26182
Канал Ромы Бунина про визуализацию данных, дашборды и развитие BI-систем. Подробнее про канал, рубрики, правила и контакты — https://t.me/revealthedata/386 Сайт и блог — https://revealthedata.com/
❓Вопросы от читателей
Ну и, наверняка, хотя материалов уже много, есть вопросы, которые вы хотели бы спросить. Поэтому давайте устроим третий по счету #askmeanything. Пишите в комментариях вопросы, а я на неделе на них отвечу.
Лучший комментарий к выступлениям ever! 🔥
Будет звучать немного пафосно, но именно ради таких результатов я и стараюсь создавать свои инструменты/методологии и рассказывать про них. А ещё обратная связь очень мотивирует делиться опытом и заниматься каналом. Спасибо всем, кто пишет и приятные слова, и идеи, что можно улучшить! И всем, кто просто читает и использует в работе.
Этот комментарий навёл на идею собрать в одном месте все свои значимые авторские материалы и проекты, планирую обновлять пост и иногда на него ссылаться. Если хотите результатов как из отзыва — изучайте материалы и делитесь с коллегами. =)
Пока составлял список, понял, что всего прям много набежало 🤪
🤬 Cool-modern-dashboard подгорания пост
Давно хотел написать, тема лежит в запланированных уже года два, но тут недавно встретил статью, которую шарят в каналах по дизайну, и решил, что не стоит откладывать.
Проблема
Дизайнеры мало погружаются в тему визуализации данных и поэтому, когда им нужно сделать интерфейс с графиками, применяют те же правила, что используют и для дизайна сайтов. Это приводит к парадоксу: аналитики и BI-разработчики, которые ищут как улучшить внешний вид своих дашбордов ищут что-то формата «dashboard design» и попадают, например, на такую страничку (картинка выше). А там «красота»: скругления, плавные линии, бар-чарты не от нуля, 50 оттенков одного цвета, много плашечек и тенюшечек.
Аналитики смотрят на это и думают: ну раз дизайнеры так делают, то и мне стоит делать так же 🙈 В итоге мы имеем целую плеяду «красивых» дашбордов, которые несут мало ценности или ими неудобно пользоваться.
Статья-триггер
А вот и статья, которая триггернула меня написать пост: «Как нарисовать красивый график или диаграмму». Само слово «красивые» уже насторожило =) Подсвечу две основные ошибки:
Скругление углов и добавление градиентов
«Так как в современном дизайне повсеместно используются элементы со скруглённым углами, то же самое стоит использовать и для оформления инфографики.»
Вот поясняющая статья про скругления: почему так не стоит делать. Градиенты просто лишние, создают ощущение, что метрика как-то от чего-то зависит или меняется.
Подбор палитры в зависимости от цветов дизайна и бренда
«Для того чтобы лучше вписать график в окружающий дизайн или брендированную презентацию, можно использовать основной цвет этого дизайна. Даже если вы показываете рост продаж компании, можно покрасить график в красный если это рост продаж Кока Колы»
На мой взгляд такой подход может прям сильно испортить восприятие информации. Используйте корпоративные цвета в лого, в заголовке и т.п., но не стоит их бездумно переносить на график. Самое полное исследование и рекомендации по цветам.
В статье есть и хорошие советы, но примеры к ним тоже бывают сомнительные. В общем прочитайте сами и готов обсудить в комментариях.
К чему я это всё
Моя задачу не обидеть кого-то или сказать, что дизайнеры не умеет делать работу. Просто надо знать, что информационный дизайн и визуализация данных — это отдельные навыки. Проблема в том, что такие ошибки легко подхватываются и становятся трендом. Посмотрите как много ошибок можно найти на Tableau Public по запросу «modern dashboard design» или в статье «8 самых популярных дашбордов», и даже делаются специальные сервисы, чтобы получать шаблоны таких «красивых» дизайнов в Power BI и т.п.
Когда будет искать хорошие примеры, лучше смотрите на ребят, кто занимается именно датавизом, а не просто дизайном. И включайте голову и здравый смысл! 😜
Хороший дизайна визуализации данных от дизайнеров
— FX-pro
— Skybonds
— Секьюридж
Ну и напоследок: хороший канал «UX-notes» Антона Григорьева про дизайн, который слышит обратную связь и ссылка на рубрику «Переверстка».
#ссылка
Вместе с коллегами закончили большой бесплатный курс по DataLens, приходите учится! Курс нелинейный, можно выбрать наиболее интересные модули, поэтому подойдет и новичкам, и чтобы прокачать какие-то конкретные темы. С момента выпуска первых модулей в прошлом году, курс попробовали более 6000 человек, очень довольны результатом!
Другие полезные материалы по DataLens собирал в этом посте и по тегу #datalens
#ссылка
🗂 Больше папок богу папок 🗂
Хайп на шеринг папок прошёл и теперь более понятно как ими пользоваться. Надеюсь, вы тоже уже сориентировались и ваши папки не превратились в кладбище каналов, которые вы не читаете. У меня с несколькими интересными, но не самыми важными для меня темами, так и случилось 🙈 В общем будете осторожны =)
🗂 Вместе с авторами каналов про датавиз собрали папку про визуализацию данных — только графики, журналистика данных и дата-арт. Если хотите именно мякотку про датавиз, заходите в папку 🗂 «Датавиз», там лампово и кайфово 🗂
🗂 Если хотите что-то пошире, с нотками аналитики и BI, я собирал такое раньше, много тех же каналов, но тематика шире — ищете в папке 🗂 «DataViz & BI»
🗂 Ещё, кстати, собрал подборку с вакансиями по BI и аналитике данных и около — вдруг вам актуально. Я ещё не публиковал эту ссылку на папку 🗂 «BI & Data Jobs».
📄 Ну и самая большая подборка, где нужно выбрать каналы самому, а не подписываться на папку, у меня в cтатье в блоге.
Надя сделала красивый дата-арт на данных наших каналов, Никита загнал данные в ChatGPT, а я посчитал количество упоминаний слова «папка» в каждом абзаце этого сообщения 🤪 Простите, настроение подурачиться =)
Количество папок по абзацам
слова и эмоджи
1 🗂🗂🗂🗂🗂🗂
2 🗂🗂🗂🗂🗂
3 🗂🗂🗂🗂
4 🗂🗂🗂
5 🗂
6 🗂
#ссылка
🧑💻 Гостевой пост в канале
Саша Белов (тг, cv) написал мне про свой опыт использования ChatGPT для анализа интервью с заказчиком дашборда и заполнения Dashbaord Canvas. Сделали с ним пост-лонгрид с выводами.
Передаю слово Саше ниже, а вы пишите в комментариях, пробовали ли использовать AI-инструменты для таких целей?
#гостевой #наблюдение
💼 Как ищут работу менеджеры продукта
Продолжаю сотрудничать с ребятами из Product Sense, ребята провели опрос о том, как продакты ищут работу, а я подготовил дашборд, где можно посмотреть результаты.
Интересные цифры
— Большинство считают, что самые сильные продуктовые команды на рынке работают в Яндексе (54%), Авито (44%) и Тинькофф (28%);
— 70% опрошенных либо активно ходят на собеседования, либо рассматривают входящие предложения;
— У 52% CPO получается соблюдать work-life balance и помогают в этом больше всего понятные приоритеты и работа над собой.
Визуально получилась опять куча бар-чартов 🤪 Кто знает как ещё можно сделать результаты такого опроса — пишите в комментариях. Технически в этот раз добавил простую мобильную версию и подсветил фильтры.
Ссылки:
— Сайт исследования и отчет
— Интерактивный дашборд
— Прошлый отчет и дашборд
#пример #ссылка
📚Документация к дашбордам
На выходных собирал мебель из IKEA. Часть инструкций пропустил — «я ж ктн, ё-моё, не разберусь что ли». В итоге пересобирал кровать два раза, при этом чуть не сорвав резьбу 🙈 Конструкторы думали, что я всё прочитаю и проблем не будет. Сразу придумался мем выше. 🤪
Мы жалуемся, что пользователи не читают документацию к дашбордам. А вы часто читаете доки к BI? Или предпочитаете курсы и видео? А если есть вопрос, то роете доки или идёте в чаты?
Честный ответ, что большинство читают доки в лучшем случае, если столкнулись с проблемой, а то и сразу ищут помощи или гуглят. Бизнес-пользователи такие же люди. Надеяться, что они будут читать документацию — наивно. Хотя когда-то, я и сам в это верил 😄
Когда мы строили BI в Yandex Go, мы прошли через этапы:
1) А давайте будем писать на вики доки к каждому дашборду, пользователи будут читать и не задавать глупые вопросы!
2) Ой, а что это аналитики не хотят писать доки?
3) Ну почему, почему пользователи не читает доки, они же такие классные, мы даже вставили туда картинки!
4) О, черт, дашборд обновился, а документация устарела! А создатель отчета так и совсем уволился!
5) А-а-а-а-а-а!!!
А у вас было такое? 😈
В итоге мы придумали правила, которые, на мой взгляд, работают лучше доков:
1) Вместо длинных доков — короткое описание на 3-4 предложения, чтобы дашборд можно было найти через поиск на портале.
2) Если дашборд сложный — делаем подсказки прямо в самом дашборде.
3) Ежеквартально проводим демо дашбордов по направлению бизнеса и рассказываем про все дашборды, какие есть новинки, что изменилось и кого просить о помощи.
4) У направления бизнеса есть владелец с которым есть чат, где можно спросить, что-как считается и где это можно найти.
Надеюсь нам помогут чат-боты с ИИ: будут обрабатывать мета-информацию и отвечать пользователям. Это практичная задача, с которой ИИ должен справиться.
А какой опыт работы с документаций для дашбордов у вас? Пишите в комментариях, может кто-то придумал способ лучше.
#наблюдение
Нерегулярная подборка ссылок по BI
📄 Статья про трансформацию системы отчётности в компании Funda: путь от 85 до 5 дашбордов.
➕ Советы как сделать в Табло «как в Эксель» 🤪
🙂 Александр Полоротов разгоняет шутки на тему фирменной методологии Data Mesh Mess. Было бы не так грустно, если бы не было так похоже на жизнь 🙈
🛠 Энди Кирк провёл опрос и составил DataViz Technology Landscape с инструментами визуалиазации. Жалко нет раздела «BI».
📋 Лёша Макаров перезапускает канал и проводит опрос про софт-скиллы аналитиков.
📊 Саша Ботвин сделал дашборд про зарплаты HR-аналитиков.
📄 Продолжение нашумевшей статьи Dashboards are Dead: три года спустя.
🎓 А у нас с Таней Мисютиной 7-ого июля стартует онлайн курс про сложные визуализации и их дизайн. Приходите, если такое интересно!
#дайджест
Думаю завтра всем будет не сильно до стрима про пропорции графиков, да и могут быть просто технические накладки с инетом, поэтому решили с Сашей перенести стрим. Расскажем позже когда сделаем.
А чтобы вы не совсем скучали, старый, но очень классный мем из «Как я встретил вашу маму». Кстати, этот сериал — неплохая альтернатива чтению новостей. 🥴
Как понять, что хочет бизнес, и собрать для него дашборд✏️
Об этом расскажет Роман Бунин, BI-евангелист Yandex DataLens и автор telegram-канала Reveal the Data. На вебинаре он разберёт весь процесс создания дашборда с самого начала.
Вы узнаете:
🔸 почему важно собирать требования для дашборда;
🔸 как провести интервью с заказчиком, и увидите пример проведения интервью;
🔸 как разработать макет дашборда и как реализовать его в DataLens;
🔸 как настроить совместную работу над дашбордом.
Во время вебинара вы пройдёте интерактивные задания и поучаствуете в конкурсе. Победителей ждут приятные бонусы 🎁
Участие бесплатное, нужно только ➡️ зарегистрироваться
Выводы
Табло идёт во-первых в экосистему, а во-вторых в AI.
Первое, как возможность бороться с экосистемой Microsoft. Это логично, но платформа Salesforce заточена под малый и средний бизнес и плохо подходит для энтерпрайза.
Второе, из-за тренда и хайпа. Понимания, как именно это будет работать, кажется, что нет, или оно не сложилось у меня из их рассказа. Из общения в кулуарах показалось, что всё равно надо размечать данные и хорошо их описывать и готовить, чтобы магия работала как-то прилично.
