Сижу готовлюсь к конференции, она уже началась, трансляция идет тут. Для работы с Power BI пришлось купить себе игровую приставку на Винде, так как Power BI до сих пор не доступен на Маках! 🤦‍♂️

Так что можно сказать — играюсь в BI 🎮 =)
#выступление

Результаты опроса про BI
Данные есть уже за четыре года. Tableau впервые уступило DataLens и SuperSet, но вот Power BI так и остаётся лидером. Больше всего за год увеличилась процент использования DataLens и «другое», а вот SuperSet остался на том же уровне. В следующий раз попробую сделать «другое» с разбивкой. Отдельно спрашивал про AI, но пока там меньше 1%. Ещё забавно, что упало использование Excel/Sheets, неужели правда переходим на новые технологии? 🙃

Дисклеймер
Опрос не показывает состояние рынка, но показывает часть рынка, состоящую из аудитории канала. Размер и состав выборок по датам немного разный. Возможно, что изменения связанны с изменением аудитории, прошедшей опрос, а не рынка.
#пример

🙍Роли пользователей: из 6 дашбордов 2
Сегодня проводил небольшую консультацию для компании — задача была посмотреть вместе систему дашбордов и накидать идеи, что сделать лучше.

Во-первых, коллеги принесли заполненный Dashboard Canvas — это было очень удобно, сразу понятно, что, зачем и как делается. Кайф!

Во-вторых, я разбил пользователей на две большие группы и исходя из их задач и принимаемых решений, прошлись по каждому дашборду и поняли, что вместо 6 дашбордов нужно всего 2 (конечно же не просто отрезав, а переделав оба дашборда).

Не устаю удивляться насколько же это простой, но мощный инструмент — разложить, кто будет пользоваться и представить как будет проходить взаимодействие с дашбордами. Сразу видны места, где можно улучшить или изменить подход. А ещё обожаю делать «переверстку» сразу на лету в миро или Power Point, быстро получается раскидать идеи и представить конечный результат.
#наблюдение

👨‍🏫 Karpov Conf 2025
В этот четверг пройдет первая онлайн конференция от Карпов Курсес, будет много классных докладов. В части BI будет два доклада. Один от Насти — она расскажет как не накосячить при внедрении BI в компании. А я в своем докладе расскажу про часть этого же процесса — создание стайлгайда.

Расскажу про то как организовать проект, цели и подсвечу основные ошибки при разработке стайлгайдов. А еще покажу пример недавнего проекта по разработке стайлгайда в Power BI. Для меня это был очень интересный проект, так как чаще работаю с Табло и DataLens. Покажу результат и расскажу пару лайфхаков именно для Power BI.

Регистрация 👉 тут 👈
#выступление

🤯 Занимательный BI-факт
Открытие дня для меня, в одном жёлтом банке 300+ BI-аналитиков, только в HR-аналитике — более 40 BI-аналитиков. А аналитиков данных в разы больше. Я понимаю, что компания большая, но 300+ BI-аналитиков в одной компании — это всё-равно офигеть 😱💪
#наблюдение

💸 Fine Day 2025
Коллеги из GlowByte попросили рассказать про онлайн-конференцию, которая пройдет 17-ого апреля с 16:00 до 18:00

В этом году очень интересная тема для тех, кто внедряет BI в крупных компаниях — а как посчитать пользу от дашбордов и как посчитать затраты на внедрение разных систем. Примеры проектов будут на основе Fine BI, но сами темы универсальные.

Вот какие будут доклады:
1. Цена данных: что на самом деле оплачивает бизнес?
Илья Лавриков, Альфа-Лизинг

2. BI как центр затрат или источник экономии? Опыт интеграции FineBI с Service Desk через Rest Api
Всеволод Коваленко, Газпромбанк

3. Self-service BI: мониторинг и оптимизация затрат.
Людмила Шипунова, Сибур

4. Цена данных: как, рассчитывая на чудо, не оказаться в минусе, внедряя BI?
Александр Снытко, t2

Я для себя решил, что точно и честно посчитать выгоду от внедрения BI невозможно, но какие-то оценки всегда интересно поделать. Интересно, что расскажут коллеги на реальных примерах и окупается ли это вообще хоть как-то 😅 Ну и в целом интересно как ведут себя проекты на этом инструменте после длительного внедрения.

