9 умных мыслей, которые я вынес из Data Innovation Summit 2023, прошедшего в Стокгольме, полезных для применения в нашей команде
(Часть 4. Продолжение)
7️⃣ Неожиданные встречи
🔹Была приятная встреча с шикарно одетым @trumassive из Toloka.ai, пробирались через толпу поклонников и поклонниц, но руку пожали - см фото
🔹Datavault builder - Фото из разряда как подбесить свою DWH команду)
🔹 kubicle.com - ребята из Ирландии делают свой портал курсов c фокусом на BI/DataPrep скилах. Есть у нас (как у многих) такая проблема - поддерживать свою систему курсов по Tableau и SQL чтобы регулярно онбордить и апскилить людей в команде. А тут готовое решение за 500 евро в год за юзера, еще и говорят можете аккаунт передавать. Посмотрели 3 learning-paths - по табло/sql/python - см фото. Для jun-reg отличный вариант, seniors почти ничего нет, попросили сделать. Затестим.
8️⃣ Впечатление от самой конференции: Саммит заслуживает похвалы за то что люди ввязались и сделали.
… увы выступления не дали нам (и никому из тех, с кем я общался) никаких инсайтов, все инсайты были в общении на стендах с техлидами и нетворкинге между собой. Что безусловно тоже часть формата.
Темы выступлений были звонкими, но сам контент кошмарным:
⁃ банальные тезисы - почти никто не шарил самобытных практик и фреймворков
⁃ много вендорского сейла без обсуждения сложных вопросов
⁃ спикеры подготовлены слабо, видимо ревью контента не было. мелкий нечитабельный шрифт слайдов сначала веселил потом раздражал. не было градации сложности выступлений - по уровню подготовки, может что то и было толковое, но мы пропустили.
9️⃣ Ну и главный инсайт - Стокгольм это заградительно дорого для барного туризма. Наш торфяной виски был соленым от наших слез. Все равно славно потусили кросс-компанейской группой, пока нас не разделил жесткий арабский фейсконтроль какого-то клуба).
Осталось унять тревогу что нужно много всего делать, а вы не успеваете, обновить карту инноваций нашего BI проекта и спокойно херачить к ускользающему совершенству.
Часть 1 | Часть 2 | Часть 3
(Часть 4. Продолжение)
🔹Была приятная встреча с шикарно одетым @trumassive из Toloka.ai, пробирались через толпу поклонников и поклонниц, но руку пожали - см фото
🔹Datavault builder - Фото из разряда как подбесить свою DWH команду)
🔹 kubicle.com - ребята из Ирландии делают свой портал курсов c фокусом на BI/DataPrep скилах. Есть у нас (как у многих) такая проблема - поддерживать свою систему курсов по Tableau и SQL чтобы регулярно онбордить и апскилить людей в команде. А тут готовое решение за 500 евро в год за юзера, еще и говорят можете аккаунт передавать. Посмотрели 3 learning-paths - по табло/sql/python - см фото. Для jun-reg отличный вариант, seniors почти ничего нет, попросили сделать. Затестим.
… увы выступления не дали нам (и никому из тех, с кем я общался) никаких инсайтов, все инсайты были в общении на стендах с техлидами и нетворкинге между собой. Что безусловно тоже часть формата.
Темы выступлений были звонкими, но сам контент кошмарным:
⁃ банальные тезисы - почти никто не шарил самобытных практик и фреймворков
⁃ много вендорского сейла без обсуждения сложных вопросов
⁃ спикеры подготовлены слабо, видимо ревью контента не было. мелкий нечитабельный шрифт слайдов сначала веселил потом раздражал. не было градации сложности выступлений - по уровню подготовки, может что то и было толковое, но мы пропустили.
Осталось унять тревогу что нужно много всего делать, а вы не успеваете, обновить карту инноваций нашего BI проекта и спокойно херачить к ускользающему совершенству.
Часть 1 | Часть 2 | Часть 3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Май - месяц конференций и Outlier 2023 от Data Visualization Society - по-тихому прошел в Порту на прошлой неделе.