Ещё были водянистые доклады, где в очередной раз рассказывали про важность data-driven, какие все классные и т.п. Но в целом было ощущение, что у Tableau явно есть жгучее желание продавать по-больше лицензий, что нормально для коммерческой компании, но многие фичи хотелось бы видеть в продукте без доплат.
П.С. Всем привет от героя чатика Табло — Егора Ларина =)
#наблюдение
Enterprise Edition
Появилась «отдельная версия» Табло — Enterprise Edition, которая состоит из двух аддонов: Data Management Addon и Advanced Management Addon. В них есть и свой каталог данных с полным лайнеджем данных, и визуальный ETL, и возможность детально следить за тем, кто настраивал права и менял дашборды.
Продукты сильно продвинулись с момента последнего демо, которое нам проводили для Yandex Go. Мы в итоге отказались и нам приходилось пилить своими силами на коленке, но многие решения прям до боли похожи.
Круто, что такое появляется, просто счастье для BI-команд. Но почему это стоит отдельных денег, а не встроено в продукт? Насколько я знаю, примерно удваивается стоимость владения 🙈 Ну и строить ETL внутри Tableau Prep, всё ещё страшно.
Еще из важного — появилась возможность сделать один раз экстракт таблицы (через виртуальные подключения), а потом использовать её в разных книгах и датасорсах, делая джойны и т.п. По-сути просто материализация таблицы в Hyper. Еще больше заносим ETL в BI 😈, удобно для аналитиков, но представлю какие проблемы по управлению этим, не имея нормального аналога airfow.
Интеграция с SalesForce
Все больше прямых интеграций и зависимостей от экосистемы SalesForce, даже появился свой Data Lake для него (нужен, чтобы на нём мог обучиться и работать AI и можно было джойнить разные таблицы из CRM). Хотя на самом эвенте только ±10% участников подняли руки, что пользуются Salesforce.
📈Пропорции графиков
Недавно столкнулся с частой ошибкой и чуть не сделал неправильный вывод из графика. Посмотрел на график и подумал — «О, метрика почти не меняется!», а затем попробовал другую пропорцию чарта и понял, что на самом деле это не так и метрика падает. Возникают такие ошибки из-за искажения восприятия лайн-чарта при разных его пропорциях. Посмотрите сами на картинке:
1️⃣ График слишком плоский. Кажется, что метрика почти не меняется. Именно с этим графиком я чуть не ошибся.
2️⃣ График слишком высокий. Кажется, что метрика очень сильно шумит, а падение более драматичное, чем есть.
3️⃣ График — то что надо. Видна и общая динамика, и сезонность внутри недель.
Почувствовали смотря на графики, что это как будто даже разные данные? Как же тогда выбрать пропорции лайн-чарта?
Сложный способ
Используя технику «banking to 45º» из книги Вильяма Кливленда, когда мы стремимся к тому, чтобы средний угол наклона всех кусочков линий, соединяющих точки был равен 45°. Но для этого надо рассчитать средний угол, что звучит непросто, есть даже целая 🤓 научная статья со сложными формулами.
Простой способ
Делайте лайн-чарты примерно с соотношением 16:9, тогда скорее всего пропорции будут подходящие. Но чем больше точек, тем обычно «длиннее» должен быть график. Ну или просто не забывайте про особенность этого типа графиков и пробуйте разные пропорции, когда делаете дашборд.
П.С. Очень показательно, как даже такая мелочь, как пропорции графика может повлиять на качество дашаборда.
П.П.С. Как отмечают в комментах, непонятно, что делать когда пользователь ставит разные фильтры дат. Это и правда проблема и хорошего решения не знаю 🤷♂️
#наблюдение
📈 Рома Бунин про BI, датавиз и дашборды 📈
🛠 Инструменты
Dashboard Canvas и Dashboard Map — фреймворк разработки системы отчетности и отдельных дашбордов. Кейсы и теория собраны на доске в миро.
Матрица компетенций BI-аналитика — самые важные навыки BI-аналитика по категориям, со ссылками на теорию. Английская версия Саши Баракова и ко.
Wireframe Builder — простой инструмент для прототипирования дашбордов. В виде книги в Табло, в виде презы, в Miro для любой системы или на базе DataLens.
Пример книги-шаблона для стайлгайда — небольшой пример как можно сделать шаблон для дашборда. По этой теме ещё: статья про использование этого примера, дискуссия про стайлгайды, рассказ про стайлгайд Yandex Go.
