Reveal the Data
01.05.202509:30
Сижу 10 минут смотрю на экран. Случайно нажал на вкладку data source, а потом нажал отменить. Вот даже пост уже успел вам написать, а оно всё ещё не отвисло. Табло иногда такое Табля… 🤦♂️
А они всё внедряют AI и агентов…
P.S. Пришлось сделать Force Quit 🤦♂️
#юмор
А они всё внедряют AI и агентов…
P.S. Пришлось сделать Force Quit 🤦♂️
#юмор
24.04.202506:31
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
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
11.04.202507:36
💸 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
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
17.03.202510:47
📈 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:
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
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
01.05.202509:30
22.04.202515:18
🙍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
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
30.03.202511:56
📚 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
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
Reposted from:Data Freak
DF
23.12.202408:09
Ехали на тройке с бубенцами,
А вдали мелькали огоньки.
Эх, когда бы мне теперь за вами,
Душу бы развеять от тоски!
Что может чувствовать человек, находящийся вдали от дома?
Грусть, печаль, тоску... надежду?🧐
Эмиграция и релокация - сложный шаг, с обнулением привычного круга общения, уклада жизни и даже привычек в виде сервисов доставки. Все это наш культурный код, без которого становится не по себе, некомфортно и дорого в новой стране 🤯
Мне очень повезло, что удалось записать репортаж ровно перед поездкой в Европу, чтобы постараться понять, какие же впечатления у ребят, выбравших жизнь вне России. Вдвойне мне повезло, что как раз в начале зимы, в Москву приехали нереально крутые Рома Бунин из Nebuis и Женя Ермаков из Toloka, с которыми вышла очень ламповая, забавная и увлекательная беседа! 🔥
В видео можешь узнать: какая жизнь в Евро зоне, налоги и ЗП, убьют ли LLM джуновские вакансии, а также почему маскот дата платформы Толоки это вомбат? Также мы немного поностальгировали: удивила история Ромы как за 3 месяца его команда мигрировала, на минуточку, 600 ОТЧЕТОВ из табло в ДатаЛэнс, и Жени, как раньше работал на проекте в банке с 2-мя "мощными" ноутбуками сразу - классика консалтинга, хах)
Встретившись в ГЭС-2 мы попали на арт-перформанс, что стал отличным завершением такого теплого вечера. После я понял, как бы не было плохо и непривычно, смотря на все события с надеждой и долей юмора, реагируя гибко и скажем "антихрупко" можно отлично чувствовать себя в таком неустойчивом мире! 🙏🏻🕊
📱Смотри видео до конца, тебя ждет перформанс!
А вдали мелькали огоньки.
Эх, когда бы мне теперь за вами,
Душу бы развеять от тоски!
Что может чувствовать человек, находящийся вдали от дома?
Грусть, печаль, тоску... надежду?🧐
Эмиграция и релокация - сложный шаг, с обнулением привычного круга общения, уклада жизни и даже привычек в виде сервисов доставки. Все это наш культурный код, без которого становится не по себе, некомфортно и дорого в новой стране 🤯
Мне очень повезло, что удалось записать репортаж ровно перед поездкой в Европу, чтобы постараться понять, какие же впечатления у ребят, выбравших жизнь вне России. Вдвойне мне повезло, что как раз в начале зимы, в Москву приехали нереально крутые Рома Бунин из Nebuis и Женя Ермаков из Toloka, с которыми вышла очень ламповая, забавная и увлекательная беседа! 🔥
В видео можешь узнать: какая жизнь в Евро зоне, налоги и ЗП, убьют ли LLM джуновские вакансии, а также почему маскот дата платформы Толоки это вомбат? Также мы немного поностальгировали: удивила история Ромы как за 3 месяца его команда мигрировала, на минуточку, 600 ОТЧЕТОВ из табло в ДатаЛэнс, и Жени, как раньше работал на проекте в банке с 2-мя "мощными" ноутбуками сразу - классика консалтинга, хах)
Встретившись в ГЭС-2 мы попали на арт-перформанс, что стал отличным завершением такого теплого вечера. После я понял, как бы не было плохо и непривычно, смотря на все события с надеждой и долей юмора, реагируя гибко и скажем "антихрупко" можно отлично чувствовать себя в таком неустойчивом мире! 🙏🏻🕊
📱Смотри видео до конца, тебя ждет перформанс!
