Когда выгораешь, первое, что хочется — сжечь мосты. Уйти в садовники, открыть кофейню на Бали или никогда больше не открывать ни один Excel-файл.
Мне казалось, что я никогда не вернусь в аналитику. Но со временем стало понятно: проблема была не в профессии. А в том, КАК я в ней была.

Да, я тот аналитик, который выгорел и уже 6 месяцев не работает. Но постоянно создает видимость тотальной занятости в своем окружении. Я не могу без работы, мне надо что-то производить, сейчас произвожу видимость занятости, глубоко раздумья и т.п.

Но а если честно, то сейчас экватор моего предполагаемого саббатикал, а это период, когда ты "должен" начать думать, а что дальше. Ведь без заработка ты не можешь обеспечить себе закрытие своих минимальных потребностей. Не закроешь потребности - сдохнешь под забором и об этом никто не узнает.

Короче, время поджимает, действовать надо, вводить себя из этого состояния инфузории туфельки тоже надо.

Поменять всё или сохранить опыт?

После выгорания появляется соблазн резко сменить сферу: начать с нуля, уйти в творчество, работать руками или просто не работать.
Но правда в том, что такое начало требует больше сил и энергии. А их после выгорания… как бы помягче… кот наплакал. И этот выбор предполагает, что ты явно понизишь свой финансовый статус, т.к. новички в любом деле всегда начинают с малого, чтобы набраться опыта, а потом уже ценник себе завышать.

Поэтому я решила: максимально сохранить свои знания и навыки. Не отбрасывать аналитику совсем, а вернуться к ней на других условиях.
Без ненужного давления. Без героизма. Без "давай ещё одну задачку, ты же справишься".

Аналитика — это не только большие данные.

Когда слышат слово «аналитик», у большинства в голове рисуется:
таблица, 100500 строк, человек с кислым лицом и отчёт "за месяц, квартал и всё, что можно".

Но это не вся правда. И не обязательно твоя.

Я недавно писала пост про кайфовые задачи аналитиков — где ты как детектив, собираешь клиентский профиль по кусочкам, анализируешь цепочки событий, выстраиваешь гипотезы.
Тут как раз эти посты (без рекламы, просто от души):
🔸 Задачи аналитиков — интересные или так себе?
🔸 Идеальная работа аналитика и чего я боюсь
🔸 Если бы жизнь была базой данных

Можно смотреть на аналитику иначе. Более человечно, живо, и даже с юмором.

План — это не клетка

Чтобы вернуться в аналитику безболезненно, мне нужен ПЛАН.
Но не такой, знаете, где «сделай это, иначе ты провалился».
А план-ориентир. С мотивацией, с поддержкой, с желанием и вдохновением. Как карта в путешествии: можно отклониться, можно остановиться, можно сделать крюк.

В этом плане — гибкость, возможность менять курс.
Я могу дать себе шанс попробовать.

Что я сейчас делаю?

Я решила начать с пет-проекта. Только для себя.
Мне интересна тема аналитики в трейдинге — особенно технический анализ.
Это почти идеальный вариант вернуться в профессию:

• Я и монитор

• Я и котировки

• Никаких совещаний

• Никакой бюрократии

• Никакой работы "в стол"

Да, я понимаю, что технический анализ не волшебная таблетка. Есть новостной фон, отчётности, дивиденды — и вообще, рынок не предсказуем.
Но! Это интересно. Это про гипотезы, эксперименты и выводы.
А ещё — здесь можно пробовать ML-модели, которые в корпоративной работе мне редко удавалось применить.

Ну а результат - это увеличение твоего бюджета на конец твоего отчетного периода.

Сейчас я активно ищу информацию, точнее жизненный опыт кого-нибудь, желательно не из нашумевших известностей в трейдинге, у которых все отлично. А того, что недавно зашел в эту тему и публично демонстрирует свои результаты. Это для того, чтобы понять ход действий для развития в этом направлении. Да, у каждого своя дорога, свой опыт, свое видение и точно не получится достигнуть таких же результатов, потому что у каждого они будут свои.

