Как стать автором
Поиск
Написать публикацию
Обновить
89.77

Визуализация данных *

Облекаем данные в красивую оболочку

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Apache Superset — почему все топы рынка выбрали именно его?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров5.2K

Попытка по-иному ответить на вопрос "какую BI-системы выбрать"? Вместо сравнения систем сделаем проще - оценим рынок и расскажем о возможностях той системы, которую рынок предпочел

Читать далее

Новости

Из performance в BI: как я внедрил в digital-агентство дашборды для аналитики рекламных кампаний

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров640



Привет, Хабр! Меня зовут Давид, я performance-маркетолог в агентстве Molinos. Не так давно я начал изучать BI-аналитику — и приобретенные знания применил в своей работе. В кейсе расскажу как мне удалось разгрузить пару часов из рабочего дня наших сотрудников и автоматизировать клиентскую отчетность. Расскажу, как и с помощью чего построил дашборды для аналитики рекламных кампаний в Яндекс Директе — и дам полезные инсайты тем, кто думает о внедрении такого инструмента в свою агентскую практику.

С чего все начиналось

Читать далее

Мониторинг. Когда очень хочется. Считаем нагрузки и энергопотребление

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение2 мин
Количество просмотров895

Привет, уважаемые читатели и сообщество хабра.

Я продолжаю расширять функционал своей системы мониторинга.

Так исторически сложилось, что энергомониторинга в нашем цеху не было. Единственное что есть это электросчетчики на ВРУ и больше ни чего. А мне как человеку ответственному за все это надо понимать некоторые вещи:

Читать далее

Как t2 масштабировал BI-аналитику на 4500+ пользователей: кейс миграции на FineBI

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров200

Уходящие с рынка западные BI-решения оставили компании перед сложным выбором. Как найти альтернативу, которая не только заменит функционал, но и позволит масштабировать self-service аналитику на всю организацию? В этой статье делимся реальным кейсом компании t2 (бывший Tele2), которая за два года превратила FineBI в backbone корпоративной аналитики с одной из самых больших инсталляций в России. 400+ разработчиков отчетности, 3500+ общих лицензий, кластерная архитектура и автоматизированное обучение — рассказываем, как это работает на практике.

Читать далее

ChameleonLab: Под капотом. Часть 3 — Визуализатор криптографии: От пароля до шифротекста

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров825

В предыдущих статьях мы рассмотрели ChameleonLab как инструмент для стеганографии и стеганоанализа. Но одна из ключевых идей проекта — не просто дать инструмент, а показать, как он работает изнутри. Многие программы используют шифрование, но почти ни одна не позволяет заглянуть в "чёрный ящик" и увидеть весь путь превращения вашего секретного сообщения в неуязвимый шифротекст.

Именно для этого и был создан Визуализатор криптографии — интерактивная образовательная площадка внутри ChameleonLab, которая пошагово демонстрирует весь конвейер современного симметричного шифрования. Давайте разберёмся, зачем это нужно и как это реализовано.

Читать далее

Shap-графики: как наглядно объяснить заказчику логику работы модели

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение18 мин
Количество просмотров2.2K

Всем привет. Я Андрей Бояренков, лидер кластера бизнес-моделей стрима "Разработка моделей КИБ и СМБ" банка ВТБ.

В этой статье расскажу о том, какие на мой взгляд типы графиков необходимо построить, чтобы наиболее оптимальным образом показать заказчику логику работы фичей в моделях.

Читать далее

Фильтры в таблицах

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров1.5K

В B2B-системах и корпоративных интерфейсах фильтры — не «приятный бонус», а спасательный круг в работе пользователя. Когда у вас таблица на 10 000 строк и 100+ колонок, обычным поиском или сортировкой не обойтись. Тут уже нужны сложные фильтры: с несколькими условиями, каскадными зависимостями, сохранёнными пресетами и продуманной логикой применения.

В этой статье разберём, как подойти к проектированию таких фильтров с точки зрения дизайнера: что спросить у фронтендера и бэкендера, какие ограничения учесть заранее и как сделать так, чтобы фильтр реально помогал работать, а не превращался в ещё одну головную боль.

Читать далее

Разграничение доступа к данным дашборда в Superset с помощью фильтрации на основе логина (снова Jinja)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение2 мин
Количество просмотров258

Сегодня мы рассмотрим достаточное простое решение, как ограничить доступ к любому вашему дашборду на Суперсете, зная лишь емейл или логин пользователя, без использования стандартных не самых удобных прав пользователя «зашитых» в Superset.

Читать далее

Визуализация бухгалтерских проводок в виде диаграммы Сэнкей

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение2 мин
Количество просмотров7.2K

Хочу поделиться одной идеей, которая позволяет по-новому взглянуть на проводки бухгалтерского учета. Это может понадобиться тем, кто считает стандартные бухгалтерские отчеты недостаточно наглядными.

