Data Driven культура от AW BI
1.02K subscribers
60 photos
4 videos
94 links
Вы на канале про Data Driven культуру, который бережно и старательно ведёт команда российского BI продукта Analytic Workspace — AW BI. Но здесь не про нас, а про ваc.

Про нас здесь: analyticworkspace.ru
https://tttttt.me/awcommunity
Сотрудничество: @GrekovM
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Залипательная штука или доска Гальтона

Кажется, что на это можно не только смотреть бесконечно, но и бесконечно об этом думать. На ваших глазах 3000 стальных шариков падают через 12 уровней ветвящихся путей и всегда в конечном итоге соответствуют распределению кривой нормального распределения. Каждый шар имеет шанс 50/50 следовать за каждой ветвью, так что шары распределяются внизу по математическому биномиальному распределению.

Магия? Наука! А точнее демонстрация центральной предельной теоремы от гениального Фрэнсиса Гальтона.

А еще...сегодня день, когда хочется от нашей женской команды поздравить всех мужчин! Каждый из вас гениален, без вас бы не случилось большинства великих открытий, спасибо вам❤️
Трендвотчинг
Это отслеживание и анализ трендов в бизнесе, технологиях, обществе и мире в целом. Как правило, в компаниях им занимаются перед проведением стратегических сессий или при запуске нового продукта.
Отслеживанием трендов в компании может заниматься трендвотчер/форсайтер. Профессия пока малопопулярна, она входит в список «100 профессий будущего» от РБК.

Подборки трендбуков и трендбуки за 2023 год, которые заслуживают внимания:
▫️Подборка отчетов и трендбуков от «Экспертосферы» — папка в Google-диске с огромным количеством отчетов от ведущих консалтинговых, аналитических и трендвотчинговых сервисов
▫️ Трендбук от Wunderman Thompson — мирового агентства глобальных маркетинговых коммуникаций.
▫️ Трендбук по технологическим трендам на 2023 год от McKinsey & Company — всемирно известной консалтинговой компании
▫️ Трендбук по технологическим трендам на 2023 год от CB Insights
▫️ Подборка мегатрендов от TRENDONE
▫️ Отраслевые тренды 2023 года по версии консалтинговой фирмы FTI

Например по данным от Сбера 5 мегатрендов, которые определяют облик Мира 2035:
1) Превосходство серебряного мира
2) Развитие агломераций и деградация малых городов
3) AI-мир: трансформация рынка труда и образования
4) Phygital-мир
5) Несправедливый мир
Детальнее можно узнать здесь
#знания
Здравствуйте!

Завтра, в последний день зимы,

29 февраля 2024 в 11-00 (мск) мы проводим большой онлайн-праздник, посвященный AW BI

🔥AW BI Day🔥

Будем рассказывать о наших достижениях 2023, поделимся планами на 2024, покажем обновленную версию системы и подведем итоги Конкурса Дашбордов AW BI 2024.

Что ждет на AW Day:
📌Развитие системы AW BI в 2023 году и планы на 2024;
📌Живой показ актуальной версии AW BI с акцентами на обновлениях;
📌Истории успеха 2023: реализованные кейсы;
📌Объявление результатов Конкурса Дашбордов AW BI

А еще будет впечатляющий подарок-сюрприз для всех пользователей демо-версии AW BI!
🔥

Будем следить за ходом эфира в Telegram @AW.Community! Объявление о старте каждого следующего блока программы мы будем давать в сообществе, можно будет подключаться только на интересующие вас темы!

Программа и Спикеры:

11:00
Михаил Греков - Директор по развитию BI-системы Analytic Workspace.
Вступительное слово. Развитие и достижения AW BI в 2023 году.

11:20
Александр Кварацхелия - Ведущий архитектор BI-системы Analytic Workspace.
📌Живой обзор актуальной версии системы:
📌Наш путь к self-service ETL. Автоматические ETL-блоки;
📌ML-прогнозирование в AW BI.

11:50
Алена Наливайко - Руководитель направления развития экспертизы внедрения AW BI
📌Живой обзор актуальной версии системы:
📌Виджеты и построение дашбордов;
📌Новые удобные «фишки» AW BI в части визуализации данных.

12:20
Перерыв - Продолжение народного голосования в Telegram за лучшие дашборды, представленные на Конкурс (шанс забежать в последний вагон!)