Мой добрый товарищ Максим Иванов (@mac_seem) из Exness был одним из немногих кто там побывал оффлайн и после пошарил свои заметки, которые я с его разрешения публикую здесь 👇
https://max-i.notion.site/Outlier-2023-3dc17a12cfc044b580db427c53a59f6e
Макс, Спасибо за репортаж. Похоже ничего глобального мы не пропустили 😁
Разве что настоящего дата-журналиста не увидели живьем. Видимо уже в след жизни
💬 За уточнениями можно в комменты, Макс расскажет подробнее
Мой добрый товарищ Максим Иванов (@mac_seem) из Exness был одним из немногих кто там побывал оффлайн и после пошарил свои заметки, которые я с его разрешения публикую здесь 👇
https://max-i.notion.site/Outlier-2023-3dc17a12cfc044b580db427c53a59f6e
Макс, Спасибо за репортаж. Похоже ничего глобального мы не пропустили 😁
Разве что настоящего дата-журналиста не увидели живьем. Видимо уже в след жизни
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Многие спрашивают- когда компания становится готова осилить финансово data governance проект или его элементы. Можно много ходить на конференции и рисовать презы, но проект начинается с человеческого ресурса.
Да есть объективные факторы окупаемости DG: жесткий compliances pressure (привет банки и фарма) и прямая связь данных и выручки (привет продуктовая айтишечка). Все остальные вечно ищут сложный баланс между гемороями в управлении данными и отсутствием бюджета
😤 Короче мы сжали мышцы ног и открыли вакансию в команде на развитие инициатив data платформы, в том числе data catalog на основе Purview. Позиция не синьорная (денег нет) но готовы развивать при наличии хорошего мозга, опыта в BI и DG, кругозора и адекватности. Нужно быть готовить координировать change проекты, а не только рисовать дешики. Нанимаем в Украине и Сербии. Если есть метч пишите мне или откликайтесь https://career.luxoft.com/job/regular-bi-tableau-analyst/356419/?utm_source=linkedin-wrapping
💸 «Мои кореша» из exness строят на Кипре лучшую версию нашего проекта и тоже открыли похожую ваку.
У них вам дадут больше денег но меньше души) шутка - там тоже классно.
Вакансия секретная - еще не на сайте. CV в личку @mac_seem
Описание https://disk.yandex.com/i/oksYeB_ZV4mG4g
Да есть объективные факторы окупаемости DG: жесткий compliances pressure (привет банки и фарма) и прямая связь данных и выручки (привет продуктовая айтишечка). Все остальные вечно ищут сложный баланс между гемороями в управлении данными и отсутствием бюджета
У них вам дадут больше денег но меньше души) шутка - там тоже классно.
Вакансия секретная - еще не на сайте. CV в личку @mac_seem
Описание https://disk.yandex.com/i/oksYeB_ZV4mG4g
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Редко так подгорает как от последнего Tableau Viz of the Day с великолепными горами на фоне, меняющимися в зависимости от времени суток. Оказалось не только меня тригернуло. Не понимаю, как можно так невнимательно относиться к выбору фото для фона
В итоге бросаю все и делаю на коленке гайд по использованию бекграунда в дашбордах:
1️⃣ Используйте изображения имеющие для вас и ваших пользователей особый смысл - так пользователи будут специально ходить в ваш отчет, чтобы погреть душу воспоминаниями смотря на фото бабушкиного ковра
2️⃣ Прозрачность графиков должна быть максимальна. Они не должны мешать смотреть на фотографию
3️⃣ Если заголовок плохо различим на контрастном изображении - удалите заголовок
4️⃣ Если вы используете пейзажные фото - эксперты рекомендуют фото Неаполитанского залива, ведь рестораны в Сочи не могли ошибаться.
5️⃣ Подходят фото с вечеринок - лица друзей со свадьбы отлично отвлекут вас от низких показателей KPI
6️⃣ Смена фото от времени суток - это никуда не годится, ведь ваш пользователь захочет чаще переключать фото. Нужен переключатель
Моя версия в табло
Охотно приму ваши версии бест практик использования бекграундов и примеры ваших щикарных дашбордов с фонами
В итоге бросаю все и делаю на коленке гайд по использованию бекграунда в дашбордах:
Моя версия в табло
Охотно приму ваши версии бест практик использования бекграундов и примеры ваших щикарных дашбордов с фонами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Коротко о встрече вчера с https://www.getdot.ai - еще одним проектом, развивающим data ассистента со звучным слоганом 'Chat with your data warehouse'
Архитектура уже ожидаемая:
-- подключение к набору таблиц с чтением метадаты. в идеале семантический слой dbt или snowflake, но есть и другие
-- GPT-4 под капотом конвертит запрос пользователя в промт и генерит в SQL-скрипт
-- скрипт выдает примитивный визуал в чат с возможностью посмотреть код
-- можно дать обратную связь, но это не приводит к истинному обучению
Ценник умеренный от 500 евро в мес для небольшой компании. мутное ценообразование от утилизации капасити юнитов. есть onprem. дешевле thoughtspot и явно гибкие ребята в плане кастомизации под клиента
Есть как свой интерфейс чата, так и бот для слака и тимз. разумно.