Мне нравится тема мотивации и стимула, когда идет здоровое соперничество, которое подстегивает развиваться и достигать новых вершин. Поэтому буду рада, если кому-то тоже интересно начать развиваться в этом направлении, изучать биржевой рынок и кто +/- моего уровня (т.е. уровень 0+). Буду рада эксперименту по соперничеству на рынке (кстати, я пока рассматриваю только рынок акций на Московской бирже).

Мне сказали, что такого человека называют бадди - человек на твоём уровне или чуть выше, который прошёл этот путь до тебя и теперь помогает тебе. Поэтому Бадди - найдись! Можно приходить с предложениями в комменты этого поста.

Риски? Да, я их учла

Я выделила сумму, которую готова потерять. Точнее, на которой готова учиться.
Я не жду, что заработаю миллионы за неделю. Я изучаю новую сферу. Будут ошибки. Будет куча гипотез и переделок.
Но это — путь. А не попытка срочно вернуть себе зарплату из прошлого.

Я дала себе 4–5 месяцев. Посмотрю на результаты. И потом решу:
а стоит ли этот мини-продукт того, чтобы его "вывести в прод"?

Главное сейчас — баланс

Раньше я отдавала работе на 120%. Сейчас хочу иначе.
Наблюдать за фоновым напряжением. Не зарываться. Давать себе отдых.
И понимать: моя жизнь важнее, чем дедлайн.
И если я снова вернусь в аналитику — это будет по моим правилам.

Пока в голове одна мысль:

Я не против аналитики. Я против выгорания.
И если изменить подход, можно сохранить и себя, и профессию.

P.S. А если вам хочется немного поддержки и вдохновения — я веду телеграм-канал @DailySoulBoost с утренними посланиями. Просто, по-человечески. Присоединяйтесь 💛

Power BI предлагает много видов визуализации, и на первый взгляд может показаться, что можно использовать любой из них. Но от того, насколько правильно вы подберёте тип графика под задачу, зависит, будет ли он понятен и полезен пользователю.

В этой статье кратко разберём типы графиков, таблицы по применению, ошибки, которые стоит избегать, и советы по оформлению визуализации.

Основные типы графиков и их назначение

Power BI поддерживает множество визуальных форматов. Ниже — самые распространённые типы и ситуации, в которых они работают лучше всего:

Столбчатые и гистограммы

• Для чего: сравнение категорий, динамика по периодам

• Пример: сравнение продаж по регионам, расходов по отделам

Линейные графики и гистограммы

• Для чего: анализ временных рядов, выявление трендов

• Пример: выручка по месяцам, рост количества клиентов

Круговые и кольцевые диаграммы

• Для чего: демонстрация долей в составе целого

• Пример: структура продаж, доля рынка
  Важно использовать только если долей немного (до 5 категорий). При большем количестве круговая диаграмма становится трудночитаемой и теряет смысл. Лучше заменить на столбчатую или ленточную диаграмму.

Диаграммы с областями

• Для чего: отображение суммарных изменений во времени

• Пример: накопление выручки по сегментам

Точечные и пузырьковые диаграммы

• Для чего: поиск взаимосвязей между показателями

• Пример: связь между затратами и прибылью по проектам

KPI и карточки

• Для чего: показ ключевых показателей и их статуса

• Пример: выполнение плана продаж, количество заказов

Комбинированные диаграммы

• Для чего: сравнение разных метрик в одной визуализации

• Пример: выручка (столбцы) и средний чек (линия)

Воронкообразные диаграммы

• Для чего: анализ этапов процесса

• Пример: воронка продаж

Дерево декомпозиции

• Для чего: разбор факторов, влияющих на итог

• Пример: причины отклонения прибыли

Карты

• Для чего: географическое распределение

• Пример: продажи по регионам
  

Тип графика по цели анализа

Чтобы упростить выбор, можно ориентироваться на основную цель анализа данных. Ниже мы составили таблицу соответствий:

Как сделать график понятным и эффективным

Чтобы визуализация не просто «красиво смотрелась», а реально помогала бизнесу принимать решения, важно выбрать правильный тип и правильно её оформить:

1. Добавьте подписи и форматирование

• Заголовок, отражающий суть графика

• Метки данных с удобным форматированием (тыс., млн, %)

• Читабельная легенда и пояснения

2. Сделайте визуальные акценты

• Выделите ключевые значения цветом или сделайте колоркодинг

• Используйте жирный шрифт и стрелки для акцентов

• Добавьте комментарии или поясняющие метки

3. Проверьте читаемость

• Сортировка данных и масштаб осей должны быть логичными

• Размер шрифтов, линий, точек — достаточно крупный

• Отчет должен быть понятен с первого взгляда даже без пояснений
  

Вывод

Выбор правильного графика в Power BI — это не только про визуал, но и про логику, восприятие и принятие решений. Учитывайте цель анализа и оформляйте визуализации так, чтобы они были понятны за 5 секунд. Тогда ваши отчёты действительно будут работать на бизнес.

Чем дольше я работаю с данными, тем чётче понимаю: мне важно не только что я делаю, но и как, где и с кем я это делаю. И, наверное, каждый из нас хотя бы раз представлял свою "идеальную работу". Вот какой вижу её я — и что меня сейчас останавливает.

У каждого из нас есть критерии оценки работы. Финансовую составляющую сейчас опустим. Хотя она для меня самая главная для жизни. Потому что чтобы не говорили, что за деньги счастье не купишь и т.п. Мы за деньги покупаем наше счастье. Мы за деньги покупаем себе еду, когда ты поел - ты счастлив, когда ты поел в эстетически красивом месте и с какой-нибудь красивой подачей блюда - ты счастлив. Мы за деньги покупаем машину, дом, комфорт, одежду - и мы счастливы. Да, бесспорно у нас есть ситуации, когда мы говорим, что вот он много зарабатывает, но он не счастлив, у него нет друзей, семьи и т.д. И это тоже верно. За большие деньги приходится много платить, но плата уже в другом измеряется.

И вот многие из нас ищут как раз баланс между финансовой составляющей работы и другими аспектами.

При оценке работы я бы выделила следующие крупные пункты:
- Формат работы
- Команда
- Задачи
- Инструменты

Формат работы

Мой идеальный формат — удалёнка, но с возможностью иногда приезжать в офис. Почему? Потому что бывают ситуации: к вам приехала мама. С ней — тётя. А с ней — дядя и пара племянников. И ваш дом становится… не вашим. А найти в нём укромный уголок для звонка без фоновых воплей — миссия невыполнима.
Так что — удалёнка, но с запасным аэродромом в виде уютного офиса.

Команда

Для меня команда — огромная часть кайфа от работы.
Даже если ты единственный аналитик в проекте, но рядом — профи, каждый на своём месте, готовый признавать ошибки и вместе искать решение, это заряжает.
Некоторые отмечают как рэд флаг, если ты собеседуешься в команду, где ты единственный аналитик. В этом есть и доля правды: тебя некем заменить, все задачи только ты, тебе не с кем обсудить эти задачи, тебе не у кого учиться, тебе некому передать свои знания. Но у меня был другой опыт и я им была довольна.
На одном проекте у меня была такая команда, что до сих пор храню её в сердечке. А разработчику — честно — признавалась в любви. Потому что как можно не любить человека, который берёт твой аналитический хаос и превращает его в работающий код? Мы работали в гос.компании со своими причудами, но команда была огонь. Мы могли работать и в поздно вечером и в 2 ночи. И были ситуации, когда мы сидели после работы, отдыхали и нам подрядчик давал отмашку со своей стороны, что все готово и мы со словами: "не будем терять время" шли в офис и запускали процессы со своей стороны. Т.е. был определенный вайб внутри команды, когда мы "горели" нашим проектом. При этом не было никогда осуждения, что кто-то что-то не сделал или наоборот, что вот "я и по ночам работаю" - как-то все легко это было.

Задачи

Мой идеал — 50% проектных задач и 50% ad-hoc.
Но при этом важно, чтобы рабочая загрузка была вменяемой — на 80%.
А 20% — на развитие. И да, если на этих 20% я нахожу нестандартное решение для рабочих задач — это тоже развитие.
Потому что хуже всего — когда ты в рабочее время бьёшься над «как решить», а в своё личное — «реализуешь».

