Провел занятие по критическому мышлению в цифровую эпоху

Выгрузил запись на YouTube.

Из него вы узнаете:

1) Как мир превратился в "глобальную деревню"
2) Как гиперссылки могут искажать наше представление о реальности
3) Почему информация создает "круги на воде", которые становятся самостоятельными единицами контента
4) Как работают контент-фермы
5) Что со всем этим делать
6) Какие инновации нам в связи с этим могут быть нужны

Бонус: оказывается, что фраза "дарова, говноеды" не всегда является оскорблением.

Пока что видео доступно только по ссылке, так что у вас эксклюзив и early access😎

Если хотите пригласить меня спикером на свое мероприятие или себе в компанию, то пишите в личку.

McKinsey написали статью - The missing data link: Five practical lessons to scale your data products


Дата-продукт состоит из пяти компонентов, цель которых — собирать, организовывать и управлять наборами данных, чтобы они были легко доступны и переиспользуемы различными командами и системами.

Когда дата-продукт спроектирован правильно:

- Он решает сразу несколько бизнес-задач.

- Его можно масштабировать и адаптировать под разные use case’ы.

- Он изначально создаётся с прицелом на повторное использование и развитие.

Впервые я обратил внимание на термин «дата-продукт» ещё в Amazon в 2016–2017 годах. Уже тогда дашборды, которые мы создавали, мы называли дата-продуктами. Практически любой конечный результат, который производит команда данных, — это и есть продукт данных.

Нельзя просто взять и перестроиться на продуктовый подход в аналитике — это целая культура. В Amazon мы работали в связке с продуктовыми менеджерами. Они прекрасно понимали ценность продукта, видели, где находятся болевые точки и что нужно сделать, чтобы принести максимальную пользу. При этом им было совершенно не важно, какие инструменты использует команда данных — это полностью зона ответственности инженеров и аналитиков.

При таком подходе удаётся извлечь максимальную пользу из аналитических инструментов (дата-продуктов) и обосновать высокие расходы на зарплаты инженеров и инфраструктуру.

В Krea добавили визуальный редактор GPT Paint

Инструмент для работы с изображениями Krea теперь понимает визуальные подсказки: стрелки, картинки, надписи и геометрические фигурки. Можно показать, где и что на картинке должно находиться, и нейросеть это нарисует.

https://www.krea.ai/image

Top 10 обещаний с Tableau Conference 2025

https://www.tableau.com/blog/top-10-announcements-keynote-tc25

Давайте расскажу про важность поддержки нейронных связей и привычку.

В 2022 году мы перезжали из Tableau в DataLens, у нас были сжатые сроки, ограниченный функционал на тот момент. Dream Team Команда с разных юнитов, все бежали в одну сторону, проводили обучения, а кто-то перекладывал еще и данные (привет, экстракты, лучше ими не пользоваться).
Вроде получалось потихоньку, но чего-то не хватало, люди не жаловались, но и не говорили ”о – прям как в Tableau”.
И тут Даня Шевцов принес первую версию заголовка Дашборда, которая была прям очень похожа на то, что мы делали в Tableau. Это был WOW эффект, любой дашборд стал восприниматься «родным», даже если дальше было не совсем так же.
Этот элемент на столько был привычен нейронным связям пользователей, что сам по себе повышал узнаваемость дэша и сглаживал дальнейшее использование. И вот тут мы услышали отзывы, что класс, всё работает как раньше =)

По сравнению с Tableau этот заголовок шаблонизируемый, например, на новый год мы туда одним кликом добавляем Деда Мороза или меняем логотип Юнита (привет, редизайн Маркета), вообще, включать картинки по облачной ссылке – это очень правильное решение =)

С тех под дашборды без заголовка скорее стали редкостью.

в Демо-дашборде он тоже есть

⬅️ Почему стоит выравнивать текст по левому краю?

Весь текст в графиках и дэшбордах лучше всегда выравнивать по левому краю — на это есть несколько причин:
- мы читаем слева направо
- F-паттерн: взгляд сначала движется слева направо, затем — вниз по левой стороне
- в графиках и KPI-карточках глаз точно знает, где начнётся следующая строка, и не «скачет»
- не создаётся рваный край слева
- в дэшах такое выравнивание выглядит симметрично и аккуратно

Короче, всегда выравниваем по левому.
Единственное исключение — выравнивание чисел в таблицах: выравнивание по правому краю там нужно для удобства сравнения по разрядам.

Фрактальные мемы би лайк

Если вы когда-то решитесь автоматизировать часть процессов (например генерация обьявлени, работа с семантикой), то теперь вы знаете, что OpenRouter есть специальный раздел с ранжированием популярных ЛЛМ-моделей для разных задач.

Вот ссылка: https://openrouter.ai/rankings

Определяется популярность по количеству токенов, используемых, через различный софт.
Например от программирования это RooCode, Cline.

Так вот в этом разделе есть и маркетинг и другие сферы и в каждой из них есть топовые модели.

В каждую из моделей можно провалиться и посмотреть ее характеристики - какое контекстное окно, цена, скорость отдачи токенов.

Все это влияет на выбор для определенных задач и неспроста у некоторых моделей есть явный перевес перед другими и это почти всегда - идеальный выбор, протестированный тысячами юзеров.

Поэтому если задумаетесь - не подключайте сразу опенаи или соннет, не тратьте время и деньги.

Возможно вам хватит другой, более дешевой и быстрой модели, от который вы и получите результат, который нужен.

💡Порядок категорий в легенде должен совпадать с порядком на графике

Мини-совет дня: если вы выводите легенду, убедитесь, что порядок в ней соответствует порядку на графике — так будет гораздо проще сопоставить их друг с другом.

В идеале, конечно, подписывать значения прямо на графике, но в дэшбордах это не всегда возможно. И не забывайте про динамическую сортировку легенды в зависимости от значений.

- как располагать легенды к графикам
- про создание легенд
- про utf символы в легендах

Для многих людей и компаний стандарт «одна мысль на слайд» — недостижимый идеал, потому что это реально очень сложно — найти хотя бы одну мысль на слайд. В половине презентаций не найдется одной мысли на всю презентацию, что уж там говорить про каждый слайд.

/Алексей Каптерев

--

Я лет 8 назад постил эту цитату Алексея. Она прекрасная, очень смешная.

Но вот что я сейчас хочу сказать. На самом деле в огромном множестве презентаций НЕ ВИДНО явно сформулированных мыслей. И сначала кажется, что это ужас. Множество данных, цифр, графиков, маркированных списков, но никаких явных сообщений они не передают.

Однако если начать общаться с людьми, которые создают такие презентации, то окажется, что все там на своем месте. И мыслей там наоборот — очень много! Слишком много. Поэтому и хочется 4 оси на графиках, поэтому и 15 пунктов маркированного списка на одном слайде. Все кажется важным, все хочется рассказать и показать. Потому что человек в этом разбирался, он этим болел, он даже хотел сделать понятнее и нагляднее. А одна мысль на слайд для него — это.. слишком мало! Это слишком примитивно.

И постепенно ты начинаешь понимать этот язык и начинаешь видеть эти мысли. Но в ходе общения выясняешь, что некоторые из них всё-таки более важные, и учишь именно вокруг них строить рассказ: и фактический, и визуальный.

"А как же остальные?? Вы же всё убрали!" "А если руководитель захочет ВСЕ 140 цифр посмотреть?" "А если руководитель не поймет, что я проделал(а) столько работы? Что я все это знаю и готов(а) дать детали?"

И вот тут есть этот страх. Не рассказать и не показать всё — страшно. Потому что получается работа сделана плохо, а кто делал — плохой специалист.

А он мало того, что хороший, ещё и о красоте подумал. Все везде влезло аккуратненько, и ещё место для клипарта осталось.

А вы говорите "нет мыслей".