ar
Feedback
Дашбордец

Дашбордец

الذهاب إلى القناة على Telegram

Привет, котятки) Я Даша, и это мой уютный канал про дашборды - от бизнес-анализа до реализации на BI. Темы канала: data viz, BI, dashboards, DWH.

إظهار المزيد
8 879
المشتركون
-324 ساعات
-17 أيام
لا توجد بيانات30 أيام
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+13
في 0 قنوات
مايو '26
+62
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+65
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+105
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+93
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+87
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+79
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+240
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+197
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+170
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+111
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+116
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+98
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '25
+115
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+134
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+198
في 8 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+132
في 5 قنوات
Get PRO
يناير '25
+152
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+155
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+208
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+210
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+218
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+187
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+157
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+94
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '24
+95
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+104
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+120
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+158
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '24
+217
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+178
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+99
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+106
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+133
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+127
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+233
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+128
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+502
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+114
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+404
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+115
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+119
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+134
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+169
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+230
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+231
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+117
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+202
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+134
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+75
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+145
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+125
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+94
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+97
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+116
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+112
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+175
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+367
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+178
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+490
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+138
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+216
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+124
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+120
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+155
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+171
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+3 369
في 0 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
10 يونيو+1
09 يونيو+4
08 يونيو+1
07 يونيو0
06 يونيو0
05 يونيو+1
04 يونيو+2
03 يونيو+3
02 يونيو0
01 يونيو+1
منشورات القناة
⚡ Почему одни получают оффер аналитика быстро, а другие учатся годами без результата? Большинство новичков совершают одну и т
Почему одни получают оффер аналитика быстро, а другие учатся годами без результата? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика, курсы на степике... Но работодатели оценивают кандидатов совсем по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование. На бесплатном вебинаре Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив покажет, как сегодня выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году. Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Дополнительно покажем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 Всем зарегистрировавшимся отправим PDF-гайд как стать Аналитиком данных и чек-лист подготовки к поиску работы. Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот вебинар поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

2
Котятки🐱, Мое утро началось с потерянного тикета по правам в Power BI(найден в другой команде) и вот этого канальчика : https://youtube.com/@powerbitips?si=xbQ5k0FEek_mzIh0 В нем мне нравятся не столько лайфхаки, но и хорошие подкасты по Power BI+Agents, тем более что сейчас ютуб позволяет автопереводом делать русскую звуковую дорожку. Но есть нюанс - часть контента доступна только для спонсоров. Как обойти: на сайте проекта есть посты с видосам и транскрипцией, и встроенные видео открываются без ограничений. Линк: https://powerbi.tips/2026/05/13/explicit-measures-podcast-ep-527/
858
3
Котятки😺, Сегодня я почти в ресурсе🙈 и у меня в меру архитектурный кейс. Что считать слоем потребления на физическом уровне в аналитическом хранилище для всех эндпоинтов? С чем я встречалась: -определенная схема внутри одной БД -витрины в определенной схеме внутри одной БД -отдельностоящая БД, из которой читают все эндпоинты (и внутри которой уже нет трансформаций, т.е. готовые пригодные для конечных задач таблицы) - асинхронный экспорт -история на несколько серверов (с одного читают одно эндпоинты, с другого - другие и пр) -разные разделенные Virtual Warehouses -историческая мешанина с семантическим слоем поверх нее. Сегодня я в своих исканиях прошла чуть дальше, и обнаружила Context lake (или даже скорее layer) со сложной странненькой архитектурой.😂 Из приятного, была вот эта веселенькая статья про семантический слой: https://www.griddynamics.com/blog/semantic-data-layer-design-principles
987
4
Кто-то навайбкодил визуализацию происхождения и миграции слов Вообще тема этимологии безумно интересна, так как она раскрывае
Кто-то навайбкодил визуализацию происхождения и миграции слов Вообще тема этимологии безумно интересна, так как она раскрывает не только происхождение тех или иных слов, но и по сути несет в себе еще несколько слоев информации о конкретных культурах, периодах и их пересечениях. В формате дата-визуализации это вдвойне интересно. Сейчас, правда, поиск по словам приостановлен, но можно потыкать на предложенные слова. Видимо автор неплохо потратился на API (под капотом там Gemini). Пробовать тут.
2 025
5
Где посмотреть не просто дашборды, а весь путь их появления — от задачи до финальной визуализации 👀 21 апреля пройдет митап
Где посмотреть не просто дашборды, а весь путь их появления — от задачи до финальной визуализации 👀 21 апреля пройдет митап «Лаборатория решений DataLens» — встреча, где разбирают реальные BI-кейсы из бизнеса. 📍 Москва, Loft Hall (Avantage) 🕓 Сбор с 16:30 Формат классный: компании заранее отдали свои задачи, а партнёры их решили. На встрече покажут весь путь — от данных и архитектуры до дашбордов и выводов. В программе: - решения от Навикон, КОРУС Консалтинг, Смарт-Аналитикс и SQEEL - разбор, как строятся дашборды под бизнес-задачи - немного про развитие DataLens - Q&A и нетворк Количество мест ограничено, записи не будет. Локация в 5 минутах от м.Автозаводская. 🔗 Регистрация по ссылке
0
6
Котятки🐱 Drill down уже, кажется, базовое требование в аналитике. С ним мало что можно сделать, разве что играться с глубиной. Ничего нового. А вот анархический концепт Drill by почему-то такую популярность не набрал, - да, это сложно технологически, однако дает куда большие возможности во всяких data-расследованиях. Мне кажется, он еще с точки зрения UX - ведь в идеале, мы просто жмем на любую цифру, и таблица динамически перестраивается под новый разрез. Однако, мне кажется, все еще в пути)
0
7
Котятки🐱, Сегодня я полдня ресерчила на тему эволюции data contracts, хотела понять, почему они усложняются, а не упрощаются, ведь по мере роста количества данных передавать связный контекст вместе, а не отдельным потоком, ведет к сильным накладным расходам. Пока я разбираюсь с этим забавным вопросом, ловите прелестную статью об эволюции Data Stack: https://www.moderndata101.com/blogs/evolution-of-the-data-stack-the-story-of-how-we-interpret-ever-growing-data
0
8
Котятки, Я все еще живу в процессе миграции, которая подарит мне и новый BI-инструмент, и новые возможности к нему. Там, в ча
Котятки, Я все еще живу в процессе миграции, которая подарит мне и новый BI-инструмент, и новые возможности к нему. Там, в частности, будет embedding. Раньше я к нему относилась прохладно, но потом как-то распробовала режим одного окна, когда операционка и аналитика доступна в рамках одного апплика. Если есть желание познакомиться с такими возможностями поближе и приложить к своему ландшафту, то можно пощупать, например, DataLens: 15 апреля Yandex Cloud покажут, как встроить DataLens прямо в продукты (в личные кабинеты, корпоративные порталы или сервисы для клиентов). Говорить будут и про логику, и про UX, и про авторизацию , и про секьюрити - короче, такое мини-погружение. За час команда DataLens покажет реальные кейсы и разберёт embedding-механики непубличного и публичного встраивания. Участие бесплатное, предварительно необходимо зарегистрироваться по ссылке.
0
9
Котятки🐱 Концепция Enterprise Intelligence не нова, особенно для тех, кто активно ищет способы, как превратить данные в знания. Интересного в ней то, что BI рассматривается не как отдельный инструмент, а как связующее звено, которое вытягивает смыслы из всех остальных систем. Сегодня утром я лениво по диагонали читала вот эту книжечку по теме и ресерчила, и наткнулась на занимательный блог чувака, который много лет батрачил в SQL Server Analysis Services : https://eugeneasahara.com/2026/02/02/explorer-subgraph-the-dynamic-cartography-of-relation-space/ У него интересные мысли, как превратить связку AI+BI в систему знаний, но подача прямо на любителя.
0
10
Котятки, В прошлом, аналитика данных из 1С была нетривиальной задачкой, и выбор обычно стоял между двух зол: либо пиши обрабо
Котятки, В прошлом, аналитика данных из 1С была нетривиальной задачкой, и выбор обычно стоял между двух зол: либо пиши обработки, либо разрабатывай свои отчеты. В 2014 году, помню, у нас сидело 2 программиста 1С чисто на написании запросов и выгрузках. С появлением нормальных коннекторов к 1С, наконец, появился вменяемый доступ к данным, а теперь и AI-инструменты над ними. Что посмотреть: 7 апреля в 12.00 будет вебинар Yandex DataLens и BI.Qube. Там будет реальный кейс: как в low-code инструменте связывать со справочниками и обновлять 290 млн чеков, хранящихся в 1С, и как получить ответы в BI DataLens с помощью Нейроаналитика. Что обещают: покажут, как запуститься за 1 день, получить первые результаты за 1–2 месяца и дальше развивать аналитику комфортно. Что будет реально - увидим) Думаю, вебинар будет полезен тем, у кого аналитики совсем нет, и тем, кто не хочет сам строить решения типа БД/Хранилище+BI+MCP+AI, и вместо этого попробовать связку Datalens+Нейроаналитик.
0
11
Котятки, В этом сезоне у меня новый интерес - Decision‑Centric Visual Interfaces (DCVI). Впервые я столкнулась с этим понятием вот в этой статье на медиум : https://roger-moser.medium.com/decision-intelligence-in-action-part-1-c53e474fcced Мне нравится концепция, что визуальный элемент знает свой SLA, риск и impact. Самый, наверное, знаменитый такой интерфейс - https://finviz.com.
0
12
qvd — чтение Qlik QVD файлов из Python и SQL Написал open-source библиотеку для работы с QVD файлами без Qlik. Ядро на Rust, биндинги для Python. Что умеет: pandas / Polars / DuckDB — одной строкой: df = qvd.read_qvd("data.qvd").to_pandas() df = qvd.read_qvd("data.qvd").to_polars() batch = qvd.read_qvd_to_arrow("data.qvd") duckdb.sql("SELECT * FROM batch WHERE x > 100") SQL-запросы к QVD через DataFusion — JOIN, GROUP BY, агрегации прямо по QVD файлам Конвертация QVD ↔ Parquet — с компрессией (snappy, zstd, gzip, lz4) Streaming — чтение огромных файлов по чанкам, без загрузки в память EXISTS() — O(1) хеш-индекс, как в Qlik Скорость (проверено на 20 реальных файлах, byte-identical round-trip): - 41 МБ / 465K строк / 12 колонок — чтение 0.5с, запись 0.03с - 587 МБ / 5.4M строк / 15 колонок — чтение 6.1с, запись 0.4с - 1.7 ГБ / 87M строк / 6 колонок — чтение 37с, запись 1.6с - 2.8 ГБ / 11.9M строк / 42 колонки — чтение 24с, запись 2.4с Первый и единственный QVD crate на crates.io. pip install qvdrs https://github.com/bintocher/qvdrs https://crates.io/crates/qvd ———— Подпишись, потом забудешь! https://max.ru/join/U4r4IN8vgLwYowRRsU42LWb5HmsSOSvy4ExmqTSQ0yc https://vk.com/chernovdev https://dzen.ru/chernovdev
0
13
Нашла эту книгу на одной уютной кухне, не смогла с вами не поделиться👆
Нашла эту книгу на одной уютной кухне, не смогла с вами не поделиться👆
0
14
Resonate_Present_Visual_Stories_that_Transform_Audiences_Nancy_Duarte.pdf
0
15
Котятки, Мне очень понравилась вот эта статья по масштабированию данных. Аккурат как раз когда я решаю вопрос о горизонте хранения: https://arxiv.org/html/2501.13779v1 Несмотря на то, что она относится к LLM, в ней важные мысли про критерии качества данных и расширение этих критериев для разных целей, и как это влияет на масштабирование. Грубо говоря, зачем хранить факт за 10 лет, если его поведение стабильно и доп горизонт хранения не даст дополнительных полезных свойств ни в задачах анализа, ни в задачах прогнозирования? Ну то есть, результат расчета всяких корреляций за 10 лет и за 3 года дает близкие коэффициенты? Впрочем, эти проблемы решены в Data vault 2.0, где мы можем сжать сателлит до состояния ‘признак-период’, оптимизировать производительность и оставить неограниченной глубину хранения.
0