Дашбордец


Kanal geosi va tili: Rossiya, Ruscha


Привет, котятки) Я Даша, и это мой уютный канал про дашборды - от бизнес-анализа до реализации на BI. Темы канала: data viz, BI, dashboards, DWH.

Bog‘liq kanallar  |  O‘xshash kanallar

Kanal geosi va tili
Rossiya, Ruscha
Statistika
Postlar filtri


Котятки🐱,
Хочу поделиться инсайтом. Не так давно мой руководитель подкинул мне идею JEV, я честно озадачилась, куда его пристроить.
Со скоупом задач (любые закрытые классификации текстов на естественном языке) все понятно, функциональные точки встраивания - вроде тоже.
Остался вопрос технический: как и куда это запихивать в типичном стеке для аналитики, чтобы было подешевле, а не как с LLM?
Что ж, сегодня внезапно прилетел первый ответ от форка на основе DuckDB: https://motherduck.com/blog/jev-for-analytics/
В общем, зыринг-тыринг.
P.s. Подожду еще пару недель и посмотрим, что еще придумают. Подождать - моя любимая стратегия, коллега-преподаватель на курсе по devops меня одарил этой стратегией, теперь она в моем сердечке.


Котятки🐱,
я мало пишу в последнее время, так как готовлюсь, наверное, к самому долгому отпуску в своей жизни.
Но в игре остается моя любимая команда, и она расширяется (просто расширяется, так как задач стало больше).
Помогите, пожалуйста, с репостом вакансии.

Вакансия: Middle разработчик Qlik Sense
Компания: Lactalis (President, Galbani, Parmalat)
Локация оформления: Россия
Тип занятости: Штатная позиция (полная занятость)
Обязанности
• Настройка и сопровождение ролевой модели доступа пользователей.
• Решение инцидентов, обработка запросов и консультация пользователей.
• Разработка и доработка технических приложений и сервисов на платформе
Qlik Sense.
• Участие в развитии и оптимизации BI-решений компании.
• Поддержка и администрирование инфраструктуры Qlik Sense ( от 300
пользователей).

Требования
• Высшее образование, предпочтительно в области информационных
технологий.
• Знание SQL и понимание принципов построения BI-решений.
• Опыт работы от 1 года в сфере аналитики, автоматизации или сопровождения
информационных систем.
• Практический опыт работы с QlikView, Qlik Sense или другими BI-платформами
(Power BI, Tableau, PIX BI) в качестве разработчика или аналитика.
• Опыт администрирования BI-систем будет преимуществом.
• Навыки ведения полного цикла разработки приложений в Qlik Sense (от сбора
требований до вывода в продуктив) будут являться существенным плюсом.
• Ответственность, системное мышление, аналитический подход и ориентация на результат.

Мы предлагаем
• Работу в международной компании Lactalis.
• Официальное трудоустройство в штат компании.
• Возможность профессионального развития в области BI и аналитики данных.
• Участие в проектах по развитию корпоративной аналитической платформы.
Пока писать сюда @Dddv_2705, ссылку на hh добавлю позднее.

От себя добавлю:
-компании скоро 100 лет, у нее много и IT-систем, и контекста, поэтому вакансия строго в штат (без совмещения);
-команда DWH&BI не сильно большая, но слаженная, прошла проверку миграцией;
-бизнес-процессы отлажены (Tracker, списание времени, постановка задач, стандартные шаблоны поставки дашбордов );
-задач по визуализации будет мало: большая часть отчетов -или сложные в разработке метрики в табличной форме, или Hypercube, выведенный в виде стандартных или кастомных таблиц).


Датавиз в BI • Алиса Ручкина dan repost
Век живи — век учись

… и учи других, если работаешь в core bi-команде

С появлением новых технологий расширяются требования к знаниям и навыкам — нужно уже и новое уметь, и старое никто не отменял. Можно разорваться, чтобы соответствовать🤯

В IT (и в BI в частности) необходимо постоянно учиться, чтобы идти в ногу со временем — системы обновляются и прогрессируют. Степень обновления может быть разной, но изучать новое все равно приходится.

Мне интересна тема обучения, потому что я работаю в core bi-команде, которая в том числе занимается обучением других разработчиков компании.

Недавно нашла статью про то, как обучать пользователей, и хочу поделиться некоторыми моментами.