👉 Регистрация на конференцию 👈

Кстати, если вы используете Fine BI или просто интересно, а чем сейчас живёт этот инструмент, то по нему есть уютный чатик.
#дружеский_пиар

🏒Овечкин: 895 шайб и откуда они летели
У нас в закрытом чатике выпускников курса последние два дня много обсуждают, как и кто показал рекорд Овечкина в виде инфографики. Стас скинул вот такой видосик из инсты, где показывали каждую шайбу и откуда она была забита. Идея очень классная — но реализация полный отстой: такие крутые данные, а увидеть картинку целиком нельзя. Как мне кажется, оно ещё и сделано не на реальных данных. По крайней мере, последняя шайба точно не из этой позиции.

В итоге я взял Танину идею, которую она сделала в Табло, и дополнил данными координат. Мне прям нравится, как получилось!

Использовал Gemini для сборки данных и работы с API, а Cursor — чтобы это всё накодить. Вообще, для вот такого рода проектов это какая-то чума. Я за пару вечеров собрал эту штуку — и она работает! Чудный новый мир.

Потыкать самому — https://revealthedata.com/examples/ovechkin/
#пример

Уже в четвёртый раз провожу опрос о том, чем вы пользуетесь на работе для визуализации данных — давайте посмотрим, что изменилось за год. Результаты предыдущих опросов тут.
#опрос

☁️ Кастомные чарты в DataLens
Ребята из DataLens скоро выкатят крутую фичу — кастомные чарты, которые можно запрограммировать с помощью JS. Это позволит сильно расширить функционал, если вдруг не хватает стандартного, но правда придется писать настоящий код. Можно будет делать и сложные виды графиков, и продвинутые таблицы, и объединять данные из разных источников, и даже делать свои контролы.

В Яндексе это фича была доступна аналитикам и мы активно использовали её в работе — делали полезные шаблоны и автоматизации. Уверен, что это очень важный шаг для инструмента, но знаю, что технически добавить фичу в Облако было большой задачей: сделать, чтобы это не ломалось при обновлении, работало масштабируемо и было безопасно.

Понять как это всё работает можно будет на вебинаре 8 апреля. Андрей Мелихов, фронтенд-разработчик из команды DataLens, расскажет про то как это работает и что можно будет делать. В конце можно будет позадовать вопросы.

👉 Регистрация тут 👈

P.S. Запись будет доступна зарегистрировавшимся пользователям.
P.P.S. У Андрея, кстати, классный канал для разработчиков, вдруг вам будет интересно.
#дружеский_пиар

➕Tableau Public Desktop
Мини-полезность. Если вам нужна десктопная версия Табло Паблик, а скачать её из РФ через впн сложно, то можно скачать тут: https://disk.yandex.ru/d/FtnWaehLjQqsmg

Я стараюсь держать вот в этой папке последнии версии десктоп версии и обновляю её. Если нужно, то пользуйтесь и сохраняйте.

P.S. Для работы с самим Табло Паблик впн не нужен.
P.P.S. На идею поста навела Мари Збралевич из Vizbra, у неё классный канал, присмотритесь.
P.P.P.S. Картинка c живым логотипом Табло для фана, снял её в баре, когда собирались на последний митап DataBar NL. Если вы вдруг в Голландии, то присоединяйтесь.

Δλ Курс Лаборатории данных
Мы с Таней Мисютиной (@datalaboratory) приглашаем вас на наш четырёхдневный курс «Дашборды и аналитические инструменты», который пройдёт 19, 20, 21 и 22 июня в Москве. На курсе 24 места: 12 для очного и 12 для удалённого участия. Мы проводим очные курсы один-два раза в год, и это классная возможность погрузиться в мир дашбордов и визуализации данных в нашей тёплой компании.

Для нас с Таней это «новый» курс, мы проводим его третий раз по такой программе. А сами курсы ведем вместе уже почти 10 лет. В прошлый поток у нас случилась «эврика» и очень круто и понятно сложились две наших методологии. Мой Dashboard Map для разработки системы отчетности компании и Танин алгоритм Δλ для создания аналитических инструментов исследования данных, поиска закономерностей и аномалий. Теперь это просто супер комбо, которое правда показывает классные результаты для компаний. Важная часть курса — практика, которая проходит на сквозных кейсах и помогает увязать обе методологии в единую картину.

