5 причин, почему вам не доверяют как BI-специалисту (и как это исправить)🧩

Написала тут снова в рассылке полезное. 5 типичных ошибок BI-щика (мы все там были и ничего стыдного в этом нет):

1. Делаете все, что попросят, не спрашивая, "зачем?"
Важно не просто сделать дэш, а понять, какую задачу заказчик пытается решить и какое решение принять

2. Показываете всё подряд
Куча фильтров, вкладок, детализаций.
Начинаейте с малого, выделяйте главное и используйте цвет с умом.

3. Игнорируете качество данных
Качество данных – наша с вами обязанность. Добавляйте индикаторы "свежести", авто проверки, пишите про известные проблемы в данных.

4. Прячетесь за ограничениями инструментов
Вместо “Наш BI так не может”, попробуйте найти другие варианты решения, самые элегантные и полезные костыли делаются через очень простой функционал.

5. Слишком уходите в тех детали
Сама этим иногда страдаю, начинайте с простого объяснения, как это дэш помогает бизнесу, а не уходите в детали расчетов и модели данных.

Слои DWH 🍰

Полезная статья про лучшие практики выстраивания слоев в хранилище данных: от сырых источников до красивого репортингового слоя. BI-щикам и аналитикам полезно смотреть, чтобы и просто понимать, как это устроено, и по необходимости помочь такое выстроить.

💡Рамочки в цвет фона

Нашла этот прием лет так 7 назад в подборке, как улучшить карту в Tableau. На самом деле, работать будет не только с картами и не только в Tableau))

Любые обводки в графиках (если их задача разграничить области) будут смотреться в разы чище, если сделать их в цвет фона.

Гайд по типам графиков от Datawrapper 💫

Свежее прекрасное от Lisa Charlotte Muth. На этот раз общий гайд про то, какие типы графиков существуют и когда их использовать. Не уходит в детали построения и правила, но зато есть куча кросс-ссылок на примеры и другие статьи.

Мы с Сашей Бараковым собираем в Miro Data & Analytics Songbooks все ее посты картинками для удобной навигации. Сама пользуюсь эти минимум раз в месяц. И эта новая статья там тоже появится сегодня 🐙

3олотые костыли✨

4 приема, которые меня спасают во многих BI системах делать "невозможное" и красивое:
🧩 1. Пустые элементы
Любое пустое пространство -- помогает разграничивать блоки, управлять расстояниями и сохранять правило близости. Если вдруг его нет, то можно вставлять текстовые элементы и ничего в них не писать.

🔤 2. Текстовые блоки
В 80% случаем заголовки к графикам делаю через отдельные текстовые блоки. Их часто проще отравнять и красиво отформатировать.

📐 3. Референсные линии
Их можно использовать для выранивания графиков по осям относительно друг друга, доп подписей, пометок. Плюс на них можно вывести даже часть важной для графика информации.

🛠 4. Логические вычисления с "пустым концом"
Калькуляции формата
case
when metric > 0 then 'positive'
else ''
end
Такие штуки можно комбинировать и вставлять в текст, чтобы выводить нужные кусочки текста в зависимости от метрики или вашей задачи. Всякие стрелочки ↑↓ в карточках, подписи только нужных частей графика и тд.

зы так хотела 5й придумать, но не могу ничего вспомнить такого общего... может дополню потом

✨Оптимальные размеры барчарта✨

Недавно на курсе обсуждали, какие же они, идеальные пропорции для барчарта? На что я обычно ориентируюсь -- с пропорциями все хорошо, если:
- Можем охватить график одним взглядом:
Если ловите себя на том, что глаза "бегают"от начала и до конца столбиков, то можно сУзить.

- Легко проводить сравнение:
Немного субъективная штука, но можно попробовать убрать подписи чисел и посмотреть, как хорошо вы можете угадать реальную разницу.

- Текст и подписи влезают в столбец:
Числа не прилипают к краям, размеры текста и столбика визуально сбалансированы.

- Столбики не слишком широкие и не слишком узкие
На слишком широких теряется текст -- столбики начинают визуально перевешивать. На узких появляется ощущение "сетки", как будто белое пространство такое же важное, как и сами столбцы. В идеале расстояние между столбцами составляет ~30-50% ширины самого столбика.

Как шкалы рейтингов влияют на оценки фильмов 📺

Автор сравнил оценки одних и тех же фильмов на IMDb (10-балльная шкала) и на Letterboxd (5-балльная).

- 80% рейтинги (8/10 или 4/5 звезд) самые популярные на обеих платформах
- Пользователи Letterboxd чаще ставят низкие оценки - 2/5 кажется менее жестким чем 4/10
- Люди избегают половинчатых рейтингов из-за "предвзятости к круглым числам" (зачем ставить 3.5, когда есть 4?)
- Большинство оценок сосредоточено в верхней половине - мы обычно избегаем крайностей, проще сказать, что фильм был "неплохой", нежели "худшее, что когда-либо смотрели"

ps посмотреть на такое исследование прикольно, но стоит помнить, что хотя фильмы были взяты одинаковые, выборка самих рейтингов по платформам отличается как по размерам, так и по аудитории.

Список BI метрик🎯

Написала огромный пост про разные типы метрик для BI как продукта. Вдохновленное материалами лучших специалистов по BI: Роман Бунин (Reveal the Data), Александр Бараков (Data Nature) и главного по аналитическим метрикам: Дмитрий Некрасов (JetMetrics).

Старалась охватить максимум, но все подряд измерять конечно же смысла нет. Что-то технически можно посчитать не в каждой BI, что-то будет сильно зависеть от уровня аналитической зрелости, как давно BI в компании и еще кучи всего. Тянет на еще один отдельный пост 🙈

Принцип Парето не Парето графиком

Знаете этот прикол, что 20% усилий приносят 80% результата? В бизнесе обычно тоже так -- основную долю выручки приносит небольшая группа клиентов. И обычно, когда делают парето анализ, рисуют это Парето графиком или просто барчартом по группам клиентов. Наткнулась тут на прикольный формат визуализации этого принципа бабл-чартом.

Каждая точка – клиент, и дальше они красятся в зависимости то того, какую долю выручки приносят. Выглядит прям ах!

Важно! Это пример не для дашборда, а больше для презентации и "вау эффекта". Следить за такими графиками постоянно смысла нет, точные сравнения тут тоже не провести, так что в дэшики берем классические столбики))

Отзыв Оли на "гибкий график" 🚀

Оля – продуктовый дизайнер, и чувство прекрасного проявлялось во всех ее работах ❤️

Курс можно приобрести от компании. И напоминаю, что первая глава про "Что убирать, а что оставлять на графике?" доступна всем.

Библиотеки промптов 🚀

Я плохо пишу промпты, обычно очень лень)) Чаще всего пишу что-то один раз и потом пытаюсь переиспользовать от задачи к задаче. Для таких, как я, уже есть готовые библиотеки промптов. Брать их как темплейт выглядит куда проще, или хотя бы понять, что точно нужно писать в запросе.

Разные задачи (классификация, пересказы текстов, программирование)
- Anthropic (для Claude)
- Prompt Engineering Guide
- Promptly AI

- Обучение(преподам и студентам): AI for Education, Wharton Generative AI Labs
- Продактам и маркетологам: Storeytell.ai
- Про данные: Data Science Prompts, ChatGPT для анализа данных
- Дизайнерам: Библиотека промптов