Полностью можно прочитать её по ссылке: Гайд, как обучать пользователей работе со сложными продуктами

Вот что я для себя отметила:

1️⃣ Пользователи хотят работать, а не учиться, поэтому покажите основной функционал в онбординге на примере простого UX-кейса

2️⃣ Разделите онбординг на уровни и используйте микрообучение — короткие, целенаправленные уроки по одной задаче. Добавьте чек-листы — они повышают завершаемость курсов на 30%

3️⃣ (Как бы ни хотелось рассказать всё, что знаешь) Пользователю нужно давать информацию тогда, когда она ему действительно нужна, а не выдавать всё сразу в самом начале

4️⃣ Поощряйте user-generated контент: шаблоны, гайды, видео от опытных пользователей

5️⃣ Примеры метрик, которыми можно измерить эффективность обучения:
🤩Completion rate — сколько пользователей завершили обучающий поток
🤩Feature adoption — рост использования целевых функций после обучения
🤩Support ticket volume — снижение запросов по базовым вопросам

#bi_soft_skills


Стать аналитиком данных всего за 10 недель — это реально!

Если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите войти в профессию системно, а не одной ногой — сейчас самый подходящий момент.

Симулейтив — школа аналитики, где обучают через практику и реальные кейсы, запускает абсолютно новый курс-буткемп - Профессия «Аналитик данных».

Курс разделен на 2 этапа, за первые 10 недель вы обучаетесь аналитике и доходите до уровня junior-специалиста. А на втором этапе проходит углубленное изучение, где изучаете продвинутые инструменты и новые навыки.

Что вас ждет на курсе:
➖SQL, Python, BI (Metabase + Power BI), статистика, A/B-тесты и продуктовые метрики;
➖Живые занятия с ментором каждую неделю — не записи, а разборы вживую;
➖Подготовка к собеседованиям с первых недель, а не в самом конце;
➖ИИ-инструменты как часть программы — учите работать с ними, а не избегать;
➖Гостевые лекции от аналитиков из Яндекса, Т-Банка, Авито, Сбера, OZON;
➖Официальный диплом о профессиональной переподготовке.

Кому подойдёт:
1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля — опыт в программировании не нужен;
2. Тем, кто пробовал учиться самостоятельно, но теряет темп без структуры;
3. Тем, кто хочет сменить профессию быстро, а не за год.

🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!

Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!

🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО


Котятки🐱, я не обольщаюсь, что аналитиков может заменить ИИ, так как задачи синтеза почти все модели по-прежнему проваливают. Но сейчас моя большая боль - это сверки и приемки. И тут нужны аналитики от бизнеса, которые это, собственно, и делают. Изначально я, как и все, строила простенькую структуру сверок чисто на эндпоинте, наподобие вот такой, описанной для Power BI: Power BI Data Validation & Testing - Reconciliation, QA, and Trust ->Поэкземплярная (документ/запись) ->Сверка метрик по разрезам ->Суммовая / агрегатная сверка ->Row Count / полнота загрузки
 Ну и учила бизнес-юзеров, что именно и с чем они должны сверять. Не нравилось.
В какой-то момент я была очень увлечена идеей End-to-End Reconciliation: мне она нравилась, так как 1) не требовала вовлечения живых людей 2) неплохо работает при процессах миграции 3) в свое время мой коллега-программист на голанге заразил меня вирусной идеей трассировок и познакомил с Jaeger, что перекликается
Линк с концепцией, которую можно переложить на процессы BI/DWH: https://www.smarsh.com/media/White-Paper-End-to-End-Reconciliation.pdf). Попробовала, оценила стоимость реализации и поддержки, отказалась. Сейчас у меня что-то типа пирамидки с выпадающими частями (то есть не вся пирамидка применяется для каждого отчета/пайплайна): L0 Технические: строки, контрольные суммы, дубли, NULL. L1 Данные: поэкземплярная, агрегатная, по разрезам, полнота. L2 Бизнес: балансовая, бизнес-правила, KPI. L3 Аналитическая: распределения, тренды, аномалии, межотчетная сверка.
Ну и, конечно, снова нужны аналитики от бизнеса, которые будут сидеть и сверять. А они народ занятой, 2 недели минимум просят на любую выверку.
Грущу короче.


⚡️ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?

Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.

Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.

Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;
🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;
🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;
🔶Как искать работу без коммерческого опыта;
🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;
🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.


Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.

🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!

Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!

Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.

🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!


