Обновить
40.18

Визуализация данных *

Облекаем данные в красивую оболочку

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

За 4 недели внедрили аналитику программы лояльности для курорта: переток клиентов, возвратность и другие показатели

Время на прочтение10 мин
Охват и читатели4.6K

На связи Андрей Рыжик, руководитель отдела BI-разработки компании «Белый код». Мой опыт показывает, что данные о поведении клиентов — кладезь инсайтов для бизнеса. Особенно это касается программ лояльности: без аналитики трудно понять, как гости пользуются вашими услугами, кто возвращается, а кто уходит навсегда. Сегодня расскажу, как всего за месяц мы разработали аналитическое приложение в Qlik Sense для крупного курорта (аквапарк + СПА, отель, рестораны) и какие возможности это открыло бизнесу.

Читать далее

Low/No-Code ETL vs классический подход: что выбрать бизнесу

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели5.6K

Данные без информации — это просто цифры. Чтобы они «заговорили», их нужно извлечь и преобразовать. Для этого существуют ETL‑системы, а для анализа данных и визуализации — BI и Data Science.

Сегодня бизнес выбирает между тремя классами ETL-решений...

Читать далее

Как приручить сигналы или BI-система на графовой реактивности за 2 месяца

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели5.1K

Привет! Я Дмитрий Дин, тимлид в диджитал-продакшне Далее. Сегодня расскажу, как мы разработали свою BI-систему с гибкими дашбордами и реактивными фильтрами — и для этого я собрал библиотеку ReGraph.

Решение полезно фронтенд-разработчикам, тимлидам, архитекторам — всем, кто работает с динамическими интерфейсами, визуальными конструкторами и кастомной реактивностью.

Читать далее

Сравнение Grafana и Dimension-UI на задаче мониторинга истории активных сессий

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели6.8K

Недавно рассказывал про мониторинг истории активных сессий в базах данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse и MS SQL Server с использованием desktop-приложения Dimension-UI (link). В комментариях @KPSB92 задал вопрос о преимуществах/отличиях связки exporter Prometheus/Grafana и Dimension-UI, решил оформить ответ в эту небольшую статью.

Итак, возьмем для примера просмотр данных активных сессий в базе данных PostgreSQL и сравним визуализацию в Grafana и Dimension-UI. Посмотрим работу с интерфейсами обоих систем в динамике с помощью скринкастов.

Читать далее (трафик 21 Мб)

Автоматический парсинг чеков с LlamaIndex и Pydantic

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели4.8K

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как с помощью LlamaIndex и Pydantic можно превратить сканы чеков в структурированные данные. Минимум кода — и у вас готовый CSV для анализа.

Читать далее

SVG-меры в Power BI

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели4.1K

SVG-меры в таблицах Power BI используются для создания компактных, интуитивно понятных и динамически изменяющихся визуальных элементов, которые значительно улучшают читаемость, контекст и эстетику отчета. Они позволяют выйти далеко за рамки стандартных возможностей условного форматирования, добавляя в таблицу гибкие и выразительные визуальные элементы, такие как мини-гистограммы, индикаторы прогресса или иконки состояния.

SVG-изображения вычисляются динамически с помощью DAX: каждая строка таблицы получает собственную визуализацию на основе контекста фильтров. Это делает SVG-подход гораздо более вариативным, чем статические картинки, загруженные вручную.

Далее — немного теории, а затем практический пример с разбором кода.

Читать далее

Завод на все 100! Как получить конкурентное преимущество за счет рекомендательных систем для поддержки принятия решений

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели7K

Часть 1. «Цифровая пена» всё сильнее затягивает

С одной стороны за несколько сотен лет принципиально не изменилась логика производства продукта: оборудование и рабочие на основании технологических карт/рецептур перерабатывают сырье и материалы в полуфабрикаты и готовую продукцию, передавая результат своей работы дальше по участкам до склада готовой продукции для отгрузки покупателям, при этом собственники ожидают максимальной отдачи от инвестиций.

