Клуб анонимных аналитиков

Аналитики - налево, ИИшники - направо!. Устрою ка я в канале отпуск отпуск от темы нейросетей. Как и говорил, вебинар про AI-сингулярность был последним (пишите, кто не успел и хочет запись). Пора вернуться старой доброй аналитике и визуализации данных. Но темой ИИ в бизнесе я продолжаю гореть. И помимо конференции Нейро-МВА 16 июля в Москве, мы завели одноименный канал. Ему уже 3 месяца, мы там пишем про AI-инструменты, кейсы лайфхаки. Доступным языком, и где-то даже базовые вещи, нюансы, которые нейроэнтузиасты забывают рассказать простым смертным. Например: - В чем отличие моделей GPT серии и О серии - Разница в платной подписке за $20 и $200 - Подборка отечественных ИИ-сервисов для бизнеса - Подборка китайских ИИ-сервисов - Сравнение Make, N8n и Manus - Краткие обзоры на Claude, Perlpexity, Grok, Gemini А еще мы будем выкладывать подробности про доклады конференции, интро спикеров и полезные материалы от них. Хочу чтобы он стал для вас доверенным навигатором в мире ИИ для бизнеса. Так что подписывайтесь на Нейро-МВА, а тут в клубе я продолжу делиться своими аналитическими экспериментами в работе и жизни.

7 шагов к ИИ-сингулярности Да-да, мы любим кликбейтные заголовочки 😁 А еще я сформулировал методику ASP для работы с нейросетями: - Analysis - Solution - Packaging Суть проста. Своей головой мы можем решать задачу в одном из режимов: либо анализировать информацию, либо креативить, искать решения задачи. А в конце нам надо упаковать решение в какой-то коммуникационный продукт (письмо, презентация в определенном жанре и т.д.) Нашему мозгу тяжело быстро переключаться между этими режимами, а вот с ИИ можно проходить весь цикл за один присест. Без стресса, даже наоборот - ловить состояние потока, развивать мысль, наращивать решение, проходя через разные форматы. Это я скромно называю ИИ-сингулярностью. ✨ И на волне этого потока мы с Аней решили завтра провести открытый урок, показать магию в действии. Этот прогревающий просвещающий вебинар будет последним. Думаю, что за эти полгода вам хватило демо-уроков и вводных материалов. Да и нам пора двигаться дальше (доснять курс Python для менеджера). А если вы еще на ВЫ с ИИ и хотите практику для быстрого старта - welcome! И там уже решите, стоит ли вам изучать глубже, либо можно подождать, пока Скайнет все решит за нас Ждем вас 26 июня в 18:00 Мск.

Конференция Нейро-МВА Казалось бы, за внедрение ИИ сейчас агитируют из каждого утюга.

Но когда копнешь глубже, то выясняется: - кейс под NDA - пилот в процессе, ROI не считали - это Сибур, МТС или другая корпорация с бездонным бюджетом..

А у кого и правда инвестиции в ИИ окупаются? Как это работает в реальном секторе, а не только у маркетологов и продажников??? С чего начать? Для ответов на эти вопросы мы проведем нашу конференцию в новом формате! 16 июля в Москве Что будет: ▪️Доклады о практике внедрения в бизнес-процессы, в том числе неудачная. ▪️Воркшопы, чтобы вы попробовали все своими руками ▪️Нетворкинг и даже сессии консультаций 1:1 с экспертами 🚫Не будет: продажи софта и саморекламы спикеров 🔞 Для кого - для взрослых. Кому некогда было ходить по вебинарам и следить за всеми обновлениями. Не техно-гиков, а руководителей и специалистов в производстве, финансах, сельском хозяйстве, медицине, логистике, энергетике. Что вы получите 1) Успокоение от FOMO. Может вам и не нужно гнаться за трендами. Лучше довести до ума бизнес-процессы, подготовить их к следующему поколению AI-инструментов. 2) Кейсы "бери и делай". Вы найдете для себя референсы и поймете, где уже пора внедрять AI, это окупится, станет драйвером для вашего бизнеса или карьеры. В программе запланированы веселые сюрпризы, мы как всегда стараемся сделать мероприятие полезным для проф развития, и эмоционально ярким ✨ Для своих у нас скидка в 51% за раннюю регистрацию до 1 июля. Билет вам обойдется в 20 000 9 900р. ❤️Успевайте и зовите коллег!

Подборка лучших постов канала Если вы недавно в нашем анонимном клубе, то держите подборку постов. Согласно статистике (что по определению спорно) они были самими интересными и полезными в этом году. Так вам будет понятней, что здесь происходит. А для тех, кто уже читал - это может напомнить, навести на ценные мысли. ⭐️Дашборды Чего хотеть от дашборда в 2025 году HTML-дашборды прямо в Chat GPT Дашборд-открытка ⭐️ Про AI У AI нет совести. Как его наказать? ИИ-убийца Поверпоинта Макросы для чайников в GPT Диаграмма Гантта с ChatGPT плюс рубрика #воскресный_срач ⭐️ Гайды Конфиденциальные данные и нейросети Гайд по сегментации клиентов Какой ИИ выбрать для аналитики и конечно же хит: Как стать счастливым и богатым аналитиком ⭐️ ⭐️Ну и для более близкого знакомства со мной - подборка факапов Как меня уволили Алкоголизм Развод Одиночество Я тупоой А еще у нас много интересных мероприятий очно и онлайн, следите за анонсами! ❤️

Вспоминаю факап этой весны. Возвращаясь в Россию, я решил устроить конференцию для наших клиентов, партнеров, и всех, кто присоединился к сообществу за этот год. Попытался угодить всем, и объединил темы BI+AI. - и про Power BI (ведь им вовсю продолжают пользоваться), - и про отечественные BI-платформы, практику внедрения - и про нейросети в аналитике данных Конференция BI, AI or Die была назначена на 15 мая в Москве. Но за 2 недели до старта было продано лишь 30 билетов из 200 😢 Я признал ошибки и решил их исправить.

1) Нужна свежая концепция. Слушать доклады от BI-вендоров, в которых слабо замаскирована продажа софта — уже никто не хочет. Так же, как и агитацию за внедрение ИИ. 2) Надо все делать заранее.

Поскольку все авансы были уже оплачены, я договорился с площадкой о переносе на 16 июля. И мы занялись поиском свежих тем и спикеров. В начале июня пазл сложился! Анти-конференция про ИИ в бизнесе. Мы будем показывать что НЕ работает, рассказывать о факапах масштабирования ИИ-пилотов на реальные бизнес-процессы. В общем заниматься просвещением, а не агитацией. Назвали мы это Нейро-МВА. То есть как бизнес-обучение для взрослых руководителей и специалистов. Age Control 30+ чтобы криптостартаперы сразу проходили мимо И вот до конференции осталось 4 недели, и я понял что п.2 провалил🤦‍♂️ Опять придется всех собирать в последний момент. К сайту с программой остались финальные штрихи, скоро выложу официальный анонс. Так что пока дайте знать своими реакциями и комментариями: кто вообще хочет прийти к нам на конференцию 16 июля, и что бы вы хотели на ней узнать.

Infogram + AI. Другой взгляд на шаблоны визуализации Внедряя ИИ в работу, мы привыкаем, что стартовой точкой становится чат: будь это GPT, DeepSeek или Grok. НО.. В "классических" интерфейсах бизнес-приложений (электронная таблица, документ, онлайн-доска) тоже появился AI. И войти в диалог с ним можно в этом же окне. Например, внутри Excel включить расширение Chat GPT и хранить промт в ячейке. На эту мысль меня навел infogram.com.

Это сервис для визуализации данных. Я с ним познакомился еще в 2012 году и быстро понял что серьезные дашборды в нем не сделать. Хотя интерактивные диаграммы для сайта, инфографика из шаблонов получалась неплохая.

Как он теперь работает с ИИ 1) Сначала выбираешь из готовых шаблонов: по стилю, структуре. 2) Затем вставляешь текст, ИИ его адаптирует под шаблон (под число блоков, формат заголовков, иллюстраций и т.д.) 3) Полученный вариант можешь полностью редактировать (не только текст, но и всю графику) ❌Chat GPT и другие LLM так не могут - они выдают вам картинку. И дальше нужно задавать новый промпт, и нейронка, исправляя одну часть, коверкает другую🤬 Вы видите кейс Татьяны Кайгородовой из Перми, она впервые делала бизнес-инфографику

На входе - описание технологического процесса. На выходе - надо сделать инфографику для широкой публики, наглядно объясняющую основные этапы.

Татьяна выбрала шаблон в Infogram, и быстро отредактировала под себя. По-моему вышло хорошо - ставьте лайк. Что я хотел этим сказать: В общем: не зацикливайтесь на интерфейсе чата. Он прост и удобен, но может привести к зашориванию. В частном: попробуйте infogram.com, если вам нужно визуализировать не только цифры, но и смыслы.

kua

Итоги датавиз премии Information is Beautiful 2025 Это оскар в сфере визуализации данных, я давно за ним слежу в поисках свежих идей и лучших мировых практик. Хотя, как и в киноакадемии, выбор жюри не всегда совпадает со зрительскими симпатиями... В любом случае рекомендую вам следить за трендами. Там есть номинация Business Analytics, которой мое пристальное внимание. В этом году все победители - крупные новостные агентства, никаких вам тут дашбордов. А жаль... Золото взял проект Moody's посвященный пустым офисам (надо vpn). После ковида куча офисов в США просто пустует. Moody’s показали, почему так вышло, что с этим теперь делать, и как будут выглядеть города в будущем: по итогу, офисы не умирают, но сильно меняются. Это жанр дата-журналистики, еще и скроллителлинг, не очень понятно, почему она победила в бизнес-аналитике... Дашборд на картинке довольно стандартный. Серебро взял проект от ABC про БигМак, довольно классическая идея - мерить все в цене бургера (есть даже понятие бигмак индекс). Так что авторы через стоимость бургера пояснили, как после ковида все подорожало, а также сравнили инфляцию с другими товарами и услугами. А также попытались рассказать о причинах повышения цен на бигмак. Получилось наглядно. Но ничего нового. Бронзу взял проект Про риски в страховании - и снова Moody’s. Они собрали 10 самых страшных рисков для страховых компаний - от ураганов до хакеров. Сообщают, что убытки растут жутко, и если компании не разберутся, как с этим жить, будет беда. Это такой тревожный, но полезный обзор для всей индустрии. Проект набит интерактивными графиками и исследует направление бизнеса, тут вопросов к номинации нет. Бедные страховщики :)) Из хороших новостей: В этом году на IIB наши русскоязычные ребята взяли награды! Это Надя Андрианова за материальный дата-арт и команда с Александром Богачевым - за дубайский знойный город! Поздравляю коллег по цеху!

Мне пора на пенсию? Изначально сообщество анонимных аналитиков было про визуализацию данных и дашборды. 10-15 лет назад это была сложная тема на стыке консалтинга, дизайна и работы с базами данных.

- Консалтеры типа KPMG говорили «как правильно», опираясь на западные практики, а не на реалии российского бизнеса. - Разработчики хардкодом делали ровно то,что написано в ТЗ, не погружаясь в контекст. И каждый отчет приходилось по 10 раз переделывать. - А если звали дизайнеров, то они рисовали красивый но непонятный дата-арт

После этих мучений заказчик желал одного —крови кнопки Выгрузить в Эксель 🤬 Никто не брал ответственность за конечный результат. А я, молодой и наивный, брался. Набил шишек, вырастил команду аналитиков и в итоге стал делать серьезные проекты по DWH/BI для строителей и металлургов. И даже мог хвастаться - 50% наших проектов продолжали работать после внедрения!! Но время шло, BI системы эволюционировали, бизнесы оцифровывались. Профессия аналитика, и в частности компетенция по визуализации данных, стала массовой. И я сам этому поспособствовал, в своих книгах и курсах изложил уже все, что важно для работы в этой сфере BI. Если раньше создание дашборда было магией, то теперь все гораздо проще. И разница между аналитиком, сделавшим 10 отчетов по моей методике, и мной, сделавшим 310, имеет значение только для VIP клиентов. Теперь я со своей насмотренностью и перфекционизмом мало кому нужен 😥. Да и в канале вы видите - вместо материалов по BI все больше про AI. Похоже, пора на пенсию.. уступить место молодым аналитикам с горящими глазами, готовыми за недорого причинять пользу заказчикам. Но перед этим хочу убедиться - может рано сдавать свой пост? Расскажите, а что сейчас вас волнует в теме BI? С чем сложности - разобраться с метриками ? ожиданиями заказчиков ? интеграциями? Давайте предположим, что я могу решить любую задачу, связанную с BI (по рыночной цене, конечно же) Как бы вы ее сформулировали? Пишите в комментариях свои задачи и вопросы. Может, чью-то проблему решу и бесплатной консультацией.

Алгоритмы - это лишь 10% успеха/провала Мы изучали, как продвигают свои ИИ-услуги McKinsey, Deloitte и другие монстры (пишите, если хотите подборку с референсами). В целом - концепции интересные, но местами слишком пафосные. Мне больше всего откликнулся подход BCG (Boston Consulting Group). Вот оригинал, а тут напишу свою адаптацию, которую беру на вооружение.

Как должны быть распределены усилия компании на пути (любой) трансформации: 10% - алгоритмы (не только машинные, но и старые добрые финмодели c KPI) 20% - технологии, инфраструктура для работы 70% - люди и их реальное взаимодействие

Другими словами, как и раньше проекты по автоматизации, цифровизации губили люди, которые не хотели меняться. Теперь то же самое будет происходить с ИИ-зацией, если не менять людей. Так что прежде чем заказывать ИИ-разработку, перестройте органические нейронные связи. У себя / коллег / подчиненных / начальников (это самое критичное). А этот результат нельзя просто взять и купить. Надо учиться, надо меняться. А теперь продающая часть. Я открыт к критике, даже курс подарю тому, кто докажет, что я неправ. Можно ходить на бесплатные вебинары, но таким путем вы не выстроите системную картину и не сформируете навык. Такие вебинары нужны, чтобы проверить, подходит ли вам тренер, его стиль обучения. Поэтому сразу приглашаю на 6 поток нашего платного курса. Вы научитесь системно работать с AI. И сразу же начнете применять в своей профессии.

У всех уже нейросотрудники, а я в каменном веке... Все уже автоматизировали процессы, внедрили сквозную аналитику, продают с ботами на автопилоте и прогнозируют закупки с учетом микротрендов... У меня самого складывается ощущение, что я какой-то отсталый, и в своей компании применил лишь малую часть (мне типа некогда, надо же еще и работать успевать) И мы пошли спрашивать у наших выпускников - где же их революционные истории кратного роста? Такие, чтобы челюсть у всех отпала! Вынужден честно сказать, историй "купил сегодня курс, стал завтра зарабатывать в 2 раза больше" — нету. На самом деле с нами делятся благодарными историями с личным контекстом, когда не все сразу получается. И от этого даже маленькие победы ценятся еще больше. Вот история Аси из Петербурга:

Я совмещаю 2 работы: инженером-технологом и бухгалтером-экономистом. Пришла с ключевыми проблемами: - Нехватка экспертизы в бухучёте: Только начала осваивать направление, не хватало времени на изучение литературы. Нужен был ментор для объяснения сложных тем. - Много рутины в инженерных задачах: Анализ крупных проектов, например, оснащение мебелью учебных заведений, требовал много времени на сверку документации, дизайн-проектов и технических планов.

Результат после прохождения курса: Автоматизация 80% рутины, нейросети теперь помогают мне: ▪️группировать данные по проектам, например, распределять мебель для деканатов и аудиторий. ▪️находить расхождения в чертежах и документации. ▪️ оптимизировать процессы в 1С На второй работе я смогла обучаться без учебников . ChatGPT разбирает мне сложные темы по бухгалтерии "на пальцах", экономя время. Зарплату мне еще не повысили, зато теперь я успеваю выполнять задачи в сжатые сроки, несмотря на две работы. И что важно: не испытываю стресса, как раньше от нехватки знаний. Я чувствую себя уверенно, знаю что смогу разобраться в любой новой теме! ❤️ - - - Обязательно ли для этого результата покупать наш курс — решайте сами. В теории, все можно спросить у ChatGPT (если знать, что искать). Ранняя цена для 6 потока курса Нейросети в бизнесе

Конкурс: лучшее название книги про ИИ в бизнесе 📖 Для меня тема ИИ стала органичным продолжением того, чем занимаюсь последние 15 лет - принятие решений на основе данных. Только теперь все больше данных поступает от ИИ (как и от людей - не всегда достоверных). И управлять нужно гибридными процессами, в которых участвуют и люди, и роботы. Но принятие решений остается за человеком. Для кого эта книга ▫️Действующих руководителей, которым некогда смотреть видео ролики про AI-новинки, кому нужна информация коротко и по делу, с чего начать внедрять ИИ в своей компании. ▫️Менеджеров проектов, у кого еще нет команды в прямом подчинении (матричных руководителей). Кто хочет достигать бОльших результатов с помощью ИИ-ассистентов. Что будет в книге 1. Персональное делегирование, личная эффективность 2. Командная работа и выстраивание процессов с ИИ-агентами 3. Стратегическое планирование, работа с KPI Акцент будет на процессе обучения ИИ-ассистента, итерационном подходе. (вы уже убедились, что с ИИ с первого раза редко что получается) У нас тут накопилась большая база кейсов, пишу параллельно на русском и английском. Рабочее название AI-Backed-Management. Но я чувствую, что дословно на русском оно не зайдет. Поэтому прошу вашей помощи и объявляю конкурс:

Предложите название книги на русском, которое бы отражало тему управления на основе ИИ-данных, менеджмента команд из людей и роботов

Пишите свои варианты в комментариях. Я выберу 3 лучших, и вам первым достанется книга с автографом. Ставьте🔥и пишите свой вариант названия!

🔄 Преобразуем таблицу в плоскую с GPT: безопасно и быстро У аналитиков есть особая боль: привести вложенную структуру Excel-таблицы к плоскому виду. Power Query справляется, но когда данных много, и он начинает тормозить... Можно попробовать GPT. Он умеет: ▪️ распознать структуру; ▪️ развернуть вложенные заголовки; ▪️ выдать плоскую таблицу за пару промптов Но! GPT - это облачный сервис. А значит: ❌ Не подходит для чувствительных данных ❌ Может ошибиться, если структура нестандартная или данных слишком много Альтернатива - использовать GPT локально. Например, попросить его сгенерировать код на Python, который работает на вашем компьютере. Или написать макрос прямо под Excel (VBA) без установки дополнительных программ. 🎁 Мы собрали гайд со всеми тремя способами: ✅ Как сделать это напрямую в GPT - быстро, но на свой страх и риск; ✅ Как запустить Python-скрипт - безопасно и гибко; ✅ Как внедрить макрос - удобно, прямо в Excel ☝️ Качайте гайд и пишите в комментариях, каким способом будете пользоваться?

🧠 Claude 4: идеальное обновление для HTML-дашбордов Вышел Claude 4 от Anthropic: это уже не догоняющий GPT-4, а полноценный конкурент, особенно в аналитике 🧩

🔼Наша точка А: аналитики тонут в рутине (выгрузки, SQL, графики, презентации...) 🔹Наша точка Б: ИИ-чаты помогают, но часто всё забывают, требуют 100 уточнений и теряются в длинных задачах. 🔼И вот мы идём к точке С: нейросети качественно решают задачи!

Claude 4 (модели Opus и Sonnet) умеет: ✔️ Писать и править SQL, Python... ✔️ Давать точные инсайты по большим датасетам ✔️ Сам держит в памяти до 200k токенов ✔️ Предпросмотр отображает даже визуально сложный материал ещё до выгрузки! 💡 Протестировано на практике: получен HTML-дашборд за ТРИ (всего лишь!) промпта. Результат: как в GPT, но без десятка уточнений. А может и получше... 📉 Было: 20 правок, запросов и танцев с бубном. 📈 Стало: Один понятный промпт, два уточняющих и готово! Единственное огорчение: в бесплатной версии довольно быстро исчерпывается лимит. Но дашборд, что вы видите, был построен в бесплатном тарифе. Промпт:

Это структура моих данных об [ пишем о чем данные] в формате xlsx. Я хочу чтобы ты построил мне дашборд. Формат 16:9. На дашборде должно быть 3 уровня: 1 - карточки КПИ, 2 - 2 диаграммы, 3 - 3 диаграммы. Мне нравятся диаграммы: [описываем диаграммы]. Добавь фильтр по [вписать], который фильтрует [вписать диагрммы].

