Сегодня я была на вебинаре Tableau, где мы подробно изучали возможности роли Explorer. Мою впечатлительную душеньку поразили функции Ask Data: теперь я могу спрашивать у своих данных любую дичь, которая пришла мне в голову, правда, пока на английском. Официально это называется "использование естественного языка", а неофициально - "магия".
Но, увы, как оказалось, магия работает очень криво: фактически, только при идеальном датасете и с очень ограниченным перечнем вопросов. Получается как sql без sql. Но котятки, выглядит это все равно круто, особенно если нужно поразить до глубины души какого-нибудь невпечатлительного директора.
Как это работает?

Какие танцы с бубном надо провести с источником, чтобы это заработало?

Когда пройден самый сложный этап работы с данными, - их получение, - начинается уже более предметная работа, и она зависит от цели. Цель может быть любой, - от создания/воспроизведения текущей отчетности до проверки сложных гипотез. Но и в одном, и в другом случае, не обойтись без исследования данных.
Какие вопросы себе задавать на исследовательском этапе?
-что такое строка / запись в данных?
-по каким ключевым параметрам следует фильтровать эти данные (разрезы) ?
-какие метрики/поля соответствуют друг другу, как они связаны и какой уровень детализации используется чаще всего?
-что такое выбросы? Каковы ожидаемые значения для каждого показателя?
-как правильно интерпретировать метрики-агрегаты, если они есть в данных?

Без понимания данных хороший дашборд не построить💪🏻
Вебинарчик на тему:
https://youtu.be/4vnbr_KPZkg

Сценарий работы дашборда - один из тех артефактов, который появляется практически в самом начале работы над дашбордом и меняется на каждом этапе. Иногда я пытаюсь написать его ещё на этапе Discovery, чтобы обсудить его с пользователями и понять внутренние связи данных, которые для меня не очевидны, но очевидны для пользователей. На этом этапе выдвигаются гипотезы, которые уже потом, на этапе анализа источников, будут проверены.
Краткий инструктаж, как писать:
https://uxplanet.org/how-to-design-a-dashboard-with-content-design-methodology-9519b50f441e

Котятки🐱 Утро понедельника выдалось у меня суровым и богатым на события.
Одно из них связано с нашими обучалками в BI: готовы 2 новых видео на нашем канале youtube.
Самый вкусный, но длинный видосик, - как построить диаграмму "облако слов" в Power BI. Кроме, собственно, построения облака слов, мы постарались раскрыть лайфхаки, как анализировать и текстовые очищать данные.
https://youtu.be/c_URXsm2Cok

Про демократизацию данных я слышу перманентно в течение последнего года.
Про демократизацию визуализации, если честно, я читаю впервые. В качестве признаков этой демократизации автор приводит:
-появление инструментов, позволяющих пользователю создать интерактивные визуализации "без кода";
-создание ПО для визуализации с открытым исходным кодом;
-удешевление обучения по направлению визуализации данных.
Имеет это место быть или нет -решать вам;)
Линк: https://medium.com/nightingale/democratizing-visualization-by-lowering-the-barrier-of-entry-c46d30a2ab41

В нашей команде случился разлом относительно Демократизации Визуализации: новые термины в BI-сфере плодятся ежедневно и не факт, что они приживутся в сообществе. Демократизацию Визуализации можно расценивать как раз как производную от единой демократизации данных, где способ работы с данными стал более демократически доступным. Хотя, пока топ инструменты только дорожают, этот постулат не выдерживает критики.
В целом, каждый год появляется что-то новое. Я открыла старый прогноз BI-трендов 2014 года и посмотрела, что нам там предрекли.
Сбылось: self-service, использование облачных продуктов, расширение возможностей для связывания источников и исследования данных через BI- продукты.
Сбылось частично: мобильный BI (в 2019 мы все ещё судорожно его настраиваем и тестируем)
Не сбылось: использование BI-инструментов для потоковых данных на производстве, BI как замена MES- системам.
Вспомнить всё:
https://www.dataversity.net/2014-trends-business-intelligence/#

BARC’s BI Trend Monitor опросили практически 2900 человек на тему трендов Business Intelligence 2020.
Что сбудется, а что нет, -увидим уже скоро😉
Линк на статью (на картинке почему-то скрин с 2019 годом) :
https://bi-survey.com/top-business-intelligence-trends

Котятки🐱 Вчера я второй раз в жизни дочитала канал до конца) после того, как я дошла до поста о том, как построить график-улиточку, я уже не могла остановиться) Канал Инжиниринг Данных расскажет вам про организацию и интеграцию данных, и вам станет понятно, откуда в дашборде появляются данные, как работать с большими данными, и особенно много вы узнаете про облачную аналитику и местами про машинное обучение. В общем, если дашборд - это вершина айсберга, то вы сможете узнать, что скрыто под водой.