12:40
Михаил Греков - Директор по развитию BI-системы Analytic Workspace.
📌Планы развития AW BI На 2024 год.

13:00
Дмитрий Думанский - Ведущий инженер-программист компании УК "Агат".
📌Внедрение AW BI в логистической компании полного цикла

13:15
Сергей Кравченко - Руководитель департамента разработки отчетности в Сбер, автор Телеграм-канала @BI-done. Соорганизатор и член экспертного жюри Конкурса Дашбордов
📌Подведение итогов Конкурса Дашбордов AW BI. Торжественная церемония награждения победителей и призеров по мнению экспертного жюри и победителя народного голосования.

Регистрация: https://analyticworkspace.ru/aw-bi-day

Участие бесплатное, в процессе эфира можно будет задавать свои вопросы.

Всего доброго и до встречи в прямом эфире! #мероприятия
Команда Analytic Workspace
Минусы картограммы и альтернативы

Привет!
Пишет Михаил — Head of product AW BI 😉

У нас 29 февраля прошёл AW BI DAY, на который пришёл Сергей Кравченко (BI-эксперт и автор @bi_done) и начал «разносить» применение карт в дашбордах.
В частности картограммы уровня Россия.

Что не нравится Сергею в картограммах по стране?
👉 В России площадь регионов очень разная.
Когда смотришь на карту, то взгляд сперва на Якутия/Красноярский край/Тюменская область, а потом остальное.
👉 По многим показателям лидируют субъекты-карлики: например, Москва. А её почти не видно на уровне всей страны.
👉 Если рассматривается абсолютное значение показателя, то регионы «задавливают» его размерами. Условно количество произведённой продукции, субсидии, количество туристов и т.п.

Какие альтернативы могут быть?
👌 Плиточная карта. Это вид карты, который всех приравнивает к одному размеру территории, но при этом сохраняет общее географическое положение (ну как сохраняет — по возможности, конечно).
👌 Если ооочень хочется карту, то выводить на ней показатели, взвешенные на количество жителей субъекта. Это, конечно, не для всех показателей, но часто применимо.
👌 Использовать карту как дополнение, а не как основу. Т.е. основные показатели вынести в более привычные столбики и пироги, а для гурманов — карта, как ответ на вопрос «А где это?»

Дашборд, в котором есть и плиточная карта, и картограмма можно посмотреть здесь: https://analyticworkspace.ru/dashboards-battle-2024/8
По ссылке есть скрины, а можно посмотреть вживую — для этого нужен доступ в демо Analytic Workspace. Она у нас теперь вечная, кстати — можно мелкие проекты и домашний бюджет совершенно бесплатно делать 😉

#мнение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Почему лучше не пользоваться 3D диаграммами

3D-диаграммы выглядят круто. Но корректно ли их использовать при визуализации данных?

В первую очередь рассмотрим явление окклюзии. Окклюзия – это синоним препятствия. На ровной поверхности, когда мы видим, что один объект закрывает другой, человеческий мозг воспринимает, что скрываемый предмет находится позади и, следовательно, дальше от объекта, который находится впереди.

Когда мы рассматриваем объекты в 3D, объекты, расположенные дальше, кажутся меньшими, но наш мозг воспринимает их как более крупные, чем на изображении, и использует прошлый визуальный опыт для внесения этих корректировок.

Посмотрим, как этот эффект проявляется при работе с графиками. Обе круговые диаграммы представляют идентичные данные. На двухмерной круговой диаграмме легко увидеть, что синий и серый цвета (яблоки и бананы) имеют одинаковый размер. С другой стороны, на трехмерной диаграмме серый цвет выглядит намного больше, чем синий. Кроме того, серый и оранжевый кажутся одинаковыми в 3D, а синий - наименьшим. Следовательно, мы неправильно воспринимаем три вещи на трехмерной круговой диаграмме. Это связано с принципом искажения перспективы.

⚠️Таким образом можно сделать вывод, что симпатичные трехмерные диаграммы на самом деле плохо справляются с передачей информации. А на примере это достаточно наглядно продемонстрировано☝️

#новичкам #знание
Разглядываем исторический дашборд 1905 года, интересно же!

Дашборд рассказывает о Государственных доходах и расходах Российской Империи за 1905 год. Занятные факты:

о доходах:
Основной процент дохода в 1905 году (685768 тысяч рублей, 33.8%) приходился на «Правительственные регалии» - то, что мы сейчас называем «государственной монополией». И самый высокий процент дохода из них дает «Казенная продажа питей», а проще говоря, водки - 609365 тысяч рублей.

При этом Нефтяные доходы составляют всего - 29948 тысяч рублей, то есть всего 1.5 % от общей суммы дохода государства.
Есть над чем подумать!

о расходах:
Почти четверть государственных расходов приходится на Министерство путей сообщения, то есть на создание и поддержание дорожной сети. И все же «плохие дороги» - едва ли не главное, наряду с морозами, впечатление иностранцев о России)) как так выходит? Загадка!

И да, смотрите, аналитики сто лет назад не стесняются пользоваться 3D-диаграммами))
Кто на Power BI — обратите внимание, что дата Х всё ближе (детали в посте ниже) 😱
Мы в Analytic Workspace запустили акцию Дикий март (так как поведение зарубежных вендоров довольно дикое) — помогаем перейти с Power BI со скидкой 50%.
Это только в марте, детали тут: https://analyticworkspace.ru/power-bi-discount

Хороших выходных! 🎉
Forwarded from Банкста
Американская компания Microsoft отправила российским компаниям письмо о том, что c 20 марта 2024 года закроет доступ к своим облачным продуктам (Power BI, Dynamics CRM) для российских организаций.

ГК Softline предупреждает о возможных функциональных ограничениях в работе облачных продуктов и сервисов Microsoft, Amazon и Google. @banksta
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Расхламляем BI-дашборды и не только

Еще раз о бесполезном украшательстве всего и вся.

Визуальный шум — это лишние «красотули», перегружающие мозг и убивающие эффективность аналитики.

Замечали, когда интерьер перегружен ненужными предметами 🕯🧲🔫🧸🪆🎁🎎📚 — возникает ощущение, что вокруг бардак? В дашбордах всё работает точно так же.

Излишнее украшательство не даёт сфокусироваться на ключевом показателе, вокруг которого строится аналитика. При создании BI-дашборда нужно на время стать адептом минимализма.

Как это сделать

Не мудрите с визуалом: чем проще — тем быстрее залетает в мозг;
Уберите лишний «декор»: градиенты, заливки и т.д., если это не помогает понять данные (чаще мешает);
Откажитесь от пёстрой окраски;
Группируйте связанные показатели, чтобы не «бегать» по дашборду;
Отдавайте предпочтение светлому фону, чем светлее фон —тем меньше внимания он забирает.
Про использование Clickhouse.

Clickhouse - одна из самых эффективных на сегодняшний день колоночных СУБД. В том числе внутреннее хранилище в Analytic Workspace создано на базе Clickhouse.

Порой у компаний возникает беспокойство, ведь сам Clickhouse был исключен из реестра отечественного ПО, можно ли пользоваться?🤔

Поясняем ниже👇

Clickhouse c 2019 по 2021 год входил в Реестр отечественного ПО.
В 2021 правообладатель [не Минцифры, а сам Яндекс] его из реестра исключил. Почему?

В 2021 году была создана компания Clickhouse inc., которой Яндекс и передал права на Clickhouse.
Так как компания Clickhouse inc. не российская, то Clickhouse Яндекс предварительно из реестра Российского ПО и исключили.

При этом сама СУБД Clickhouse выпускается в виде Open Source по лицензии Apache 2.0 (допускает использование в коммерческих продуктах).
Как и любой другой Open Source компонент с соответствующей лицензией, Clickhouse в настоящее время может применяться в коммерческих продуктах без рисков для российских компаний.

В частности, Analytic Workspace была включена в реестр Российского ПО уже после исключения из него Clickhouse.
При этом в документации и описании архитектуры AW Clickhouse, как компонент, уже присутствовал.

Также в реестр Российского ПО входит Яндекс Метрика — которая использует Clikhouse в качестве СУБД.
Никаких ограничений при этом нет — госорганы и не только используют Яндекс Метрику.
Data-Driven или Data-Driven't: парадокс Симпсона🤔

Парадокс Симпсона — контринтуитивное явление в статистике, когда мы видим в каждой из групп данных определённую зависимость, но при объединении этих групп зависимость исчезает или становится противоположной.