Консерны:
- сами данные в промт не льются. нет пока решения проблемы емкости. поэтому вопрос из разряда 'найди мне что-то интересное в моих данных' бесполезен.
- тул по общему мнению с его основателем комплементарная надстройка к дашбордам, в которой юзер может узнать значение метрики с учетом фильтров, отклонения метрики, топы по метрике и контрибьюторов дельты. дескриптивная и немного диагностическая штука. немало в принципе, но на этом все
- сам интерфейс сырой, но базово все есть. Зачем то грузят юзера кодом, вместо проработки визуала
- обсудили как применять политики доступов пользователя для такого сервиса. Говорят аналог RLS прикрутили сейчас для looker и snowflake. Управление доступом по колонкам и таблицам - есть в коробке.
- поразгоняли как можно встроить WolframAlfa с его движком работы с цифрами в архитектурy. Неочевидно пока
Ощущение чуда и неотложности утихает)
Просто перспективная тема для пилота в рабочем режиме
Архитектура уже ожидаемая:
-- подключение к набору таблиц с чтением метадаты. в идеале семантический слой dbt или snowflake, но есть и другие
-- GPT-4 под капотом конвертит запрос пользователя в промт и генерит в SQL-скрипт
-- скрипт выдает примитивный визуал в чат с возможностью посмотреть код
-- можно дать обратную связь, но это не приводит к истинному обучению
Ценник умеренный от 500 евро в мес для небольшой компании. мутное ценообразование от утилизации капасити юнитов. есть onprem. дешевле thoughtspot и явно гибкие ребята в плане кастомизации под клиента
Есть как свой интерфейс чата, так и бот для слака и тимз. разумно.
Консерны:
- сами данные в промт не льются. нет пока решения проблемы емкости. поэтому вопрос из разряда 'найди мне что-то интересное в моих данных' бесполезен.
- тул по общему мнению с его основателем комплементарная надстройка к дашбордам, в которой юзер может узнать значение метрики с учетом фильтров, отклонения метрики, топы по метрике и контрибьюторов дельты. дескриптивная и немного диагностическая штука. немало в принципе, но на этом все
- сам интерфейс сырой, но базово все есть. Зачем то грузят юзера кодом, вместо проработки визуала
- обсудили как применять политики доступов пользователя для такого сервиса. Говорят аналог RLS прикрутили сейчас для looker и snowflake. Управление доступом по колонкам и таблицам - есть в коробке.
- поразгоняли как можно встроить WolframAlfa с его движком работы с цифрами в архитектурy. Неочевидно пока
Ощущение чуда и неотложности утихает)
Просто перспективная тема для пилота в рабочем режиме
Есть две главные проблемы data governance проекта: 1я - data, 2я - governance.
Если серьезно, из всех проблем кажется чаще других упоминается: Вовлечение и мотивация бизнес и data людей делать что-то новое в DG фреймворке, смысл чего им бывает сложно понять и найти для этого время.
Наткнулся на видео про микс DG проекта с …геймификацией.
Как я понял игровые механики на видео примитивные - gamemap (на Sharepoint!?) с маршрутами и точками отражающие стримы и подстримы DG проекта. Они же факторы DG maturity модели компании, оцениваемые по некой шкале.
Выглядит скучно, да и непонятно где здесь собственно игра. Но сама идея крутая.
🤨 Несколько мыслей поверх:
🎮 Логично делать интерфейс аля board-game (их все любят) с забегом по маршруту или прокачка героя или строительство своего дома (типа homescapes от playrix). Можно повеселиться выбирая тему и механики.
🎲 Нужны режимы для персонального /соревновательного трека, а также сценариями для команды/отдела и отдельного сотрудника/роли
🎪 Возможно замахиваться сразу на геймификацию всей Data Platform (тем более если у вас Data Mesh, SSBI и федеративный DG).
