Котятки🐱,
Промышленные дашборды, - более узкая тема, чем те же самые маркетинговые дашики, и не только из-за особенностей данных и "закрытости" внутренних практик производственных компаний.
Примеры промышленных дашбордов разных уровней и направленности:
https://tulip.co/blog/manufacturing-apps/manufacturing-dashboards/

Ещё немножко про промышленные дашборды + хорошая доска с примерами:
https://telegra.ph/Osobennosti-promyshlennyh-dashbordov-12-12

Традиционно, начиная новый проект, мы сталкиваемся с необходимостью проведения бизнес-анализа.
В четверг на обучении по TOGAF наш тренер рассказывал нам о цикле Десинга-Шухарта, и, начав гуглить, я наткнулась на технику анализа CATWOE.
Что такое CATWOE и как это использовать для цифровизации и других Big Data проектов | by Nick Komissarenko | Medium
https://www.bigdataschool.ru/bigdata/catwoe-analysis-case-iiot.html

Вышла новая версия Табло 2020.4 🎉
Много новых фич. Для меня самые важные такие:

Multiple marks layer support for maps
Будет можно выводить множество слоев на карты с разными типами объектов. Табло становится серьёзным конкурентом по гео-аналитике. В купе с гео-функциями, что выходили пару релизов назад, должна быть бомба. Ещё это открывает огромную возможность для костылей и накладывания графиков друг на друга. =)

Custom views tab
На сервере будет можно более удобно смотреть список сохранённых вью для отчета. Ура! Надеюсь, будет ещё какая-то аналитика когда эти вью ломаются при изменении книги.

Dynamic parameter improvements
Более тонкие настройки динамических параметров — можно будет настроить ограничения для значений, которые записываются в параметр при открытии книги.

#ссылка

Котятки🐱
Быть аналитиком сложно, иногда даже очень, но невероятно интересно. Быть аналитиком - значит, чувствовать азарт в поиске решений, проявлять невиданное любопытство и любить находить скрытые взаимосвязи в данных.

Станьте аналитиком с GeekBrains! Получите востребованную профессию и зарабатывайте от 100 000 рублей в месяц.
Переходите по ссылке и выбирайте курс из 12 направлений.

Не уверены, какое направление вам подходит? Тут вам подскажут, как наиболее эффективно прокачать свои навыки ;)

Котятки🐱,
В продолжение темы о промышленных дашбордах: у Tableau есть серия вебинаров по промышленной аналитике. Меня лично зацепил вебинар Caterpillar, -лет 10 назад, когда я училась в университете, мне удалось посетить их лекцию, и было интересно посмотреть, как развивается их аналитика.
Линк на серию вебинаров:
https://www.tableau.com/learn/series/manufacturing-analytics-webinar-series

Для просмотра нужно войти в систему или указать контакты (с рабочей почтой).

Тема IIOT(промышленный интернет вещей) с точки зрения макетов дашбордов освещена, если честно, не густо, - по большей части, и метрики, и подбор визуальных элементов для них сильно зависят от вида промышленных датчиков, измеряемых, метрик, частотой прихода значений, необходимостью алертинга и ещё многих факторов.
Но чаще всего развитие более сложных форм с преобразованием данных тормозит бизнес-требование "real- time data", -данные датчиков IIOT чаще всего хотят видеть в режиме реального времени.
Неплохой доклад на конференции Tableau с примерами дашбордов:
https://youtu.be/7d-XvLY9CL4

Я познакомилась с Grafana впервые в середине прошлого года, и также, как у всех возникает вопрос "Чем Power BI отличается от Excel", так и я прежде всего пыталась понять, чем отличается Grafana от Power BI, ведь и там и там, - дашборд. По факту оказалось, что сравнивать яблоки с апельсинами не сильно корректно, ибо общее у них только то, что они фрукты и круглые.
Grafana попадает в категорию мониторинговых инструментов, и хороша она, по сути, только в визуализации временных рядов. Например, для визуализации данных IIOT.
Хотя можно извернуться и также настроить её для визуализации бизнес-метрик, хоть инструментарий и ограничен:
https://www.metricfire.com/blog/grafana-vs-powerbi-using-grafana-for-your-business-metrics/

​​Котятки,
Я рассматриваю дашборды как продукты, поэтому стабильно раз в неделю всматриваюсь в метрики приживаемости своих дашбордов. Признаюсь, сформулировать свою некую систему продуктовой аналитики, которая бы подходила дашбордам, мне было нелегко. С тех пор я много прочитала, ещё больше посмотрела вебинаров, но честно отдаю себе отчет, что знания у меня отнюдь не системные.
Для системных знаний подойдут курсы ВШЭ.
Вы научитесь выстраивать систему продуктовой аналитики: от digital-аналитики, App-аналитки до управления пользовательским опытом на онлайн Программе повышения квалификации от Высшей школы экономики.

За 3 месяца вы получите знания и компетенции в области аналитики цифрового продукта:
- генерировать гипотезы относительно развития цифрового продукта и повышения эффективности, оценивать их влияние на метрики
- выстраивать систему метрик (конверсия, ARPPU, CAC, LTV и др.) и анализировать ее
- организовывать и проводить продуктовые аналитические исследования
- проверять гипотезы и искать точки роста с помощью A/B-тестов
- рассчитывать unit-экономику
работать с сервисами Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppMetrika, Amplitude
- владеть инструментами работы и визуализации данных (Tableu и др.)
- презентовать результаты заказчику/команде/рынку (storytelling на данных)

Все занятия проводятся преподавателями- экспертами из ведущих российских компаний: Яндекса, Mail.ru Group, Сбербанка и др.

