка с обучалками по Tableau -8 часов видео-мануалов с последовательными шагами по построению дашбордов.
Я искала что-то подобное в публичном доступе, и нашла.
Ловим:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgG9iJlSBmTe4n8doaYFkzLU-dEbb2XGn

Добавил новое видео про Tableau Server. В качестве демонстрации показал как можно установить сервер на виртуальную машину, как ее создать и как настроить сетевой доступ.

Котятки,
Я уже давно подхожу к вопросу, как визуализировать свой каталог данных с помощью Tableau так, чтобы пользователь шел по строгому аналитическому пути и не мог совершить какое-либо действие вне заложенного UX-пути.
С этим неплохо справляются фильтры типа "Please select".
Линк тут:
https://www.biztory.com/blog/please-select-filter

Недавно мой коллега дал ТЗ в виде макета дашборда, и в качестве примера визуального элемента вставил gauge chart, в простонародье, -спидометр.
У меня был мануал для построения этой диаграммы в Tableau на английском, но внезапно нагуглился и на русском.
О gauge chart и других полезных приемах читать тут:
https://www.tietoevry.com/ru/newsroom/all-news-and-releases/other-news/2019/poleznye-priyomy-raboty-s-tableau/

Логические функции в Tableau- почему-то мое слабое место, и мануалы у меня всегда в закладках.
Логические функции в Tableau:
https://data-flair.training/blogs/tableau-logical-functions/
Статья Case Statement in Tableau
https://www.educba.com/case-statement-in-tableau/
Операторы Case и IF:
https://interworks.com/blog/tmcconnell/2015/02/10/case-statements-vs-if-statements-tableau/

Довольно познавательная статья о том, что такое дата-грамотность.

Кейс Росгосстраха примечателен тем, что это живой пример использования Business Intelligence в крупной организации на тысячи человек.

https://www.vedomosti.ru/press_releases/2020/10/13/rosgosstrah-data-gramotnost--eto-novaya-realnost-biznesa

Чек-листы - универсальный инструмент, и для себя я коллекционирую чек-листы по Data Quality.
А сегодня мне попался чек-лист для погружения нового сотрудника в аналитику, -тот мастхэв, который нужно рассказывать, чтобы увлечь его данными, а не просто выдать доступы и надеяться, что дальше "оно как-то само".
https://medium.com/data-distilled/speed-to-context-an-idiot-guide-to-on-boarding-new-analytics-hires-2980246e3420