Szárnya Péter vagyok, gazdaságinformatikus, és az elmúlt években az adatelemzés, a riporting és az üzleti döntések támogatása vált a szakmai világom középpontjává.
Néhány évvel ezelőtt még elsősorban Excelben dolgoztam, riportokat és kimutatásokat készítettem, majd egyre inkább elkezdett érdekelni, hogyan lehet az adatokból nemcsak táblázatokat, hanem valóban átlátható és hasznos üzleti információt létrehozni.
A Power BI ebben egy új irányt jelentett számomra. A Dataképzés.hu képzései sokat segített abban, hogy korábbi Exceles és elemzési tapasztalataimat modernebb szemlélettel tudjam továbbépíteni. Nem egyszerűen egy új programot tanultam meg használni, hanem elkezdtem más szemmel nézni az adatokra: hogyan lehet azokat megfelelően előkészíteni, összekapcsolni, elemezni, majd egy olyan riportban megjeleníteni, amelyből egy vezető gyorsan megérti, mi történik az üzletben.
Számomra talán ez volt a legfontosabb fejlődés: nem az volt a célom, hogy egyszerűen megtanuljak Power BI-ban dashboardot készíteni, hanem hogy jobban értsem az adatok mögött rejlő üzleti történetet. A Dataképzésnél szerzett tudásomat később a Power BI Kihívásban is tovább tudtam mélyíteni. A kihívás számomra egyfajta átmenet volt a „tanultam róla” és a „képes vagyok önállóan megcsinálni” között.
Most az a célom, hogy a megszerzett tapasztalatomat és továbbfejlesztett tudásomat Data Analyst, Business Analyst vagy Reporting Analyst szerepkörben kamatoztassam.
Azt érzem, hogy az elmúlt időszakban nemcsak új eszközöket sajátítottam el, hanem szakmailag is egy új irányba indultam el – és ebben a Dataképzésnek fontos szerepe volt.
Referenciák
Egy vállalkozás teljes könyvelési adatait dolgozza fel: eredménykimutatás, vevői követelések és szállítói tartozások egyetlen interaktív riportban, partnerenként, bizonylatonként és időszakonként szűrve.
Munkakörök AI-kockázatát és jövőbeli keresletét vizsgálja iparáganként és országonként, közel 3000 rekord alapján.
Több mint 7300 kaliforniai rövidtávú bérlemény adatait dolgozza fel: árak, bevételek és foglaltság alakulása városonként és üzemeltetői típus szerint, 2020 és 2022 közötti havi bontásban.
YouTube Shorts és TikTok teljesítményének összehasonlító elemzése: megtekintések, megtartási arány és regionális eloszlás alapján, havi bontásban.
Netflix-használati adatok alapján mutatja be az előfizetők aktivitását: nézettségi szokások, műfaji preferenciák, előfizetési csomagok és havi aktív felhasználók egyetlen interaktív riportban.