Котятки🐱,
Мой менеджер недавно внедрила в нашу спецификацию большой блок - описание бизнес-контекста: для чего нужен результат бизнесу, образ результата после внедрения, частью какого процесса является этот результат.
На этом фоне мне вспомнился старый доклад с Analyst days, в котором было как раз про демонстрацию бизнес-ценностей от создаваемых дашиков и синхронизация на трех уровнях - со стейкхолдерами, пользователями и разработкой.
Делюсь видосом:
https://vimeo.com/880435782
Целевой процесс принятия решений как точка синхронизации при внедрении BI
Доклад Константина Шабалина на конференции AnalystDays #17 27-28 октября 2023. г. Москва Россия https://www.analystdays.com


Архив Программиста dan repost
Database Design for Mere Mortals.pdf
7.9Mb
🧭 Database Design for Mere Mortals: 25th Anniversary Edition (2020)


Котятки 😺

Если давно хотели проверить, насколько уверенно чувствуете себя в data engineering, сейчас хороший момент.

В Yandex Cloud до 25 сентября можно зарегистрироваться на сертификацию со скидкой 50%. Есть два экзамена — можно выбрать под свой уровень:

1️⃣ Yandex Cloud Certified Data Engineer — базовая сертификация для инженеров данных, которые работают с платформой Yandex Cloud. Проверяют всё, что нужно в ежедневной работе: загрузку и хранение данных, обработку, ETL/ELT-процессы, оркестрацию, мониторинг и безопасность.

2️⃣ Yandex Cloud Certified Lakehouse Data Engineer — уже для тех, кто проектирует и внедряет решения на архитектуре Lakehouse. В программе — архитектура, трансформация данных, пайплайны, метаданные, мониторинг и безопасность.

Оба экзамена проходят онлайн с прокторингом: запись с камеры и автоматическая проверка помогают подтвердить, что сертификат получен честно.

Если давно откладывали получение сертификации, кажется, это неплохой повод наконец закрыть этот вопрос.

👉 Ссылка.


Котятки🐱,
У меня на этой неделе была парочка вопросов по Power BI от пользователей, и пришлось изрядно покопаться в движке Power BI (VertiPaq) и пооткрывать для себя что-то новое.
Вот хорошая серия коротеньких статей, зачем вообще это знать и на что полезного для себя мы можем вынести:
https://endjin.com/blog/optimising-dax-series-introduction


Котятки😺
Сегодня почему-то у меня в подборках много материалов про CI/CD, вселенная мне о чем-то шепчет.
Но это все техника. А вот для логики, ее нюансов и проработки в прошлом году я когда-то вот этот милый докладчик от T-банка, такая база. Потом задачка отошла на второй план, но у меня был прикопан (его давали на конфе тестировщиков кстати, оч рекомендую эти мероприятия как формат, всегда много практичного и мало просто ‘водяных’ докладов)
https://squidex.jugru.team/api/assets/srm/76eec7bb-8d0e-45b8-940c-72ecb695205d/manop-heisenbug-f.pdf


DevOps community for love dan repost
Best Practices по GitLab CI/CD: от workflow:rules и кеша до OIDC, BuildKit, ревью-окружений и безопасных раннеров

https://habr.com/ru/articles/1052024/

#devopsforlove #gitlab #bestpracties


Котятки🐱,
В дополнение по вебинару выше, хочу еще немного поговорить про рост джунов. Точнее, не про то, куда им расти, а про то, как их растить.
Как у условного лида, у меня впервые за долгое время появилась очень неочевидная проблема - какие задачки давать Джуну так, чтобы навыки, которые они прокачивают, были полезны в будущем? AI очень поменял расстановку. У меня пока нет универсального ответа, но уже оформляется маршрут))
Вчера нашла вот такой интересный мануал, где Хард и софт скиллы расписаны как ежедневная рутина, то есть не от ‘я должен знать/уметь’, а ‘я выполняю каждый день’.
Его прикол в том, что он еще описывает среду - кто есть кто, кто твои сверстники, от чего ты зависишь, с кем придется общаться и какой характер общения, точки эскалации (когда бежать и верещать, а когда можно справиться самому).
Типично - на английском, но с переводом читается очень норм: https://www.devopsschool.com/blog/junior-business-intelligence-analyst-role-blueprint-responsibilities-skills-kpis-and-career-path/


Тренд на «универсалов»: кто будет востребован в аналитике в 2026?

Эра «просто аналитиков», которые умеют только собирать таблицы, проходит. Сейчас заметен четкий сигнал рынка: компаниям нужны специалисты полного цикла — те, кто понимает путь данных от сбора до принятия бизнес-решения. Знания таблиц и базового SQL больше недостаточно, если вы хотите получать приглашения на собеседования и выигрывать конкуренцию у других кандидатов. Это подтверждает и опыт Dodo Brands.

Чтобы не тонуть в бесконечном списке требований работодателей, важно сфокусироваться на самом нужном.

