👨🏼‍✈️ 😾 🕜 मिन्स्क में DataVizDay पर क्या दिलचस्प था 👨🏾‍🎓 ㊙️ 🤮

गुरुवार 4 अक्टूबर को, मैं एक वक्ता के रूप में मिन्स्क में डेटाविजडे सम्मेलन में भाग लिया। मैं मिस्नका के सबसे दिलचस्प विचारों और छापों को साझा करूंगा।

मुख्य विचार:

आपके प्रयासों का 80% बीआई और विज़ुअलाइज़ेशन से पहले होगा, क्योंकि डेटा या तो खराब है या बहुत खराब है, और मूल रूप से आप डेटा तैयार करने और इकट्ठा करने में समय व्यतीत करेंगे।
2. फिर भी, विज़ुअलाइज़ेशन आपके उत्पाद की तारीख का मूल्य बनाता है। विज़ुअलाइज़ेशन के बिना, यह केवल संख्याओं का एक गुच्छा निकला।
दुर्भाग्य से, बहुत बार विज़ुअलाइज़ेशन खराब होता है, वे खराब दृष्टिकोण, ग्राफ़ के प्रकार और हिस्टोग्राम, विवरण के साथ अधिभार प्रतिनिधित्व का उपयोग करते हैं। परिणामस्वरूप, हम अक्सर पावरपॉइंट द्वारा किल को देखते हैं और डेटा की प्रचुरता एनालिटिक्स में पारदर्शिता को नहीं जोड़ती है।
एक्सेल प्रक्रियाओं में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। और अक्सर कंपनियां कुछ उन्नत करने के लिए आगे बढ़ने के लिए तैयार नहीं होती हैं। लेकिन एक्सेल पर भी, आप बहुत सारी दिलचस्प चीजों का निर्माण कर सकते हैं, क्योंकि अच्छे एनालिटिक्स स्वच्छता और डेटा की तैयारी के साथ शुरू होते हैं, बजाय डैशबोर्ड के साथ।
व्यावसायिक मामलों से - शहर के कुछ हिस्सों के बारे में "विचारों" का एक नक्शा बनाने के लिए सामाजिक नेटवर्क पर डेटा का उपयोग। उदाहरण के लिए, मास्को में केंद्र के बारे में सभी ट्वीट्स, लेकिन कोई भी केंद्र के आसपास के जीवन के बारे में नहीं लिखता है। यह सामाजिक अंतरिक्ष में नहीं लगता है, हालांकि मास्को के अधिकांश निवासी वहां रहते हैं।
अधिक पारंपरिक मामले संपर्क से बिक्री तक के विश्लेषण को पार करने वाले हैं। सच है, अब तक कोई भी संपर्क से न केवल अंत-टू-एंड एनालिटिक्स के मामले के साथ आया है, लेकिन इस तथ्य को देखते हुए कि ग्राहक के पास कई संपर्क हो सकते हैं और अंतिम संपर्क जिसने खरीद का नेतृत्व किया वह आकर्षण के चैनल का सबसे विश्वसनीय सूचक नहीं है। इसलिए अभी के लिए, हमारे सभी एंड-टू-एंड एनालिटिक्स चैनलों के अत्यधिक महत्व और इस तथ्य को कम करके आंका गया है कि लोगों के ब्रांड के साथ कई संपर्क हो सकते हैं।
खराब विज़ुअलाइज़ेशन और उन्हें ठीक करने के तरीके की कई चर्चाएं हुई हैं। मुझे पता चला कि लोग पाई चार्ट का दुरुपयोग कर रहे हैं और इस समस्या को दूर करने के लिए प्रस्तुतियों में से एक का एक पूरा ब्लॉक आवंटित किया गया था। पाई चार्ट बार, सैंकी चार्ट या आम तौर पर लाइनों को बदलने का सुझाव देते हैं।
दो प्रतिमान संघर्ष कर रहे हैं - डेटा विश्लेषक को केवल बटन पर प्रहार करना चाहिए और डेटा विश्लेषक को अपने विज़ुअलाइज़ेशन और पाइपलाइन डेटा प्रोसेसिंग के लिए कोड (आर / पायथन, एसक्यूएल) लिखने में सक्षम होना चाहिए। व्यक्तिगत रूप से, मैं दूसरे दृष्टिकोण का समर्थक हूं, केवल देविकी प्रतिमान जैसा कुछ, केवल विश्लेषिकी में, जब तकनीकी समस्या विश्लेषणात्मक उत्पादों के वितरण में बाधा नहीं होनी चाहिए।
बहुत से लोग जिनके साथ मैंने बात की है, अक्सर शिकायत करते हैं कि उन्होंने एक सुविधाजनक डेटा वेयरहाउस नहीं बनाया है और उन्हें एक्सेल में बहुत सारी चीजें खत्म करनी हैं। यह इस तथ्य के बावजूद है कि उनके पास कई दाढ़ी वाले गेहनिक हैं जो वर्षों से इस स्टोर को देख रहे हैं।
एक और समस्या आईटी / गैर-आईटी के मजबूत अलगाव की है। लोग नहीं जानते कि कैसे एक ही भाषा बोलनी है और समस्या को हल नहीं करना है, लेकिन केवल "अपनी जिम्मेदारी के क्षेत्र" में समस्याओं को हल करना है। यह वह जगह है जहां अनावश्यक भंडारण सुविधाएं स्थित हैं, और उनके बगल में लोग एक्सेल पर अपनी पाइपलाइन देख रहे हैं।
हमने एक सहकर्मी के साथ एक और जरूरी समस्या पर बात की- कंपनी में डेटा लिटरेसी कैसे बढ़ाई जाए। डेटा और भंडारण जो भी हो, उनके गलत निष्कर्षण, व्याख्या और प्रसंस्करण का मतलब नकली विश्लेषण है। और चूंकि डेटा अधिक से अधिक लोकतांत्रिक हो रहा है, इसलिए प्रत्येक उपयोगकर्ता को इस डेटा का उपयोग करने के लिए न्यूनतम प्रशिक्षण प्राप्त करना होगा। लेकिन अक्सर कंपनियों में सब कुछ इस तैयारी के साथ अच्छा नहीं होता है, रिपॉजिटरी के उपयोग पर प्रशिक्षण और प्रलेखन। यदि कोई डेटा साक्षरता में एक अच्छा प्रशिक्षण आयोजित करने में सक्षम था, तो आप बोल सकते हैं - एक गर्म विषय और मैं सबसे आगे रहूंगा।
कुछ विषयों ने नक्शे के साथ काम को कवर किया। दुर्भाग्य से मैं इन भाषणों से चूक गया। मैं केवल यह कह सकता हूं कि कार्ड और उनके विज़ुअलाइज़ेशन के साथ काम करना किसी कंपनी के प्रबंधन के लिए वास्तव में दिलचस्प और महत्वपूर्ण उपकरण है। स्कोरबोर्ड और पावर बीआई नक्शे पर विभिन्न मानचित्रों, बिंदुओं, बहुभुज और रेखाओं को आकर्षित कर सकते हैं, सर्कल जियोडाटा स्रोतों से भरा है जिसे आप अपनी कंपनी के डेटा के साथ जोड़ सकते हैं और दिलचस्प अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं: व्यापार के लिए नए बिंदु, प्रतियोगियों की एकाग्रता, अपने ग्राहकों से दूरी के बारे में जानकारी, आवास और खपत और अधिक के बीच संबंध। जल्द ही मैं अपने अनुभव को कार्डों के साथ लिखूंगा और हमने कौन से उपकरण आजमाए।
रिपोर्ट का मेरा विषय स्क्रैम एनालिटिक्स विभाग के काम को आयोजित करने के अनुभव के लिए समर्पित था। इसके बारे में मैं एक अलग पोस्ट बनाऊंगा।