С другой стороны, начиная с 30-х годов прошлого века, изменения в производственных системах, развитие компьютеров и аналитики, а также миллиарды долларов, вброшенные в консалтинг, породили вокруг бесконечное количество информации, моделей, систем, программных продуктов. Часто начинает казаться, что современные руководители, просто тонут в этой «цифровой пене», не всегда понимая, как соединить «теплое» с «белым», например, внедрение ERP, желание повысить скорость выпуска и сделать завод более рентабельным, а также развивать «мягкие навыки» (soft skills). И вокруг армия консультантов: «Вам нужно внедрить Бережливое производство», «У вас нет нормального управленческого учета», «Вам срочно нужно ERP», «Зачем тратить большие бюджеты, давайте всё сделаем в экселе» и так далее

В России ситуация осложнилась тем, что в 90-е годы была уничтожена советская научная школа управления производством и в течение 20 лет мы утратили собственные наработки и системно не взяли чужие, за исключением лидеров отраслей. В итоге сегодня видим засилье литературы из серии «Богатый папа — бедный папа» или «Коучинг — наше всё», а также разные курсы МВА, где руководителей и собственников бизнеса учат в основном лучшим практикам финтеха и ИТ.

Читать далее

Всё что надо знать менеджеру по маркетинговым исследованиям в агентстве и маркетологу компании об оформлении анкеты

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели3.7K

Стандартное форматирование анкет маркетингового исследования — это не просто вопрос эстетики или формальности, а ключевой элемент обеспечения качества, достоверности и сопоставимости получаемых данных. Для менеджера, отвечающего за сбор и интерпретацию рыночной информации, знание и применение единых стандартов оформления анкет критически важно по следующим причинам:

Единообразная структура вопросов, логическая последовательность блоков и чёткая формулировка и единообразное форматирование инструкций снижают вероятность недопонимания интервьюерами и программистами. Это минимизирует ошибки при создании скрипта, заполнении анкеты и повышает точность собранных данных.

Нестандартные формулировки, двусмысленные вопросы или хаотичная структура анкеты могут привести к неявным искажениям в собранных данных.

Стандартное форматирование включает проверенные методики построения шкал, формулировок и логики переходов, что снижает когнитивную нагрузку на разработчика, интервьюера и уменьшает время разработки и тестирования анкеты перед началом поля.

Применяя стандарт менеджер не тратит время на "изобретение велосипеда" для каждого нового опроса. Он использует готовый, утвержденный шаблон. Это ускоряет создание анкеты в разы, снижает количество правок и время на их согласование будет потрачено на полевой этап и более качественный анализ результатов.

Данные с чистой, стандартизированной анкеты прописаны в задачах анализа в упорядоченном виде. Аналитику не приходится тратить 80% времени на "очистку" данных, исправление ошибок кодировки и приведение переменных к единому виду и поиску, какой именно вопрос имел ввиду менеджер фразой "Имиджевые высказывания в разрезе на возраст". Аналитик сразу приступает к анализу Q3s с банером Age.

Узнать стандарты оформления

Мониторинг истории активных сессий в базах данных

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели6.9K

Сегодня проверим Dimension‑UI на задаче мониторинга истории активных сессий в базах данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse и MS SQL Server в режиме реального времени.

История активных сессий (Active Session History, ASH) — очень удобный способ получения информации о работе БД в кратком виде. Когда важно максимально быстро отследить, что происходит с системой в настоящее время, оценить развитие текущей ситуации — это рабочая активность или начало каких‑либо проблем — в том числе, через быстрый просмотр baselines в недавнем прошлом системы и сравнить их с текущими данными.

Изначально, данный подход был разработан и применен в СУБД Oracle начиная с 10g версии. Архитектурно в Oracle это выглядит как плоская таблица в памяти V$ACTIVE_SESSION_HISTORY, в которую с определенным интервалом (стандартно 1 секунда, но его значение можно изменять) записывается состояние каждой активной сессии: идентификатор сессии, SQL‑запроса, процесса операционной системы, текущий статус сессии — в работе или ожидании получения доступа к ресурсу, статистики потребления памяти и проч.. Периодически информация из таблицы в памяти сбрасывается на диск в таблицу DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY репозитория рабочей нагрузки AWR.