В рамках курса мы демонстрируем разные платформы, включая Табло и DataLens, а также пробуем писать код на d3.js cилами ИИ-помощника. Но глубоко инструментам мы не изучаем, а проект участники делают в том, чем им удобно и привычно.

Специально для подписчиков канала до конца апреля действует скидка 5%. Чтобы получить скидку, при записи оставьте комментарий «из телеграма @revealthedata» 🩵

Программа, отзывы и запись на курс:
👉 https://datalaboratory.ru/new-course/ 👈

Ждем вас! 🩵 📊

P.S. Еще хочу ответить на частый вопрос: а почему так дорого?

Мы проводим живой курс раз-два в году и набираем на него ограниченное количество людей, чтобы курс был максимально ламповый, при этом спрос на курс большой (спасибо вам за доверие!). Ещё он рассчитан на специалистов, кто точно понимает зачем туда идет: за практикой и структурой именно в формате интенсива, а не долгого онлайн обучения. Такой формат подходит не всем. Ценность курса именно в большом количестве примеров, практики и финальном проекте, а почти всю теорию можно найти в наших открытых материалах.
#дружеский_пиар

📚 Статистический атлас Амстердама
Недавно мне подарил офигенный атлас про Амстердам. Он практически полностью состоит из инфографики и карт, просто чума 😍

Во-первых поразило, что тут прям много классных и интересных графиков, часто сделанных по всем правилам датавиза. Во-вторых широта и глубина покрываемых тем и глубины данных: от баров и кофешопов, до статистики иммиграции аж с 1050 года или соц-дем данных до уровня домов.

Хайрезы в комментариях.
#наблюдение

Ещё помучал его делать дашборды всё красивее и моднее, как прикалывался тут. Он гораздо более скромный чем ChatGPT в полёте фантазии =) И попросил сделать в стиле Тафти, получилось похоже на мокап.

Как ваши впечатления от увиденного? Сами пробовали уже что-то такое?

🤖 Cursor vs Tableau
Не могу пропустить хайповую тему про вайб-кодинг. Попробовал использовать Cursor, чтобы создать интерактивный дашборд на базе Sample Superstore. На вход я дал ручную зарисовку макета, данные и описание, что хочу. Дальше шаг за шагом добавлял интерактивность, правил ошибки по работе с данными и настраивал стили.

Ну что же, это правда работает. Работает сильно лучше чем 2 года назад и в 100 раз удобнее, чем если это делать просто вместе с ChatGPT в вебе или в виде приложения. Насколько это удобнее Copilot, я не знаю, его не пробовал.

Результат получился классный — он смог реализовать все мои требования, код исправлять руками пришлось раза 2-3 и раз 5 приходилось подсказывать ему логику почему у него возникали ошибки. Например, он долго тупил с парсингом дат и неправильно суммировал данные по месяцам, а иногда терял функционал, что уже добавил ранее. А ещё одни раз снёс всё вообще и оставил только CSS, пришлось откатывать код. В целом, я бы сказал, что количество ошибок прям небольшое. Ещё он даже смог сделать кнопку скачать в Excel зараза 😈

Заняло это всё 2.5-3 часа. С одной стороны довольно долго, с другой — КАМОН за это время получился рабочее веб-приложение, которое работает сильно быстрее Табло! А ещё получилась отличная мобильная версия.

Ещё я сделал тот же самый дашборд в Табло, это заняло 20 минут. Конечно это быстрее, но там нельзя сделать скругления для плашек =) Можете потыкать обе версии и сравнить как это всё работает. Особенно разница чувствуется при фильтрации.

На картинках запросы, которые использовал и промежуточные результаты. На последней картинки скрин из Табло.

Результаты
🤖 Cursor
🤓 Tableau

Круто, что такой результат получается не из-за новых моделей, а просто из удобного инструмента и агентов, которые использует всё те же модели от Anthropic и OpenAI

P.S. Ещё настоящие программисты (Вастрик) тоже пишут про вайб-кодинг. У меня сложились очень похожие выводы и ощущения в процессе работы.
#наблюдение

📈 Залетай в BI: Итоги работы за полгода S3E4
Давно не писал как у меня дела в новой роли:

1. Найм сотрудника
Я бессовестно воспользовался личными связями — мне снова удалось нанять в команду Настю Кузнецову aka @nastengraph. Она работала в моей команде в Такси, мы много делаем совместных проектов по обучению компаний, а ещё она просто мой хороший друг. Поэтому нанять её — было большой удачей.

