Ok, Grok!
Я скормила ему всю карту навыков и компетенций аналитика, дополнила ее скиллами по системному мышлению и стандартами, и попросила только одно -выдай мне, какого джуна взять сегодня, чтобы через 3-5 лет получить нужного человечка в команду.
Что ж...
Он в итоге присобачил к каждому навыку личностное качество, обобщил и выплюнул в меня оч обширный список требований.
Конечно, это нечитаемо, но хоть сообразил сам, что в PlantUml мне будет удобнее)) Делюсь.
P.S.
Ну и, конечно, потом на второй итерации Grok исправился, и оставил для джуна всего 29 личностных качеств.
Читаю их и думаю, что если бы я делала первичный скрининг по личностным качествам какими-нибудь ИИ-ботами, то стоимость подбора была бы просто золотой, а кандидаты на вакансию бежали бы от меня пачками.
Вероятно, это первый случай за много лет, когда я подумала "Боже, как хорошо, что есть рекрутеры и HR в целом". И что они живые люди.

Котятки🐱
Сегодня уже даже не пятничка, а мне все страньше и страньше! Всё чудесатее и чудесатее! Всё любопытственнее и любопытственнее!
В общем, не знаю как, но от изучения паттернов построения дашбордов на арабском я плавно нырнула в целом в лингвистику визуализации данных.
И вернулась в очередной раз к старому товарищу, вот этому блогу:
https://www.tableaufit.com/category/tableau-dashboard-design/linguistics/
Статью с аллегориями из Алисы в стране чудес я, конечно, не могла упустить, делюсь:

https://www.tableaufit.com/alice-in-wonderland-a-linguistics-approach-to-data-visualization/

Котятки🐱,
Как человек, ухитрившийся заболеть в отпуске, я страдаю от странненьких идей. Например, почему бы мне не взять что-то для ‘легкого чтения’?
Этот тренажер по Sql я нашла по какому-то видосу из youtube, и поверьте мне, даже если вы его пройдете от и до, это никак не поможет в реальной разработке. Хотя, неплохо так взбодрит, когда вы последний раз код руками дергали в пару лет назад и давно похоронили себя под грудой переписок и согласований.
В общем, да, чисто прокачка к собесу:
https://github.com/gowthamrajk/SQL-Tutorials/blob/main/800%2B%20SQL%20Server%20Interview%20Questions%20and%20Answers%20.pdf?ysclid=mdfr73s6wm457388522
Его можно пройти за вечер, ибо там сразу с ответами))
Еще из интересного —сейчас дочитываю Mathematical Introduction to Deep Learning: Methods, Implementations and Theory: https://arxiv.org/pdf/2310.20360
Не сказала бы, что книга сильно удачная. Некоторая математика в ней как бы за кадром, приходится иногда обниматься со старой университетской книжкой по рядам.

Котятки🐱,
Помните, я как-то ванговала, что data observability как концепт очень всем понравится, и за нами придут?
Я короче сдалась и тестирую батончик под названием Astronomer, ибо он сейчас на слуху(Astro). Он по факту является надстройкой над Airflow и пока мало пригоден для моего текущего стека, так как Airflow у меня в зачаточной стадии развития и три дохлых дага я уж как-нибудь смогу промониторить, но интересно) Ну и из полезного, наверно, я оттуда сопру концепт построения дашборда по data observability, ибо он на мой вкус норм и повторить его на данных мониторинга любого другого ETL с модификацией будет вполне реально.
https://www.astronomer.io/blog/data-observability-101-an-introduction-to-the-most-critical-features-of-modern-data-observability/
P.S. ну и конечно у них в блоге много теории и полезностей на тему data observability

Котятки🐱
В копилочку полезностей еще сегодня летит блог по Power BI:
https://www.antaresanalytics.net/blog
В нем есть интересные статьи про оптимизацию, магию списков и многое другое.
А главное, я нашла там сравнение производительности классических мер и визуальных расчетов.

Линк:
https://www.antaresanalytics.net/post/performance-comparison-of-power-bi-visual-calculations

Котятки,
сегодня столкнулась с проблемой с компом, которая ввела меня в ступор.
В компьютер вселился дух хаоса. Неконтролируемый скроллинг.
https://learn.microsoft.com/ru-ru/answers/questions/2828148/question-2828148
Звук самопроизвольно увеличивался, а любая интернет-страница с окошком выбора из списка начинала вести себя так, будто ее кто-то проклял или сайт в стадии DDoS-атаки.
Путем напряжения домочадцев выяснилось, что виновата не кошка. А также не мышь, не клавиатура, не периферия, не настройки.
Помог один из ответов в треде, он на скрине.
P.S. Короче, я умом понимаю, что это наверняка что-то аппаратное, но прямо попахивает магией.

