Power BI, SQL, Tableau – jak skutecznie analizować dane
Wizualizacja danych – najlepsze praktyki
Case study – jak analiza danych zmienia biznes
Czy wiesz, że według badań Gartnera 87% projektów BI nie przynosi oczekiwanej wartości? Najczęściej winny jest brak dopasowania dashboardu do użytkownika, a nie sam brak danych. W tym artykule pokażę Ci, jak połączyć dobry design, solidną technikę i świadomość biznesową, żeby Twój dashboard w Power BI był narzędziem do podejmowania lepszych decyzji, a nie tylko […]
Dlaczego to ważne? Rekruter lub dyrektor finansowy poświęci Twojemu dashboardowi najwyżej kilkadziesiąt sekund. Albo natychmiast wyłapie najważniejsze liczby i sens historii, albo kliknie „zamknij”. Poniżej siedem zasad, które łączą aktualne wytyczne branży BI ze wskazówkami head-hunterów i praktyką projektów finansowo-logistycznych. 1. Zacznij od odbiorcy i pytania biznesowego Kontekst to król, zanim otworzysz Power BI, określ
Nowy checkpoint w mojej drodze: właśnie zamknąłem studia podyplomowe „Analityka danych z SQL, Power BI i Tableau” na Uniwersytecie Warszawskim z wynikiem 91,35 / 100 pkt, końcowa piątka. Te liczby cieszą, ale najbardziej praca w grupie ludzi, którzy patrzą na dane jak na paliwo do decyzji. Dzięki wykładowcom i ekipie z kierunku! To od Was
Ten projekt mógłbym zatytułować: „Od chaosu do wykresu”. Bo gdy pierwszy raz odpaliłem Power BI, poczułem się jak dzieciak w Ikei bez rodziców. Wszędzie kolory, przyciski, a ja nie wiem, co najpierw kliknąć. Dzisiaj, po 4 miesiącach pracy z PowerBI, wiem jedno: to idealne narzędzie, żeby pokazać, co potrafisz jako junior analityk. Ale – i
Plan, który naprawdę przerobiłem “Excel ratował mnie do momentu, w którym plik z 250 000 wierszy zaczął mulić jak Windows 95. 30 dni później pisałem zapytania, które obrabiały 10 mln rekordów w kilka sekund.” Zaczynałem jak wielu – od Excela. Raporty, budżety, tabele przestawne – klasyk. I choć czułem się w tym pewnie, to z czasem wiedziałem jedno: jestem za blisko sufitu. Przy
Jeszcze kilka lat temu rozwoziłem pieczywo i jogurty ciężarówką po Norwegii. Długie noce, zero dashboardów, jedyny „SQL” to była kolejka pod magazynem. Ale w przerwach między dostawami słuchałem podcastów o analizie danych. Złapałem bakcyla. Wróciłem do Polski, nauczyłem się Power BI, SQL-a, Tableau, liznąłem podstawy Pythona. Dziś kończę studia podyplomowe z analityki danych, tworzę dashboardy,
W świecie biznesu decyzje bez analizy danych to ruletka. W sporcie – trening bez mierzalnych efektów to jak bieg na oślep. Tak w obu tych przypadkach zgadywanie, poleganie na przeczuciu i kopiowanie „gotowców z internetu” kończy się tym samym: frustracją i zerowym progresem. Ale spokojnie – nie będę Cię dziś męczył sloganami motywacyjnymi, ani wciskał
Kiedy postanowiłem, że będę pracować jako Analityk Danych, zacząłem oglądać dużo kursów. Pamiętam jak dziś ten moment. Siedziałem przy biurku z kubkiem zimnej kawy, a na monitorze… ósmy tutorial o SQL. Kurs niby darmowy, ale czas poświęcony – bezcenny. Niby coś rozumiałem, niby coś klikałem, ale gdyby ktoś wtedy zadał mi pytanie „Czym się różni
Podczas nauki o AI i narzędzi analitycznych, co raz częściej zadaję sobie pytanie: Które umiejętności będą kluczowe w erze sztucznej inteligencji? Jeszcze niedawno analityk danych kojarzył się głównie z kimś, kto siedzi godzinami w Excelu, klepie tabele przestawne i walczy z importem danych z plików .csv. Sam też tak zaczynałem – kopiuj, wklej, filtruj, przelicz,
Czym są środowiska SQL i dlaczego są takie ważne? Zanim wpadniemy w listę, warto odpowiedzieć sobie na jedno ważne pytanie: czym w ogóle są te całe środowiska SQL? W skrócie – to systemy zarządzania bazami danych (DBMS), które pozwalają na przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie danych. SQL jest językiem, którym komunikujesz się z tymi systemami –