2. Система дашбордов для HR-аналитики
Сначала сделали quick-win для анализа воронки найма, потом провели сессию Dashboard Map и сформировали какие дашборды нужны в ближайшие полгода, cобрали данные и сделали где-то 70% из запланированных в системе дашбордов. Сейчас уже есть и алерты с рассылками, и страницы сущности, и аналитические дашборды, и проверка качества данных — получается здорово, нравится и нам, и бизнес-заказчикам.

3. Финансовый анализ
Сделали несколько дашбордов для анализа и автоматизации P&L и Cashflow компании. Тут работа идёт медленнее, чем в HR — пришлось настроить загрузку данных с помощью кода, а не через Fivetran. Но уже показали пользу, хотя пока больше в автоматизации, чем в анализе.

4. Как про…ть 3K$: Jira-дашборды
Придумали концепт, проверили концепт, потеряли 3K$ 🙈

Многие процессы в компании проходят через тикеты в Jira. Появилась идея — сделать шаблоный дашборд, который позволил бы следить за статусами тикетов, их сроками, загрузкой сотрудников и т.п. Сделали шаблон и показали руководителям отделов. Кто-то был восторжен, а кто-то сразу относился скорее со скептицизмом. В итоге сделали 6 дашбордов, но регулярно сейчас пользуются, к сожалению, только 1-2 дашбордами. Тема оказалась не так интересна, как думали, надо подумать как это переупаковать или отказаться.

Ещё случайно потратили лишних 3 тысячи долларов в пустую. Одна из команд переделала полностью всю свою очередь в Jira. Это привело к изменению всех полей в уже закрытых тикетах. Так как мы пользуемся Fivetran для заливки данных, мы потратили большое кол-во «строк» за пару ночей, а следовательно и лишние деньги. У нас уже были алерты на такие вещи, но я не сразу сообразил, что происходит и в итоге получился косяк. При средних расходах в 800-900$ в месяц, 3 тысячи кончено стали неприятным сюрпризом.

Урок — расследуйте, что происходит с алертами сразу, а не «вот сейчас закончу задачку и гляну». Я просто сначала подумал, что это были реальные данные. Да дорогие, но нужные данные, а оказалось, что нет. А ещё обязательно проговаривайте с владельцами исходной системы, как их действия могут повлиять на ваши бюджеты. 🙈

5. Технологический стэк
Добавили в стэк dbt cloud, теперь полностью цепочка выглядит как:
Система-источник →
→ Fivetran или код
→ raw слой в Postgre
→ dbt cloud
→ DDS/Reporting слои в Postgre
→ Дашборды в Tableau

Ещё наделали всякого по мелочи — сделали style guide, провели обучение для сотрудников по работе с web-edit, сделали алерты и технические дашборды, чтобы следить за системой, запустили процесс согласования доступов для дашбордов (было критично сразу сделать хорошо, так как у нас чувствительные данные в дашбордах).

Итоги
Пока как метрику успеха проекта рассматриваю охват. За полгода получилось дойти по WAU с 0 до 40 человек. Адопшен рейт (WAU пользователей / общее кол-во пользователей в этом домене или отделе) в некоторых отделах достиг 70%, это прям очень неплохо. Но в целом в нашем направлении он гораздо ниже и ещё есть куда расти.

Я разобрался в основах DWH и мы построили, хоть и простое, но эффективное для наших задач хранилище. Сейчас собираем данные из 12 разных источников. Рад, что не утонули в куче инфраструктурных вопросов и коде. На основе этих данных сделали порядка двадцати дашбордов.

На этом закончу этот сезон сериала. Я снова «залетел в BI» и может что-то ещё расскажу, но позже. Следующая большая цель — сделать не только операционную аналитику, но и поменять бизнес-процессы на основе этих данных.

Все серии:
— S3E0: Трейлер
— S3E1: Архитектура решения
— S3E2: Data Ingestion
— S3E3: Инструмент Data Ingestion
— S3E4: Итоги за полгода
#залетайвbi

📄 Результаты опроса NewHR для аналитиков
Ребята из NewHR подвели итоги опроса аналитиков, его прошли 1293 аналитика, что думаю является показательным и отражает рынок.

