#dashboard #datavisualization
Какой самый быстрый способ получения business insights? Конечно же, череж dashboard. С появлением Tableau, планка по качеству визуализации данных значительно поднялась. И таким динозаврам, как SAP BO, Microstartegy, Oracle BI, Cognos, Miscrosoft Reporting Service стало тяжело, и все бросились создавать аналоги Tableau, у каждого вендора есть свой аналог. Несмотря на то, что Tableau лидер и всем он нравится, у него, на мой взгляд, есть одна большая проблема – мы не можем создать единую модель данных. Каждый Tableau Data Source – это лишь одна область бизнеса. В крупной компании, невозможно все засунуть в один источник данных, и мы создаем много источников, так же, простота интерфейса и Self-Service позволяет на создавать быстро много Tableau Workbooks, Tableau Data Sources, без какой-либо документации. То-есть Tableau, круто, когда у вас человек 20, а если 100, 1000, 30000 (например, Wells Fargo) пользователей, то необходимо создавать множество правил (Data Governance) и неукоснительно следовать им.

Возвращаюсь к дашборду. Всем нужен дашборд. С чего начать? Лучше начать с того, чтобы посмотреть какие они бывают. Самая лучшая книга – это The Big Book of Dashboards. И я случайно увидел Pdf этой книги - https://yadi.sk/i/rRBfJrjI3QCCyQ. Дашборды в этой книги созданы в Tableau, но это не важно, вы можете такой же создать, где угодно. Зато в книге хорошо раскрыты принципы и методы.

А есть ли shortcut (короткий путь) для создания дашбордов? Да он есть. В 2015 году я работал в Черногории в отделе маркетинга, и там я попробовал https://www.klipfolio.com (сегодня я увидел, что у них появилась бесплатная версия, раньше не было. Клипфолио позволяет подключаться напрямую к любым источникам данных и обновлять данные в реальном времени. Мы например, повесели у нас в отделе большой телевизор и вывели все метрики на экран, включая результаты A/B тестов. В Амазоне, я не могу ее использовать, у нас все строго. Амазон очень серьезно относиться к безопасности данных.

1. Data Science Process https://lnkd.in/fMHtxYP
2. Data Visualization in Business https://lnkd.in/fYUCzgC
3. Understand How to answer Why https://lnkd.in/f396Dqg
4. Know Machine Learning Key Terminology https://lnkd.in/fCihY9W
5. Understand Machine Learning Implementation https://lnkd.in/f5aUbBM
6. Machine Learning Applications on Marketing https://lnkd.in/fUDGAQW
7. Machine Learning Applications on Retail https://lnkd.in/fihPTJf