Представьте, у вас на столе кипа файлов из CRM, Excel, 1С, маркетинговых платформ и отчётов подрядчиков. Вы открываете их один за другим, копируете цифры, сверяете формулы, ищете пропавшие значения. Проходит час, два, три — а отчёт ещё даже не близок к готовности. Знакомо?
Если у вас хотя бы один из этих пунктов совпадает — пора серьёзно подумать об автоматизации 🧐
1️⃣ Каждый месяц отчёты превращаются в марафон
Сбор данных отнимает несколько рабочих дней, и всё это время ваши основные задачи лежат на паузе. В итоге бизнес теряет скорость, а вы тратите силы на рутину вместо анализа и принятия решений.
2️⃣ Ошибки в цифрах всплывают в самый неподходящий момент
Один пропущенный ноль, не туда вставленная формула или лишний клик — и уже готовый отчёт отправляется руководству с искажённой картиной. Исправления занимают ещё больше времени, а доверие к аналитике падает.
3️⃣ Вся аналитика хранится «в головах»
Есть один человек, который «знает, как свести всё в одну таблицу». Ушёл он в отпуск, уволился, /подставить своё/ — и процесс встал. Никакой прозрачности, никакой воспроизводимости.
4️⃣ Вы тонете в источниках данных
Продажи — в CRM, финансы — в Excel, маркетинг — в Google Analytics, заказы — в ERP. Каждый день вы как джунглер: скачиваете, копируете, вставляете, сверяете. И всё это — вручную.
5️⃣ Отчёт устаревает ещё до того, как его отправили
Вы сводите данные за прошлую неделю, а показатели уже изменились. Руководство принимает решения на устаревшей информации, а вы в очередной раз начинаете собирать обновлённые цифры.
BI-системы вроде Power BI избавляют от всей этой рутины. Один раз вы настраиваете подключение к источникам — и дальше всё обновляется автоматически. Данные приходят без ошибок, отчёты строятся в пару кликов, а вы тратите время на анализ, а не на Ctrl C + Ctrl V 👈
И так, зачем же вообще SQL, если есть другие языки? А другие языки это какие?
Python
R
C++
Java
и еще десятки других
Возникает закономерный вопрос: А нельзя было остановиться на двух? Или хотя бы на одном универсальном языке?
Языки как инструменты: у каждого своя задача
Когда появляется новая область (веб, большие данные, AI), или старые инструменты становятся неудобными — создают новые. Это не про прихоти разработчиков, а про реальные задачи, которые требуют удобных решений.
Представьте себе набор инструментов:
🔩 Гвозди мы забиваем молотком, а не микроскопом. 🔬 Клетки изучают под микроскопом, а не с помощью отвёртки.
То же самое с языками программирования и работы с данными:
SQL - Язык запросов к базам данных: выборка, фильтрация, агрегация Python - Универсальный язык. Подходит для аналитики, автоматизации, ML R - Cпециалист по статистике, визуализации, исследованиям C++ - Высокопроизводительные системы, игры, устройства Java - Web-приложения, крупные корпоративные сервисы
Почему я все равно делаю акцент на SQL?
Потому что данные чаще всего живут в базах данных. И чтобы что-то с ними сделать — их нужно сначала достать.
И для этого тебе необходимо владеть языком общения с БД (база данных).
Даже если ты аналитик и работаешь в Python, тебе всё равно нужно: (взять библиотеку для анализа и обработки данных - pandas, подключиться к БД - connection и выполнить запрос SELECT * FROM orders WHERE status = 'completed' с помощью функции read_sql)
import pandas as pd
df = pd.read_sql("SELECT * FROM orders WHERE status = 'completed'", connection)
SQL запросы работают на стороне базы (сервер) - извлекают и обрабатывают данные, а pandas - на стороне Python (локально) - анализирует, готовит, визуализирует.
Т.е. ты сначала с помощью SQL достаешь нужные данные, а потом в pandas можешь продолжать анализ, обработку и визуализацию.
Но с анализом и обработкой может справится и SQL, а вот визуализировать с его помощью не получится.
SQL — это основа
SQL не про машинное обучение.
Не про красивую визуализацию.
Не про сложную логику приложений.
👉 Он про доступ к данным: создавать таблицы, извлекать записи, фильтровать, агрегировать, связывать таблицы между собой.
Именно поэтому:
SQL учат в любой профессии, связанной с данными.
SQL — базовый язык, без которого работа аналитика невозможна.
🕰 Историческая справка
SQL появился в 1974 году в IBM. Его задача: удобно вытаскивать данные из баз.
Python появился в 1991 году как читаемый, простой, универсальный язык для задач общего назначения.
R стал популярен среди учёных и исследователей для статистических вычислений и графиков.
☕ SQL — это как кофе к утру
Ты можешь быть профи в Python, R или Java, но если не знаешь SQL — ты всегда будешь зависеть от кого-то, кто достаёт данные за тебя.
SQL — не заменитель, а необходимое дополнение.
В моем канале На связи: SQL уже появился первый пост. Я его веду с нуля и планирую наполнять практическим и полезным контентом в рамках серии постов Знакомство с SQL. Присоединяйся!!!
Ну и мои мотивационные послания в канале Сила слов продолжают мотивировать меня и других к действиям! Если тебе нужна утренняя доза веры в себя, то тебе явно сюда - Присоединяйся к Сила слов
С Power BI легко объединять данные из разных источников, находить закономерности и визуализировать важную информацию.
Но кому именно он нужен и какие задачи решает? Давайте разберёмся, как Power BI используется в разных отделах — от аналитиков до руководителей, от маркетинга до IT — и какие выгоды каждый получает от этого инструмента.
1. Бизнес-аналитики и аналитические отделы используют Power BI для быстрой визуализации данных и принятия решений.
Анализ продаж по городам: аналитик загружает данные о продажах, строит диаграмму, видит какие товары продаются лучше всего в каждом регионе. На основе этого можно запускать локальные акции или менять логистику.
Мониторинг выполнения бюджета: создаётся дашборд, который показывает доходы и расходы компании в реальном времени. Любое превышение бюджета видно сразу — менеджеры могут оперативно реагировать.
Факторный анализ прибыли: инструмент позволяет выявить, почему валовая прибыль выросла или упала — например, из-за изменения цены или объёма продаж.
Сравнение эффективности маркетинга: отчёты по цепочке e-mail-рассылок показывают, какое письмо дало больше продаж. После изменений в тексте можно сразу увидеть, улучшились ли результаты.
Прогнозирование: на исторических данных строится прогноз продаж на следующий месяц или квартал, чтобы запланировать рекламу или закупки.
2. Руководители и менеджеры используют Power BI для быстрого и удобного контроля бизнеса без глубоких технических знаний.
Контроль ключевых показателей (KPI): на главном дашборде видны продажи, прибыль, расходы и другие важные метрики. Всё обновляется автоматически — можно принимать решения на актуальных данных.
Оперативная реакция на отклонения: если показатели резко упали или вышли за допустимые пределы, Power BI отправит уведомление на почту или в мобильное приложение, и руководитель сразу узнает о проблеме.
Сравнение результатов подразделений: отчёты показывают, какой филиал или команда работает эффективнее. Это помогает оценивать успешность внедрённых стратегий и быстрее менять приоритеты.
3. IT-отделы и разработчики используют Power BI для интеграции данных, повышения прозрачности и автоматизации отчетности, а также создания собственных решений для бизнеса.
Аналитика IT-инфраструктуры и процессы планирования: С помощью Power BI IT-отдел анализирует активность и производительность ключевых ИТ-систем, мониторит инфраструктуру, выявляет узкие места, а также анализирует бюджеты IT-расходов и планирует развитие инфраструктуры.
4. Маркетинговые и коммерческие департаменты используют Power BI для управления целевыми показателями, контроля эффективности сотрудников и оперативного реагирования на рыночные изменения.
Мониторинг кампаний в реальном времени: С Power BI маркетологи объединяют данные из различных платформ (Google Ads, Facebook, e-mail-рассылки, CRM) на одном дашборде. Например, можно отслеживать расходы, показы, клики, конверсии и стоимость привлечения клиента для всех каналов сразу. Это помогает моментально выявлять «провисающие» площадки или успешные креативы и перестраивать бюджет на ходу.
Сравнение эффективности каналов: С помощью готовых шаблонов и коннекторов для Google Analytics, социальных сетей и e-commerce платформ маркетологи могут сравнивать результативность разных каналов, изучать поведение пользователей на сайте, оптимизировать SEO и PPC-стратегии.
Анализ воронки продаж, атрибуции и сегментов: Power BI дает возможность строить сквозные отчеты — отслеживать путь клиента от первого касания до покупки, смотреть, какие каналы формируют наибольшее количество заявок/продаж и где «теряются» клиенты. Есть отдельные шаблоны для анализа воронки, сегментации клиентов, частоты повторных покупок и др.
Итог
Power BI давно вышел за рамки инструмента для узких специалистов. Сегодня его используют аналитики, маркетологи, IT-отделы и топ-менеджеры — каждый на своём уровне, с разной глубиной, но с одной целью: видеть, понимать и управлять данными. Благодаря гибкости, автоматизации и возможности настраивать отчёты под конкретные задачи Power BI стал универсальным помощником для бизнеса любого масштаба и сферы.
В Power BI есть множество инструментов, которые помогают не просто отображать данные, но и моделировать сценарии развития событий. What-if параметр — один из таких инструментов. Он позволяет создавать интерактивные элементы, с помощью которых пользователи могут менять значения определённых переменных и тут же видеть, как это влияет на итоговые показатели отчёта. Это значительно повышает ценность аналитики, давая возможность оценивать альтернативные варианты и принимать более обоснованные решения.
What-if параметр Power BI
Когда использовать What-If параметр
What-If параметры в Power BI применяются, когда нужно:
Сравнить альтернативные сценарии Например, смоделировать рост или снижение ключевых показателей, чтобы оценить, как это повлияет на бизнес.
Оценить влияние изменения переменной на результат Создайте параметр «Процент скидки» (например, от 0% до 50% с шагом 5%), чтобы увидеть, как разные уровни скидок влияют на сумму продаж или прибыль.