Илья Ковалёв (Senior-аналитик Dodo Brands) и Наталья Рожкова (HR-эксперт) проведут прямой эфир о том, как выжить и вырасти в этой среде 👍

🟠На примерах из Dodo посмотрим, как вести задачу от сырых данных до рабочего дашборда.
🟠Почему универсальные навыки стали преимуществом и как джуну соответствовать этому фильтру.
🟠Советы от HR, как доработать резюме и отклики, чтобы «пробивать» автоматические фильтры и внимание рекрутеров.


💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения.

🔗 Регистрируйтесь на бесплатный вебинар


Котятки😻,
Я недавно разворачивала у себя superset под Windows, и словила ряд ошибок.
Потом нашла хороший курс - от инсталляции и настроек до построения и визуализаций, и дело пошло.
Минус курса - это индийский английский, и на некоторых видео вылезают ошибки субтитров)
Линк:
https://youtube.com/playlist?list=PLH1gsHiD7JxiqIz88CGywds8jSMUEMcs6&si=PZI__mvWy1OW8Fg0
P.S. Нужен он был мне, чтобы пощупать гипотезу: что с помощью css можно визуально довести его до Power BI. И да, кое-где действительно можно.


⚡ Почему одни получают оффер аналитика быстро, а другие учатся годами без результата?

Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика, курсы на степике... Но работодатели оценивают кандидатов совсем по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.

На бесплатном вебинаре Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив покажет, как сегодня выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.

Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;
🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;
🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;
🔶Как искать работу без коммерческого опыта;
🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;
🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.


Дополнительно покажем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.

🎁 Всем зарегистрировавшимся отправим PDF-гайд как стать Аналитиком данных и чек-лист подготовки к поиску работы.

Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот вебинар поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.

🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!


Котятки🐱,
Мое утро началось с потерянного тикета по правам в Power BI(найден в другой команде) и вот этого канальчика :
https://youtube.com/@powerbitips?si=xbQ5k0FEek_mzIh0
В нем мне нравятся не столько лайфхаки, но и хорошие подкасты по Power BI+Agents, тем более что сейчас ютуб позволяет автопереводом делать русскую звуковую дорожку. Но есть нюанс - часть контента доступна только для спонсоров.
Как обойти: на сайте проекта есть посты с видосам и транскрипцией, и встроенные видео открываются без ограничений.
Линк: https://powerbi.tips/2026/05/13/explicit-measures-podcast-ep-527/


Котятки😺,
Сегодня я почти в ресурсе🙈 и у меня в меру архитектурный кейс. Что считать слоем потребления на физическом уровне в аналитическом хранилище для всех эндпоинтов?
С чем я встречалась:
-определенная схема внутри одной БД
-витрины в определенной схеме внутри одной БД
-отдельностоящая БД, из которой читают все эндпоинты (и внутри которой уже нет трансформаций, т.е. готовые пригодные для конечных задач таблицы) - асинхронный экспорт
-история на несколько серверов (с одного читают одно эндпоинты, с другого - другие и пр)
-разные разделенные Virtual Warehouses
-историческая мешанина с семантическим слоем поверх нее.

Сегодня я в своих исканиях прошла чуть дальше, и обнаружила Context lake (или даже скорее layer) со сложной странненькой архитектурой.😂
Из приятного, была вот эта веселенькая статья про семантический слой: https://www.griddynamics.com/blog/semantic-data-layer-design-principles


Точки над ИИ dan repost
Кто-то навайбкодил визуализацию происхождения и миграции слов

Вообще тема этимологии безумно интересна, так как она раскрывает не только происхождение тех или иных слов, но и по сути несет в себе еще несколько слоев информации о конкретных культурах, периодах и их пересечениях. В формате дата-визуализации это вдвойне интересно.

Сейчас, правда, поиск по словам приостановлен, но можно потыкать на предложенные слова. Видимо автор неплохо потратился на API (под капотом там Gemini).

Пробовать тут.


Котятки🐱
Drill down уже, кажется, базовое требование в аналитике. С ним мало что можно сделать, разве что играться с глубиной. Ничего нового. А вот анархический концепт Drill by почему-то такую популярность не набрал, - да, это сложно технологически, однако дает куда большие возможности во всяких data-расследованиях. Возможно,конечно, он еще с точки зрения UX не готов- ведь в идеале, мы просто жмем на любую цифру, и таблица динамически перестраивается под новый разрез. Однако, мне кажется, все еще в пути)

20 ta oxirgi post ko‘rsatilgan.