Например, Сценарий для дата стюардов и дата/BI аналитиков - где они получают баллы, бейджы, доспехи и проч хрень за выполнение целевой работы - заведения DQ метрик, достижение полноты метадаты, апрувы терминов, релизы дата продуктов и их популярности, написание политики, качественные запросы
Плюс нишевые номинации, редкие бейджи, лидерборды, награды, миссии, конкурсы и т.д.
🤹♀️Тема имеет хорошие шансы успеха в среде где много дата людей в open minded аджальной структуре где культура способствует игре и есть ресурс творить.
🧸 Такой проект должен сращиваться с skill belt программой обучения и Data literacy. Если уж вписываться в такое то, по-крупному.
(гоним мысль о том, что хорошую геймификацию настраивать не намного быстрее и дешевле, чем сам data governance)
Кто найдет бюджет на такое - позовите консультантом)
Добавляю пока в общий гайд по внедрению Data Governance
Если серьезно, из всех проблем кажется чаще других упоминается: Вовлечение и мотивация бизнес и data людей делать что-то новое в DG фреймворке, смысл чего им бывает сложно понять и найти для этого время.
Наткнулся на видео про микс DG проекта с …геймификацией.
Как я понял игровые механики на видео примитивные - gamemap (на Sharepoint!?) с маршрутами и точками отражающие стримы и подстримы DG проекта. Они же факторы DG maturity модели компании, оцениваемые по некой шкале.
Выглядит скучно, да и непонятно где здесь собственно игра. Но сама идея крутая.
🎮 Логично делать интерфейс аля board-game (их все любят) с забегом по маршруту или прокачка героя или строительство своего дома (типа homescapes от playrix). Можно повеселиться выбирая тему и механики.
🎲 Нужны режимы для персонального /соревновательного трека, а также сценариями для команды/отдела и отдельного сотрудника/роли
🎪 Возможно замахиваться сразу на геймификацию всей Data Platform (тем более если у вас Data Mesh, SSBI и федеративный DG).
Например, Сценарий для дата стюардов и дата/BI аналитиков - где они получают баллы, бейджы, доспехи и проч хрень за выполнение целевой работы - заведения DQ метрик, достижение полноты метадаты, апрувы терминов, релизы дата продуктов и их популярности, написание политики, качественные запросы
Плюс нишевые номинации, редкие бейджи, лидерборды, награды, миссии, конкурсы и т.д.
🤹♀️Тема имеет хорошие шансы успеха в среде где много дата людей в open minded аджальной структуре где культура способствует игре и есть ресурс творить.
🧸 Такой проект должен сращиваться с skill belt программой обучения и Data literacy. Если уж вписываться в такое то, по-крупному.
(гоним мысль о том, что хорошую геймификацию настраивать не намного быстрее и дешевле, чем сам data governance)
Кто найдет бюджет на такое - позовите консультантом)
Добавляю пока в общий гайд по внедрению Data Governance
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пара дней отпуска проведены с мощной data office team в exness - некоторые мысли, вдохновленные интенсивным воркшопом по data management, стали еще яснее:
⁃ Проблема вовлечения data stewards в роль - тотальна и фатальна. И это главный обман DAMA DMBOK. Она не решается никакими методами - ни манипулятивно, ни рационально через KPI. Возможны только отдельные успехи. Формальное навязывание участия неэффективно. При совмещении с прямыми бизнес задачами - таски DG никогда не поднимаются в исполнимую часть беклога. Федеративная структура DG проекта модельно верна, но то, что применимо к BI сильно сложнее для DG - введение выделенных data stewardship ролей в бизнес функции это роскошь, доступная разве что большим банкам.
- Прогресс в DG проекте попадает в жесткую зависимость от проактивности data / BI / CDO office team, у которой всегда будет нехватка «бизнесовости» и ресурса на полномасштабную работу в бизнес направлениях. Прокачка каналов коммуникации и кросс-командные проекты data team и business stewards - единственный путь к свету. Но чтобы их строить нужна сверхволя.
⁃ Получить осознанный и активный спонсоршип executive management - другой миф. Ждать от бизнес лидеров инициативы в этом направлении глупо. Решение насущных бизнес задач имеет заведомо больший эффект на карьеры людей, чем долгосрочное развитие дата ландшафта, процессов качества данных и проч. Бизнес ценность data governance всегда опосредована слоями других факторов, невозможно провести прямую линию от бизнеса к DG проекту. Все группы драйверов от регуляторки до экономий и монетизации в бизнес-проектах работают на бумаге и не пробивают business-as-usual инерцию
продолжение далее..
