Котятки🐱,
Я немного перестала грустить со вчерашнего дня, и задалась тем же вопросом, что и год назад: что делать, если пользователи хотят вводить данные прямо в BI (в таблицы или в дашборды) так, чтобы данные улетали в базу? Например, какие-нибудь комментарии?
Ответ для Power BI:
https://www.youtube.com/watch?v=WgIhsF7kEjI&ab_channel=BIElite
Ответ для Tableau через Tableau Prep:
https://www.springml.com/blog/writing-to-external-databases-the-missing-piece-in-the-tableau-prep-functionality/
Ответ для Tableau, если у вас есть деньги и вы можете протащить через безопасников надстройки:
https://appsfortableau.infotopics.com/extensions-for-tableau/writebackextreme/
P.S. Спасибо за ту поддержку, которую накидали мне в бот канала/бот резюме. Я расчувствовалась, и хандрить больше не буду.

Котятки,
Темки, про которые я хочу говорить, связаны с прекрасным.
Погнали.
Знаки и символы
-Проект Symbolikon: символы и знаки из различных культур и мифологий в виде иконок.
Находится тут: https://symbolikon.com/
Мне нравится раздел с Мирами Лавкрафта: https://symbolikon.com/downloads/category/lovecraftian-mythos-symbols/
Просмотр бесплатный, скачивание в высоком качестве платное.
-Noun Project: сток коллекций иконок с разметкой по ассоциативным тегам. Я обычно для своих дашиков (внутренних, не коммерческих) скачиваю коллекциями.
Находится тут: https://thenounproject.com/
Использование знаков и символов в Big data с точки зрения семиотики:
https://www.researchworld.com/big-data-semiotics-big-answers-powered-by-meaning/
Исследование про визуализацию неопределенности и примеры того, как дополнение визуализации дополнительными элементами/знаками помогает придавать им абсолютно другой смысл (см. слайд 7 и далее):
https://sunzhida.github.io/reading_note/3.pdf

​​Объединение Data Studio и Looker.

Появились новости по Looker после того как Google его купил за 2.6 млрд.

@BigQuery

При работе с дашбордами мы традиционно следуем критериям функциональности, репрезентативности и фокусировки на наиболее важных выводах. В отличие от презентации, где график играет роль визуального подтверждения, дашборд с его совокупностью функций позволяет расширить роль графика, наделяя его ролью проводника в исследовании данных.
Сложно полностью согласиться со статьёй ниже, так как она акцентирует внимание на статике, однако в ней заложены неплохие смыслы про саму идею иллюстраций, визуализаций и визуальных исследований:
https://hbr.org/2016/06/visualizations-that-really-work

Среда Semiotic для визуализации данных поддерживает ровно противоположную идею, чем та, на которой базируется весь data viz с его строгими правилами подбора визуализаций.
Это среда визуализации данных на основе React воплощает принцип, согласно которому методы визуализации данных не должны ограничиваться тем, как мы изначально форматируем данные, или первоначальным предположением о том, как эти данные должны отображаться.
Про это интересно будет читать, и ещё интереснее – в это потыкать:
https://medium.com/@Elijah_Meeks/introducing-semiotic-for-data-visualization-88dc3c6b6926

Когда-то давно мне хотелось сделать для сайта своей компании набор шаблонов и визуализаций по разным отраслям/процессам/BI-инструментам.
Вчера я наткнулась на этих ребят, которые воплотили мою идею.
Жду, когда меня уволят.
Погнали:
1) Коллекция визуализаций по функциям/отраслям/процессам с примерами КПЭ и объяснением логики:
https://www.lintao-dashboards.com/a-dashboard-to-manage-my-business/
2) Примеры использования разных диаграмм для решения конкретных видов задач:
https://www.lintao-dashboards.com/data-visualizations
3) 79 шаблонов Tableau по предметным областям/доменам:
https://linpack-for-tableau.com/data-visualizations/tableau-dashboards/
Были ещё паки под QLIKVIEW, но после того, как lintao купили salesforce всё пропало. Даже видосы с youtube.

Котятки🐱,
В мой уютный канальчик редко залетают материалы о продуктивности и мотивации, ибо мне повезло, и в сфере, где я работаю, есть специальные люди, которые помогают решать эти проблемы – scrum-мастера.
Но сегодня как раз об этом.
Наткнулась на выжимки из книги Чарльза Дахигга, и почувствовала, как это написано про мои отношения с публичной сферой/сферой обучения. Думаю, кому-то тоже близка проблема нелюбимых задачек и мотивации, поэтому оставлю это тут:
https://hbr-russia.ru/karera/professionalnyy-i-lichnostnyy-rost/p18731/

Котятки,
Научная визуализация – это почти другой мир, у них даже BI-системы (или их подобие) свои.
С задачами в рамках научной визуализации, особенно визуализации неопределенности, я столкнулась, когда писала диссертацию, но более предметно разобрала для себя только сейчас.
Общий обзор всего того, что мы относим к кейсам неопределенности в контексте визуализации: https://medium.com/multiple-views-visualization-research-explained/uncertainty-visualization-explained-67e7a73f031b
Принципы визуализации неопределенности: https://ctg2pi.wordpress.com/2015/02/24/principles-of-posterior-visualization/
Глава из Fundamentals of Data Visualization про визуализацию неопределенности с подробными примерами:
https://clauswilke.com/dataviz/visualizing-uncertainty.html

👆Вдогонку к предыдущему посту, забыла приложить: материал по визуализации неопределенности от FlowingData. Написано прямо как для людей: https://flowingdata.com/2018/01/08/visualizing-the-uncertainty-in-data/

​​Интересные и полезные запросы MySQL
#запросы #mysql

В статье представлена подборка интересных и полезных запросов MySQL с живыми примерами, которые вы можете использовать в своей работе.