Читать далее (трафик 29 Мб)

BI в закрытом контуре: технические вызовы развертывания и эксплуатации

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели2.7K

Бизнес-аналитику чаще внедряют в облаке или гибридной инфраструктуре. Но что делать, если по требованиям безопасности выход интернет недоступен, а BI‑система должна работать только внутри корпоративной сети?

Эта статья будет полезна архитекторам, DevOps‑инженерам и администраторам, которым нужно развернуть BI‑платформу в изолированной среде. На примере Modus BI мы разберём ключевые технические трудности и покажем решения, проверенные в реальных проектах.

Читать далее

Интерактивные карты областей в BI-системе 1С: Аналитика

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели3.8K

В этой статье хочу поделиться опытом разработки интерактивных карт областей в "1С:Аналитика" для одного из крупных заказчиков в здравоохранении. Задача стояла визуализировать медицинскую статистику не просто точками на карте, а целыми районами, чтобы руководство могло одним взглядом оценить ситуацию в регионе.

"Карты областей" - можно использовать не только для географических карт, но и для схем цехов, планов этажей и любых других векторных макетов.

Читать далее

Аналитика данных на 1С без костылей: обзор коннектора Visiology

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели6.2K

Сегодня многие организации работают на базе решений из семейства 1С. Но для того, чтобы получить развитые практики BI – то есть реализовать полномасштабную аналитику для принятия управленческих решений на базе данных из 1С, всегда нужно было принимать немало дополнительных усилий. Все потому, что встроенные в платформу технологии не позволяют добиться уже привычного уровня гибкости, а использование промежуточных структур несет в себе ряд технологических неудобств. Все это стало причиной появления собственного коннектора Visiology к 1С.  В этой статье мы рассказываем о том, какие проблемы возникают при попытке настроить автоматическую аналитику на базе 1С, и как новый компонент платформы Visiology помогает решить их все в комплексе.

Посмотреть, как Visiology работает с 1С

Насколько быстр Go? Симуляция миллионов частиц на смарт-ТВ

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение17 мин
Охват и читатели8.8K

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, насколько быстрым может быть Go. Автор проверил это на практике — написал симуляцию миллионов частиц с мультиплеером, только на CPU и так, чтобы оно работало даже на смарт-ТВ. Go оказался одновременно и разочарованием, и восторгом: он не дотягивает до Rust в вычислительных задачах, но удивляет своей простотой и тем, как легко масштабируется до сотен клиентов.

Читать далее

Ближайшие события

GlowByte представляет новое российское BI-решение для корпоративной аналитики Sigla Vision

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели4.6K

Представьте: ваши дашборды, от которых зависят ежедневные решения, внезапно перестали обновляться. Скрипты интеграций сломались, а поддержка отвечает шаблонными письмами. Знакомая ситуация? После ухода Qlik, Tableau и других игроков многие российские компании оказались в аналитическом вакууме. Мы прошли через это же и в ответ создали Sigla Vision. В этой статье я покажу, как мы решали технические вызовы, с которыми сейчас сталкиваетесь вы.

Читать далее

Поиск собственных файлов как в браузере (Google поисковике)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение2 мин
Охват и читатели8.9K

Поиск собственных файлов как в браузере (Google поисковике).

Даже при аккуратной структуре папок и нейминге найти нужный файл часто было непросто. Рано или поздно все превращалось в большой хаос из набора файлов и папок. 

Я пробовал программы по типу Everything, которые ищут по названию файла, пробовал obsidian и xyplorer, которые дают возможность добавлять теги, но хотелось простой возможности описать то, что ищешь, и получить результат - как в браузер поисковике. Затем я подумал - ведь все может быть контекстом...

Читать далее

Почему не стоит заменять пустые значения нулями в Power BI

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели3.8K

Вас просили заменить пустые значения нулями в отчетах? Возможно, стоит дважды подумать, прежде чем это делать!

Читать далее

Интеграция компьютерного зрения и многопараметрического анализа в оценку симптоматики шизофрении

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение27 мин
Охват и читатели5.4K

Богданов Я.В.

ГБУЗ Кузбасская клиническая психиатрическая больница, Кемерово, Россия

Резюме

Данное исследование посвящено применению методов компьютерного зрения и многопараметрического анализа для оценки симптоматики шизофрении. В ходе работы был проведен количественный анализ графической и текстовой продукции пациентов с шизофренией и здоровых испытуемых. Исследование включало сравнение результатов с оценками по шкале PANSS и сопоставление данных пациентов со здоровым контролем. Результаты показали значимые различия между группами в выполнении графических и текстовых заданий, а также выявили корреляции между характеристиками выполнения заданий и выраженностью симптомов шизофрении. Особенно информативными оказались задания на рисование лиц, демонстрирующие наиболее сильные корреляции с негативными симптомами. Полученные данные могут быть использованы для разработки новых методов оценки и мониторинга состояния пациентов с шизофренией.

Ключевые слова:   Шизофрения, Компьютерное зрение, Многопараметрический анализ,  PANSS (Шкала позитивных и негативных синдромов), Количественный анализ, Корреляционный анализ, Рисунок лица, Несуществующее животное.

Информация об авторе:

Богданов Ярослав Вячеславович – e-mail: yarik@yabogdanov.ru; https://orcid.org/0009-0002-3880-7152

Как цитировать: Богданов Я.В., Интеграция компьютерного зрения и многопараметрического анализа в оценку симптоматики шизофрении: количественный анализ графической и текстовой продукции, корреляции с шкалой PANSS и сравнение со здоровым контролем

Читать далее

BI для кофейни: как перестать гадать по остаткам и начать зарабатывать

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели3.5K

На связи Анна Астахова, директор по развитию ИТ-интегратора «Белый код». Я уже рассказывала о пользе BI в аптечных сетях. Но кофейням бизнес-аналитика нужна не меньше ведь отрасль — суперчувствительная к данным. И без BI тут как без кофемашины. Покажу, какие дашборды могут помочь кофейням.

Читать далее

Миф о «едином источнике правды»: почему консолидация данных — это не про технологию, а про процессы

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели3.9K

Единый источник правды (SSOT) давно стал модным термином в области управления данными. При этом многие компании сводят его смысл к покупке хранилища данных или BI-платформы. 

На практике успех SSOT зависит не столько от хранилища данных или ETL-процессов, сколько от внутриорганизационных регламентов, закрепленной ответственности и согласованных методик расчета показателей. В статье разберем, что такое SSOT на самом деле, в чём основные заблуждения относительно него и как избежать разочарования в BI.

Читать далее

Больше, чем BI: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся. Часть 1: платформенные, архитектурные возможности

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели3.2K

Мы давно работаем на рынке BI и, как любой зрелый продукт, регулярно сравниваем себя с другими системами, которых с каждым годом появляется всё больше и больше — каждая со своими сильными и слабыми сторонами. И мы решили задать себе простой, но важный вопрос: а чем мы в Luxms BI действительно гордимся? Что нравится не только нам, как разработчикам, но и экспертам, которые делают на нашей платформе десятки проектов? Какие особенности мы сами считаем важными и удобными?

Так появилась эта серия: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся. Это не список «всё, что у нас есть», и не подборка базовых возможностей, которые сегодня есть почти в каждом BI-инструменте. Мы собрали то, что нас самих вдохновляет, и то, что мы чаще всего видим в успешных проектах наших клиентов.

Для удобства мы разделили эти фичи на четыре тематических блока. Начнём с первого блока — архитектура и платформенность, с того, на чём держится всё остальное. В этой статье мы расскажем, как устроена платформа Luxms BI, почему мы сделали ставку на датацентричную модель, как устроена быстрая кастомизация интерфейсов, что такое BI-Magic-Resources, и зачем внутри BI-платформы observable-сервисы. 

Читать далее