⁃ Проблема вовлечения data stewards в роль - тотальна и фатальна. И это главный обман DAMA DMBOK. Она не решается никакими методами - ни манипулятивно, ни рационально через KPI. Возможны только отдельные успехи. Формальное навязывание участия неэффективно. При совмещении с прямыми бизнес задачами - таски DG никогда не поднимаются в исполнимую часть беклога. Федеративная структура DG проекта модельно верна, но то, что применимо к BI сильно сложнее для DG - введение выделенных data stewardship ролей в бизнес функции это роскошь, доступная разве что большим банкам.
- Прогресс в DG проекте попадает в жесткую зависимость от проактивности data / BI / CDO office team, у которой всегда будет нехватка «бизнесовости» и ресурса на полномасштабную работу в бизнес направлениях. Прокачка каналов коммуникации и кросс-командные проекты data team и business stewards - единственный путь к свету. Но чтобы их строить нужна сверхволя.
⁃ Получить осознанный и активный спонсоршип executive management - другой миф. Ждать от бизнес лидеров инициативы в этом направлении глупо. Решение насущных бизнес задач имеет заведомо больший эффект на карьеры людей, чем долгосрочное развитие дата ландшафта, процессов качества данных и проч. Бизнес ценность data governance всегда опосредована слоями других факторов, невозможно провести прямую линию от бизнеса к DG проекту. Все группы драйверов от регуляторки до экономий и монетизации в бизнес-проектах работают на бумаге и не пробивают business-as-usual инерцию
продолжение далее..
(продолжение)
⁃ Data catalog делается только для касты power users. Все остальные утверждения это маркетинг вендоров и самообман. Уговаривать группу business data stewards вести самим глоссарий в каталоге следует все равно. Это не безнадежно. Для остальных casual users - интерфейс слишком избыточный, чтобы использовать в нем только фичу поиска отчетов. Для Business users - gpt-based бот в корп мессенджере в качестве интерфейса навигации - самое оно. Data quality tool и data catalog необходимо сращивать - см Ataccama. Слишком сложно и дорого адопнить каждый их них отдельно. И аудитория у них получается одна.
⁃ Роль тех команд владельцев систем (data producers) в DG часто недооценена. Ее часто нет на красивых схемах фреймворков. При этом их влияние на качество данных часто выше data stewards и BI аналитиков, но мышление своих данных как активов, а аналитиков как клиентов - очень редко. Внедрение data contracts это тех проект между data producers и DWH. И проект конкретный и важный.
Вместо морали. Нет универсального DG решения - есть только поиск сложного баланса и внедрение отдельных элементов DG с творческим осмыслением места data catalog в ваших рабочих процессах
⁃ Data catalog делается только для касты power users. Все остальные утверждения это маркетинг вендоров и самообман. Уговаривать группу business data stewards вести самим глоссарий в каталоге следует все равно. Это не безнадежно. Для остальных casual users - интерфейс слишком избыточный, чтобы использовать в нем только фичу поиска отчетов. Для Business users - gpt-based бот в корп мессенджере в качестве интерфейса навигации - самое оно. Data quality tool и data catalog необходимо сращивать - см Ataccama. Слишком сложно и дорого адопнить каждый их них отдельно. И аудитория у них получается одна.
⁃ Роль тех команд владельцев систем (data producers) в DG часто недооценена. Ее часто нет на красивых схемах фреймворков. При этом их влияние на качество данных часто выше data stewards и BI аналитиков, но мышление своих данных как активов, а аналитиков как клиентов - очень редко. Внедрение data contracts это тех проект между data producers и DWH. И проект конкретный и важный.
Вместо морали. Нет универсального DG решения - есть только поиск сложного баланса и внедрение отдельных элементов DG с творческим осмыслением места data catalog в ваших рабочих процессах
State of Analytics Engineering - Обзор мировых трендов от dbt
Цвета на неотсортированных чартах - из моих страшных снов, но выводы интересные:
- 46% опрошенных дата лидеров планируют увеличить инвестиции в data quality и observability в этом году — это самая популярная область для будущих инвестиций. Кажется реально пора
- Отсутствие координации между data producers и потребителями данных воспринимается всеми опрошенными как основная угроза для экосистемы в этом году. Data contracts в топе приоритетов
- 71% опрошенных положительно оценили продуктивность и гибкость команд по обработке данных, тогда как внедрение data ownership стало основной проблемой для большинства.
- Только 19% data лидеров полностью удовлетворены статусом внедрения self-service аналитики (и это после 15 лет эпохи SS BI)
- Лидеры аналитики поголовно обеспокоены потребностями стейкхолдеров. 42% говорят, что их главная проблема заключается в том, что "Данные не находятся там, где в них нуждаются бизнес". Поэтично
https://www.getdbt.com/state-of-analytics-engineering-2023
Источник ссылки - @trumassive
Цвета на неотсортированных чартах - из моих страшных снов, но выводы интересные:
- 46% опрошенных дата лидеров планируют увеличить инвестиции в data quality и observability в этом году — это самая популярная область для будущих инвестиций. Кажется реально пора
- Отсутствие координации между data producers и потребителями данных воспринимается всеми опрошенными как основная угроза для экосистемы в этом году. Data contracts в топе приоритетов
- 71% опрошенных положительно оценили продуктивность и гибкость команд по обработке данных, тогда как внедрение data ownership стало основной проблемой для большинства.
- Только 19% data лидеров полностью удовлетворены статусом внедрения self-service аналитики (и это после 15 лет эпохи SS BI)
- Лидеры аналитики поголовно обеспокоены потребностями стейкхолдеров. 42% говорят, что их главная проблема заключается в том, что "Данные не находятся там, где в них нуждаются бизнес". Поэтично
https://www.getdbt.com/state-of-analytics-engineering-2023
Источник ссылки - @trumassive
Когда у Lisa Charlotte Muth выходит новая статья приходится все бросать и читать. Это всегда неповерхностно и свежо.
На этот раз раскрывает смысл своей мысли про то, что “Grey is your best friend in data vis”
https://blog.datawrapper.de/emphasize-with-color-in-data-visualizations/
Если еще не - прочтите и другие статьи автора в блоге datawrapper
Left Join кажется даже их переводили частично
Кажется пора сделать учебный miro борд со всеми ее графическими примерами чтобы залипать было удобнее 🧐
На этот раз раскрывает смысл своей мысли про то, что “Grey is your best friend in data vis”
https://blog.datawrapper.de/emphasize-with-color-in-data-visualizations/
Если еще не - прочтите и другие статьи автора в блоге datawrapper
Left Join кажется даже их переводили частично
Кажется пора сделать учебный miro борд со всеми ее графическими примерами чтобы залипать было удобнее 🧐
Datawrapper
Emphasize what you want readers to see with color | Datawrapper Blog
By emphasizing certain data points and de-emphasizing others, you can decide what you want readers to see first, second, third, and last. Here's how.
▪️Про градиенты в форматировании чартов - тут все просто: их используют дегенераты от дашбординга, отнимайте BI тул у таких сотрудников.
▪️Про скругления - важно добавить. Нельзя это делать не только с барами, но и с плашками (такие прямоугольники под графиками). Это не нужно.. никогда. Является явным проявлением "декоративности", создающего когнитивную нагрузку пользователю на пустом месте и без всякой пользы
▪️Про бездумную покраску баров в цвета брендбука без учета цветовых коннотаций - камон, не верю, что кто-то так делает. Явный перегиб рассерженного Романа.
▪️Забыт страшный зашквар - огромные внешние паддинги между объектами и обратная крайность - нехватка внутренних отступов внутри рамки графика. Одно жуткая пошлость и расточительство, второе уродство. Хуже только добавление теней.
▪️Наброс на специальные сервисы несправедлив, людям не повезло с BI системой и они просто хотят делать нестыдные палитры. Нельзя быть таким категоричным.
Надо ли говорить что типовую разметку дашборда нашей команды я считаю образцовой.
В отличие от Романа - у меня нет позитивного финала этого поста. Я не считаю, что информационный дизайн и визуализация данных как навыки можно кардинально развить. Это как ...с музыкальным слухом, можно выучить аккорды, не более.
В счастью BI дашборды - вещь прямо скажем маловажная, имеющая локальное значение даже для аналитики, не то что для мира. Соблазн ставить их в абсолют работы - гордыня (о как я грешен). В мире ИИ и нейроинтерфейсов у дашборда не будет музея. Раунд.
🤡
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM