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/

Начинаем год с чистого листа, и не берем с собой на наши дашборды ничего лишнего;) С точки зрения визуализации данных такой подход называется data-ink концепцией Тафти, и предполагает, что на графике содержится только тот необходимый и достаточный минимум информации, который позволяет "прочесть" данные.
-Что такое data- ink ratio и в целом про концепцию кратко читать тут и с примерчиком тут
-подробный разбор принципов Э. Тафти читать тут
-5 шагов data-ink в действии можно посмотреть тут
Бонус: примеры дашбордов с соблюдением принципов Тафти

Одна моя коллега отдает предпочтение Power BI только потому, что там можно "выделить цифру в рамочку", а в других BI -инструментах это сложно реализовать.
Конечно, речь не о рамочках, а в целом о системе пользовательских маркеров.
Но вот линк на то, как сделать маркер, выделяющий диапазон дат, на графике в Tableau:
https://playfairdata.com/tableau-tip-how-to-highlight-data-points-custom-date-range/

Котятки, сегодня пятничка-размышление)
Вы, наверно, задавали себе вопрос, что есть успех. Изучить все фичи, BI-инструменты и особенности всех хранилищ данных, увы, не получится.
Чтобы понять свой прогресс, задавайте себе правильные вопросы:
-чувствуете ли вы, что ваши визуализации данных стали лучше (четче, понятнее, эстетически прекраснее), чем месяц назад?
-вы сделали что-то полезное для своих партнеров/заказчиков/своей компании? Например, вы создали визуализацию, которая помогла другим лучше увидеть и понять что-то?
-вы внесли свой вклад в сообщество? Например, провели обучение, написали статью на Confluence или дали кому-то хороший совет?
У вас всё получится😉

BI развивается, появляются новые тренды, фичи и продукты, и наше мышление должно быть достаточно гибким, чтобы успевать за этим.
Над этим постом хорошая книжечка про диаграммы, она сейчас в тренде👆
Под этим постом хорошая книжечка про то, как математические и статистические методы позволяют организовать данные👇

Про то, как визуализировать сопоставления и сравнения, был уже не один пост. Продолжим тему сравнения: когда необходимо сравнить 2 среза данных "тогда и сейчас", можно использовать диаграмму типа "Комета".
Линк на мою новую находку и её построение в Tableau:
https://www.datarevelations.com/showing-now-versus-then-consider-a-comet-chart.html

Задача визуализации климатических данных - не самая тривиальная. Хорошо рассматривается в главе 5 книги Альберто Каиро, которая опубликована чуть выше.
А вот сами визуализации, как вдохновение, которые нельзя пропустить:
https://www.finereport.com/en/data-visualization/4-climate-data-visualization-that-you-cant-miss.html

Котятки🐱))
Невозможно знать все BI- системы на рынке и одинаково хорошо в них работать) С другой стороны, всегда нужно держать руку на пульсе и мониторить, какие интересненькие BI-инструменты есть на рынке. Сегодня мы про Looker- BI-инструмент на data- driven идеологии)
Краткие тезисы о Looker:
- Looker подойдет средним и большим организациям, которые исповедуют принцип доступности всех сотрудников к данным;
- В Looker предварительно прописывается data model, близкая по виду к описанию .CSS файла;
- Looker с недавних пор принадлежит компании Google и был куплен на $2.6 млрд;
- интересная фича Лукера - режим Explore, позволяющий на настроенной модели данных быстро накидать нужный отчет без знания SQL. В других BI он тоже есть, но и тут не хуже.
- В Looker есть динамические параметры, для отчетов (луков) и дашбордов (можно ссылаться на дашборды с параметром)
- Разумеется, можно настроить алерты по интересующим данным.

А ещё подробный обзор Looker можно почитать у автора телеграмм-канала @leftjoin и в его блоге

Визуализация - это способ понять данные, или же мы уже шагнули в ту эпоху, когда представление данных в выгодном свете - это основная цель?
Что важнее - смыслы или визуальное потрясение?
У меня нет ответов на эти вопросы, но вот вам линк на статью с этой проблематикой:
https://www.fastcompany.com/90450827/its-official-data-visualization-has-gone-mainstream
P. S. Верите ли вы, что нас ждёт "общество визуализации данных?"