Дашбордец

Котятки🐱, я мало пишу в последнее время, так как готовлюсь, наверное, к самому долгому отпуску в своей жизни. Но в игре остается моя любимая команда, и она расширяется (просто расширяется, так как задач стало больше). Помогите, пожалуйста, с репостом вакансии. Вакансия: Middle разработчик Qlik Sense Компания: Lactalis (President, Galbani, Parmalat) Локация оформления: Россия Тип занятости: Штатная позиция (полная занятость) Обязанности • Настройка и сопровождение ролевой модели доступа пользователей. • Решение инцидентов, обработка запросов и консультация пользователей. • Разработка и доработка технических приложений и сервисов на платформе Qlik Sense. • Участие в развитии и оптимизации BI-решений компании. • Поддержка и администрирование инфраструктуры Qlik Sense ( от 300 пользователей). Требования • Высшее образование, предпочтительно в области информационных технологий. • Знание SQL и понимание принципов построения BI-решений. • Опыт работы от 1 года в сфере аналитики, автоматизации или сопровождения информационных систем. • Практический опыт работы с QlikView, Qlik Sense или другими BI-платформами (Power BI, Tableau, PIX BI) в качестве разработчика или аналитика. • Опыт администрирования BI-систем будет преимуществом. • Навыки ведения полного цикла разработки приложений в Qlik Sense (от сбора требований до вывода в продуктив) будут являться существенным плюсом. • Ответственность, системное мышление, аналитический подход и ориентация на результат. Мы предлагаем • Работу в международной компании Lactalis. • Официальное трудоустройство в штат компании. • Возможность профессионального развития в области BI и аналитики данных. • Участие в проектах по развитию корпоративной аналитической платформы. Пока писать сюда @Dddv_2705, ссылку на hh добавлю позднее. От себя добавлю: -компании скоро 100 лет, у нее много и IT-систем, и контекста, поэтому вакансия строго в штат (без совмещения); -команда DWH&BI не сильно большая, но слаженная, прошла проверку миграцией; -бизнес-процессы отлажены (Tracker, списание времени, постановка задач, стандартные шаблоны поставки дашбордов ); -задач по визуализации будет мало: большая часть отчетов -или сложные в разработке метрики в табличной форме, или Hypercube, выведенный в виде стандартных или кастомных таблиц).

Век живи — век учись … и учи других, если работаешь в core bi-команде С появлением новых технологий расширяются требования к знаниям и навыкам — нужно уже и новое уметь, и старое никто не отменял. Можно разорваться, чтобы соответствовать🤯 В IT (и в BI в частности) необходимо постоянно учиться, чтобы идти в ногу со временем — системы обновляются и прогрессируют. Степень обновления может быть разной, но изучать новое все равно приходится. Мне интересна тема обучения, потому что я работаю в core bi-команде, которая в том числе занимается обучением других разработчиков компании. Недавно нашла статью про то, как обучать пользователей, и хочу поделиться некоторыми моментами. Полностью можно прочитать её по ссылке: Гайд, как обучать пользователей работе со сложными продуктами Вот что я для себя отметила: 1️⃣ Пользователи хотят работать, а не учиться, поэтому покажите основной функционал в онбординге на примере простого UX-кейса 2️⃣ Разделите онбординг на уровни и используйте микрообучение — короткие, целенаправленные уроки по одной задаче. Добавьте чек-листы — они повышают завершаемость курсов на 30% 3️⃣ (Как бы ни хотелось рассказать всё, что знаешь) Пользователю нужно давать информацию тогда, когда она ему действительно нужна, а не выдавать всё сразу в самом начале 4️⃣ Поощряйте user-generated контент: шаблоны, гайды, видео от опытных пользователей 5️⃣ Примеры метрик, которыми можно измерить эффективность обучения: 🤩Completion rate — сколько пользователей завершили обучающий поток 🤩Feature adoption — рост использования целевых функций после обучения 🤩Support ticket volume — снижение запросов по базовым вопросам #bi_soft_skills

Стать аналитиком данных всего за 10 недель — это реально! Если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите войти в профессию системно, а не одной ногой — сейчас самый подходящий момент. Симулейтив — школа аналитики, где обучают через практику и реальные кейсы, запускает абсолютно новый курс-буткемп - Профессия «Аналитик данных». Курс разделен на 2 этапа, за первые 10 недель вы обучаетесь аналитике и доходите до уровня junior-специалиста. А на втором этапе проходит углубленное изучение, где изучаете продвинутые инструменты и новые навыки. Что вас ждет на курсе: ➖SQL, Python, BI (Metabase + Power BI), статистика, A/B-тесты и продуктовые метрики; ➖Живые занятия с ментором каждую неделю — не записи, а разборы вживую; ➖Подготовка к собеседованиям с первых недель, а не в самом конце; ➖ИИ-инструменты как часть программы — учите работать с ними, а не избегать; ➖Гостевые лекции от аналитиков из Яндекса, Т-Банка, Авито, Сбера, OZON; ➖Официальный диплом о профессиональной переподготовке. Кому подойдёт: 1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля — опыт в программировании не нужен; 2. Тем, кто пробовал учиться самостоятельно, но теряет темп без структуры; 3. Тем, кто хочет сменить профессию быстро, а не за год. 🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено! Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока! 🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО

Котятки🐱, я не обольщаюсь, что аналитиков может заменить ИИ, так как задачи синтеза почти все модели по-прежнему проваливают. Но сейчас моя большая боль - это сверки и приемки. И тут нужны аналитики от бизнеса, которые это, собственно, и делают. Изначально я, как и все, строила простенькую структуру сверок чисто на эндпоинте, наподобие вот такой, описанной для Power BI: Power BI Data Validation & Testing - Reconciliation, QA, and Trust ->Поэкземплярная (документ/запись) ->Сверка метрик по разрезам ->Суммовая / агрегатная сверка ->Row Count / полнота загрузки  Ну и учила бизнес-юзеров, что именно и с чем они должны сверять. Не нравилось. В какой-то момент я была очень увлечена идеей End-to-End Reconciliation: мне она нравилась, так как 1) не требовала вовлечения живых людей 2) неплохо работает при процессах миграции 3) в свое время мой коллега-программист на голанге заразил меня вирусной идеей трассировок и познакомил с Jaeger, что перекликается Линк с концепцией, которую можно переложить на процессы BI/DWH: https://www.smarsh.com/media/White-Paper-End-to-End-Reconciliation.pdf). Попробовала, оценила стоимость реализации и поддержки, отказалась. Сейчас у меня что-то типа пирамидки с выпадающими частями (то есть не вся пирамидка применяется для каждого отчета/пайплайна): L0 Технические: строки, контрольные суммы, дубли, NULL. L1 Данные: поэкземплярная, агрегатная, по разрезам, полнота. L2 Бизнес: балансовая, бизнес-правила, KPI. L3 Аналитическая: распределения, тренды, аномалии, межотчетная сверка. Ну и, конечно, снова нужны аналитики от бизнеса, которые будут сидеть и сверять. А они народ занятой, 2 недели минимум просят на любую выверку. Грущу короче.

⚡️ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование. Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как 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 на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР! Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию! Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Котятки🐱, Мой менеджер недавно внедрила в нашу спецификацию большой блок - описание бизнес-контекста: для чего нужен результат бизнесу, образ результата после внедрения, частью какого процесса является этот результат. На этом фоне мне вспомнился старый доклад с Analyst days, в котором было как раз про демонстрацию бизнес-ценностей от создаваемых дашиков и синхронизация на трех уровнях - со стейкхолдерами, пользователями и разработкой. Делюсь видосом: https://vimeo.com/880435782

Котятки 😺 Если давно хотели проверить, насколько уверенно чувствуете себя в data engineering, сейчас хороший момент. В Yandex Cloud до 25 сентября можно зарегистрироваться на сертификацию со скидкой 50%. Есть два экзамена — можно выбрать под свой уровень: 1️⃣ Yandex Cloud Certified Data Engineer — базовая сертификация для инженеров данных, которые работают с платформой Yandex Cloud. Проверяют всё, что нужно в ежедневной работе: загрузку и хранение данных, обработку, ETL/ELT-процессы, оркестрацию, мониторинг и безопасность. 2️⃣ Yandex Cloud Certified Lakehouse Data Engineer — уже для тех, кто проектирует и внедряет решения на архитектуре Lakehouse. В программе — архитектура, трансформация данных, пайплайны, метаданные, мониторинг и безопасность. Оба экзамена проходят онлайн с прокторингом: запись с камеры и автоматическая проверка помогают подтвердить, что сертификат получен честно. Если давно откладывали получение сертификации, кажется, это неплохой повод наконец закрыть этот вопрос. 👉 Ссылка.