क्या मुझे सम्मेलन में जाना चाहिए? हाँ, यह है। लेकिन बस उम्मीद करें कि उपयोगी जानकारी का एक तुलनीय हिस्सा आपको रिपोर्टों से नहीं, बल्कि उन लोगों के साथ संवाद करने से लेना चाहिए, जो आपकी जैसी समस्याओं के साथ आए थे। कॉफी ब्रेक पर सुस्त मत करो, और यथासंभव अधिक लोगों के साथ संवाद करें!

मिन्स्क अपने आप में एक सुंदर शहर है। किसी कारण से मैं "जमे हुए स्कूप" की उम्मीद कर रहा था। किसी भी मामले में, इस तरह की छाप मिन्स्क हवाई अड्डे के अंतरराष्ट्रीय भाग से बनी हुई है। लेकिन यह शहर अपने आप में सेंट पीटर्सबर्ग, स्टालिनिस्ट मॉस्को के मिश्रण की तरह दिखता है और बहुत अधिक "सोवका" नहीं। उसी समय, सब कुछ साफ-सुथरा है, सीलिंग इमारतों के साथ अतिभारित नहीं, बहुत सी जगह और यहां तक कि "फावड़ा" घर भी सभ्य दिखते हैं।

आयोजकों ने अगले साल मास्को और मिन्स्क में दो स्थानों पर एक सम्मेलन आयोजित करने का वादा किया, इसलिए यदि आप मिन्स्क नहीं आने वाले हैं, तो मॉस्को आने की कोशिश करें।

मेरे पास एक रिपोर्ट भी थी और विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में बिल्कुल भी नहीं, लेकिन हमने विश्लेषणात्मक टीम में कैसे किया। मैं अगले लेख में रिपोर्ट साझा करूंगा।

मिन्स्क में DataVizDay पर क्या दिलचस्प था

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