[Анастасия Кузнецова] Осмысленные дашборды (2026)

Авторский тренинг по BI от Насти Кузнецовой для начинающих аналитиков: освойте полный цикл создания эффективных дашбордов, ориентированных на бизнес-цели и бизнес-логику.

Для кого

Аналитики и BI-специалисты уровня Junior и Middle

Этот тренинг — для вас, если вы…
Начинающий или опытный аналитик или BI-специалист
Знаете как минимум одну BI-систему на базовом уровне
Хотите прокачать навыки и создавать эффективные и полезные дашборды
На тренинге вы:
пройдёте весь путь от сбора требований до релиза и поддержки дашборда
начнёте создавать понятные и удобные решения, которые подсвечивают выводы на основе данных
научитесь проектировать дашборды, ориентированные на бизнес-цели
будете применять топовые фреймворки и полезные принципы на практике
прокачаете свои BI-навыки, укрепите свои позиции на рынке и сделаете шаг вперёд в карьере
пополните своё портфолио классными проектами
Чему вы научитесь в результате?
Стратегия и проектирование
Определение целей дашборда, формулирование ключевых вопросов для разных типов дашбордов, владение техниками сбора требований для разработки дашбордов

Дизайн и визуализация
Создание мокапов под различные цели и типы задач, корректный выбор типов графиков и построение без искажений, применение визуальных принципов, интеграция сторителлинга, использование UX-принципов

Внедрение и развитие дашбордов
Тестирование, публикация и поддержка дашбордов после релиза. Работа с обратной связью и итеративное улучшение продукта.

Программа курса

Модуль 1. Что делает дашборд хорошим

В программе:

1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание
• Что такое дашборд и его отличие от отчёта / ad-hoc запроса
• Типы дашбордов и особенности их построения
• Основные подходы к созданию понятных и полезных дашбордов
• Что делает дашборд хорошим
• Когда дашборд не нужен

Модуль 2. Сбор требований и контекст

В программе:

1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание
• С чего начинается дашборд?
• JTBD в BI: «работа, которую должен делать дашборд»
• Как собирать требования
• Фреймворки: Dashboard Canvas, 5 Whys
• Ошибки при проведении интервью
• Частые ошибки коммуникации с заказчиками
• Как корректно говорить «нет» неудачным идеям (soft skills для BI)
• Что делать после интервью

Модуль 3. Подготовка данных для дашбордов

В программе:

1 лекция
• Дашборд — зеркало данных
• С какими данными мы работаем в BI
• Мастер источники
• Проверка качества данных
• Особенности подготовки данных для BI
• Полезные фишки

Модуль 4. Макетирование и сторителлинг

В программе:

1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание
• Зачем прототипировать?
• Где и как это делать?
• От требований к макету
• Что обязательно включать в макет
• Макеты по типам дашбордов
• Всегда ли нужно прототипировать?

Модуль 5. Визуализация и честность данных

В программе:

1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание
• Зачем визуализировать данные?
• Визуальные атрибуты и формы
• Как выбрать график?
• Правила построения основных типов графиков
• Ошибки визуализации данных
• Принципы честной визуализации данных

Модуль 6. Визуальное форматирование и сторителлинг

В программе:

1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание
• Убираем визуальный шум
• Визуальная иерархия
• Выравнивание
• Визуальное восприятие – гештальт принципы
• Пустое пространство
• Как сфокусировать внимание
• Про цвет
• Добавляем сторителлинг

Модуль 7. Дизайн и UX дашбордов

В программе:

1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание
• Расположение элементов на дашборде
• Сторителлинг через метрики
• Паттерны сканирования и направление чтения
• Гештальт принципы
• Модульная верстка
• UX

Модуль 8. Разбор дашбордов по типам

В программе:

1 лекция, 1 практическое занятие
• Возвращаемся к типам дашбордов из Модуля 1
• Смотрим разные примеры под конкретные задачи
• Обсуждаем, что хорошо, что плохо в дизайне каждого типа

Модуль 9. Презентация, тестирование и внедрение дашбордов

В программе:

1 лекция, 1 домашнее задание
• Типы тестов
• Чеклист дашборда
• Презентация заказчику
• Документация
• Что делать после?

Даты и длительность

Старт 30 января, длительность курса — 9 недель

Формат
Онлайн-лекции и практические занятия, 7 домашек в BI-системах