29.04.202507:25
Очень приятно, когда моя работа вдохновляет людей. А такие отзывы вдохновляют меня делать больше материалов 🖤
Лучи поддержки всем, кто меняет профессию и ищет себя — это сложно, но очень сильно меняет жизнь, если найти то, что нравится! 💪
P.S. Уже не первый кейс с этого курса, когда переманиваю дата инженеров на сторону света 🙃
P.P.S. Напомню про наш бесплатный курс по датавизу https://karpov.courses/datavisualization
#отзыв
Лучи поддержки всем, кто меняет профессию и ищет себя — это сложно, но очень сильно меняет жизнь, если найти то, что нравится! 💪
P.S. Уже не первый кейс с этого курса, когда переманиваю дата инженеров на сторону света 🙃
P.P.S. Напомню про наш бесплатный курс по датавизу https://karpov.courses/datavisualization
#отзыв
21.04.202507:57
👨🏫 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
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
26.03.202516:08
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?
Как ваши впечатления от увиденного? Сами пробовали уже что-то такое?
16.09.202406:47
Нерегулярная подборка ссылок
🍿 Лёша Куличевский пригласил посидеть и вместе решить реальную задачу для аналитики маркетплейса. Приходите в эту среду, в 18 по МСК посмотреть как мы будем мучаться с DataLens и спорить =)
❓Left Join снова проводят независимый опрос о состоянии онлайн образования. Принимайте участие, очень интересно посмотреть результаты, опрос открыт до 18-ого числа. А ещё недавно у ребят был классный пример из бизнеса про перевёрстку дашборда.
📄 Нашёл документацию как в GitLab устроена работа с Табло и BI. А Настя нашла классную статью про то как BI устроен в Spotify.
㊙️ У GlowByte и Data Yoga сегодня стартует ретрит по FineBI. Если планируете поработать с этой системой, то рекомендую приглянуться. Иероглиф Японский, а не китайский и значит «секерт», но как есть =)
😈 Нашёл в одной «классической» BI-системе экраны загрузки в стиле Sims 😂
🧐 Наташа Степанова нашла полезную вводную статью по основам дизайна таблиц.
#дайджест
🍿 Лёша Куличевский пригласил посидеть и вместе решить реальную задачу для аналитики маркетплейса. Приходите в эту среду, в 18 по МСК посмотреть как мы будем мучаться с DataLens и спорить =)
❓Left Join снова проводят независимый опрос о состоянии онлайн образования. Принимайте участие, очень интересно посмотреть результаты, опрос открыт до 18-ого числа. А ещё недавно у ребят был классный пример из бизнеса про перевёрстку дашборда.
📄 Нашёл документацию как в GitLab устроена работа с Табло и BI. А Настя нашла классную статью про то как BI устроен в Spotify.
㊙️ У GlowByte и Data Yoga сегодня стартует ретрит по FineBI. Если планируете поработать с этой системой, то рекомендую приглянуться. Иероглиф Японский, а не китайский и значит «секерт», но как есть =)
😈 Нашёл в одной «классической» BI-системе экраны загрузки в стиле Sims 😂
🧐 Наташа Степанова нашла полезную вводную статью по основам дизайна таблиц.
#дайджест
24.04.202509:24
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
Так что можно сказать — играюсь в BI 🎮 =)
#выступление
15.04.202512:29
🤯 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
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
26.03.202516:04
🤖 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
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
Shown 1 - 15 of 15
Log in to unlock more functionality.