Опыт работы с open source проектами для Специалиста по Power BI

1. Укажите участие в проектах
   В разделе "Опыт работы" или "Проекты" отметьте, в каких open source проектах вы принимали участие. Укажите название проекта, его описание, а также вашу роль и обязанности в рамках этого проекта. Пример: "Участник open source проекта по разработке Power BI отчетов для анализа данных в здравоохранении. Разработка и настройка панелей мониторинга для анализа операционной эффективности."

2. Уточните используемые инструменты
   Важно подчеркнуть, какие конкретно технологии и инструменты вы использовали в open source проектах, например, Power BI, DAX, Power Query, и любые другие связанные с ними решения, которые помогли в реализации проекта. Пример: "Использование Power BI для создания динамических отчетов, настройка ETL процессов через Power Query для извлечения и трансформации данных."

3. Подчеркните ваш вклад
   Уточните, что именно вы внесли в проект. Это может быть разработка аналитических отчетов, оптимизация визуализаций, улучшение производительности, создание кастомных визуальных элементов или автоматизация процессов. Пример: "Разработка автоматизированных отчетов и дашбордов с использованием Power BI для мониторинга ключевых показателей."

4. Результаты и достижения
   Опишите, какие результаты были достигнуты благодаря вашему участию в проекте. Укажите, как ваши решения повлияли на эффективность работы команды, скорость анализа данных или улучшение качества отчетности. Пример: "Оптимизация существующих дашбордов позволила сократить время на подготовку отчетности на 30%."

5. Открытость для сотрудничества и вклад в сообщество
   Если вы активно участвовали в обсуждениях, решении проблем или внесли улучшения в код проекта, это также стоит указать. Пример: "Активное участие в обсуждениях на GitHub, решение проблем с производительностью отчетов и предложенные улучшения по использованию DAX."

6. Ссылки на репозитории и проекты
   Укажите ссылки на проекты или репозитории на платформе, такой как GitHub, где можно увидеть ваш вклад или работу. Пример: "Ссылка на репозиторий проекта: https://github.com/username/projectname."

Опыт работы с большими данными и облачными технологиями для Специалиста по Power BI

1. Использование Power BI с большими данными
   Включите опыт работы с большими объемами данных, которые требуют продвинутой обработки и визуализации. Укажите, как вы эффективно обрабатывали и анализировали большие наборы данных (например, десятки миллионов строк) с использованием Power BI. Упомяните использование DirectQuery и интеграцию с SQL Server, Azure SQL, или другими источниками больших данных, такими как Hadoop или Spark.

2. Интеграция с облачными платформами
   Опишите опыт работы с облачными технологиями, такими как Microsoft Azure, AWS или Google Cloud, в контексте Power BI. Примером может быть использование Azure Data Lake или Azure Synapse для хранения и обработки данных, а также использование Power BI для визуализации данных, хранящихся в облаке. Укажите, как вы настроили интеграцию Power BI с облачными сервисами для автоматизации процессов извлечения данных и построения отчетности.

3. Автоматизация процессов обработки данных
   Упомяните, если вы применяли облачные инструменты для автоматизации процессов ETL (Extract, Transform, Load) с помощью Azure Data Factory, AWS Glue или других аналогичных сервисов. Объясните, как эти технологии использовались для обработки и подготовки данных для анализа и визуализации в Power BI.

4. Оптимизация производительности отчетов и панелей
   Приведите примеры того, как вы оптимизировали производительность отчетов в Power BI, работая с большими объемами данных в облаке. Укажите использование механизмов кэширования, агрегации и фильтрации данных для улучшения времени отклика отчетов и панелей, особенно в случаях с большими данными.

5. Обеспечение безопасности и доступа к данным
   Если вы работали с чувствительными данными в облаке, уточните, как обеспечивали безопасность и доступ к данным в Power BI. Опишите применение политик безопасности на уровне источников данных и использование функций безопасности облачных платформ для контроля доступа и аудита.

6. Анализ данных с помощью Power BI в облаке
   Объясните, как вы использовали возможности облачных технологий для реализации сложных аналитических задач в Power BI, таких как использование машинного обучения и аналитики в реальном времени для прогнозирования и принятия решений.

Решение сложных задач и кризисных ситуаций в Power BI

1. Анализ проблемы и выявление корня
   При возникновении кризисной ситуации или сложной задачи в Power BI важно в первую очередь чётко понять суть проблемы. Это может быть проблема с производительностью отчёта, ошибками в данных или нарушением бизнес-логики. Специалист должен уметь анализировать и быстро выявлять первопричину проблемы, используя такие инструменты, как «Диспетчер запросов» и «Трассировка запросов» для оптимизации и диагностики запросов.

2. Устранение проблем с производительностью
   Когда отчёт работает медленно или возникает задержка при обновлении данных, важно провести анализ запросов. Оптимизация DAX-выражений и уменьшение объёма данных, загружаемых в отчёт, с помощью фильтрации и агрегации данных на уровне источника, могут существенно улучшить производительность. Важно избегать использования сложных вычислений в реальном времени, а также оптимизировать использование сложных связей и циклических зависимостей между таблицами.

3. Работа с ошибками в данных
   Ошибки в данных могут быть связаны с неактуальными источниками, отсутствием необходимых полей или неправильной обработкой данных. Для таких ситуаций специалист должен использовать методы очистки и трансформации данных в Power Query. Использование выражений типа try..otherwise в Power Query помогает избежать падений отчётов при появлении неожиданных значений в источниках данных.

4. Командная работа и коммуникация с заказчиком
   В кризисной ситуации крайне важно своевременно информировать заказчика о текущем статусе проблемы. Четкие и конструктивные ответы о ходе работы и ориентировочные сроки решения критичны для поддержания доверия. Специалист по Power BI должен работать в тесном контакте с командой аналитиков, разработчиков и другими участниками процесса, чтобы добиться комплексного подхода к решению.

5. Постоянное совершенствование и использование best practices
   Для минимизации возникновения кризисных ситуаций важно внедрять best practices разработки в Power BI, такие как использование тем и шаблонов отчётов, стандартизация наименований и структуры данных, а также регулярные тесты на производительность отчётов и моделей.

6. Обучение пользователей и предотвращение ситуаций
   Обучение конечных пользователей правильному использованию отчетов и инструментов Power BI может предотвратить множество потенциальных проблем. Ожидаемые результаты должны быть прозрачны для всех пользователей, чтобы избежать неправильных интерпретаций данных.