Автор крут, работает Amazon в Бостоне, где находится Alexa AI, с помощью данных он делает Alexa умнее. Помимо Амазона, автор является автором книг по аналитическим решениям и часто выступают на аналитических конференциях в Северной Америке. А подписчикам он всегда готов дать совет, что-то подсказать и поделиться мудростью или полезными ресурсами. Дима, если ты это читаешь, будь нашим сенсеем! 🤪

Котятки🐱
Сегодня моя пятничка проходит под чашку ароматного чая и статью про историю визуализации данных.
Конец с̶в̶е̶т̶а̶ года все ближе, хочется интересных историй, новогоднего уюта и ёлку, как на мимимишных открытках)
Линк:
https://medium.economist.com/data-visualisation-from-1987-to-today-65d0609c6017

На прошлой неделе ко мне прилетела задачка подготовить документацию к моему дашборду для вывода его на сопровождение и техподдержку.
Я пошла по стандартному пути - описания метрик+инструкции+перечень технических и бизнес-проверок.
Этого оказалось мало, так как дашборд, - динамическая система в BI- ПО, и событий, которые происходят с ним самим и с данными источников, гораздо больше. В центре моей описательной документации оказалось "событие".
1) Что такое событие, потоки событий, политики, и как это придумать и описать, читать тут
2) Как классифицировать и структурировать события для дальнейшей работы, читать тут
3) Как формально описать все цепочки событий для документации в виде EPC- диаграммы, читать тут

Как же я люблю эксельку🙈

Построение цифровой культуры невозможно без обеспечения data-грамотности населения😜
Про важность контекста при чтении данных я уже писала, как и про необходимость понимания источников данных и методов сбора информации.
Самое время обобщить все, что мы знаем о Data Literacy.
Что это такое и с чем это едят:
https://www.cmswire.com/digital-workplace/the-role-of-data-literacy-in-the-digital-workplace/amp/

Я продолжаю медитировать над описательной документацией к дашборду при его выводе на prod и передачу на техподдержку.
Вчера с коллегой обсуждали, и пришли к выводу, что надо идти от цели. Основной описательный мануал пишется не для пользователей (для них есть инструкции и обучалки), а для того, чтобы специалист техподдержки понял и идентифицировал проблему, и четко знал, что с ней делать, - чинить самому или передавать дальше.
Пока сошлись на формате документа типа "FAQ", с удобным поиском ответов по ключевым словам.
Котятки🐱, поделитесь, пожалуйста, той документацией, которую вы считаете идеальной! Писать на @Dashboardets_qbot
А у меня для вас тоже "практически FAQ", но по продукту Power BI, - тоже наиболее популярные вопросики с ответами, но тематика вопросов очень широка)
Линк:
https://www.guru99.com/power-bi-interview-questions.html

Периодически во мне просыпается "взгляд бизнес-заказчика" в худшем смысле этого слова, и мои графики превращаются поистине в новогоднюю ёлку🎄
Но у меня всегда есть противовес в лице моих коллег, - эти люди знают, когда нужно убирать лишнее))
Статья про то, как "облегчить" графики, не теряя смысловой части визуализации:
https://www.storytellingwithdata.com/blog/2019/9/19/strip-away-nonessential

Год подходит к концу)
Время вдохновляться:
https://flowingdata.com/2019/12/19/best-data-visualization-projects-of-2019/

Котятки🐱
Сегодня последняя пятничка этого года, время кратко подвести итоги.
Нами здесь был пройден путь, - от места, куда я репосчу всё, что читаю, до полноценного информационного канала с собственным контентом. Появились единомышленники - экспертная высокопрофессиональная команда, способная решать задачи нереальной сложности! Канал разросся почти до 2к, а я уверилась, что нас с вами роднит data-культура и желание нести добро в массы😊
Ах да, и вот вам ёлочка 🎄от нашего самого трудолюбивого BI -эксперта:
https://youtu.be/q8XaUgDZ370

С новым годом, котятки!🐱
Подарки уже подъехали: в свободном доступе курс Data Visualization for Storytelling and Discovery от Alberto Cairo, автора хорошей книги по визуализации The Functional Art. Так что у нас будет, что почитать и посмотреть на праздничках🎄
Линк:
https://journalismcourses.org/data-viz-course-material.html

С рождеством, котятки🐱
Немножко про визуальную грамотность: https://infographer.ru/vizualnaya-gramotnost-v-epoxu-dannyx/