Читать

Котятки🐱, немного оффтоп и не про дашборды. Ещё со времён работы с не шибко дружелюбной ко мне вертикой и враждебным кликхаусом я читаю канал https://news.1rj.ru/str/db_in_it и сохраняю себе в избранное в телеге то, что мне полезно. SQL преследует любого BI- специалиста, так что думаю, что большая часть подписчиков, которые занимаются разработкой, с ним сталкивается каждый, день. Ну а сегодня пятничка, и после того, как я часа полтора просидела за последним постом из этого канала, собирая сама для себя свои любимые гайды на всё случаи жизни, я подумала, что не могу не поделиться.

Менее чем через два часа стратует 24-часовой мега стрим, посвященный визуализации научных данных и науки, как области.

Будет доклад о визуализации Википедии, карта научных парадигм, картра востребованности различных навыков и многое другое!

https://24hoursciencemap.info/

Месяц назад мой босс сказал «Даша, у тебя нет компетенций в SSAS, надо бы изучить».
Если честно, мне этот зверь никогда не был интересен, но вчера Youtube возненавидел меня, и вместо любимых мною видосов испанских DWH-специалистов с субтитрами подкинул серию видео How do I BI for SSAS.
Сначала чуть дичь, но потом я втянулась и потратила полвечера:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL1C57B4EE4D873A1D
Более свежий туториал на индийском английском:
https://www.youtube.com/watch?v=0YY7_k-Asmk&list=PLjNd3r1KLjQvvRu_EZ-TSydhIqNr3ZG94&ab_channel=AnalyticswithNags
Возможно, эта древняя штукенция и проигрывает любым новомодным BI, и вообще не для этого нужна, но моё мнение после просмотра видосов и чтения всего, что я нашла по запросу SSAS на хабре: если она уже стоит и на неё завязана большая часть отчетности (и нет претензий к работе), то можно просто оставить, как есть, а для красоты визуализация нацепить сверху Power BI примерно так:
https://www.youtube.com/watch?v=pX-Pyho1cnE&ab_channel=CBTNuggets
P.S. Мне дали дельный совет открыть комментарии, чтобы меня официально можно было закидывать тапками, но я ещё стесняюсь.

Котятки🐱,
Новый год к нам мчится, скоро всё случится🎄)
Мне под ёлочку прилетела очередная ежегодная порция исследований трендов BI .
Для ленивых:
https://bi-survey.com/top-business-intelligence-trends
Полный отчёт тоже приятненький)
Меня же, как и прежде, влечёт data discovery, хоть иногда я путаю его как с data exploration.
Линк, чтобы не путать:
https://bigdatapath.wordpress.com/2018/11/26/data-exploration-vs-data-discovery/amp/

Эффекта самозванца пост!
Что ещё стоило добавить? 😁

Бесплатная книга от TIBCO: Data Fabric as Morden Data Architecture

Вебинар "Канвасианство: как организовать сбор требований для разработки дашборда и ничего не забыть"

🗓9 февраля, 13:00 МСК

Канвас — это наглядный и визуальный формат структурирования информации по заданным функциональным областям. Три вида канвасов помогут на старте (и не только на старте) BI-проекта:
- Dashboard Canvas,
- Data Source Canvas,
- Data Lineage Canvas.

На вебинаре мы рассмотрим применение онлайн-сервиса Miro и новых подходов к сбору требований для разработки дашбордов через канвасы! Разберемся со всем этим вместе с Александром Полоротовым — консультантом по внедрению Self Service BI и автором подкаста «Датаголики».

Шаблоны канвасов получат все участники вебинара, регистрируйтесь и приходите: https://dataliteracy.ru/how-to-develop

Котятки🐱,
15 причин любить Qlik этой зимой:
1) 12 из них они написали сами в подробной гайде с шаблоном ТСО: https://www.qlik.com/us/compare/qlik-vs-power-bi
2) Функция DUAL – находка для лентяев: https://help.qlik.com/ru-RU/qlikview/May2021/Subsystems/Client/Content/QV_QlikView/Scripting/FormattingFunctions/Dual.htm
3) Функция AGGR – быстрый способ сделать сводную таблицу по мере:
https://ivan-shamaev.ru/using-aggr-function-in-qlikview/
4) Волшебное сворачивание формул, которое видно в сравнении реализации одних и тех же мер в Power Bi и qlik : https://nform.com.au/creating-measures-dax-qlik-noscript/
P.S. Power BI мы всё равно больше любим, он как минимум не чувствителен к регистру.

Котятки🐱
Время гайдов по Power BI:
1) С картинками, Use-кейсами и пошаговыми объяснялками: https://exceltown.com/en/tutorials/
2) Гайд по DAX-функциям с примерами: https://dax.guide/
И его сайт-спутник для отработки DAX – с собственной встроенной средой и таблицами: https://dax.do/
3) Удобная база знаний по Power BI с ранжированием статей блога по уровню владения инструментом: https://exceleratorbi.com.au/blog/beginners/