Читать далее

Пример использования Адаптивной модели Luxms BI

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Количество просмотров285

В отличие от классического подхода, где BI-система жестко фиксирует связи, мы реализовали модель, которая сама определяет, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшлет, и формирует оптимальный запрос «на лету». Это наша новая Адаптивная модель данных Luxms BI.

Я, Николай Павлов, инженер по обработке данных, и в статье мы разберём, как на практике построить такую модель на примере небольшого проекта: поднимем ClickHouse в Docker, создадим схему «снежинка» с тестовыми данными, соберём адаптивную модель и построим дэшборд с экономическими метриками интернет-магазина.

Читать далее

Адаптивная модель данных в Luxms BI: когда BI сам понимает, что ты хочешь

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров269

В этой статье расскажем про новую адаптивную модель данных в Luxms BI. Мы реализовали подход, при котором модель сама понимает, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшборд, и строит оптимальный SQL-запрос. Это делает аналитику быстрее, а работу с данными — действительно self-service.

Расскажем как это работает, чем отличается от старого подхода и какие преимущества дает аналитикам и бизнесу.

Читать далее

Не лезьте туда: 47 лет не оцифровывали, и нормально же работало

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров151K

Работа команды производственных айтишников на металлургическом производстве иногда тесно сплетается с командой технологической автоматизации и электрооборудования: устанавливаем датчики уровня, нужные для детального анализа технологического процесса

С точки зрения ИТ доменная печь — это огромный «чёрный ящик». Вы кладёте сырьё и топливо, получая на выходе чугун и шлак. Измерить внутри все можно почти ничего нельзя: датчики просто «умирают» от температуры, воздействия шихты и прочих условий. Измерить снаружи тоже сложно (да и нужно ли?): большие печи имеют диаметр порядка 15 метров и высоту 35 метров, — что нам дадут граничные условия для таких размеров?! По опыту на малых печах можно измерять уровень расплава (без разделения на шлак и чугун) по ЭДС внешними датчиками, но у нас так не выйдет, и нам пришлось провести целое исследование, чтобы понять, почему.

Как операционный персонал управлял процессом последние 47 лет? На базе своего производственного опыта, данных по загруженному сырью, параметров прошлых выпусков чугуна и шлака, а также косвенных параметров предполагал, как поведёт себя печь. Но управлять процессами внутри надо, поэтому остаётся только моделирование процессов по данным входа и выхода, базируясь на принципах материального баланса и используя математические ухищрения.

Если коротко, то мы те самые энтузиасты, которые «доставляют» данные, создают алгоритмы и вместе с производством добиваются эффекта. Собственно, мы оптимизируем всё что можем, и вот наконец добрались до самого нетронутого, сакрального и неизвестного легаси, вызванного «чернотой» ящика. Десятилетиями ограниченность данных воспринималась как неизбежность.

Но цифровые возможности развиваются, и мы пробуем применить самые современные цифровые решения, даже если они на грани возможного.

Читать далее

Flutter: Исчерпывающее руководство по высокопроизводительному рендерингу Canvas’а — Часть 1

Время на прочтение25 мин
Количество просмотров1.9K

Когда дело доходит до создания сложных и высокопроизводительных приложений во Flutter, работа с Canvas может стать настоящим вызовом. В этой статье мы погружаемся в тонкости рендеринга динамичных сцен, от оптимизации GPU и пакетирования команд до продвинутых техник работы с пространственными данными. Мы рассмотрим методы, которые позволят вам создавать плавные и визуально насыщенные интерфейсы, даже когда сцены становятся всё сложнее. Обсудим, как правильно выбрать стратегию рендеринга, оптимизировать отрисовку и внедрить систему камеры для масштабируемых приложений.

Если вы стремитесь улучшить производительность вашего Flutter-приложения, эта статья поможет вам освоить ключевые техники и подходы.

Читать далее

Ближайшие события

Как делать грамотный бэктест и анализ торговой стратегии: метрики, сигналы, сделки и выводы в алготрейдинге

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров1.2K

В этой статье я покажу, как протестировать стратегию по реальным историческим данным, сохранить сигналы, симулировать сделки, рассчитать метрики — и понять, стоит ли стратегия того, чтобы торговать ей на бирже.

Все примеры — на Python. В предыдущей статье я показывал написание бота и бектест кода, который просто выдаёт сухие сделки и реализованную прибыль в %. Однако существует много разных параметров и переменных стратегии, без которых ее использование обычно убыточно.

