Азбука визуализации Power BI

Я занимаюсь проектами по бизнес-аналитике с 2009 года и работал с разными BI-платформами (Qlik, Tableau, Cognos, Power BI). Я начинал свою карьеру как аналитик данных, затем как менеджер проектов, тимлид. А потом я основал компанию, предоставляющую консалтинг и услуги по хранилищам данных и внедрению BI.

Моему карьерному продвижению помогало умение работать с требованиями заказчиков, особенно когда речь шла об отчетах. Мне удавалось понять, что они хотят видеть в отчете, как представить данные в понятном для них виде. Для меня этот навык был органичным, еще с университета мне нравилось делать презентации, рисовать схемы бизнес-процессов, строить красивые диаграммы.

И поначалу я удивлялся, почему для остальных это так сложно. Но затем обнаружил, что для опытных аналитиков, дата инженеров визуализация вообще не нужна. Они понимают структуру данных, взаимосвязи им достаточно всё видно и в таблицах. И они искренне не понимают, для чего нужны все эти пайчарты и графики.

Но с другой стороны, визуализация нужна для бизнес пользователей. Им сначала нужен образ, ключевые индикаторы, а затем уже детали в таблицах. Я обучал этому навыку свою команду: для каких типов данных какие диаграммы выбирать, как компоновать их в дашборды. Так же обучал наших клиентов, разрабатывал гайды, чтобы они могли сами грамотно делать отчеты. Для успеха проекта недостаточно нарисовать красивый макет дашборда. Важно понимать анатомию диаграмм, как они будут реализованы в конкретном BI-инструменте.

Мой любимый инструмент – конечно же Power BI. Сейчас он невероятно эволюционировал, и это уже целая экосистема Microsoft Fabric, где искусственный интеллект предоставляет невероятные возможности. Но при этом он остается легким для быстрого старта, сохраняет преемственность со своими «родителями» – PowerPoint и Excel. Вы можете читать эту книгу без технического бэкграунда и сразу применять знания в работе, делать профессиональные дашборды. И постепенно углубляться в продвинутые инструменты.

Конечно, искусственный интеллект будет продолжать влиять на наши аналитические задачи, выполнять рутину и даже предлагать инсайты. Но важно не забывать про фундаментальные принципы работы с данными, повышать свою грамотность. И не просто делать то, что вам подсказывает AI-ассистент, а делать свой осознанный выбор. И для этого книги остаются до сих пор надежным способом получения знаний. Желаю вам увлекательного чтения!

Весь мой профессиональный опыт так или иначе связан с анализом данных. Я более 20 лет проработал в маркетинге и продажах, где одним из важнейших факторов успеха является умение работать с данными, грамотно их анализировать и презентовать. Кажется, что базовые навыки визуализации данных развить несложно – практически все мы умеем строить простые диаграммы в Microsoft Excel или создавать презентации в PowerPoint.

Но с опытом ко мне пришло понимание того, что грамотная визуализация и презентация данных должна строиться не на интуиции, а на знании основных принципов и приемов, учитывающих особенности нашего восприятия. Чтобы донести важную информацию до ее потребителя, нужно понимать его потребности, как он считывает информацию, как она усваивается. Я начал интересоваться наукой о визуализации данных, прочел множество книг и статей на эту тему, и до сих пор поражаюсь, как обширна и многогранна эта область знаний.