И мой пример выше как будто противоречит этой концепции. Но могу сказать, что в том проекте расчет нагрузки изначальный был по стандартам 9-18. А то, что мы уделяли работе и свое личное время - это наш интерес к проекту. При этом никто не разочаровывался, если кто-то в 18 вставал и говорил: "Всем пока, до завтра!"

Инструменты

В идеале, чем шире у тебя ассортимент инструментов, тем лучше. Но так не бывает. Технологический стек компании диктует свои условия. Для примера: хочется работать с разными BI-системами и подходами: сегодня Qlik Sense, завтра Power BI. Да, они оба из одного класса, но всё-таки очень разные, со своими особенностями
Такой прокачке чаще всего способствует консалтинг: много клиентов — много технологий. Это не всегда реалистично, но если повезёт — для роста это прям золото.

А чего я сейчас боюсь при слове "работа"?

Сейчас у меня есть страх. Страх, что за полгода без работы я многое забыла.
У меня был опыт хорошей проектной работы, хорошей команды. И я понимаю, что такого уже не будет, будет по-другому. Боюсь не встретить свою новую идеальную команду.
Что снова наткнусь на бюрократию. И для реализации какой-либо доработки нужны будут годы.
Что работа моя будет "в стол"
А ещё — очень хочется видеть результаты. Быстрые результаты. Этот как быстрые и медленные углеводы в питании.

И сейчас я как ежик свернулась в клубок, выставила свои иголки. А еще в скорлупу залезла. И выбираю пока меньше контакта с людьми, меньше террабайта данных. И решением - придумала, что я буду анализировать котировки на бирже. Работа с данными, можно строить предиктивные модели, анализа достаточно, и он для меня новый. Но риски выше - чем в найме. Посмотрим, что из этого может получиться. Пока пишу скрипты, которые отбирают по нужным критериям котировки на ежедневной основе, которые с точки зрения технического анализа могут принести прибыль. Написала модельку, но она для частного случая пока работает.

Что для вас важнее: задачи, команда, свобода или стабильность?
И с какими страхами сталкиваетесь вы?

Если не хватает мотивации и поддержки, то у меня есть канал, в котором публикуются фразы поддержи для того, чтобы каждый верил в себя, в свои силы и в то, что каждый из нас на многое способен. https://t.me/DailySoulBoost Присоединяйся! Там нет спама и множества сообщений. Одно утро - одна мотивашка.

Power BI — инструмент для аналитики, которым можно пользоваться бесплатно. Но на определённом этапе роста компании становится неясно: не пора ли переходить на платную версию?

В этой статье разберём:

• Что даёт бесплатная версия Power BI

• Какие возможности открывает платная подписка

• Когда действительно стоит переходить

• Чек-лист из вопросов, который поможет принять решение

Бесплатная версия Power BI

Power BI Desktop — это полностью бесплатное приложение для ПК. С ним вы можете:

• Подключаться к более чем 70 источникам данных (Excel, csv, базы данных, API и др.).

• Обрабатывать и объединять данные в единую модель.

• Создавать интерактивные визуализации и отчёты.

• Обновлять отчеты вручную.

Power BI Service — это облачная платформа бизнес-аналитики от Microsoft, доступная через веб-браузер. С ней вы можете:

• Публиковать отчёты в облако с размером хранилища до 10 Гб.

• Автоматически обновлять данные до 8 раз в сутки.

• Экспортировать отчёты в PowerPoint, Excel, CSV.

• Использовать уведомления о достижении ключевых показателей.

• Подключаться к локальным данным через шлюз (Gateway on Premise).

• Использовать DirectQuery для активного подключения к данным.

Для России сейчас есть сложности при регистрации аккаунта.

Перечисленных выше способов достаточно для индивидуального использования, малого бизнеса или начального уровня аналитики в компании. Но как только появляются требования к совместной работе, масштабированию или повышенной частоте обновлений — начинаются ограничения.

