Дашбордец

Котятки😼, у Modus BI нормальный такой Хабр, у меня в подборке валялась их статья про инфобез и немного про ролевые в BI, делюсь: https://habr.com/ru/companies/modusbi/articles/801715/

В этом посте мы собрали популярные материалы прошедшего октября, чтобы вы точно не пропустили самое интересное!

⚡️Как интегрировать корпортативное хранилище данных и 1С? - способы интеграции 1С и КХД, возможные риски и ограничения каждого способа и факторы, на которые стоит ориентироваться при выборе метода передачи данных.

⚡️Как начать внедрять культуру управления данными? - как понять, что Data Culture нужна компании, как правильно организовать её внедрение, какие "подводные камни" могут возникнуть при реализации проекта и как их избежать.

⚡️Плюсы и минусы различных DWH как источников данных - преимущества и недостатки разных видов хранилищ данных и факторы, на которые нужно обратить внимание при выборе модели КХД.

⚡️Какие аналитические задачи стоят перед бизнесом и как их решать? - бизнес-задачи, которые аналитика позволяет решать более эффективно.

⚡️Как заменить наборы данных в отчёте Modus BI - видеоролик, в котором мы отвечаем на самые популярные вопросы пользователей о замене данных в отчётах Modus и показываем, как это сделать.

Мы уже готовим новую порцию полезного контента на грядущий месяц ;)

Подписывайтесь на наши блоги на Habr и VC и узнавайте о новых статьях первыми!

Котятки🐱,
мы тут как бы за датавиз, но про всякую дичь тоже не забываем)
У меня в избранном валялось сообщение, в котором было написано "Что думаешь?" и ссылка на это:
https://github.com/yaronn/blessed-contrib
Наконец, я по ней прошлась. И там дашики в пиксельарте, которые можно выводить прямо в терминале.
Два вопроса: за что и зачем?
P.S. в общем, если у меня дома останется из компов только китайская линукс-панелька из журнала вог, или же все BI резко вымрут, а luxms обанкротится, мы знаем, что делать.
P.P.S. Эта история пойдет в ту же копилочку городских легенд, что и история про хранилище на shell-скриптах.

Котятки🐱,
на прошлой неделе мне задали очень интересный вопрос на подумать: какие элементы в рамках дизайна дашборда я бы убрала под кнопку "Вжух - сделать красиво!"
Переводя на русский, что именно должно измениться после нажатия этой кнопки?
Толщина линий? Подписи? Визуальный мусор?
🔮Пока я составляла ответ на этот вопрос, наткнулась на иной способ "сделать красиво": добавить эмоцию!
1)Вот тут вы найдете принцип эмоционального сторителлинга для дашборда:
https://pipdecks.com/pages/emotional-dashboard?srsltid=AfmBOoppp7xYonr5Cv_TLeXqddVcRMJ_cJ3ZxoAz5qIXMaa1Sit-n2Fy
2) Вот тут будут все тактики сторителлинга в формате шортридов:https://pipdecks.com/pages/storyteller-tactics
3) Ну и вот тут можно будет скачать все тактики в виде карточек👇

Делюсь с вами большущей доской, на которой собраны различные инструменты для OSINT — разведки по открытым данным. А вот тут еще можно посмотреть вебинар с обзором этих инструментов.

Автор — Клаудия Титце (Claudia Titze), известный в узких кругах OSINT специалист. Еще на ее сайте можно найти интересные видео, в которых она рассказывает про некоторые свои расследования.

@dataviznews

Несу вам интересное!

Это так называемый кодекс (инфографика) когнитивных искажений, разработанный Джоном Манугяном III и Бастером Бенсоном.

Он предлагает визуальную интерпретацию многих известных искажений и охватывает примерно 180 видов, продолжает регулярно обновляться и расширяться.

Ниже прикреплю в качестве, чтобы можно было поразглядывать, а то телеграм сильно жмет качество.