Добро пожаловать в реальность, где 1+1 может равняться не 2, а… 7?

Представим, что есть компания, которая продаёт велосипеды и самокаты (предположим, самокаты и велосипеды учитываются в чеках по отдельности). При анализе данных было выявлено, что за последний месяц средний чек от покупки велосипедов вырос на 3%, а от покупки самокатов на 5%.

Общий средний чек проверять не стали, «и ежу понятно, что он тоже вырос». Или всё-таки нет? 🙀

Вычислим общий средний чек.

Уточнение: цены в течение этих 2 месяцев не менялись и скидок не было.

🚲 средний чек:
Март - 20 000 ₽
Апрель - 20 600 ₽

Доля покупок:
Март - 50%
Апрель - 65%

🛴средний чек:
Март - 30 000 ₽
Апрель - 31 500 ₽

Доля покупок:
Март - 50%
Апрель - 35%

🧾Общий средний чек:
Март - 25 000 ₽
Апрель - 24 415 ₽

Вычисляли так: 0,65 × 20 600 + 0,35 × 31 500 = 24 415

Парадокс Симпсона проявился: хотя средние чеки по отдельным категориям (велосипеды и самокаты) увеличились, их доли в общем объёме продаж сдвинулись таким образом, что привели к уменьшению общего среднего чека при объединении данных по двум категориям.

Вот мы и нашли повод обратиться к любимой пословице наших родителей: «Семь раз отмерь — один раз отрежь!».

☝🏻А всё это мы к тому, что при работе с данными следует учитывать их контекст, взаимосвязи с другими показателями и общую картину. Необходимо понимать, какая история лежит за данными: что происходит в реальном мире, как его измерили и перевели в вид данных.
ВАУ! Нас уже 1000! 🥳

Для нас это не просто круглая цифра - это мотивация дальше развивать сообщество и делиться полезностями!

Каналу чуть больше года, и вот что мы успели за этот год:
⚡️привлекли 1000 подписчиков
⚡️опубликовали 143 поста
⚡️наш контент просматривали более 93000 раз
⚡️получили 1490 лайков и 100 комментариев
⚡️нашими публикациями поделились 1216 раз

Спасибо за то, что вы с нами, за вашу поддержку и внимание к нашему контенту.🫶🏻
Друзья!
Представляем вашему вниманию дайджест-календарь наших мероприятий до конца апреля. Мы будем рады видеть вас на каждом из них!

23 апреля 16:00 (мск) — Вебинар от Михаила Грекова на платформе Института Цифровых Компетенций Финансового Университета при Правительстве РФ
«BI и искусственный интеллект как инструмент бизнес-прогнозирования»
📌Как применять BI в связке с ИИ для прогнозирования показателей компании
📌Реальные кейсы внедрения AW BI с ML-прогнозированием в компаниях различных отраслей
📌Практикум: прогнозирование без знания технологий машинного обучения в бесплатной версии Analytic Workspace
🔥Особая возможность для участников: Возможность подать заявку на участие в акции ML-ревизорро: представители Analytic Workspace бесплатно решат задачу прогнозирования для вашей компании.

25 апреля 15:00 (мск) — Прямой эфир с компанией «PRO-BI»
«5 отчетов, в которые должен смотреть каждый девелопер»
📌Особенности BI-аналитики для рынка недвижимости
📌Реальные кейсы строительной аналитики и демонстрация дашборда для девелоперов
🔥Все участники получат в подарок доступ к шаблонам дашбордов для девелоперов и неограниченный по времени доступ к системе AW BI для их использования на практике!

26 апреля 15:00 (мск) — Прямой эфир с Аленой Наливайко о проблемах импортозамещения Power BI
«Вся правда о переходе с Power BI на AW BI. Мифы VS реальность»
📌Перенос реального дашборда с Power BI на AW BI по шагам!
📌6 страхов перехода: какие из них оправданы, какие - наполовину, а какие - чистый миф?
📌Честное сравнение цен и стоимости владения Power BI и AW BI
🔥Чек-лист перехода - в подарок!