Проанализировать влияние нескольких переменных одновременно Например, вы хотите понять, как на прибыль повлияют одновременно изменение процента скидки и курса валюты.
Повысить интерактивность отчета. Можно использовать What-if параметры для наглядной демонстрации: меняя значения прямо во время презентации, сразу показывать, как изменяются ключевые показатели (например, EBITDA, маржинальность).
Показать, как изменение одного показателя может изменить организационные метрики Добавьте параметр «Коэффициент производительности» и покажите, как его изменение влияет на такие метрики, как доход на одного сотрудника или общая производительность отдела.
Прикладываем демо, если хотите в режиме реального времени «покрутить параметры»
Рекомендуется делать отдельную страницу для what-if анализа, чтобы не путать реальные и потенциальные данные.
Ограничения и особенности
What-if параметры не являются инструментом точного прогнозирования, а служат для грубой оценки и моделирования сценариев.
Результаты, полученные с помощью what-if параметров, могут сильно отличаться от реальных прогнозов, поэтому их стоит использовать для иллюстрации возможностей, а не для принятия критически важных решений.
Как создать What-If параметр
В этом пошаговом руководстве мы рассмотрим на примере финансового отдела, как создать What-If параметр, чтобы использовать данные о прошлой выручке и умножать их на значение, которое может изменять конечный пользователь для получения динамических результатов.
1. Создание нового параметра
Перейдите на вкладку «Моделирование», выберите «Создание параметра» и укажите числовой диапазон.
Создание нового What-if параметра Power BI
2. Настройка параметра:
Мы не выбираем поле, на котором будем основываться – параметр будет использоваться в мере для изменения данных.
Назовите параметр «Выручка Параметр».
Установите тип данных – «Десятичное число».
Укажите минимум: 0,05, максимум: 2,5, интервал: 0,05, значение по умолчанию: 1. Эти значения можно менять в зависимости от ваших целей.
3. Проверка корректности ввода
Если на этом этапе возникнет ошибка, убедитесь, что вы добавили 0 перед десятичным числом. В противном случае ваши данные не будут проверены в Power BI.
Проверка корректности ввода What-if параметра Power BI
4. Добавление среза на страницу
До нажатия кнопки «Создать» можно добавить срез (слайсер) на страницу. Это позволит конечным пользователям изменять What-If параметр напрямую в отчёте, поэтому обычно рекомендуется установить этот флажок.
После нажатия на кнопку «Создать» произойдет следующее:
На страницу будет добавлен срез.
Появится новая таблица с параметром и мера, которые можно использовать в визуализациях.
Добавление среза на страницу
Созданная таблица строится с помощью формулы GENERATESERIES(), где: первый параметр — минимальное значение второй параметр — максимальное значение третий параметр — шаг Все три параметра мы заполняли в пункте 3 выше
Если в будущем потребуется изменить условия What-If параметра, достаточно открыть эту формулу и скорректировать значения параметров.
5. Применение параметра в DAX
Теперь, когда вы создали What-If параметр, мы можем начать использовать его в вычислениях DAX. Это будет реализовано в виде меры, поскольку обычно это работает лучше, чем с вычисляемым столбцом, и помогает отражать эффективность. В данном сценарии я умножаю свою выручку на этот параметр; это позволит мне экспериментировать с возможными суммами прогнозирования.
6. Визуализация
После построения уравнения можно приступить к созданию страницы, визуальных элементов и карточек. Вот пример того, как может выглядеть ваша страница прогноза.
Вывод:
What-if параметры — это простой и эффективный способ моделировать различные сценарии и сразу видеть, как изменения отдельных переменных отражаются на ключевых бизнес-показателях. Они делают отчёты не только интерактивными, но и гораздо более полезными для анализа и принятия управленческих решений.
https://t.me/bidatamoon — в нашем канале анонсы новых статей, обновления и новости из мира Power BI
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:
Тип графика по цели анализа
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.
MS Office — это must-have навык для учебы, работы и повседневных задач. Если вы хотите прокачать свои умения в Excel, Word или PowerPoint, но не готовы платить за курсы, эта подборка для вас!
Что есть: Видеокурс по созданию презентаций и публичным выступлениям.
Доступно: PowerPoint/Google Slides, структура, защита проектов, монетизация навыка.
Особенность: Кейсы от экспертов индустрии + фокус на коммерческих презентациях.
Как учиться эффективно?
Выберите один инструмент (например, Excel).
Практикуйтесь на реальных задачах (например, ведите бюджет в таблицах).
Используйте горячие клавиши — они экономят время!
Начните с самого простого курса, чтобы не потерять мотивацию. Освоили базу? Переходите к продвинутым темам — сводным таблицам, 3D-картам или дизайну слайдов.
Реклама. ООО «ЯНДЕКС», ИНН: 7736207543, erid: 5jtCeReNwxHpfQTDve31wmc, ООО Нетология, ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP, ЧОУ ЧАСТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СКИЛБОКС (КОРОБКА НАВЫКОВ), ИНН 9704088880, erid: 2VfnxxcSezk.