Статьи
— Метрики BI-системы как продукта
— Интерфейсы в BI системах
— Таблица или график? Как убедить заказчика
— Итоги первого сезона «Залетай в BI»
— Dashboard is dead. Long live Dashboard!
— Чаты и каналы про датавиз, аналитику и около
— Быстрые дашборды с помощью DataLens и ClickHouse
— Как создавать полезные для бизнеса дашборды
— Навигация между дашбордами в Tableau
— Обзор стандарта IBCS
— График План-Факт во времени
— Почему визуализация лучше табличек
— Навыки для визуализации данных
— Что такое визуализация данных
Видео
— Сериал про систему дашбордов: мафия, ресторан
— Как работает BI в Yandex Go
— Под капотом Tableau
— Dashboard Canvas 2.0
— Навыки для визуализации данных
— Рубрика «Переверстка»
— Лайфхаки Tableau
— Таблица или график
— RevealtheData">И ещё много разного на канале в YouTube
Визуализации и дашборды
— Divided World
— Дашборд отдела продаж
— Зарплаты аналитиков на базе HH
— Дашборд про рейтинг игр
— Графики Эдварда Тафти в Tableau
— Опрос менеджеров продуктов
— И ещё 60+ дашбордов на Tableau Public
Подкасты
— Data Heroes про визуализацию данных
— ProductSence про дашборды в бизнесе
— «Это считается» про роль дашбордов для аналитиков
— Data Heroes про Телеграм канал
Лучшие посты в Телеграме
По тэгу #избранное в канале, по тэгу #книга обзоры книг про датавиз, а по тэгу #наблюдение примеры визуализации из реальной жизни.
Курсы
— Предметы в специальностях от Karpov.Courses
— Совместный курс с Таней Мисютиной и его онлайн версия в Бюро Горбунова
Корп. заказчики
Тинькофф, Авито, ЦИАН, Deutsche Bank, МТС, Bayer, USMall, Райффайзен, Aviasales, Azur Games
#избранное @revealthedata
📈 Система отчётности от А до Я 📈
Или сериал про мафиози, дашборды и итальянскую кухню.
Принёс вам немного эксклюзива — запись прошлогоднего выступления на Матемаркетинг 2022. В докладе продолжил историю Деша Сатриани и его приключений с дашбордами. В этот раз перед героем стояла задача разработать систему отчетности для своего кафе. Кажется, что получился неплохой сериальчик на выходные 🤪. По отзывам, одно из моих лучших и интересных выступлений.
Смотрите и делитесь с друзьями, и приходите на конференцию Матемаркетинг в этом году.
Ссылочки:
— Первая серия про мафию
— Ссылка на Miro доску
— Ссылка на систему дашбордов
#выступление #избранное
🎓 Научитесь строить отчеты самостоятельно в Yandex DataLens
Наш бесплатный курс по работе с DataLens — это:
⏺ 9 модулей с теорией и практикой;
⏺ 6 экспертов приняли участие в разработке курса;
⏺ 15–20 часов на самостоятельное прохождение.
Узнайте про все возможности работы с облачной BI-системой.
Курс будет полезен всем, кто работает в области аналитики и управления продуктами, а также тем, кто хочет упростить свою работу с данными.
Для прохождения курса не требуются специальные знания. Модули построены таким образом, что вы начинаете с основного функционала по работе с графиками и панелями мониторинга, и постепенно погружаетесь в более сложные темы.
Начните уже сегодня! Узнать подробнее.
#yacloud_news
Немного лёгкого контента. Продолжаю фоткать и собирать примеры датавиза в обычной жизни. Еще похожее по тегу #наблюдение
1️⃣ Бесполезный, но милый бар-чарт зарядки автомобиля.
2️⃣ Диаграмма стебель-листья на автобусной остановке. Я когда-то даже делал интерактивный инструмент для их создания.
3️⃣ Цветовая индикация полезности продуктов. Кстати, чипсы — это C, а некоторые даже B 🤷♂️
4️⃣ и 5️⃣ Изменение цвета коньяка по годам выдержки.
6️⃣ Подсветка посудомоечной машины со статус-баром выполнения мойки.
