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/

Мой научный руководитель однажды сказал мне: какую математику ты возьмёшь, то у тебя и получится. Не случайно потом на многие годы моей настольной книгой стала одиозная «Как лгать при помощи статистики» Д. Хаффа, а в сердце поселилась любовь к семиотике всякого рода.
Сюда же в копилочку статью про то, как работать с обратной связью при дизайне дашборда.
https://nightingaledvs.com/dashboard-psychology-effective-feedback-in-data-design/
Краткое содержание:
-Мы можем устраивать пользователю эмоциональный абьюз с помощью игр с осью Y на графиках, разрывов осей и цветового драматизма. Это делает его жизнь насыщенной.
-Визуализации данных не обязательно должны быть действенными, чтобы оказывать влияние.
-Семиотикой и графиком можно добиться гораздо больше, чем просто графиком.
-Обратная связь может быть удивительно простой и при этом эффективной.
-Чтобы график перестал быть бесполезным и стал реально стимулирующим, надо подобрать шкалу так, чтобы цель казалась достижимой. Если нельзя трогать шкалу, то уж цвет-то точно можно
-Людям нравится считать себя последовательными, что практически научно обосновывает всякие дашики с аквариумами и растущими рыбками.

Котятки🐱,
Я почитала очередную статью по поводу того, как сделать так, чтобы дашборды летали, а с производительностью было всё в порядке, и потом долго пила коньяк💆‍♀️:
https://biadvice.ru/business-analysis/sovety-po-uskoreniyu-dashborda-v-power-bi.html
Пункт 2 с такой человеческой искренностью советует мне убрать всё, что не используется, что я аж прослезилась: когда твой отчет весит 500+МБ со сжатием в 10-12 раз, а в каждой таблице десятки, если не сотни колонок витрин-простыней, над которыми порхают метрики, - сложно понять, что убирать. Вторая проблема – это если убрал что-то не то🤦‍♀️: дашборд при удалении данных из модели может перестраиваться долго (как раз есть время на коньяк), ты сначала ждёшь, потом ужасаешься, и…снова коньяк🥃.
Но вчера интернет нашел мне кастомную поделку, которая показывает всё лишнее в Power BI - и это лишнее можно удалять:
https://www.thebiccountant.com/2021/08/23/power-bi-cleaner-gen2-now-covers-analysis-services-models-as-well

Хоба! И у тебя типа подсказки на Tableau...но нет, там практически однолистник с полезными горячими клавишами.

Если бы в BI-инструментах всё было так просто, как рассказывают в этом видео талантливые индусы, наверное, BI-разработчики были бы просто не нужны, а я бы не искала 15 минут, как разбирать логи с помощью BI.
Преимущество этого туториала по Power BI: ставите скорость 1,5 часа, и просто прогоняете перед любым собесом. Мозг сразу думает, что он теперь гуру:
https://www.youtube.com/watch?v=3u7MQz1EyPY
P.S. Для тех, кто не любит индийский английский так, как люблю его я есть https://www.youtube.com/watch?v=GuU6_cqu8FE, - эффект примерно тот же.

Вопросы Data Trust традиционно решаются полноценным профилированием данных, - ключевые метрики (сумма, среднее, максимум, минимум, дисперсия, количество значений, количество уникальных значений, количество null и пр.), характеризующие каждый столбец, дают, увы, не так много ответов.
Что делать?
Если данных немного, и хочется быстро, красиво, бесплатно, то Talend Trust Assessor - мой новый фаворит. Скармливаем ему CSV, нажимаем волшебную кнопку, и понимаем, а стоит ли дальше ковыряться в BI-инструменте и рисовать что-то на этих данных, ведь правило «garbage in, garbage out» никто не отменял.
Линк: https://www.talend.com/trust-assessor/

Котятки🐱,
Когда-то в работе я пользовалась user story для формализации требований к дашбордам. Если мне везло, то история не влекла за собой ничего, кроме изменения пары элементов дашборда, ну или создания дополнительных мер на уже используемом датасете.
Когда мне не везло, история каскадировалась ниже и ниже, обзаводилась архитектурной и интеграционной side-историями, и…исходный смысл забывался.
Ниже в 2х частях про то, как реально работать с пользовательскими историями на разных кейсах:
https://rbranger.wordpress.com/2020/02/06/user-stories-for-analytics-projects-part-1/
https://rbranger.wordpress.com/2020/02/06/user-stories-for-analytics-projects-part-2/

