اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Дашбордец
رفتن به کانال در 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.
نمایش بیشتر8 879
مشترکین
+124 ساعت
-57 روز
+330 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+7
در 0 کانالها
مه '26
+62
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+65
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+105
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+93
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+87
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+79
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+240
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+197
در 4 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+170
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '25
+111
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+116
در 3 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+98
در 2 کانالها
Get PRO
مه '25
+115
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+134
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '25
+198
در 8 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+132
در 5 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+152
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+155
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+208
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+210
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+218
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+187
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+157
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+94
در 2 کانالها
Get PRO
مه '24
+95
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+104
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+120
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+158
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+217
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+178
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+99
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+106
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+133
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+127
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+233
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+128
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+502
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+114
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+404
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+115
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+119
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+134
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+169
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+230
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+231
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+117
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+202
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+134
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+75
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+145
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+125
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+94
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+97
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '21
+116
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '21
+112
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '21
+175
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '21
+367
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '21
+178
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '21
+490
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '21
+138
در 0 کانالها
Get PRO
مه '21
+216
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '21
+124
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '21
+120
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '21
+155
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '21
+171
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '20
+3 369
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 07 ژوئن | 0 | |||
| 06 ژوئن | 0 | |||
| 05 ژوئن | +1 | |||
| 04 ژوئن | +2 | |||
| 03 ژوئن | +3 | |||
| 02 ژوئن | 0 | |||
| 01 ژوئن | +1 |
پستهای کانال
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/
| 2 | 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 | 936 |
| 3 | 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. | 1 809 |
| 4 | 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 |
| 5 | 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 |
| 6 | 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 |
| 7 | 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 |
| 8 | 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 |
| 9 | 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 |
| 10 | 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 |
| 11 | 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 |
| 12 |  Нашла эту книгу на одной уютной кухне, не смогла с вами не поделиться👆 | 0 |
| 13 | Resonate_Present_Visual_Stories_that_Transform_Audiences_Nancy_Duarte.pdf | 0 |
| 14 | 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 |
| 15 | Опубликовал mcp-superset — MCP-сервер для Apache Superset
128+ инструментов. Дашборды, графики, датасеты, SQL Lab, пользователи, роли, RLS, группы, аудит прав — всё через Claude Code / Claude Desktop / Cursor.
Там "конкуренты" и рядом не стояли, сравнительную таблицу в том числе написал (по состоянию на 11 марта 2026 года)
Что умеет:
- полный CRUD всего что есть в Superset
- выполнение SQL запросов
- управление доступом (пользователи, роли, RLS, группы)
- аудит прав (матрица кто-куда-имеет-доступ)
- экспорт/импорт всего инстанса
- встроенная защита от случайного удаления и DDL/DML в SQL Lab
Ни один другой MCP-сервер для Superset даже близко не подошёл — ближайший конкурент имеет 60 инструментов и
ноль управления безопасностью.
pip install mcp-superset
или просто
uvx mcp-superset
репа: github.com/bintocher/mcp-superset
pypi: pypi.org/project/mcp-superset
описание: https://github.com/bintocher/mcp-superset/blob/main/README_RU.md
Лицензия: MIT
#mcp@chernovdev #superset@chernovdev #claudecode@chernovdev
https://t.me/chernovdev | 0 |
