Jak mít uklizeno ve vizualizační platformě (GoodData) | Mňamka #126
Mít uklizeno ve vizualizační platformě je občas docela oříšek. Co dělat, abychom se z toho nezbláznili a nestrávili víc času hledáním metriky/reportu než analytickou prací samotnou?
Máme tu pár tipů pro pořádek v GoodData, ale většina aktivit může být aplikována i na ostatní vizualizační tools.
Nepleťte si pojmy s dojmy
Vše začíná u výstižných a konzistentních názvů (aneb nenazývejte operátora v jedné tabulce agentem a v druhé userem :) To se hrozně lehce řekne, ale není to tak jednoduché dodržet že? Systémy i lidé se střídají/migrují a "entropie vzrůstá"...
Jak z toho ven? Zaveďte v podniku businessový slovník (ve kterém lze mimojiné fulltextově vyhledávat) a zařaďte ho do procesu validace nových či změnových požadavků. Jeho samotné vytváření vás donutí jasně definovat pojmy (včetně metrik), uživatelům nebudete muset furt vysvětlovat, kdo je a kdo už není nový zákazník a nám datařům toho operátora/agenta/usera můžete mlátit o hlavu dokud to jednoho krásného dne nesjednotíme. Předejdete tím i vytváření duplicitních metrik.
Utřiďte si Data Catalog
V novém GoodData si můžete zapnout roztřídění dle Folders, což vám atributy roztřídí dle tabulek a metriky dle složek. Já osobně preferuju zapnout rozbalení seznamu jako defaultní chování. Pokud toto roztřídění z jakéhokoliv důvodu nepoužíváte, tak se v GoodData vyplatí do každého názvu sloupce přidat i do závorky i název tabulky.
Využívejte Drill Down Paths
Naučte uživatele drillovat (nejen) do hierarchie atributu. Ušetříte tím nejen GoodData šťávu, ale hlavně se zbavíte spousty reportů, které vlastně ukazují to samé, jen přes jinou úroveň detailu.
Dolujte metadata
GoodData metadata lze používat pro optimalizaci LDM skrze identifikaci nepoužívaných tabulek či atributů, úklid nepoužívaných či duplicitních metrik i reportů, zajištění konzistence metrik napříč více projekty (metrika je stejně definovaná ve všech projektech) nebo i pro aktualizace výše zmíněného businessového slovníku (související objekty, definice, popis metriky).
Zapomněla jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi.
Verča
7 nejběžnějších promptů datového analytika a inženýra | Mňamka #550
Datoví analytici a inženýři tráví spoustu času rutinními úkoly – od čištění dat až po ladění kódu. Umělá inteligence dnes dokáže část téhle práce výrazně urychlit. Klíčem je dobře napsaný prompt – zadání, kterým AI přesně řeknete, co má udělat. Podívejme se na 7 promptů, které se v praxi hodí nejčastěji.
BI + generativní AI = Analytika na steroidech | Mňamka #549
Jak GPT a spol. mění roli analytiků? Konverzace s daty, automatické vizualizace i predikce. Ještě nedávno jsme o umělé inteligenci mluvili spíš jako o budoucnosti. Dnes je generativní AI všude, od psaní textů přes tvorbu obrázků až po generování kódu. A během posledních měsíců začala výrazně měnit i oblast business intelligence. Firmy po celém světě zjišťují, že generativní modely dokážou zjednodušit práci s daty a zároveň ji zpřístupnit lidem, kteří nejsou datoví analytici.
Certifikace Fabric DP-600: Co mi přinesla a proč je přínosná i pro naše klienty | Mňamka #548
Certifikace Fabric DP-600 je čerstvě v kapse! 🎓 V naší konzultační praxi se stále více soustředíme na řešení v Microsoft Fabric, které integruje datovou analýzu, inženýrství i vizualizace. Ráda bych se s vámi podělila o své zkušenosti a ukázala, proč tato certifikace není jen o nových znalostech, ale hlavně o přidané hodnotě pro vás, naše klienty. Zjistěte, jak mi pomohla získat hlubší porozumění celému ekosystému a odemknout jeho plný potenciál.