Котятки🐱,
я как и многие, подписана на Junk Charts (https://junkcharts.typepad.com/).
Люблю всякие истории, когда аналитика "не справилась" - плохие диаграммы, ошибочные интерпретации, кул стори из серии "как аналитика налажала".
Есть в этом своего рода guilty pleasure.
Сегодня я на больничном, развлекаю себя всратыми иcториями и визуализациями:
1) Интерпретация данных в стиле "ошибка выжившего"
https://datavizblog.com/2023/07/02/historical-dataviz-survivorship-bias-and-getting-the-data-wrong/
2) Тред на реддите про ужасные визуализации: https://www.reddit.com/r/dataisugly/ - это пушка бомба, давно в него не заходила, но оторваться сегодня смогла только часа через 2
3) Книжечка Карен Фелан "Простите, я разрушил вашу компанию. Почему бизнес-консультанты – это проблема, а не решение" - прямо мой личный сорт героина. Я начала читать ее вчера, дошла до главы "Показатели-это средства, а не цели" и прямо залипла.
Она старенькая, есть на литрес, а обзор вот тут https://demakhin.livejournal.com/153565.html

Котятки🐱,
я по-прежнему на больничном, но вот уже-уже почти кажется вижу свет в конце этого коридора.
В общем, болеть летом не круто)
Из интересного, что сейчас почитываю - это всякие BCP и DRP - планы по непрерывности работы и восстановлению хранилищ.
В прошлом месяце я была увлечена всякими интересностями типа a-ля "резервная сборка" и гибридной стратегии с облачным восстановлением,
но опять вернулась к классике.
Базовый материальчик:
https://www.numberanalytics.com/blog/ultimate-guide-to-data-warehouse-disaster-recovery

​​Энтузиаст замедлил PostgreSQL в 42 000 раз с помощью 32 параметров — и ни одной строчки кода

"Один энтузиаст решил выяснить не как ускорить, а как максимально замедлить PostgreSQL.

И ему это удалось: производительность упала с 7082 транзакций в секунду до 0,016 TPS, то есть более чем в 42 000 раз.

Причем он не трогал железо, не удалял индексы и не вмешивался в код — все только через postgresql.conf."

Читать статью

Котятки, однажды я была на встрече, где прозвучало ‘почему вы даете рекомендации по конфигу БД, а не сделаете один универсальный конфиг на все БД у всех клиентов и во всех проектах сразу’🤦‍♀️ И как бы то, что подбор конфига зависит от того, как мы эксплуатируем эту БД в проекте, т.е. характер операций (а он был разный)- пришлось объяснять. После я поумнела и стала кидаться в скептиков не просто рекомендациями по конфигу, но и что почитать на Хабре. Теперь буду еще вот этой статьей кидаться👆, понравилось😊

Котятки🐱,
Сегодня к нам для легкого чтения забежал достаточно симпатичный материал, который раскрывает такую штуку, как Span of control. Грубо говоря, как примерно прикинуть, сколько report-интерфейсов приходится на одного менеджера, куда он должен смотреть и как взять процесс под контроль так, чтобы наш бедный менеджер в итоге не оказался похороненным под сотней дашиков.
Подход не новый, это часть проектирования отчетности, которая позволяет в итоге осознать, должен ли отчет быть в операционной системе, в BI или же уведомительно по почте расссылаться.
Линк:
https://theorgchart.com/span-of-control-calculation/

Котятки🐱,
В стеке Microsoft Dynamics есть приблуда, помогающая вести контроль и версионирование формул. Некий чекинг методологии расчета. Концепт и предлагаемая методология мне очень симпатичны, особенно если помозговать и применить их для BI-процессов.
При этом почти во всех BI-системах, в которых я работала, такой опции не предполагалось, и мы выстраивали свой процессинг управления методологией расчетов, «вынесенный за скобки».
Суповой набор был прост:
🏸Стратегия покрытия: все метрики подвергаются версионированию и контролю, или избранный пул, важный для предприятия. Это знаковый момент, который определяет, насколько контроль будет проникать своими щупальцами в безбрежный океан self-service, где пользователи сами себе ваяют дашборды
👽Data-стратегия: определяется, что является сутью процесса - только формулы (и мы в области около каталога данных) или формулы+поставляемые эталонные витрины к ним (и мы уже в datasets-on-demand)
🤖Раскрываем составляющие самих формул. В самом лайтовом случае объектом контроля - формула, в хардовом - мы ее на составляющие раскладывали, - по принципу, как это SAP хранит (операнды, операции, шаблоны функций, фильтры и настроенные данные)
🫂Процессы согласования /изменения формул: оч важно было сформулировать источники изменений и их авторизовать, будь то человек или законодательство. Тут уже, если достаточно усложнить подход, вываливается процесс, напоминающий data governance
🧠Ну и главное - где хранить артефакты. Конфлюэнс и всякие wiki были базой, затем пришли каталоги данных, а вот хранить methodology as a code мы учились, когда в наш домен притащилась концепция семантического слоя и всякие dbt . Были и странные варианты, - например, спец ПО для ведения формул. Оно применяется вообще для хранения формул продуктов, и лишь раз я видела, как туда еще и просто метрики запихнули.
🫀Автопересчет: максимально дорогая штука, которая сравнивает вариант расчета по старой формуле и по новой. Видела ее в одном банке, и до сих пор не могу понять, зачем, ведь покрытие и применимость по факту ограничены.
Что почитать:
-обзорка-микс про управление изменениями в BI, много референсных ссылок, каждый термин и процесс раскрываются: https://datacalculus.com/ru/хаб-знаний/бизнес-аналитика/стратегия-bi-и-управление/управление-изменениями-в-би-стратегии
-немного про классический formula management как процесс и ПО, относится в основном к производственным рецептам, но составляющие концепта объяснены https://www.tayanasolutions.com/formula-recipe-management/