Котятки🐱, У меня на этой неделе была парочка вопросов по Power BI от пользователей, и пришлось изрядно покопаться в движке Power BI (VertiPaq) и пооткрывать для себя что-то новое. Вот хорошая серия коротеньких статей, зачем вообще это знать и на что полезного для себя мы можем вынести: https://endjin.com/blog/optimising-dax-series-introduction

Котятки😺 Сегодня почему-то у меня в подборках много материалов про CI/CD, вселенная мне о чем-то шепчет. Но это все техника. А вот для логики, ее нюансов и проработки в прошлом году я когда-то вот этот милый докладчик от T-банка, такая база. Потом задачка отошла на второй план, но у меня был прикопан (его давали на конфе тестировщиков кстати, оч рекомендую эти мероприятия как формат, всегда много практичного и мало просто ‘водяных’ докладов) https://squidex.jugru.team/api/assets/srm/76eec7bb-8d0e-45b8-940c-72ecb695205d/manop-heisenbug-f.pdf

Best Practices по GitLab CI/CD: от workflow:rules и кеша до OIDC, BuildKit, ревью-окружений и безопасных раннеров https://habr.com/ru/articles/1052024/ #devopsforlove #gitlab #bestpracties

Котятки🐱, В дополнение по вебинару выше, хочу еще немного поговорить про рост джунов. Точнее, не про то, куда им расти, а про то, как их растить. Как у условного лида, у меня впервые за долгое время появилась очень неочевидная проблема - какие задачки давать Джуну так, чтобы навыки, которые они прокачивают, были полезны в будущем? AI очень поменял расстановку. У меня пока нет универсального ответа, но уже оформляется маршрут)) Вчера нашла вот такой интересный мануал, где Хард и софт скиллы расписаны как ежедневная рутина, то есть не от ‘я должен знать/уметь’, а ‘я выполняю каждый день’. Его прикол в том, что он еще описывает среду - кто есть кто, кто твои сверстники, от чего ты зависишь, с кем придется общаться и какой характер общения, точки эскалации (когда бежать и верещать, а когда можно справиться самому). Типично - на английском, но с переводом читается очень норм: https://www.devopsschool.com/blog/junior-business-intelligence-analyst-role-blueprint-responsibilities-skills-kpis-and-career-path/

Тренд на «универсалов»: кто будет востребован в аналитике в 2026? Эра «просто аналитиков», которые умеют только собирать таблицы, проходит. Сейчас заметен четкий сигнал рынка: компаниям нужны специалисты полного цикла — те, кто понимает путь данных от сбора до принятия бизнес-решения. Знания таблиц и базового SQL больше недостаточно, если вы хотите получать приглашения на собеседования и выигрывать конкуренцию у других кандидатов. Это подтверждает и опыт Dodo Brands. Чтобы не тонуть в бесконечном списке требований работодателей, важно сфокусироваться на самом нужном. Илья Ковалёв (Senior-аналитик Dodo Brands) и Наталья Рожкова (HR-эксперт) проведут прямой эфир о том, как выжить и вырасти в этой среде 👍

🟠На примерах из Dodo посмотрим, как вести задачу от сырых данных до рабочего дашборда. 🟠Почему универсальные навыки стали преимуществом и как джуну соответствовать этому фильтру. 🟠Советы от HR, как доработать резюме и отклики, чтобы «пробивать» автоматические фильтры и внимание рекрутеров.

💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 🔗 Регистрируйтесь на бесплатный вебинар

Котятки😻, Я недавно разворачивала у себя superset под Windows, и словила ряд ошибок. Потом нашла хороший курс - от инсталляции и настроек до построения и визуализаций, и дело пошло. Минус курса - это индийский английский, и на некоторых видео вылезают ошибки субтитров) Линк: https://youtube.com/playlist?list=PLH1gsHiD7JxiqIz88CGywds8jSMUEMcs6&si=PZI__mvWy1OW8Fg0 P.S. Нужен он был мне, чтобы пощупать гипотезу: что с помощью css можно визуально довести его до Power BI. И да, кое-где действительно можно.

⚡ 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!

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/

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

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.

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

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)