Какие мне запомнились цифры:
— рынок всё ещё перегрет и аналитики довольно быстро находят работу. 80% из них находят работу за 3 месяца и менее, да и зарплаты тоже неплохи
— 47% аналитиков работают над созданием дашбордов каждую неделю, а вот в BI-аналитику хочет развиваться только 20% от общего числа. Эх надо больше рассказывать про то как это занимательно =)
— Авито очень уверенно занимает первое место в топе компаний для работы для аналитиков

В Авито сейчас вообще собирается просто какая-то дрим-тим. Недавно туда перешёл мой хороший друг Саша Бараков и теперь будет улучшать BI стек и процессы компании, уверен это будет огонь.

Если вдруг заходите присоединиться к их команде BI, то вот свежие вакансии:
— BI-аналитик в центральную команду аналитики
— Вакансии BI-аналитиков в разные направления бизнеса
— Продакт-менеджер по внутреним продуктам аналитики
#вакансия #дружеский_пиар

📄 Результаты опроса NewHR для аналитиков
Ребята из NewHR подвели итоги опроса аналитиков, его прошли 1293 аналитика, что думаю является показательным и отражает рынок.

Какие мне запомнились цифры:
— рынок всё ещё перегрет и аналитики довольно быстро находят работу. 80% из них находят работу за 3 месяца и менее, да и зарплаты тоже неплохи
— 47% аналитиков работают над созданием дашбордов каждую неделю, а вот в BI-аналитику хочет развиваться только 20% от общего числа. Эх надо больше рассказывать про то как это занимательно =)
— Авито очень уверенно занимает первое место в топе компаний для работы для аналитиков

В Авито сейчас вообще собирается просто какая-то дрим-тим. Недавно туда перешёл мой хороший друг Саша Бараков и теперь будет улучшать BI стек и процессы компании, уверен это будет огонь.

Если вдруг заходите присоединиться к их команде BI, то вот свежие вакансии:
— BI-аналитик в центральную команду аналитики
— Вакансии BI-аналитиков в разные направления бизнеса
— Продакт-менеджер по внутреним продуктам аналитики
#вакансия #дружеский_пиар

Лучшее с Табло Паблик 2024
Собрал работы с Табло Паблик, которые запомнились мне больше всего в прошлом году. Получилось четырые категории: инфографика, карты, дашборды и технические трюки. Если знаете ещё крутые работы — кидайте в комментарии.

Отдельно хочу подсветить наших Табло гуру и джедаев: Настя Кузнецова, Саша Варламов, Лиза Горяйнова, Маша Мазюк, Аня Просветова. Вы просто огонь, очень классные работы!

Для затравки несколько картинок выше, а полная подборка с ссылками:
👉 в блоге 👈

Предыдущие: 2023 | 2022 | 2021 | 2020
#подборка

Лучшее с Табло Паблик 2024
Собрал работы с Табло Паблик, которые запомнились мне больше всего в прошлом году. Получилось четырые категории: инфографика, карты, дашборды и технические трюки. Если знаете ещё крутые работы — кидайте в комментарии.

Отдельно хочу подсветить наших Табло гуру и джедаев: Настя Кузнецов, Саша Варламов, Лиза Горяйнова, Маша Мазюк, Аня Просветова. Вы просто огонь, очень классные работы!

Для затравки несколько картинок выше, а полная подборка с ссылками:
👉 в блоге 👈

Предыдущие: 2023 | 2022 | 2021 | 2020
#подборка

So true 🙈 Спасибо настеньке и графики за находку!
#юмор

📈 АБ-тешница от Авито Тех
Ребята из Авито выпустили на рынок технологический продукт для проведения A/B тестов Trisigma. Знаю лично ребят, кто разрабатывал платформу, поздравляю их с запуском!

Очень интересный кейс, когда продукт созданный для себя внутри компании становится рыночным и продается как коробочное решение. При этом целевая аудитория продукта — это довольно большие компании, которые уже массово проводят A/B тесты и задумываются над созданием своей «АБ-тешницы». Издалека кажется, что таких компаний относительно немного, но если вдруг вы работаете в такой — то советую обратить внимание на продукт.

Из классного: в саму платформу встроен реестр метрик, тот самый святой Грааль Data Governance — Metric Store. Интересно, как этот реестр будет встраиваться в бизнес-процессы команд аналитики.

В релизе говорят, что Trisigma умеет:
— Автоматически проверять эффективность новых функций на разных сегментах аудитории до их массового запуска.
— Запускать сотни экспериментов одновременно на различных платформах и операционных системах.
— Гибко настраивать тесты и генерировать подробные отчеты о результатах.
— Интегрируется с другими корпоративным системам для обмена данными и представляет результаты анализа в виде понятных графиков и отчетов.

Само Авито активно пользуется A/B тестированием. Иван Гуз, управляющий партнер Авито, рассказал что эксперименты дают дополнительный прирост от 10 до 20% в год ключевых показателей Авито — выручка и количество покупателей.

Вот короткое видео с демо продукта. А посмотреть скрины и описание можно на сайте

👉 https://trisigma.io/ 👈

#дружеский_пиар

💼 BI-аналитик в JetBrains
Мой хороший друг — Макс Пчелин ищет к себе в команду BI-аналитиков. Есть несколько позиций с релокацией и в разные команды, налетайте!

👉 Откликнуться на сайте 👈

#вакансия

📊Нетехнический навык для саморазвития
Анализируя картинку с навыками мне стало интересно, а чтобы вы качали в первую очередь?
#опрос

Датавиз из реальной жизни — продолжаю фоткать и собирать примеры визуализации данных, которые можно найти оторвавшись от монитора. Еще похожее по тегу #наблюдение

1️⃣ Вытоптанность травы на поле Уимблдона показывает как изменился стиль игры за десятилетия. Подробнее в статье. Спасибо Жене Козлову за пример!

2️⃣ Сообщение в слаке нашей компании о том, что в офисе на одном из этажей повысился уровень CO₂ из-за ремонта. Оцените уровень дата грамотности офис менеджеров — они следят за этим в Графане! Просто one love уровень заботы и данных! ❤️

3️⃣ Нашёл в музее NEMO карту распространения холеры в Амстердаме в 1886 году. Получается не только Джон Сноу додумался это визуализировать. Спорный приём: сегменты пай-чарта — это недели с первой по двенадцатую, начиная с «12 часов». Поэтому на карте каждый пай-чарт показывает время вспышек в разные недели в каждом районе, непонятно только зачем тогда цвет.

4️⃣ Диаграмма связей учеников и учителей голландских художников, можно увидеть кто на кого повлиял и какие были кластеры. Нашёл в музее Франса Хасла в Хаарлеме.

5️⃣, 6️⃣ Описание вкусов коктейлей с помощью графиков в местных барах. В первом случае скорее дата-арт, во втором прям прикольный и понятный график для выбора.

7️⃣ Уличная листовка с маркировкой вредности различных транспортных средств 🕊

8️⃣ Обучение второклассников основам графиков. Поделился Руслан Салахиев, спасибо!

9️⃣ График температуры прожарки стейка от блютуз градусника (чего только не бывает 🙈). Зеленая линия температура снаружи, красная — внутри. Поделился Игорь Яшков.

🔟 Результаты анализов крови моего пса, наконец-то визуально показаны референсные пределы! А ещё и кластеры, только я не понял кластеры чего 🙈
#наблюдение

❓Главный навык аналитика
Под постом с результатами опроса продактов возник вопрос, а чем отличаются навыки сеньоров и джунов. И тут я понял, что забыл показать вам результаты опроса прошлого года про навыки аналитиков, который делал к конференции Матемаркетирнг. Там я спрашивал какие 3 навыка считают главными аналитики с разным опытом.

Основные выводы такие. Джуны главными считают технические навыки, хотя понимают и важность «софт-скиллов». А вот сеньоры больше ценят знание специфики бизнеса и умение общаться с заказчиками. Кроме 2%, которые считают главным навыком Excel 😅

В общем, как всегда, нужно «уметь решать вопросики», а техника всегда подтянется. Особенно учитывая текущие реалии развития LLM.

Ещё этот график классно описывает систему уровней аналитиков Жени Козлова, не устаю её рекомендовать: статья с описанием, краткий pdf с матрицами. Ну и свою матрицу компетенций BI-аналитика тоже порекомендую.
#опрос

△Треугольник эффективности или как понять какие метрики нужны бизнесу

Недавно ко мне пришла замечательная Марьяна (автор канала Продукты, книги и любовь) с вопросом «Рома, а как лиду команды программистов Ване выбрать метрики работы команды, которые стоит отслеживать на дашборде для оценки эффективности работы команды?».

Отвечаю публично. Существует куча методик, но я расскажу об одной не такой известной, которую я узнал работая с производственными процессами, она хорошо подходит для таких кейсов.

Для начала давайте обсудим, что такое «эффективность»? Например, Петя, программист из команды Вани, закрывает задач на 10 стори-поинтов за спринт — эффективно ли это? Сравним со средним значением для других программистов? А как тогда определить эффективность всей команды — пойти посмотреть на рынок? Но там люди делают совершенно другие задачи и по-другому их оценивают. Отсюда первый вывод — измерить эффективность процесса чаще всего невозможно, можно только сказать насколько он стал эффективнее предыдущего периода или какого-то бенчмарка на рынке. Но бенчмарки работают крайне плохо.

Окей, поняли, что можно измерить только повышение эффективности, но что же это такое? Например, программист Петя стал закрывать 15 стори-поинтов за спринт, а раньше закрывал только 10. Ваня должен дать Пете премию? Стал ли Петя работать более эффективно? Однозначно сказать невозможно, так как мы не знаем всех характеристик процесса, только его производительность. Ещё нужно понять стал ли Петя делать больше багов, сколько раз код приходилось править во время ревью, или может Петя просто стал работать на 20 часов больше и совсем не спит.

Получается, что чтобы говорить про изменение эффективности надо знать ещё и другие метрики процесса, а не только производительность. Кстати, поэтому так плохо работают отраслевые бенчмарки, они не дают представление о всех метриках процесса.

Описанию метрик процесса помогает фреймворк «Треугольник эффективности». Он говорит, что любой процесс должен быть описан с трёх сторон:
— Delivery: Продукт/результат процесса. Чаще всего кол-во продуктов или объём услуг выпущенных за единицу времени и их продуктовый микс (выпускаем не только A, а способны делать и A, и B, и C).
— Quality: Качество процесса. Кол-во ошибок в процессе.
— Cost: Стоимость реализации процесса.

Разберём на примере команды разработки.

D - Продукт/результат
— Кол-во задач сделанных за спринт
— Кол-во стори-поинтов выполненных за спринт
— Микс задач (60% новые фичи, 20% баги, 20% тех. долг)

Q - Качество
— Кол-во итераций при ревью кода
— % успешных тестов
— Кол-во новых багов

С - Затраты
— Кол-во часов работы программистов
— Кол-во часов работы смежных специалистов (QA, бизнес-аналитик, продакт)
— Стоимость софта/инфраструктуры

Ещё в «центр треугольника» добовляют метрики рисков, чаще они качественные, но могут быть и количественными.

R - Риски
— Оценка рисков утечки информации пользователей
— Риски замедления разработки из-за неудачной архитектуры
— Риски выгорания сотрудников

Смотря на этот список метрик получаем определение «повышения эффективности» — когда мы улучшаем хотя бы одну метрику процесса при этом не ухудшая остальные метрики. Стали больше деливирить фичей, но полезли баги — это не является повышением эффективности. Больше закрываем задач и нет новых багов, но 80% времени тратим на рефакторинг — не является повышением эффективности. Научились больше деливирить за счет автоматических сборок и тестов, а качество, затраты и риски не выросли — это повышение эффективности.

А как же Ване это поможет для дашборда? Ему надо выбрать какая часть D, Q, C или R является ключевой для всей компании. Для стартапа — будет важным скорость релизов, а для банка — надёжность сервиса, для консалтинга — сокращение затрат и т.п. Далее делаем расчет метрик по всем категориям, но с фокусом на текущую стратегию компании и реализуем дашборд.

Мне нравится, что эта методика подходит для чего угодно. Даже изменение личной эффективности можно прикинуть. Попробуйте треугольник, когда перед вами будет задача оценить эффективность бизнес-процесса.
#избранное

🔎 Рынок продакт менеджеров
Ребята из ProductSense провели большой опрос про рынок менеджеров продуктов: зарплаты, в каких компаниях работают и необходимые навыки.

Я помог с дополнительным инструментом для этого исследования — дашбордом, где можно самому пощупать данные и позадовать интересные вопросы. Например, можно выбрать определённый опыт или уровень дохода и посмотреть как меняется отношение продактов к необходимым навыкам. Особенно нравиться сравнивать топ навыков «которые я считаю важными» и «которые мой шеф считает важными», но везде между прочем очень цениться аналитика!

👉 Ссылочка на дашборд 👈
👉 На сайт исследования 👈
#пример

Друзья, приглашаю вас на бесплатный мастер-класс «Анализ личных финансов», который пройдёт в ближайшую среду, в 18.00 по Москве.

На вебинаре будет теория визуализации и практика на данных, которые никого не оставляют равнодушными — на денежных тратах. Мы соберём в Табло дашборд, который ответит на важные вопросы о тратах на тестовом датасете, и подскажем участникам, как повторить это для собственных данных и с учётом личных запросов.

Запись на мастер-класс: https://bureau.ru/news/2025/february/#misyutinabunin

До встречи!

Завтра с Таней посидим и немного покрутим в прямом эфире данные. Приходите если любите копаться в своих данных! 💰

🛞 Kolesa Conf 24
Осенью выступал на одной из самых крупных конференций в Казахстане с докладом «Сапожник с сапогами». Недавно ребята выложили видео этого выступления, делюсь им с вами.

Я рассказал о своём фреймоврке Dashboard Map и как мы делали систему отчетности для отдела продаж в Karpov Courses. Идея простая, если что-то пробовать, то лучше начинать с себя, а уже затем идти к бизнесу или обучать этому!

А ещё там было много других классных докладов про аналитику, рекомендую!

👉 Записи тут 👈

Миро доска тут
#выступление

🎨 Красивый корпоративный колор
В конце прошлого года был в жюри конкурса на фестивале DataLens. Я записал короткое видео с разбором ошибок в работах участников, будет полезно всем, кто делает дашборды. Работы победителей можно посмотреть там же в канале фестиваля.

Кстати, если пропустили сам фестиваль, то можно посмотреть записи на сайте фестиваля. Там был не только этот конкурс, но и ещё много всего интересного!

Кстати, за это время ребята успели улучшить функционал отчётов.
#выступление #datalens

Нерегулярная подборка ссылок
🎥 Володя Герингер записывает классные видео про архитектуру и основы аналитики. Очень хорошо подойдёт новичкам. Классная особенность, что он делает упор именно на фарм отрасль. Верю что скоро будет всё больше узконаправленных аналитиков заточенных на разные индустрии. Если вы вдруг из фармы — то обязательно присмотритесь к каналу.

📈Ребята из Left Join вернулись к обзорам BI-систем, отличный апдейт! Ребята начали с SuperSet, заголовок «SuperSet — бесплатная замена Tableau?» звучит супер кликбейтно и «смело», надеюсь это такая пост-ирония 🤣

❓Артём Прытков проводит опрос о том какие проблемы есть на BI-рынке РФ, если интересно поделиться болью и помочь ребятам, то поучаствуйте.

📋Андрон Алексанян, собрал статью на хабре про самые полезные каналы по аналитике, посмотрите может быть найдёте какие-то новые и интересные каналы, я нашёл парочку ребят про которых не знал.

➕Табло показало новые фичи в грядущей версии 2025.1, вот видео обзор от Тима. Для меня из интересных фичей показались — возможность создавать кастомные темы и улучшения в таблицах.

🔍Развиваем насмотренность: Таня собрала классные работы по сложной инфографике, а Настя подборку подборок. Я пока ещё собираю свою традиционную подборку за прошлый год с Табло Паблик.

💼 Вакансии 🚙
Александр Попов из компании Атом ищет к себе в команду Старшего BI-аналитика делать крутую отчетность в DataLens и Старшего системного аналитика в команду DWH. У ребят конечно супер интересный продукт — электроавтомобиль, всегда люблю когда создается что-то физическое, что можно пощупать! Для отклика можно писать @FiestaTS, на почту Tatiana.Suslina@atom.team или откликаться на hh.

Ребята из 2GIS ищут продакт менеджера для управления сервисом по гео-аналитике. Классная специализация и интересный продукт.
#дайджест

Настя собрала основы по дизайну и датавизу в виде текстового курса, рекомендасьён!

Ура ура наконец-то лендинг курса "гибкий график" 🚀

Сегодня первый запуск курса! 11 глав, куча домашек с обратной связью от графиков до дэшбордов 🤓

Посмотреть, что внутри и купить можно по ссылке
👉 https://nastengraph.ru/ 👈

Курс текстовый, можно читать даже с телефона и проходить в своем темпе. Максимально комфортно будет проходить 1-2 главы в неделю, чтобы успевать практиковаться. Уже создала чатик и буду рада вас там увидеть 🧡

ps по любым вопросам по курсу пишите на почту nastengraph@gmail.com