Lakatos Csanád

Gépészmérnökként a számokkal, adatokkal történő munkavégzés, az elemzés és analitikus gondolkodás a munka velejárója. Tapasztalatom szerint azonban a mérnöki területeken még nem elterjedt a Power BI ismerete és használata, pedig egyes részterületeken ez jelentős hátrányt jelent.

Nem is olyan rég még nekem sem volt fogalmam arról, hogy mi ez a szoftver és mire való, mit lehet megvalósítani vele. Viszont ahogyan elkezdtem vele foglalkozni, beszippantott és egyre kíváncsibb lettem. Az alapokat könnyen és gyorsan el lehet sajátítani, azonban a haladó szintig sokat kell tanulni és gyakorolni.

A Power BI elindított az adatelemzés izgalmas útján, immáron összetettebb és bonyolultabb elemzői eszközök megismerése felé is. Ugyanakkor sokkal nyitottabbá tett számomra új szakmák irányába is – például pénzügyi és HR területek.

A Dataképzés kihívásra jelentkezéskor még bizonytalan voltam abban, hogy milyen produktumot tudok majd felmutatni, hiszen nulláról kell felépíteni jelentéseket, dashboardokat két hét alatt, a szabadidőben, ami a legtöbbünknek munkavégzés és család mellett nem sok áll rendelkezésre. Viszont úgy érzem, hogy megugrottam az akadályt, és a kihívás több tekintetben segített nekem hatalmasat fejlődni!

Egyrészt rájöttem, hogy nem kell feltétlen az adott terület szakértőjének lenni ahhoz, hogy egy hasznos riportot elkészíthessek. Nem vagyok könyvelő, mégis tudtam egy főkönyi jelentést létrehozni, nem vagyok értékesítési vezető sem, mégis létre tudtam hozni egy értékesítési jelentést.

Másrészt megismertem olyan úttörő eszközök használatát, amiket a világon az emberiség egyelőre csak nagyon kis hányada ismer és használ – gondolok itt az AI támogatott adatelemzésre, Power BI MCP-re. Hiszem, hogy ez lesz a jövő, és én már most több lépéssel azok előtt járok, akik ezekről még nem is hallottak.

Harmadrészt az elkészített Power BI riportok a portfólióm részét képezik, a saját munkám, így bárki, aki ismeretlenül kételkedne a tudásomban, megtekintheti, bele is kérdezhet, nem jövök zavarba.

Referenciák

Eredménykimutatás, számviteli mérleg, kintlevőségek és tartozások – adatmodellezési bemutató egyenetlen adatstruktúrán.

Egy fiktív USA-beli vállalat értékesítési elemzése – technikai bemutató, helytakarékos vizualizációk, trükkös megoldások.

Az AI munkaerőpiacra gyakorolt hatásainak elemzése 2030-ig – futurisztikus design, komplex DAX formulák, mozgó borítókép.

Scroll to Top