Jak vylepšit vizuál dashboardů v Tableau? 5 triků od Emila. | Mňamka #358
Znáte ten pocit, kdy se po veškeré náročné práci s přípravou dat a tvorbou metrik konečně dostanete k vizualizaci dat, ale přijdete na to, že ta pravá sranda teprve přichází? Vizualizace máte vytvořené, ale dashboard stále vypadá dost prázdně, čistá stránka s číslicemi, grafy a sliderem na filter.
Pokud k vizualizaci využíváte Tableau, tak právě pro Vás tu máme několik triků, jak se tohoto problému zbavit. Pouze pomocí nativních funkcí Tableau během chvíle z vizualizací uděláte mnohem více uživatelsky příjemný a přehledný nástroj.
Barva pozadí - Prvním nejzákladnějším krokem je volba barvy pozadí, nenechte se zmást čistou a elegantní bílou, většina reportů v ní spíše zanikne a ztratí tak svou jasnou zprávu pro uživatele. Místo toho radíme použít například světle šedou, díky které se jednotlivé reporty oddělí a mnohem více se zviditelní.
Barva reportů - S barvou reportů je to zase naopak, zvolte takovou barvu, díky které jednotlivé reporty více vyniknou na celém dashboardu. Dashboard díky dobrému zvolení barvy reportů vypadá mnohem více uceleně a uspořádaně a jednotlivé reporty na něm následně nejsou jen jako létající čísla na barevném pozadí.
Nastavení Outer a Inner Paddingu - Pro každý report na dashboardu je za nás nutnost nastavení Outer a Inner Paddingu, díky kterému je možné vytvořit pro jednotlivé reporty vlastní okraje. To celé pomůže k tomu, aby reporty nebyly nalepené přímo na sebe a byly jasně oddělené. Díky tomu uživatel jasně vidí, jak jsou reporty oddělené a nebude mít otázky typu: "Je tato osa u grafu opravdu pro graf, na který koukám?" Doporučené hodnoty jsou Outer Padding (8), Inner Padding (15).
Vložení horizontal/vertical objektů mezi reporty - Je dalším bodem, díky kterému dáte reportům jasnou visibilitu a hezkým způsobem nastavíte oddělení jednotlivých reportů.
Vložení filtrů a legend do horizontal/vertical objektů - Do těchto objektů, díky kterým můžeme oddělovat jednotlivé reporty, je za nás i skvělým tipem vložit filtr. Pomocí objektů je totiž možné filtry oddělit od reportů a zároveň do nich naskládat hned několik filtrů a nenechat je volně poletovat po dashboardu, na závěr celý blok s filtry můžete barevně oddělit například rámečkem, díky kterému bude jasně vidět, že se již nejedná o report, ale blok pro filtrování dashboardu.
Pro ukázku je zde tento dashboard, na kterém jasně vidíte, co pouze těchto pět triků dokáže s vizualizací udělat.


Obr.: Ukázka úpravy dashboardu
Zapomněl jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi.
Emil
Microsoft Fabric vs. dbt | Mňamka #556
Když firmy modernizují svou datovou platformu, narazí dřív nebo později na otázku, jaký datový stack zvolit a co je pro jejich byznys nejvhodnější. Migrovat na Microsoft Fabric? Nasadit dbt? Otázka je ale položená trochu zavádějícím způsobem, jde totiž o srovnání dvou věcí, které stojí na jiné úrovni datového stacku: Fabric je platforma, dbt je transformační nástroj, který na takové platformě běží. Přesto má smysl se ptát, jak se tyto dva světy doplňují, kde si uvnitř Fabricu konkurují nativní nástroje a dbt, a kdy se vyplatí sáhnout po dbt jako standardní transformační vrstvě.
7 signálů, že vaše firma potřebuje datovou strategii | Mňamka #555
Každá firma chce zvednout efektivitu a využít příležitosti, které dnes AI nabízí. Jenže než nasadíte jakýkoliv model, copilota nebo „chytrou analýzu", musíte mít v pořádku to, na čem AI stojí a to jsou pevné datové základy. Následující signály jsou věci, se kterými se u klientů stále poměrně často setkáváme. Pokud některý z nich zní povědomě, datová strategie není nice-to-have. Je to základ. A ten se bohužel nedá přeskočit, i když by to bylo hodně pohodlné. Dá se oddálit, ale pak se vždy platí i s úroky.
EU AI Act: Co to reálně znamená pro české firmy | Mňamka #554
Evropská unie přichází s první ucelenou regulací umělé inteligence. EU AI Act má nastavit pravidla pro to, jak se AI vyvíjí a používá. Pro spoustu firem to může znít jako další regulace navíc. Ve skutečnosti ale jde o změnu, která se poměrně rychle propíše do každodenního fungování. AI už dávno není jen experiment nebo playground pro technologické firmy a čím víc se AI dostává do citlivých oblastí, tím větší tlak je na to, aby její fungování bylo férové a kontrolovatelné. Jak se tato regulace dotkne českých firem a co je v této regulaci podstatné?