Старт 1 февраля. Количество мест ограничено. Регистрация по ссылке: https://product.hsbi.ru/product-analytics

IOT и IIOT, несмотря на ряд заимствований, практически разные концепции и, соответственно, различаются характером данных и подходами к визуализации.
В докладе на конференции Tableau, несмотря на использование в названии термина IOT, речь скорее идет о IIOT, и показывают несколько интересных и очень ëмких визуализаций.
Ссылка на блог:
https://www.tableau.com/about/blog/2018/10/how-start-unlocking-value-your-iot-data-tableau-95567

Линк на видео:
https://youtu.be/erv-nWiq1WM

Люблю аналитические дашборды, так как в них вся ответственность ложится на пользователя: мы даем ему максимальный набор инструментов и разрезов, а он сам себе строит гипотезы и рассказывает истории на данных.
Но пару недель назад мне довелось погрузиться в дашборд с прописанной историей, который последовательно исследовал целую систему показателей.
Как сделать исследовательскую историю в Tableau:
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/story_example.htm
Примеры использования Tableau stories с книгами:
https://appsfortableau.com/extensions/next-level-storytelling-with-tableau-and-extensions-api/

Котятки🐱, с Новым годом!🎄
Пусть следующий год наполняют удивительные истории, которые вы расскажете на своих данных.
Очень простой и человечный мануал, как создать свою историю-интуитивное путешествие:
https://humanparts.medium.com/amp/p/59e3028fcd8c
Мануал написан без привязки к дашбордам, но поверьте, паттерны мышления, которые там внутри, позволят создать не одну удивительную историю на данных😉

Котятки🐱,
Без погружения в "боль" заказчика понять, что действительно нужно, и предложить наиболее оптимальное решение, увы, почти нереально. При этом факт: чтобы работать в IT и делать дашборды, не обязательно быть программистом. Я сама пришла в разработку дашбордов с огромным багажом в бизнес-анализа и почти без знания SQL, так как роль аналитика сейчас, как никогда, востребована: индустрии нужны сильные аналитики, которые умеют быстро оценивать потребности бизнеса, выявлять проблемы в текущих процессах и находить решения для развития компании. Работать на стыке управления и IT.

Хотите узнать больше — приходите на интенсив “Как понять, что вы прирожденный бизнес-аналитик” от GeekBrains. За полтора часа работы с опытным экспертом вы узнаете, кто такой бизнес-аналитик, для чего он нужен в компании, как попасть в эту профессию и успешно развивать карьеру. О минусах работы бизнес-аналитиком и подводные камни тоже поговорим.

Записывайтесь →
https://geekbrains.ru/link/SbGty0

Котятки🐱,
С рождеством! Время новых идей, и я ищу их тут:
https://visual.ly/view
Огромное количество разнообразной инфографики доказывает, насколько легко создать визуализацию данных для чего угодно. 
Мой топчик с этого сайта:
1. Пример визуализации дефицитов на карте(на примере уровня заболеваний на территории и обеспеченности врачами той же территории) :
https://www.chcf.org/publication/mapping-gaps-mental-health-california/
2. Визуализация корреляции роста доходов и продолжительности жизни (по принципу дата-блендинга) :
https://visual.ly/community/interactive-graphic/health/re-recreation-gapminder%E2%80%99s-wealth-health-nations
3. Они правят: интересная визуализация графа. Исходная ссылка не доступна, но сам визуал сохранен на сайте:
https://visual.ly/community/Interactive/business/they-rule

Вчера перечитывала интервью с Альберто Кайро про эпохи визуализации и не только:
https://news.microsoft.com/stories/data/
Название статьи "Show, don't tell" отсылает нас к одноимённой технике сторителлинга.
Применение этого подхода не к копирайтингу, а к визуализации данных требует креативности и творческого переосмысления материала. И действительно, в большинстве мануалов мы учим, как сделать из таблиц диаграммы, из плохих диаграмм - хорошие, из нескольких диаграмм - связанную историю в дашборде. При этом упускаем одно из главных упражнений, - как сделать из письменного факта искусную визуализацию, которая углубляет и обогащает наше понимание реальности. Линк на статью с примерами:
https://www.datarevelations.com/resources/whyusedashboards/

Меня особо зацепил в ней пример визуализации факта "Один из 100 человек в мире голодает".

5 свежих Tableau Hacks!

При построении визуализаций мы пользуемся достаточно стандартным набором эмпирических правил:
1. Знай свою аудиторию
2. Упрощай всё: отдельные графики, компоновку, UX/UI своих дашбордов
3. Обвесь свои данные техническими и бизнес-проверками качества
4. Используйте визуальные эффекты и показатели, соответствующие бизнес-контексту
5. Создавай дашборды, понятные твоему бизнесу, с их терминологией и с использованием практик и подходов к постановке задачи, которые актуальны для заказчика.
6. Обеспечь визуальное выделение, алертинг и иные средства акцентирования внимания там, где нужно принимать решения
7. Узнай, какие данные важны, а какие можно игнорировать.
8. Правильно подбери вид дашборда (аналитический, стратегический, операционный) и, ради бога, не перегружай операционный дашборд.
9. Если нет жесткого брендбука, то используй теорию цвета и обеспечь сочетаемость цветов на твоих визуализациях.

Но все эти принципы хорошо работают в условиях связности данных, -на техническом и логическом уровнях. Гораздо более поразительны истории про бизнес-прорывы, которые происходят на несвязанных данных, то есть при игнорировании правила 7.
В статье ниже очень хороший пример про анализ несвязанных данных (про стиральные машины и школы) :
https://www.forbes.com/sites/nicolemartin1/2018/11/01/data-visualization-how-to-tell-a-story-with-data/amp/