Котятки🐱,
С модненьким Data Observability я познакомилась не так давно, просто не смотрела в эту важную область)
Оч нравится статья:
https://www.ibm.com/topics/data-observability
Казалось бы, простые выводы:
-возможность наблюдения за данными= понимание состояния данных в системе
-понимание состояния данных в системе (их согласованности, точности, движения, надежности и пр)=снижение рисков неверных решений
Ну а дальше вы знаете)
Что пугает?
-этот достаточно полезный фреймворк (на большее, кажется, не тянет) пытается выделиться в отдельный класс систем, пока только маркетингово, слава богу)
Типа такого: https://www.montecarlodata.com/blog-what-is-data-observability/
-эту модную фишечку начинают задвигать в бложиках наши старикашки, ibm и Informatica
-если посмотреть на предлагаемые «готовые решения» или платформы, то оказывается, что это либо наши старые «знакомые» DQ-системы, либо надстройки над BI-системами, либо же инструменты для Observability Engineering в целом (без приставки Data)
Я испуганным котиком наблюдаю это со шкафчика и жду, когда это модное слово выучит бизнес и придет за нами😱

Крутой сайт с визуализациями от Яна Хольца

188 чудесных графиков от 110 авторов, разбитых по типам и инструментам, а для некоторых ещё и есть исходный код!

Залипнуть и вдохновиться 🥰🥰🥰:
https://www.dataviz-inspiration.com/about

Котятки мои😼, срач между адептами ‘Дашборд должен быть полезным и функциональным, не надо тратить время на красивые дашборды’ и ‘Дашборд-это искусство’ - это просто срач радикалов, не более. Принимать чью-то сторону бесполезно: в один период жизни вы создаете панель для операционного мониторинга газоанализатора, и вам плевать на красоту, в другой - вылизываете дашик так, что он становится похож на инфографику, а потом наблюдаете его скрины на конференции, где ведущий технолог рассказывает про производственную аналитику. Но короче, сегодня я радикал, за красоту в любом проявлении, птички не дадут соврать: https://www.nytimes.com/2019/01/09/magazine/beauty-evolution-animal.html#:~:text=Animals%20simply%20find%20certain%20features,pushing%20animals%20toward%20aesthetic%20extremes.

Котятки😘)) пост выше прошел мимо меня, и время наверстать упущенное и дополнить его😼 Когда я работала в Сибуре, меня познакомили с методом RCA, но очертили границы его применения - ТОиР. Метод рабочий и в иных областях, а порядок и последовательность выявления проблемных зон очень напоминает фрейм для работы с метриками. Важно только добавить чуть фантазии, одеть другой колпак - и вуаля, рабочий сценарий готов. Но что важно - в метод включены мероприятия по предотвращению повторяемости, что очень классно. При разборе я всегда этот блок анализа закрываю всякими предиктивными метриками, что не сильно полезно в моменте, но заставляет пользаков подумать. Линк: https://habr.com/ru/amp/publications/794704/

Сегодня обсудим фреймворки для работы с метриками.

В данном контексте под фреймворком понимают набор правил для управления метриками, их систематизации и выявления взаимосвязи друг с другом.

🌟Метрика Полярной звезды (North Star Metric) – инструмент определения главной метрики, отражающей ключевую ценность продукта. Считается, что компания, которая нашла NSM и обуздала ее, точно достигнет целей. На деле NSM подойдет для конкретной фичи или стратегии.

В качестве примера NSM можно привести метрику часов просмотра контента в месяц для онлайн-кинотеатра.

Чтобы найти NSM, нужно:
🔹Определить ключевое направление бизнеса – привлечение, транзакции или продуктивность;
🔹Выявить 3-5 ключевых показателя эффективности (KPI) - метрики, развивающие это направление;
🔹Определить NSM, которая будет воплощать в себе все KPI.

🌲Иерархия или древо метрик – инструмент декомпозиции главной метрики на другие, повышающие главный показатель. Построение начинается с главной метрики. Часто это NSM. При ее поиске мы уже заложили основу иерархии: сразу от NSM идут KPI, затем – метрики, повышающие KPI. Обычно достаточно построить 4-5 уровней в иерархии. Для адекватного контроля нужно, чтобы каждая вышележащая метрика зависела только от ее нижних метрик.

Иерархия помогает узнать причины изменения метрик, приоритизировать бэклог и проводить приемку релизов.

🔺Пирамида метрик – следующий этап классификации с учетом целей метрик, заложенных в слои. Каждый бизнес выделяет свои слои. Обычно наверху лежат метрики бизнеса и маржинальности, а ниже – продуктовые и маркетинговые. Иерархия метрик уже заложена в слои пирамиды.