Котятки🐱
На больничном в голову приходят странные мысли. Сегодня я поймала себя на том, что размышляю, насколько мои опыт как BI developer более болезненный, чем опыт BI-аналитиков.
Из главных факторов грусти могу выделить - лицензионную бытовуху, дописку всяких кастомных модулей (во всяких BI, которые я упорно называю ‘JS на ножках’) и мониторинг. Дописывание модулей и кастомный дата виз меня гнетет сильнее всего, ибо целиком занести нормальные практики разработки , с функциональной архитектурой, TDD, разработкой , тестированием, а также всякие арх контроли и надзоры, управление релизами и пр - не всегда получается.
Вы мне наваренное вернете, что я путаю, и BI developer не этим занимается, а вот so depends от размера организации и команды.
Почитать:
Старенькая статья, раскрывающая разницу в скиллах https://www.future-processing.com/blog/know-the-difference-between-a-bi-dev-and-a-bi-specialist-before-you-start-building-your-team/

Ну и с чего начались мои мысли: материал по BI experience для разных ролей. Я оч хочу такой же кастомный и по Qlikview: https://www.bibb.pro/post/improving-the-user-experience-of-a-bi-platform-in-a-corporate-environment

Котятки🐱,
Я сейчас пристально изучаю кейс ikea, чтобы понять, наследуют ли они сами в self-service BI самое главное когнитивное искажение, которое является краеугольным камнем их бизнеса - «люди придают больше ценности вещам, в создании которых они сами принимали участие».
Копаясь в теме, нахожу занятные смежные материалы.
Вот тут концепт дашборда для очень интересной ЦА - Self Serve Furniture Area management:
https://stephanietaniguchi.com/ikea-dashboard
Шаги проектирования и макетирования (=часть бизнес-анализа) разобраны очень подробно. Это прямо прекрасный паттерн-калька, как создавать отчетность для менеджмента, который занимается контроллингом и трансформацией на всяких смежных участках бизнес-процессов.

Котятки🐱,
Сегодня при подготовке к одному из демо, ко мне попал занятный материал про кросс-культурные особенности в анализе и датавизе, делюсь:
https://datacalculus.com/en/knowledge-hub/data-analytics/data-visualization/cross-cultural-considerations-in-visualization
Про цвета, направление текстов и время я обычно помню, а вот всякие культурно-когнитивные особенности я часто забываю))

Котятки🐱
Когда я как-то изучала иранскую практику построения дашбордов, меня поразило отсутствие тултипов и очень странный сторителлинг - он строился не на очевидной навигации, а по каким-то неявным правилам взаимосвязей.
Я была юна и неопытна, и списала это на то, что это были неудачные примеры. Вчера , читая материал про кросс-культурные особенности я прямо начала понимать, как работать с картой культурных различий.
Что посмотреть и почитать:
-Карта культурных различий - https://vividmaps.com/cultural-differences/ - было в сохраненках, из канала Рациональные числа
-Арабские особенности при работе с BI - вчера вчитывалась: https://www.bilytica.com/blog/business-intelligence/impact-of-cultural-factors-on-business-intelligence-analyst-in-saudi-arabia/
В целом у меня пока следующие выводы по секции BI:
-это тот случай, когда BI-инструмент навязывает бизнес-процесс, а не обратное.
-культурные особенности отражаются в основном на процессах за пределами инструмента, почти не влияют на характер работы с самим инструментом(логично)
-попытки создать ‘BI для <культура>’ я нашла пока только в виде рудиментов неудачных стартапов, пощупать не удалось.