7️⃣ Рандомный стикер на фото-студии. Непонятно, но мило 💜
Подсмотрел
8️⃣ Бар-чарт антивкусности макарон. Подрезал в посте у Димы Снигерёва. Делал похожую диаграмму с круассанами.
9️⃣ Плакат с выставки Большие данные в Москве (пройдет до 13 августа). Там много работ студентов Дениса Запорожана. Фото: Пётр Гордиенко.
#наблюдение
Привет! Меня зовут Саша, я аналитик в медиа-агентстве. Я активно использую в работе и самообучении AI-продукты: ChatGPT, Whisper и DALL·E. Пробовал и другие продукты, но эти показались самыми удачными.
Идея
Я участвовал в конкурсе Yandex Datalens Festival 2022, а недавно Рома разобрал кейс оттуда на вебинаре. Во время просмотра меня осенило: интервью можно расшифровать, а потом суммировать с помощью GPT-4, опираясь на блоки Dashboard Canvas 2.0. А еще попросить подобрать графики и задать дополнительные вопросы.
Инструменты
Для расшифровки аудио использовал Whisper. Его возможности меня сильно впечатлили ещё раньше, при работе с интервью для исследовательского конкурса. Русский язык она транскрибирует очень хорошо: орфографических ошибок почти нет и даже расставляет знаки препинания. А для анализа интервью использовался GPT-4, наверняка, вы уже много про него слышали.
О Dashboard canvas 2.0
Это форма, заполняемая по результатам интервью. Показалось, что можно заполнять её автоматически. Нейросети активно применяются для суммирования информации (тот же YaGPT в Я.Браузере или проект 300.ya.ru). Несмотря на то, что у интервью есть план, в результате получается поток видео/аудио, который еще нужно структурировать и аккуратно проанализировать, то есть из руды получить что-то ценное. И часто это сложнее, чем кажется: нужны уточняющие вопросы в обе стороны, расшифровки обрывков мыслей или даже шуток, держать в голове много составляющих.
GPT-4 заполняет Canvas
GPT-4, настроенный на работу BI-разработчиком с помощью промпта, получил интервью на вход. Блоки Canvas я сформулировал в виде вопросов: кто будет использовать дашборд, для чего он нужен и т. д.
С суммированием информации для блоков GPT-4 справился хорошо, но выжимку нужно делать еще более «сухой», чем получилось в итоге (ниже есть ссылка на полную версию диалога).
Ещё пришлось задавать уточняющие вопросы о KPI и товарных категориях. Я знал, что это важные моменты, так как сам смотрел интервью несколько раз. В этом смысле получилось не совсем то, что я ожидал — хотелось бы, чтобы это был полноценный второй пилот или штурман. Но, думаю, можно дообучить модель или придумать более подходящий промпт.
Графики
Ещё я попросил составить список возможных графиков для выделенных метрик и получил в основном линейные графики, немного столбиков и даже пирог :) Приятно удивило предложение индикаторов. А вот таблицу GPT-4 не предложил, наверное, опасаясь проклятий всех разработчиков дашбордов :)
Хотел бы узнать ваше мнение в комментариях по поводу предложенных графиков. Мое личное мнение: связь с метриками слабая, рекомендации довольно общие, возможно, подходит как источник идей, но не готового решения. После увиденного решения от Ромы я отчетливо понял, какой большой путь лежит между рекомендацией линейного графика и готовым дашбордом.
«Забытые» вопросы
В конце диалога я решил спросить у GPT-4, какие вопросы нужно задать бизнес-заказчику, чтобы подвести итог и внезапно получил дополнительные вопросы. Они релевантны и действительно полезны: о каких KPI мы могли забыть, о качестве и частоте обновления данных, о доступах к дашборду, тренингах и др. Здесь однозначно плюс GPT-4.
Итог
Если правильно настроить нейросеть на анализ интервью и выделение из него главного по заданным ранее правилам, в нашем случае Dashboard Canvas, то можно упростить себе задачу формирования бизнес-потребностей заказчиков.
Хотя GPT-4 хорошо суммирует, он может что-то упускать, все равно приходится надеяться только на себя. Больше пользы видится в автоматизации интервью с помощью нейронных сетей, когда они становятся интервьюером, знают, что спросить и могут адаптироваться по ходу, а после этого способны заполнить какие-либо формы – разумеется, нейронная сеть должна говорить с заказчиком и не просто распознавать его речь, но и анализировать на ходу – эти продукты существуют по отдельности, но думаю, осталось недолго до их появления и полноценного использования в рабочих процессах.
Всем спасибо за внимание! 🔗 Полная версия диалога с GPT-4
💼 Middle/Senior Product analyst
Мои друзья из QIWI ищут к себе в команду продуктовых аналитиков. Нужно знать SQL, Python и Tableau, не бояться брать ответственность за построение гипотез и качество исследований и хотеть разбираться в финтехе. У ребят классная команда и топовый руководитель Таня Немова. Проводил для их команды обучение и просто многих знаю лично.
Ребята организуют «прожарки» дашбордов, есть планы развития сотрудников, много менторства и продуктовых процессов. А ещё крутые командные мероприятия и можно работать удалённо или из офиса.
Позиций несколько в разные продукты — полное описание на hh.ru
Пишите HR — @Veronika_Dumler или откликайтесь на сайте.
#вакансия
🔎 Быстрые дашборды
Написали вместе с Игорем Путятиным и Кузьмой Лешаковым статью про то, как сделать быстрый дашборд, используя ClickHouse и DataLens.
В данных 151 миллион строк, при этом графики дашборда грузятся в среднем за 1-2 секунды, это просто какая-то магия! Всегда мечтал о такой скорости работы дашбордов и рад, что получилось сделать такой проект. А как быстро работают ваши дашборды? 🤪
Подробности о технической реализации в статье. На видео скорость загрузки и работы дашборда без кеша, а потыкать дашборд самому можно по ссылке.
#статья #ссылка
Спасибо всем, кто поучаствовал, надеюсь было интересно! Если формат прикольный — ставьте огонёчки.
Ссылки:
— Запись стрима (качество такое отдает сам телеграм 😔)
— Мой дашбордик, чтобы поиграться с количеством точек
— Статья про COVID-19 из Economist
#ссылка
📘 Графики, которые убеждают всех
Совместим полезное с полезным, продолжу разбор важных книг по визуализации данных и сделаю анонс нашего разговора с Сашей. Про пропорции графиков мы поговорим на стриме в телеграме 2-ого в воскресенье, в 12:00 по Мск.
А сегодня расскажу вам про книгу Саши. Она является отличным пособием как делать графики и передавать с помощью них идеи. Больше всего идеи из книги будут полезны для презентаций и отчетов, когда у вас уже есть мысль или вывод, которые вы хотите донести до аудитории с помощью графика. А в контексте дашбордов будут полезны объяснения на какую группу вопросов отвечает каждый тип графиков и как их правильно оформить.
В книге есть личная история Саши и примеры из необычной отрасли — медицины. Это добавляет жизни и книгу читать интересно. Самое полезное в книге, на мой взгляд, — примеры «было → стало». Много интересных преображений графиков с полезными комментариями и много важных приемов и правил. Можно сделать чек-лист на проверку графика по этим пунктам. Но при этом в книге много классных отступлений формата «но бывает и по-другому». Саша гибко думает про правила, которые предлагает, и не запирает в них читателя: «Чаще всего делайте „так“ и „так“, но что-то может пойти и по-другому»
Отдельно стоит выделить классный раздел с частыми ошибками в визуализации. А ещё есть отличный постер чарт-чузер, который шел к книге, можно скачать тут.
Понравившиеся цитаты:
«Чем больше у проекта ограничений, тем проще вам работать»
«Чаще всего с помощью визуализации мы пытаемся понять, какие из значений больше или меньше других и в какой степени»
«Я не видел ни одного человека, которому помогли бы чарт-чузеры, или чтобы кто-то реально ими пользовался. Они интересны для ознакомления, но пользоваться ими не рекомендую» (сказал Саша и сделал чарт-чузер =)
Итого, книга — отличное начало про то, как строить первичную единицу дашборда — график. Очень рекомендую. Наиболее близкой по духу будет книга Коул Нафлик, можно читать из в паре.
