Power BI умер? Опять? 🙂
Eugene Meidinger написал большую и довольно эмоциональную колонку о том, что происходит с профессией Power BI-разработчика на фоне AI и Fabric Apps.
Это авторская позиция, а не прогноз Microsoft. Но несколько мыслей там очень здравые и написано иронично))
Если кратко:
В мир врывается ИИ, все переживают о своих навыках и о будущем профессий. Во что вкладываться спецу? Чему учиться?
Если нейросеть всё лучше пишет DAX и собирает первый вариант отчёта, намного ценнее становятся навыки, для которых недостаточно знать расположение кнопок и формулы:
🔵выяснить, что действительно нужно пользователю
🔵договориться о смысле метрик
🔵заметить ошибку или странный результат
🔵построить и проверить модель данных
🔵объяснить, почему выбраны именно такая структура, график и акцент
Автор отдельно советует развивать визуальный словарь. Не просто говорить «здесь что-то некрасиво», а понимать: нарушена иерархия, график не отвечает на вопрос, акцент оказался не там или пользователю не хватает контекста.
Кажется, это хорошая карьерная стратегия: изучать BI технологии, но одновременно учиться думать о задаче, данных и пользователе, держать руку на пульсе ИИ-технологий.
Если хотите собрать такой набор навыков на собственном рабочем или портфельном проекте, можно прийти ко мне на личное ведение. Вместе разберём задачи BI-спеца, метрики, модель и визуальную часть, а не только интерфейс программы. Напишите мне в личку и расскажите о ваших задачах.
Eugene Meidinger написал большую и довольно эмоциональную колонку о том, что происходит с профессией Power BI-разработчика на фоне AI и Fabric Apps.
Это авторская позиция, а не прогноз Microsoft. Но несколько мыслей там очень здравые и написано иронично))
Если кратко:
В мир врывается ИИ, все переживают о своих навыках и о будущем профессий. Во что вкладываться спецу? Чему учиться?
Если нейросеть всё лучше пишет DAX и собирает первый вариант отчёта, намного ценнее становятся навыки, для которых недостаточно знать расположение кнопок и формулы:
🔵выяснить, что действительно нужно пользователю
🔵договориться о смысле метрик
🔵заметить ошибку или странный результат
🔵построить и проверить модель данных
🔵объяснить, почему выбраны именно такая структура, график и акцент
Автор отдельно советует развивать визуальный словарь. Не просто говорить «здесь что-то некрасиво», а понимать: нарушена иерархия, график не отвечает на вопрос, акцент оказался не там или пользователю не хватает контекста.
Кажется, это хорошая карьерная стратегия: изучать BI технологии, но одновременно учиться думать о задаче, данных и пользователе, держать руку на пульсе ИИ-технологий.
Если хотите собрать такой набор навыков на собственном рабочем или портфельном проекте, можно прийти ко мне на личное ведение. Вместе разберём задачи BI-спеца, метрики, модель и визуальную часть, а не только интерфейс программы. Напишите мне в личку и расскажите о ваших задачах.