Когда бесплатной версии становится мало?

Компании и конкретные люди начинают задумываться о платной версии Power BI, когда:

• Появляется необходимость публиковать отчёты и дашборды в рабочих областях приложений Power BI и делиться ими с другими пользователями.

• Нужно совместно работать над отчетами и контентом в организации, а не только создавать отчеты для личного использования.

• В организации требуется разграничение доступа и управление ролями пользователей в рабочих областях.

• Необходимо масштабировать использование Power BI на большое количество пользователей.

• Организация хочет использовать расширенные возможности, такие как ускоренное обновление данных, выделенные ресурсы и расширенное администрирование.

• Если пользователю нужно получать доступ к контенту, который создали другие пользователи с платными лицензиями, а этот контент не размещён в емкости Premium.

Что предлагает платная версия Power BI?

Power BI Pro (около 14$/мес за пользователя):

• Совместную работу над отчетами и дашбордами в рабочих областях.

• Публикацию и распространение отчетов среди других пользователей с лицензией Pro.

• Управление доступом с разграничением прав просмотра и редактирования для разных сотрудников.

• Создание и распространение приложений Power BI — готовых наборов отчетов для разных отделов.

• Подписку на обновление отчетов по email.

• Использование API Power BI для интеграции и автоматизации.

• Возможность работать с Power BI DataFlow — централизованным ETL в облаке.

• Расширенное управление и администрирование в организации.

Power BI Premium (около 20$/мес за пользователя) позволяет:

• Масштабировать аналитическую платформу по вычислительным ресурсам, а не по числу пользователей.

• Обрабатывать очень большие объемы данных (модели до 100 ГБ и выше).

• Часто обновлять данные (более 8 раз в день).

• Использовать Power BI Report Server для локального хранения и обработки данных.

• Распространять отчеты и дашборды среди пользователей с бесплатными лицензиями.

Fabric Capacity (от $156/мес при подписке на год) позволяет:

• Использовать единый пул вычислительных ресурсов для всех задач: Power BI, Data Engineering, Data Warehouse, Data Science, AI и др.

• Гибко масштабировать мощности под любые нагрузки и платить только за используемые ресурсы.

• Запускать любые аналитические и ETL-процессы в одной среде без дублирования данных.

• Автоматически сглаживать всплески нагрузки (bursting), чтобы операции выполнялись быстро и без простоев.

• Делиться Power BI-отчетами с пользователями без отдельных Pro-лицензий (на F64 и выше).

• Централизованно управлять и мониторить все ресурсы и расходы на аналитику.

Чек-лист: пора ли переходить на платную версию?

Ответьте на эти вопросы:

1. Нужно ли вам делиться отчетами и дашбордами с коллегами и работать над ними совместно?

2. Требуется ли разграничение доступа к отчетам для разных сотрудников или отделов?

3. Хотите ли вы создавать рабочие области (App Workspaces) для организации командной работы?

4. Нужно ли вам распространять отчеты и приложения Power BI среди большого количества пользователей?

5. Требуется ли автоматическая подписка на обновления отчетов по email для сотрудников?

6. Планируете ли вы использовать расширенные возможности обновления данных — более 8 раз в день?

7. Нужно ли вам работать с большими моделями данных (более 1 ГБ) или обрабатывать большие объемы информации?

8. Хотите ли вы использовать расширенные функции анализа и искусственного интеллекта, доступные только в Premium?

9. Нужен ли вам локальный сервер отчетов (Power BI Report Server) для хранения и обработки данных внутри компании?

Если вы ответили «да» хотя бы на 3–4 вопроса — скорее всего, вам уже нужна платная лицензия.

Заключение

Переход на платную версию Power BI — это логичный шаг при росте команды, задач и объёмов данных. Он открывает доступ к совместной работе, разграничению прав, масштабируемости и передовым возможностям платформы. Главное — понимать, на каком этапе развития находится ваша компания и какие функции действительно необходимы.

Если сомневаетесь — попробуйте бесплатные пробные версии Pro или Premium, чтобы оценить возможности. В зависимости от региона срок триала достигает +- 60 дней.