Читать далее

Мгновенный доступ к данным для 1 000 + директоров с помощью ИИ. Кейс ритейлера

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров414

В этой статье расскажем о том, как компания Лэтуаль столкнулась с необходимостью организовать быстрый доступ к аналитике для управленческого состава, с какими сложностями столкнулась и к чему пришла в итоге (и как пригодился ИИ).

Одной из ключевых задач компании является ускорение реакции на изменения показателей в течение дня для всех уровней управленческой вертикали — от топ-менеджмента до управляющих оффлайн-магазинов. Для этого нужен быстрый и удобный доступ к оперативным показателям деятельности каждого магазина.

В компании был реализован механизм рассылок отчетности, однако он не удовлетворял всем требованиям.

Читать далее

Библиотека визуализации графов: как мы решили дилемму Canvas vs HTML в Gravity UI

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров9.5K

Меня зовут Андрей, я разработчик интерфейсов в команде User Experience инфраструктурных сервисов Яндекса. Мы развиваем Gravity UI — опенсорсную дизайн‑систему и библиотеку React‑компонентов, которую используют десятки продуктов внутри компании и за её пределами. Сегодня расскажу, как мы столкнулись с задачей визуализации сложных графов, почему существующие решения нас не устроили, и как в итоге появилась @gravity‑ui/graph — библиотека, которую мы решили сделать открытой для сообщества.

Эта история началась с практической проблемы: нам нужно было рендерить графы на 10 000+ элементов с интерактивными компонентами. В Яндексе много проектов, где пользователи создают сложные пайплайны обработки данных — от простых ETL‑процессов до машинного обучения. Когда такие пайплайны создаются программно, количество блоков может достигать десятков тысяч.

Существующие решения нас не устраивали:

— HTML/SVG‑библиотеки красиво выглядят и удобны в разработке, но начинают тормозить уже на сотнях элементов.

— Canvas‑решения справляются с производительностью, но требуют огромного количества кода для создания сложных UI‑элементов.

Мы решили не выбирать между Canvas и HTML, а использовать всё лучшее из обеих технологий. Идея была проста: автоматически переключаться между режимами в зависимости от того, насколько близко пользователь смотрит на граф.

Читать далее

Планировщики процессов для необычных областей знаний

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров1.3K

Продолжаем обсуждать примечательные инструменты для автоматизации и управления рабочими процессами (и напоминаем про MWS Tables — платформу для командной работы, включающую таблицы, трекер задач, отчётность и другие инструменты, собранные в одном сервисе; можно с лёгкостью создать рабочее пространство для себя или небольшой команды).

Сегодня рассмотрим узкоспециализированные решения для различных областей знаний: Covalent, Cromwell, Cylc и Martian. Эти решения используются для высокопроизводительных вычислений, в работе с квантовыми алгоритмами, климатическом моделировании и анализе медицинских данных.

Читать далее

Интеллектуальные технологии в биомедицине. Как AI и Data Science решают задачи науки

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров688

ИИ и Data Science уже стали неотъемлемой частью современной биомедицины: с их помощью исследуют микробиом человека, диагностируют болезни у животных и моделируют органы в 3D. В статье — прикладные проекты на стыке биологии, медицины и ветеринарии: от метагеномики и цифровых двойников до нейросетевого анализа поведения собак и платформы «Медцифра».

Читать далее

BI-трансформация: как данные разрушают корпоративные культуры

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров416

Внедрение систем бизнес-аналитики — больше чем установка ПО и настройка ETL-процессов. Это изменение подхода к принятию решений и коммуникации внутри компании. Интуиция и должностная иерархия уступают место объективным фактам. 

Но путь к data-driven культуре требует преодоления не только технических барьеров, но и человеческих факторов: приверженности ручным процессам, страха ответственности и недоверия к данным. Рассмотрим, как BI-трансформация меняет корпоративную культуру и с какими трудностями можно столкнуться.

Читать далее

Диван Гервера: опыт построения, рекомендации по изготовлению и перемещению в узких коридорах

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Количество просмотров2K

В мире существует множество производителей диванов, например: Poltrona Frau, Ligne Roset, Minotti, Edra, COR, W. SCHILLIG (все эти производители из Европы), некоторые из них занимаются изготовлением мебели уже очень давно. Их диваны иногда получают собственные названия, поэтические и оригинальные. Есть также много выдающихся дизайнеров мебели, для спроектированных ими диванов помимо собственного названия также часто указывается имя дизайнера, например, диван "Ма джонг" Ханса Хопфера. Однако мне хотелось бы рассказать о диване, названном в честь математика, сконструировавшего его теоретически. Не уверен, что существуют воплощения этого дивана в виде реального предмета мебели, но он является довольно известным среди ученых, да и просто любителей математических головоломок

Читать далее
1
23 ...