Главное правило пирамиды: верхние бизнес-метрики не должны падать, даже если метрики более низких уровней растут. Например, если YouTube совсем уберет рекламу из видео, скорее всего количество пользователей и просмотров увеличится, но метрики маржинальности упадут, и бизнес потеряет прибыль. Пирамида учитывает взгляд как со стороны бизнеса, так и клиента, и удерживает все показатели в поле зрения.

#метрики

Котятки,
Все тут знают, что я хожу в офис поесть и поныть.
Сегодня ещё за порцией инфографики для вдохновения.
Блог smart reading, где можно заценить качество их Инфографических стараний и в целом:

https://blog.smartreading.ru/8-samyh-populyarnyh-infografik-smart-reading

Котятки🐱
Меня вообще радуют жизненные циклы и трансформация всяких облачных околоBI-тулзов и не только) Держите пополняемый список BI и прочих инструментов: https://github.com/thenaturalist/awesome-business-intelligence#3-data-visualization В нем все прекрасно, особенно один из инструментов, который закрылся (остался только на гите) и стал кулинарным сообществом)

Котятки🐱,
У меня была охренительная история, как я пыталась по гайду подрубить Tableau к Mongo. Я рассказывала тут позднюю версию, а чуть дальше у меня была история с максимально печальным концом с SDK.
SDK в большинстве случаев это библиотека/пакет или целая среда, куда вы можете запустить ваших программистов и они напилят (теоретически) вам интеграцию с источником там, где её быть не должно.
Вот тут список BI/построителей с SDK, но он не полный, того же SDK Power Query там нет.
http://www.discoversdk.com/categories/business-intelligence?pn=1&tpo=true
P. S. Когда-то наличие SDK у меня входило в перечень критериев для выбора BI- инструмента. Я была юна и немного тупа, ибо не до конца понимала, что любой кастомный код надо не только писать, но и поддерживать, обвешивать тестами и править баги.
Сейчас, в случае отсутствия коннектора у уже стоящей BI (которую фиг заменишь) к моему редкому источнику, я просто прокидываю данные из источника в ту базенку, где коннектор есть. Да, цепочка через третьи среды это такое себе, и да, слово колхоз мне говорили.
Но с одноразовой историей, как говорится, и excel тебе дашборд нарисует.

Котятки🐱,
Я себя позиционирую по ситуации и в зависимости от зп и дождичка в четверг как BI-разработчик, и по настроению люблю побурчать на тему радикального снижения алгоритмического качества и эфемерной легкости BI-инструментов.
В этой статейке перечень инструментов для датавиза в формате R + Python (полезно жутко), и впридачу кучка бухтения про селф-сервис и BI (полезно в качестве аргументов для харизматичного закатывания глаз)
https://habr.com/ru/articles/658657/

Котятки🐱,
Вторая в списке моих самых нелюбимых диаграмм - каскадная, или waterfall.
Причина простая - в юности у меня был руководитель, который с помощью этой диаграммы любил отображать одновременно и динамику продаж в сравнении период к периоду, и факторный анализ «дельты» продаж.
Выглядело это примерно как в этом примере: https://finalytics.pro/inform/waterfallyears/
Конечно же, строили мы это в приблуде Think-cell, ибо до Power BI мне тогда было, как до звезды. Строили много и отважно, у меня даже были собственные шаблоны на все типы факторов.
Что почитать?
👉Вводные и интерпретация диаграммы для самых маленьких: https://www.storytellingwithdata.com/blog/2020/11/16/what-is-a-waterfall
👉Размышления о назначении и интерпретации диаграммы в стиле консалтинговых ребят (которые кстати любят эту диаграмму): https://guillermo-esquivel.medium.com/whats-so-special-about-waterfall-charts-1db3cdd33734
👉Построение диаграммы в экселе для тех, кому на 1 раз денег жалко: https://excel-analytics.ru/diagramma-vodopad-v-excel/?utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fa%2FYo4WFApFUAP5-tqS
👉Видосик на ту же тему - тут как всегда все прекрасно: https://www.youtube.com/watch?v=yR2kChcimTw
👉Гайд по построению в PBI (ну раз он был в моиз ссылках, пусть будет): https://inforiver.com/waterfall-charts-power-bi/