Моя любимая рубрика примеров, как "ввести пользователя в заблуждение графиком, не изменяя сами данные":
-обрезка "нуля" в шкале для создания драматизма (классический разрыв оси);
-увеличение максимума оси Y для создания эффекта незначительности;
-отображение данных с усечённым дата-временным горизонтом для создания у пользователя эмоционального отклика;
-смена полярности цветовой шкалы для создания интриги;
-ну и классика: перевод графиков из 2d в 3d.
Линк:
https://www.business.com/articles/data-visualization-downfalls/

Всем привет! 14 февраля - не только День святого Валентина, но и очередной день рождения группы Power BI Group RU, самого большого русскоязычного сообщества влюбленных в Power BI в Telegram. Здесь всегда будут новости, полезные ссылки, жаркие дискуссии, но, главное, активная помощь друг другу. Присоединяйтесь! P.S. Не реклама, ибо я сама там ищу ответы почти с того самого момента, как я нашла это сообщество.

https://news.1rj.ru/str/PBI_Rus

Старенький, но прикольный тематический пост о том, как сделать диаграмму в виде сердца в Tableau. Актуально, чтобы порадовать свою вторую половину симпатичным датавизом ❤️ 🙂

В последнее время требования, которые нам предъявляет этот мир, меняются так быстро, что мы почти уже не помним, что было неделю назад. Если вы тонете в количестве информации также, как и я, то нам однозначно по пути. Так что запасаемся оставшимися вредными шоколадными батончиками, и топаем в новую реальность, котятки🐱.
Что я сформулировала для себя за последнее время, чтобы избавиться от тщетности бытия в BI-разработке:
1) Ваши аналитические навыки и компетенции никуда не делись, даже если куда-то делось ПО. Как я себя успокаиваю:
• Roadmap альфа-банка: это весьма условный перечень, в котором замиксованы концепты, стандарты, утилиты и навыки, и он по-хорошему больше пригоден для бизнес/системного аналитика, но он мне как нравился, так и продолжает нравиться. https://habr.com/ru/company/alfa/blog/457864/
• Матрица Компетенций Романа Бунина: пожалуй, лучший формат самооценки для тех, кто полюбил хардовый энтерпрайз с его кучей условностей, и даже там может делать своим пользователям быстро и прекрасно: https://revealthedata.com/blog/all/matrica-kompetenciy-bi-analitika/
• Калибровка роли: когда в прошлом году я предложила разделение на BI-аналитика, разработчика и администратора, меня восприняли мягко говоря сомнительно, но я всё ещё калибрую каждую задачу с учетом свое роли, основываясь на простеньком разделении вот этой статьи: https://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/25319.business-intelligence-roles-and-team-composition.aspx Она же помогает понять, что каждую роль можно выполнять своими инструментами, а не всё делать на BI-инструменте.
• Определение приоритетов: бесполезно хвататься за всё и сразу и быстро доучивать сторителлинг, если собираетесь работать в каком-нибудь банке на проекте операционной аналитики типа «отчёт-табличка». Какие технологии/навыки были (раньше) важны по индустриям, можно посмотреть тут: https://blogs-images.forbes.com/louiscolumbus/files/2018/06/Technologies-and-Initiatives-Strategic-to-Business-Intelligence-Objectives-by-Function.jpg
2) Сформулировать ценности – свои и для бизнеса. Компания Ventana Research провела анализ индекса ценности в мире BI, и увы, наши бывшие фавориты там не в тренде. Причина простая: когда мы говорим про BI-инструменты, мы часто опускаем подробности, что ведем речь только о чистых BI-продуктах. Рынок же встроенной, платформенной, гибридной и прочей BI-аналитики максимально широк. Исследование можно почитать тут: https://www.qlik.com/us/-/media/files/resource-library/global-us/register/analyst-reports/ar-ventana-research-analytics-data-value-index-2021-en.pdf
3) Если уж что-то менять, то в лучшую сторону. Фреймворк миграции на себя пишет каждое уважающее себя ПО (за что и люблю Клик), чек-листов миграции сейчас просто море. Например, вот это: https://www.element61.be/en/resource/elementary-bi-pm-migration-projects Я когда-то писала себе полный гайд с миграционными коридорами, но, увы, смысла в нём немного – кто пользовал опенсорс/бесплатное ПО, тому это не нужно, а там, где нужно, нетехнологические факторы принятия решений играют огромную роль.