Больше разборов книг по тэгу #книга
Саша Богачев накинул на мой пост про пропорции графиков у себя в канале и призвал на дуэль подискутировать на этот счет =)
Решили сделать спонтанный мини-стрим в воскресенье в 12:00 по МСК и там поспорить про это. Где пройдёт стрим решим попозже и напишем за час до встречи, скорее всего сделаем трансляцию в телеграме.
На следующей неделе проведу вебинар и расскажу как собрать требования для дашборда. Разберём сквозной кейс от проведения интервью до разработки макета и создания дашборда в DataLens. Часть про сбор требований будет полезна в независимости от используемой BI-системы.
А ещё хотим попробовать добавить интерактивность в наши вебинары, приходите — будет интересно!
Workflows/Advanced Actions
Показали возможность запускать АПИ других сервисов через воркфлоу, построенные в специальном аналоге Zapier от Salesforce. Почему не сделать просто возможность выполнять POST запросы к API, ну или интеграцию с известными сервисами? Попахивает тем, что хотят продавать больше и затягивать в свою экосистему💰
В целом функционал прикольный и позволяет делать из дашбордов, по-сути, интерактивные приложения. Но сильно отстает от тех же Power Apps от Microsoft.
ML, AI, Individual Workspace
Табло продолжает делать классический дашбординг и self-service, но в будущем наибольшую ценность видит в доступности данных для каждого сотрудника компании в самом простом виде (чат-бот, умные алерты и т.п.) с возможностью копаться в данных. Звучит красиво, но что именно значит — непонятно.
Показали демо отдельной платформы Pulse и Tableau GPT (а лицензии будут тоже отдельно? 🤔). Демо красивое, особенно нравится свой workspace с умными алертами, но посмотрим насколько будет работать на практике. Видео с демо выложу в комментарии.
Из важных изменений, про которые упомянули вскользь — показалось, что на базе датасорсов хотят сделать свой аналог семантического слоя аля LookML и dbt в виде XML кода.
➕Tableau Inspiration Day➕
Побывал вчера на ивенте от Табло про новые фичи и роадмеп продукта. Ниже небольшой репортаж в виде фоточек и что запомнил для себя важного.
Кстати, как вам такой формат: 👍 кайф или 👎 «чёрт, столько много сообщений»?
🐇 Вкладки в дашбордах 🦆
На работе возник вопрос: когда можно делать в дашборде вкладки, а когда лучше сделать отдельный дашборд.
Я считаю вкладки лишними. У пользователя уже есть браузер с вкладками, внутри них навигация по папкам портала, внутри папок книги и дашборды. Добавление ещё одного уровня вложенности усложняет навигацию. Чтобы найти информацию, надо пройти ещё один круг интерфейса. В сундуке заяц, в зайце утка… А еще будут проблемы с правами доступа, совместным редактированием и поиском на портале по названию (искать дашборд или вкладку?).
Воображаемый тест:
Представьте, что все вкладки, которые вы хотите сделать, были бы в виде «лонгрида» с этажами, а не в виде вкладок. Это было бы ок или вызывало проблемы? (если не учитывать скорость загрузки)
Если ответ «ок», то стоит ещё раз подумать, но можно попробовать вкладки. Если ответ «не ок», то точно не стоит. Идеи как ещё проверить себя:
Причины разделить дашборд:
— Нужны разные группы доступов для вкладок (даже в системах где это можно делать, это усложняет управление)
— Вкладки в области ответственности разных команд бизнеса или аналитики
— Разные типы дашбордов (овервью отчет по отделу и отчет для выгрузок)
— Абсолютно разные группы пользователей
— Разные источники данных, не связанные между собой
Когда рассмотреть вкладки:
— Дашборд про один объект управления, например, по региону. Вкладки — это детализация: общие данные, разбивка по продуктам, партнёры в регионе и т.п. Можно было бы сделать и виде «лонгрида».
— Между вкладками есть много общих графиков. Например, дубль вкладки, но с други расположением графиков или есть дополнительные графики и фильтры под разные сценарии.
— Между вкладками один источник данных. Вкладки — разные визуальные представления, например, на одной таблица, на другой график.
— В системе нельзя делать кросс-сылки между дашбордами.
— Отчетность компании/отдела настолько мала (5-10 дашбордов), что все дашборды умещаются в один проект и нет необходимости делить на дашборды (спойлер: со временем придётся).
#наблюдение