📍 Тестируйте и наслаждайтесь Claude 4 👉 anthropic.com/news/claude-4

Я ж у мамы писатель В этом году на нетвокингах все чаще представляюсь как писатель. Чтобы слегка выпендриться, и чтобы подолгу не отвечать на такие вопросы:

А что такого сложного в аналитике? Неужели твои клиенты сами не могут собрать цифры в табличку и построить графики??? Ведь есть же для этого программа... как же называется... Эксель!

Итак, что же в моей библиотеке: 2019 Дашборд для директора. Первая русскоязычная книга про визуализацию данных в бизнесе. Методичка для постановщиков задач, как проектировать дашборды, независимо от технической платформы 2022 Заставьте данные говорить / Make your Data Speak Практическое руководство по созданию бизнес-дашбордов в Экселе. Получила 2 место на премии деловая книга года в РФ. Спустя год вышла в штатах и ее купило аж... 18 человек. 2024 Азбука визуализации Power BI / Data Visualization with Power BI Писал сразу на глобал, переписывая вслед за обновлениями интерфейса PBI. А благодаря дотошному редактору из O'Reilly научился писать оочень доступно, чтобы даже тупые американцы поняли. В итоге есть чем гордиться - на Amazon книга стала бестселлером, поднималась на 1 место в категории Presentation Software и 2 место среди Business Intelligence Tools (уступая лишь хайповым книгам по AI/ML) А поскольку в РФ у пользователей Майкрософта не самые лучшие время, версию на русском выложил в канале бесплатно. На финишной прямой - детская книга "Кристина и волшебные графики". Под это мы с Наташей Киселевой сделали проект Data2Kids и летом пошумим. В фазе творческих мух мук — книга про ИИ в бизнесе. Тут мне нужна будет ваша помощь. А пока ставьте лайк если читали что-то из моих книг (да хоть чьих - это уже редкость в наше время)

Настенька и графики Итак, на дата саммите в Дубае шейхов я не встретил, зато встретил Настю Кузнецову из Nebius (экс Яндекс) Пока мы с вами пытаемся оседлать ИИ и перестать думать своей головой, Настя отважно несет датавиз-вахту, продолжает объяснять важные мелочи и собирает референсы для вдохновения. Там не только про Tableau, большинство материалов кросс-платформенные и даже наш любимый Power BI есть. Вот что меня зацепило из свежего: 20 вариантов KPI карточек Выравнивание текста по левому краю Генератор тем для Power BI Переверстка дашбордов Аатдуши рекомендую!

AI+BI — cтарая песня на новый лад 10 лет назад компаниям продавали идею бизнес-аналитики и хранилищ данных, мол вы будете быстро принимать решения на основе данных, находить инсайты и строить прогнозы. Ага. На деле эти проекты упирались в отсутствие данных, криво внедренную ERP и тд. В итоге под соусом BI заказчики хотя бы доводили до ума управленческий учет, автоматизировали процессы.

Ключевой результат — не бирюзовая Data-Driven культура, а вскрытые косяки, "забытые" запасы продукции на складе на 30 млн, откаты. Сокращения руководителей, чья работа была вставлять нужную цифру в ячейку экселя раз в месяц.

С ИИ в бизнесе то же самое. Теперь у нас даже процессы оцифрованы (как бы..) и отчеты есть! И заказчики хотят, чтобы машина анализировала данные и предлагала решения. Но для этого человек должен подать ей пример. И тут выясняется, что менеджеры не принимают решений, действуют по шаблонам. Либо по факту корпоративная бюрократия подавляет инициативу. И мы возвращаемся к тому, что нужно сначала обучить людей принимать решения на основе данных, а потом уже рассчитывать на то, что это станет делать машина. 🤖 welcome to new old brave world 🥸