Участие во всех мероприятиях бесплатное.
🤗Ждем BI-аналитиков, представителей компаний-интеграторов, руководителей и менеджеров BI-проектов, Data-сайентистов, архитекторов и разработчиков BI – в общем всех-всех будем рады видеть, регистрируйтесь!
Искусственный интеллект и эффективность: семь раз отмерь, один отрежь

Интереснейший доклад представил вчера на конференции Tadviser Big Data & AI Day* Валентин Каськов, ИТ-директор компании «Специальные системы и технологии». Речь шла об измерении эффективности ИИ продуктов и нюансах расчета стоимости внедрения. Компания осуществляет консалтинг и аудит проектов решений искусственного интеллекта, предлагаемых бизнесам для разного рода задач. Среди прочего Валентин привел интересный случай.

Управляющей компанией ЖКХ одного из городов был выдвинут запрос: «Определить наличие снега на крышах подведомственных зданий». В случае появления снежного покрова⛄️ должно включаться оповещение соответствующих служб или автоматический обогрев крыш.

На тендер было представлено порядка 10 проектов, все они предлагали для решения задачи использовать искусственный интеллект (широкоугольные камеры и технологии машинного зрения). Стоимость проектов разнилась от 5 до 18 млн. рублей в зависимости от сложности словесных конструкций, представленных в КП. Управление обратилось за аудитом, чтобы выбрать оптимальное решение.

И тут начинается самое интересное: для решения подобной задачи искусственный интеллект вовсе не нужен! Достаточно взять обычные видеокамеры в связке со стандартными библиотеками Python – такая конструкция уверенно сможет отличить изменение цвета крыши на белый в случае выпадения снега!❄️Красная цена внедрения такого проекта – 1.5-2 млн рублей. При этом буду использованы более простые, отказоустойчивые технологии, значительно более дешевые в дальнейшем обслуживании🤷‍♀️.

Какой вывод из этого следует? Во всем, что касается «хайповых» технологий ИИ бизнесу стоит пользоваться базовым принципом: можешь не внедрять – не внедряй!
#мнение
*Analytic Workspace выступила в статусе партнера конференции.
Про искусство и дашборды

А вы знаете, что художники при выборе цвета частенько ориентируются на цветовой круг?🤔

Цветовой круг спроектирован так, что сочетания любых цветов, выбранных из него, будут хорошо смотреться вместе.

📎Если расположить в круге равносторонний треугольник, то любые три цвета, в которые попадут его вершины, также будут выразительно смотреться вместе (например: жёлтый, красный, синий или оранжевый, зелёный, фиолетовый).

📎Приятно выглядит сочетания цветов, на которые указывает вписанный равнобедренный треугольник, если между его ближайшими вершинами находится один цветовой сегмент (например, зелёный, красно-фиолетовый, красно-оранжевый — интересное сочетание, а синий, жёлто-зелёный, красный — вместе лучше не использовать).

📎А чтобы выбрать гармоничное соответствие четырёх цветов, используют вписанный в круг прямоугольник. Главное, чтобы между его вершинами лежало нечётное количество секторов. То есть красный, оранжевый, зелёный и синий подходят друг другу, а жёлтый, красно-оранжевый, фиолетовый и сине-зелёный — нет.

Неправильный выбор цветов в дашборде может визуально погубить весь труд не только по его созданию, но и исказить восприятие данных.

☝🏻Опираясь при выборе цвета на цветовой круг, нужно помнить, что восприятие человеком также зависит и от опыта, например, красный ассоциируется с проблемами, зелёный - всё хорошо, нейтральный чёрный или серый - всё ок, внимание можно не обращать.

#визуал
Провидец, гениальный маркетолог, человек из будущего — как только не называли Стива Джобса. Именно благодаря его гениальности Apple стала самой дорогой компанией в мире. Какими же волшебными постулатами руководствовался Джобс, и актуальны ли они сейчас?🤔

1️⃣Взаимодействие с пользователем. Стив Джобс всегда смотрел на вещи с точки зрения использования продукта потребителем. Этот вопрос непрерывной цепью проходил через всё создание системы, будь то настольный компьютер или iTunes, в том числе и через производство, поставки, маркетинг и магазины.

2️⃣Никаких фокус-групп. Стив говорил: «Как я могу спросить кого-то о том, каким должен быть графический компьютер, если этот человек понятия не имеет, что такое этот графический компьютер, ведь никто его никогда не видел?».

3️⃣Перфекционизм. Он был человеком, который верил в важность каждой детали на каждом этапе создания продукта.

4️⃣Видение. Стив Джобс был уверен, что компьютеры постепенно станут потребительским продуктом. Это была очень странная идея в начале 1980-х, потому что люди воспринимали персональные компьютеры лишь как уменьшенную версию больших компьютеров. Но Стив думал о чём-то принципиально ином, предполагая, что он станет «велосипедом для разума», который позволит людям иметь те возможности, о которых они никогда ранее не мечтали.

5️⃣Минимализм. Методология Стива Джобса отличалась от других тем, что в принятии решений наиболее важными из принятых решений он считал не те, что решал делать, а те, что решал не делать. Руководствуясь этим принципом, он всегда упрощал то, что слишком сложно.

6️⃣Нанимать лучших. У Стива Джобса была способность находить самых лучших и самых умных людей. Он был очень харизматичен и умел убеждать людей, поэтому к его команде присоединялись и доверяли его видению даже ещё не существующих продуктов. Наём людей в свою команду он всегда осуществлял лично, не доверяя это дело другим.

7️⃣Работа над деталями. На одном уровне он работал над «изменением мира» – это его большой принцип, а на другом – спускался до деталей в создании продуктов и дизайна ПО, оборудования, систем, приложений и периферии.

8️⃣Оставаться небольшими. Ещё одна вещь, которую не любил Стив Джобс – это большие организации. Он считал их слишком бюрократичными и неэффективными. У него было правило: иметь не более 100 человек в команде Mac. Объяснение очень простое: он хотел, чтобы его окружали только те люди, которых он лично знал, чтобы он имел возможность контролировать всю работу.

9️⃣Отклонять плохую работу. К примеру, инженер приносил Стиву Джобсу новый код какого-либо ПО, глава Apple оценивал его и возвращал программисту со словами, что код ещё недостаточно хорош. Этим он заставлял людей работать над собой и расти.

А как вы считаете, в чём феномен Стива Джобса? 🤔

#мнение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Про DAX и вендорлок

Привет!
Пишет Михаил — Head of product AW BI 😉

Я часто встречаю на показах, эфирах и в опросниках клиентов примерно такие вопросы и мнения:
«А вы DAX поддерживаете?»
«Мы SQL не знаем, но знаем хорошо DAX»
«DAX нам привычнее и понятнее, мы ищем поддержку DAX»

Мне лично жаль людей, которым поставили задачу отказаться от Power BI.
Реально, Power BI очень хорош, но при этом у него есть ещё и киллер фича — DAX.
Скитаясь от одного вендора к другому, отказники от Power BI расстраиваются всё сильнее и сильнее, так как поддержки DAX не находят.

С точки зрения вендорлока cоздание DAX и его использование в Power BI — гениальный ход Microsoft.
Гениально было создать язык запросов, который не базируется на SQL (именно поэтому нет конвертера с DAX в SQL, который бы справлялся со сложными мерами).
Гениально было обучить DAX тысячи специалистов, вложиться в работу с вузами.
Гениально было написать книги и пособия по DAX.

Если вам обязательно нужна поддержка DAX, то держитесь всеми силами за Power BI — DAX в полной мере не поддерживает ни одна другая BI. Ни одна. Нет их.
Это язык, созданный MS для своих BI-решений.
Я пишу «в полной мере» так как есть некоторые BI, которые поддерживают DAX, но там до полной поддержки ещё очень и очень далеко.

Если вы хотите слезть с вендорлока DAX от Power BI, но при этом ищете DAX в другой BI — вы попадаете на вендорлок DAX в новой упаковке. И эта упаковка точно будет дороже и менее функциональная 💯
Большинство BI (~все) не делают упор на поддержку DAX. Большинство опираются на SQL или SQL-подобные/совместимые/конвертируемые синтаксисы.
А специалистов по SQL точно больше, чем специалистов по DAX — там тоже есть книги, обучение и сообщества.

Зная только DAX, вы знаете только одну BI. Классную и многофункциональную, но, как минимум, ушедшую из РФ.
Зная SQL — вы знаете почти все BI, включая кучу российских и Open Source.

#мнение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM