Дата Каталог при покрытии описанием 30% объектов отбивает затраты за 2 квартала, при покрытии 50% уже в первом квартале.
Я тут упомянул про анализ окупаемости дата каталога на цифрах, который мне показался честным и наглядным.
Его автор - Александр Платонов (telegram, linkedin) пошарил презу и я ее выкладываю здесь с его согласия (см. файл в первом комментарии)
Много вопросов можно накидать к этим расчетам, да тут остается немало допущений.
Скорее всего уровень сложности здесь диктуется готовностью менеджмента вникать - сложнее - и уже никто бы не стал.
В конце концов, такое упражнение делают чтобы совершить внутреннюю продажу проекта и потом редко повторяют.
Но я не удержусь от размышлений поверх презы:
- Затраты и усилия возникают у одних людей в компании, ценность в виде экономии времени у других. И между ними часто бюджетная стена. Это первое препятствие на любом пути к продаже идеи каталога
- Экономия времени на data discovery и t2m нематериальна, она упирается скорее всего в операционный предел следующих этапов - доступность заказчика к взаимодействию, производительность дата инженеров и т.д. (мысль Жени Ермакова). Затраты на сам каталог и документирование абсолютно реальны, а сейвинги в большой степени растворяются. Было бы круто увидеть доходимость эффекта на t2m всего цикла дата проекта и как следствие повышение кпд всей фабрики инсайтов или сокращении необходимого штата дата аналитиков...
- Ну и совсем придираясь, замечу что в расчете есть затраты на разовое документирование, но не видны затраты на поддержание их актуальными. Ну и в каталог с описанием 30% аудитория не будет ходить 2 квартала - будет быстрое затухание трафика после первого всплеска.
И тем не менее это редкий пример попытки реального замера. Надеюсь вдохновит кого то повторить и улучшить.
Пример другого анализа - The Total Economic Impact™ Of The Alation Data Catalog. Пятилетней давности документ, но все еще актуально.
Еще вот такая статья хорошая своей понятностью, хоть и вендорская.
У кого то есть еще примеры по теме?
Я тут упомянул про анализ окупаемости дата каталога на цифрах, который мне показался честным и наглядным.
Его автор - Александр Платонов (telegram, linkedin) пошарил презу и я ее выкладываю здесь с его согласия (см. файл в первом комментарии)
Много вопросов можно накидать к этим расчетам, да тут остается немало допущений.
Скорее всего уровень сложности здесь диктуется готовностью менеджмента вникать - сложнее - и уже никто бы не стал.
В конце концов, такое упражнение делают чтобы совершить внутреннюю продажу проекта и потом редко повторяют.
Но я не удержусь от размышлений поверх презы:
- Затраты и усилия возникают у одних людей в компании, ценность в виде экономии времени у других. И между ними часто бюджетная стена. Это первое препятствие на любом пути к продаже идеи каталога
- Экономия времени на data discovery и t2m нематериальна, она упирается скорее всего в операционный предел следующих этапов - доступность заказчика к взаимодействию, производительность дата инженеров и т.д. (мысль Жени Ермакова). Затраты на сам каталог и документирование абсолютно реальны, а сейвинги в большой степени растворяются. Было бы круто увидеть доходимость эффекта на t2m всего цикла дата проекта и как следствие повышение кпд всей фабрики инсайтов или сокращении необходимого штата дата аналитиков...
- Ну и совсем придираясь, замечу что в расчете есть затраты на разовое документирование, но не видны затраты на поддержание их актуальными. Ну и в каталог с описанием 30% аудитория не будет ходить 2 квартала - будет быстрое затухание трафика после первого всплеска.
И тем не менее это редкий пример попытки реального замера. Надеюсь вдохновит кого то повторить и улучшить.
Пример другого анализа - The Total Economic Impact™ Of The Alation Data Catalog. Пятилетней давности документ, но все еще актуально.
Еще вот такая статья хорошая своей понятностью, хоть и вендорская.
У кого то есть еще примеры по теме?
#БиАйГрафия - Серия коротких интервью с BI лидерами, подробнее
Выпуск #2 - Максим Иванов
🏠 Компания: Finyard
📍 Локация: Кипр
👤 Должность: Head of BI
💬 Контакт: телега, linkedin
⚙ BI Стек: Tableau, Grafana
Ответы на вопросы➡️
Выпуск #2 - Максим Иванов
Ответы на вопросы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
( Макс Иванов - Часть 1 )
Ответы на вопросы:
Какие 1-3 главные проблемы / боли есть у твоего BI проекта сейчас?
Нет каких-то ярко выраженных проблем, так как все строим с нуля и знаем как делать. Поэтому основная проблема - не погрязнуть в текучке и не упустить какие-то важные моменты, когда компания перейдет с уровня дата-зрелости 0 на уровень 1. А именно: 1) Заложить культуру разработки отчетов и источников данных. Вести документацию в DWH, привязывать (тегать) каждый отчет к метрике за которую отвечает департамент (не плодить лишнее) и тп. 2) Организовать со старта процесс работы аналитиков и их взаимодействия с бизнесом 3) Не копить техдолг.
Что тебе нравится в работе ? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой ?
Преодолевать трудности, делать то, что другие не могут сделать. Когда добиваешься результата, это дает большой заряд энергии. Такой большой, что ты сам бежишь вперед и еще других можешь заразить своей энергией.
Еще драйвит рост членов команды, когда ты видишь, что ты перестаешь объяснять как и что делать, а команда сама понимает задачи и проявляет инициативу.
Что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
Опиши коротко суть
Построили слаженно работающую BI функцию в компании (уже не в одной). На прошлом месте в Экснесс мы научились строить аналитические команды разными способами - линейно, матрично, гибридно и тп. Такая «тренировка» позволила почувствовать сильные и слабые стороны подходов и сейчас на новом месте уже стало легче выстраивать функцию с нуля.
Какие 1-3 инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?
1. Metric Map. Разрабатываем дерево метрик для подразделений, которые ложатся в основу КПИ каждой команды и которые служат точкой отсчета для всех дэшбордов/отчетов компании.
2. Tableau Bot. Расширенный функционал стандартного приложения Табло в Слаке, в котором есть команды и который может по запросу выдавать, например, полный список доступных отчетов/проектов по конкретному пользователю. По сути он может выполнять все, что можно сделать через API Tableau и не только. Будем со временем добавлять команды, расширять функционал, использовать для рассылки метрик там, где хотим сэкономить на лицензиях (например, в команде саппорта) и тп.
Формальные вопросы для бенчмарков:
- Каков размер BI практики в вашей компании?
В Data команде сейчас 2 дата инженера, 2 BI разработчика, 4 дата аналитика.
- Сколько бизнес-пользователей у Вашей BI системы ? Какой процент из них заходит в BI как минимум раз в месяц?
Компания пока небольшая, стартап. Сейчас у нас 50-60 пользователей. Все заходят минимум раз в неделю. Получается adoption близок к 100%, но думаю это ненадолго. Компания быстро растет и эти цифры очень быстро меняются.
Скоро будем расширять таргетную аудиторию до 150 пользователей.
И последнее, опиши свой взгляд на будущее BI, как он будет трансформироваться под влиянием AI?
Глазами сэйлов будущее выглядит видимо так - дата портал со строкой поиска, ты формулируешь запрос и этот тул ищет инсайты, рекомендует что делать дальше с бизнесом, рисует дашборды и дата стори к совещанию и тп.
По факту - продолжим делать сами дашборды, может станем меньше обращать внимание на дизайн, более концентрируясь на качестве данных. Семантический слой с метриками будет всё еще в наших головах, а не в тулах типа dbt. Периодически будем смотреть, что нового советуют AI помощники, но делать будем все сами.
Круто зафиналил.
Спасибо, Макс, что поделился!
💬 Не стесняйтесь задавать свои вопросы
#БиАйГрафия
Ответы на вопросы:
Какие 1-3 главные проблемы / боли есть у твоего BI проекта сейчас?
Нет каких-то ярко выраженных проблем, так как все строим с нуля и знаем как делать. Поэтому основная проблема - не погрязнуть в текучке и не упустить какие-то важные моменты, когда компания перейдет с уровня дата-зрелости 0 на уровень 1. А именно: 1) Заложить культуру разработки отчетов и источников данных. Вести документацию в DWH, привязывать (тегать) каждый отчет к метрике за которую отвечает департамент (не плодить лишнее) и тп. 2) Организовать со старта процесс работы аналитиков и их взаимодействия с бизнесом 3) Не копить техдолг.
Что тебе нравится в работе ? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой ?
Преодолевать трудности, делать то, что другие не могут сделать. Когда добиваешься результата, это дает большой заряд энергии. Такой большой, что ты сам бежишь вперед и еще других можешь заразить своей энергией.
Еще драйвит рост членов команды, когда ты видишь, что ты перестаешь объяснять как и что делать, а команда сама понимает задачи и проявляет инициативу.
Что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
Опиши коротко суть
Построили слаженно работающую BI функцию в компании (уже не в одной). На прошлом месте в Экснесс мы научились строить аналитические команды разными способами - линейно, матрично, гибридно и тп. Такая «тренировка» позволила почувствовать сильные и слабые стороны подходов и сейчас на новом месте уже стало легче выстраивать функцию с нуля.
Какие 1-3 инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?
1. Metric Map. Разрабатываем дерево метрик для подразделений, которые ложатся в основу КПИ каждой команды и которые служат точкой отсчета для всех дэшбордов/отчетов компании.
2. Tableau Bot. Расширенный функционал стандартного приложения Табло в Слаке, в котором есть команды и который может по запросу выдавать, например, полный список доступных отчетов/проектов по конкретному пользователю. По сути он может выполнять все, что можно сделать через API Tableau и не только. Будем со временем добавлять команды, расширять функционал, использовать для рассылки метрик там, где хотим сэкономить на лицензиях (например, в команде саппорта) и тп.
Формальные вопросы для бенчмарков:
- Каков размер BI практики в вашей компании?
В Data команде сейчас 2 дата инженера, 2 BI разработчика, 4 дата аналитика.
- Сколько бизнес-пользователей у Вашей BI системы ? Какой процент из них заходит в BI как минимум раз в месяц?
Компания пока небольшая, стартап. Сейчас у нас 50-60 пользователей. Все заходят минимум раз в неделю. Получается adoption близок к 100%, но думаю это ненадолго. Компания быстро растет и эти цифры очень быстро меняются.
Скоро будем расширять таргетную аудиторию до 150 пользователей.
И последнее, опиши свой взгляд на будущее BI, как он будет трансформироваться под влиянием AI?
Глазами сэйлов будущее выглядит видимо так - дата портал со строкой поиска, ты формулируешь запрос и этот тул ищет инсайты, рекомендует что делать дальше с бизнесом, рисует дашборды и дата стори к совещанию и тп.
По факту - продолжим делать сами дашборды, может станем меньше обращать внимание на дизайн, более концентрируясь на качестве данных. Семантический слой с метриками будет всё еще в наших головах, а не в тулах типа dbt. Периодически будем смотреть, что нового советуют AI помощники, но делать будем все сами.
Круто зафиналил.
Спасибо, Макс, что поделился!
#БиАйГрафия
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🩺 Доделал самое внятное мини-исследование про Data Governance из тех, что вы читали.
Если нет верну вам деньги. А блин, оно же бесплатное.
🔗 PDF Файл
За последние полгода я встретился с 20 технологическими компаниями. В основном крупными и очень крупными, но были и небольшие. Общались про их реальный data governance.
Уже не помню, зачем я это начал, но помню, что меня начала раздражать эта тема и я искал опору. как итог - я получил для себя довольно четкую картинку по отрасли. Больше нет ощущения, что где то есть миры невиданной мачурности, созданные по DMBOK, где розовые пони скачут по радуге дата стюарды добровольно улучшают качество данных.
Я описал все интересное и теперь делюсь этой картиной с вами. 80% моих наблюдений и 20% выводов.
В процессе познакомился с классными людьми. Спасибо вам за отклик и участие: Олег (Авито), Селим (HeadHunter), Женя (Yandex->Toloka), Андрей (ЦИАН), Кирилл (Just Eat Takeaway), Александр (SOFTSWISS), Энрика (Tinkoff) и многим другим.
В исследовании не раскрываю детали по конкретным компаниям. Мы вели доверительные беседы без приукрашивания реальности. Вместо этого выделяю общие черты и практики.
Если совсем кратко - Большинство топ компаний купаются в хаосе, делая отдельные точечные здравые вещи - живут и не обламываются🙃
Но не буду пересказывать содержание - посмотрите файл. Продулирую в первом комменте 👇
Там не так уж много букав. Уж проявите энтузиазм.
Feedback is welcome
Если нет верну вам деньги. А блин, оно же бесплатное.
🔗 PDF Файл
За последние полгода я встретился с 20 технологическими компаниями. В основном крупными и очень крупными, но были и небольшие. Общались про их реальный data governance.
Уже не помню, зачем я это начал, но
Я описал все интересное и теперь делюсь этой картиной с вами. 80% моих наблюдений и 20% выводов.
В процессе познакомился с классными людьми. Спасибо вам за отклик и участие: Олег (Авито), Селим (HeadHunter), Женя (Yandex->Toloka), Андрей (ЦИАН), Кирилл (Just Eat Takeaway), Александр (SOFTSWISS), Энрика (Tinkoff) и многим другим.
В исследовании не раскрываю детали по конкретным компаниям. Мы вели доверительные беседы без приукрашивания реальности. Вместо этого выделяю общие черты и практики.
Если совсем кратко - Большинство топ компаний купаются в хаосе, делая отдельные точечные здравые вещи - живут и не обламываются
Но не буду пересказывать содержание - посмотрите файл. Продулирую в первом комменте 👇
Там не так уж много букав. Уж проявите энтузиазм.
Feedback is welcome
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#БиАйГрафия - Серия коротких интервью с BI лидерами, подробнее
Выпуск #3 - Антон Клюге
🏠 Компания: Лига ставок
📍 Локация: Москва
👤 Должность: Head of BI
💬 Контакт: телега, linkedin
⚙ Стек: "Пока используем иностранное решение (из топ3), на будущее смотрим-анализируем новые решения на рынке РФ, но пока все слишком уступает, на мой взгляд".
Ответы на вопросы➡️
Выпуск #3 - Антон Клюге
Ответы на вопросы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
( Антон Клюге - Часть 1 )
Какие 1 - 3 главные проблемы - боли есть у вашего BI проекта сейчас?
1. Сражаемся с экселями и плоскими табличками в 138 метрик шириной). Очень сложно склонить пользователей к красивым и легко читаемым дашбордам.
Работаем над Data Literacy в компании, проводим воркшопы и вебинары по работе в BI, разбираем кейсы, создали корпоративную базу знаний .
2. Очень часто заказчики к нам приходят без четко понимания - а что же они хотят увидеть, какие выводы будут делать. Как итог раньше часто получали отчеты, которые через месяц уже никто не использовал.
Тут вариант один - погружаться глубоко в бизнес область и процессы отделов - где-то подсказать и скорректировать задачу, а где-то отказать и направить в уже готовые отчеты.
3. От нас часто просят в BI реализовать функционал, для которого он не предназначен. Какие-то функции онлайн мониторинга или загрузить сырые данные на миллиарды строк.
Тут приходится уже включать дипломатию (мы же максимально бизнес-ориентированная команда) и договариваться и искать или альтернативные решения в продукте или обучать работе с данными напрямую.
Что тебе нравится в работе ? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой ?
Меня мотивирует команда, когда она вовлечена в процесс и постоянно генерит идеи, как нам улучшить продукт, как помочь бизнесу, как улучшить что-то внутри команды - для меня это основной драйвер и мотивация.
Также очень мотивирует, когда твои отчеты являются эталонными в компании, по ним сверяют презентации и KPI, цифры от туда отправляют для СМИ. Это лучшая обратная связь.
Что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
Опиши коротко суть.
Добились полного доверия к данным и отчетам со стороны всех подразделений и топ менеджмента. Шли к этому долго, через сопротивление).
- Много работали над мониторингами и алармами, чтобы быстро выявлять и реагировать на проблемы в данных
- Делали специальные дашборды качества
- Погружались в источники для анализа структуры данных
- И в процессы подразделений для улучшения методологии
В итог - качество и стабильность отчетности отличные, бизнес полностью доверяет и пользуется нашими продуктами.
Какие 1-3 инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?
1. Интеграция с BI и телеграм, уже сейчас отправляем ключевые цифры, мониторинги и алармы. В планах развивать и сделать бота.
2. Начали оцифровывать качество нашего сервиса (продукта) - сделали дашборды вовлечения, на основе классических продуктовых метрик и лояльности, на основе регулярных опросов пользователей.
3. Добавляем элементы динамического создания отчетов, когда в зависимости от введенных в Excel параметров, меняется сборка модели отчета или добавляются новые сценарии/метрики.
Формальные вопросы для бенчмарков:
Каков размер BI практики в вашей компании?
В команде сейчас 9 человек, все занимаются разработкой BI отчетов.
По ролям, 3 группы:
1 - отвечает за качество данных, витрины и Ad-hoc
2 - работа с бизнесом, обучение и разработка дашбордов
3 - архитектура и сложные модели данных
Сколько бизнес-пользователей у Вашей BI системы ? Какой процент из них заходит в BI как минимум раз в месяц?
MAU в районе 450-500 человек, DAU около 100-150.
Полная целевая численность аудитории BI системы - в районе 700.
(Довольно высокий Monthly engagement rate: 57-64%, примечание ред.)
И последнее, опиши свой взгляд на будущее BI, как он будет трансформироваться под влиянием AI?
Не вижу пока сценариев, где AI полностью заменяет людей в BI командах.
Да, можно будет , наверное, интегрировать в продукт удобные вики , или где-то упростить разработчикам работу со скриптами, возможно, подсвечивать ошибки в коде.
Но все равно это будут поддерживающие функции в системе, а не ее замена.
Круто. Спасибо, Антон, что поделился!
#БиАйГрафия
Какие 1 - 3 главные проблемы - боли есть у вашего BI проекта сейчас?
1. Сражаемся с экселями и плоскими табличками в 138 метрик шириной). Очень сложно склонить пользователей к красивым и легко читаемым дашбордам.
Работаем над Data Literacy в компании, проводим воркшопы и вебинары по работе в BI, разбираем кейсы, создали корпоративную базу знаний .
2. Очень часто заказчики к нам приходят без четко понимания - а что же они хотят увидеть, какие выводы будут делать. Как итог раньше часто получали отчеты, которые через месяц уже никто не использовал.
Тут вариант один - погружаться глубоко в бизнес область и процессы отделов - где-то подсказать и скорректировать задачу, а где-то отказать и направить в уже готовые отчеты.
3. От нас часто просят в BI реализовать функционал, для которого он не предназначен. Какие-то функции онлайн мониторинга или загрузить сырые данные на миллиарды строк.
Тут приходится уже включать дипломатию (мы же максимально бизнес-ориентированная команда) и договариваться и искать или альтернативные решения в продукте или обучать работе с данными напрямую.
Что тебе нравится в работе ? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой ?
Меня мотивирует команда, когда она вовлечена в процесс и постоянно генерит идеи, как нам улучшить продукт, как помочь бизнесу, как улучшить что-то внутри команды - для меня это основной драйвер и мотивация.
Также очень мотивирует, когда твои отчеты являются эталонными в компании, по ним сверяют презентации и KPI, цифры от туда отправляют для СМИ. Это лучшая обратная связь.
Что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
Опиши коротко суть.
Добились полного доверия к данным и отчетам со стороны всех подразделений и топ менеджмента. Шли к этому долго, через сопротивление).
- Много работали над мониторингами и алармами, чтобы быстро выявлять и реагировать на проблемы в данных
- Делали специальные дашборды качества
- Погружались в источники для анализа структуры данных
- И в процессы подразделений для улучшения методологии
В итог - качество и стабильность отчетности отличные, бизнес полностью доверяет и пользуется нашими продуктами.
Какие 1-3 инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?
1. Интеграция с BI и телеграм, уже сейчас отправляем ключевые цифры, мониторинги и алармы. В планах развивать и сделать бота.
2. Начали оцифровывать качество нашего сервиса (продукта) - сделали дашборды вовлечения, на основе классических продуктовых метрик и лояльности, на основе регулярных опросов пользователей.
3. Добавляем элементы динамического создания отчетов, когда в зависимости от введенных в Excel параметров, меняется сборка модели отчета или добавляются новые сценарии/метрики.
Формальные вопросы для бенчмарков:
Каков размер BI практики в вашей компании?
В команде сейчас 9 человек, все занимаются разработкой BI отчетов.
По ролям, 3 группы:
1 - отвечает за качество данных, витрины и Ad-hoc
2 - работа с бизнесом, обучение и разработка дашбордов
3 - архитектура и сложные модели данных
Сколько бизнес-пользователей у Вашей BI системы ? Какой процент из них заходит в BI как минимум раз в месяц?
MAU в районе 450-500 человек, DAU около 100-150.
Полная целевая численность аудитории BI системы - в районе 700.
(Довольно высокий Monthly engagement rate: 57-64%, примечание ред.)
И последнее, опиши свой взгляд на будущее BI, как он будет трансформироваться под влиянием AI?
Не вижу пока сценариев, где AI полностью заменяет людей в BI командах.
Да, можно будет , наверное, интегрировать в продукт удобные вики , или где-то упростить разработчикам работу со скриптами, возможно, подсвечивать ошибки в коде.
Но все равно это будут поддерживающие функции в системе, а не ее замена.
Круто. Спасибо, Антон, что поделился!
#БиАйГрафия
Data Quality Songbook. Episode 3
🔗 Родился очередной Miro-борд с 80-ю схемами про DQ.
Есть такой Piotr Czarnas (Founder @ DQOps open-source Data Quality platform).
Глубоко копает, поднимает сложные вопросы в рамках DQ, ну и постит много своих схем на эту тему.
Читать про DQ скучно. Любая визуализация (даже такие с кучей текста) заходит сильно лучше.
Вник я в итоге не во все.
Но в миро все картинки в итоге свел, себе для удобства.
Пользуйтесь и вы, кому тема близка.
Еще у этого товарища есть хороший бесплатный гайд, примерно о том же.
🔗 Родился очередной Miro-борд с 80-ю схемами про DQ.
Есть такой Piotr Czarnas (Founder @ DQOps open-source Data Quality platform).
Глубоко копает, поднимает сложные вопросы в рамках DQ, ну и постит много своих схем на эту тему.
Читать про DQ скучно. Любая визуализация (даже такие с кучей текста) заходит сильно лучше.
Вник я в итоге не во все.
Но в миро все картинки в итоге свел, себе для удобства.
Пользуйтесь и вы, кому тема близка.
Еще у этого товарища есть хороший бесплатный гайд, примерно о том же.
Forwarded from настенька и графики
😬 Вредные привычки дата-команд по мнению Paul Blankey. Небольшой перевод с моими мыслями.
✏️ Слишком много ад-хоков
Решается через self-service и проверку бизнес-ценности запроса.
💬 Отсутствие фидбэка
Регулярные опросы, проверка используемости созданных вами аналитических продуктов и простое “спросить”.
🛠️Неоптимальный технический стек: слишком много инструментов; сложно ими управлять; боязнь пробовать что-то новое.
🗑️ Ненужные дэшборды
Дэшборд не ответ на любой аналитический запрос. Он нужен, когда данные будут обновляться регулярно и за ними нужно будет постоянно следить.
🎨Трата времени на красивые дэшборды
Дэшборд должен быть не красивым, а понятным и удобным. Простота — залог успеха.
🚁Отсутствие мышления “как руководитель”
Не добавляйте лишние детали, которые не нужны для принятия решения. Старайтесь смотреть на картинку сверху и как то, что вы делаете ложится в задачи бизнеса.
🧹Создавать и не удалять
Процессы архивации старого и неактуального контента важны и нужны.
🧩 Пренебрежение моделированием данных
Можно будет очень быстро запутаться во всём, что насоздавали. Структура важна и в организации таблиц, и дэшбордов.
🗂️ Неописанный семантический слой
Я бы тут сказала, что уже хотя бы бизнес-глоссарий по основным метрикам и их бизнес-логике.
✏️ Слишком много ад-хоков
Решается через self-service и проверку бизнес-ценности запроса.
💬 Отсутствие фидбэка
Регулярные опросы, проверка используемости созданных вами аналитических продуктов и простое “спросить”.
🛠️Неоптимальный технический стек: слишком много инструментов; сложно ими управлять; боязнь пробовать что-то новое.
🗑️ Ненужные дэшборды
Дэшборд не ответ на любой аналитический запрос. Он нужен, когда данные будут обновляться регулярно и за ними нужно будет постоянно следить.
🎨Трата времени на красивые дэшборды
Дэшборд должен быть не красивым, а понятным и удобным. Простота — залог успеха.
🚁Отсутствие мышления “как руководитель”
Не добавляйте лишние детали, которые не нужны для принятия решения. Старайтесь смотреть на картинку сверху и как то, что вы делаете ложится в задачи бизнеса.
🧹Создавать и не удалять
Процессы архивации старого и неактуального контента важны и нужны.
🧩 Пренебрежение моделированием данных
Можно будет очень быстро запутаться во всём, что насоздавали. Структура важна и в организации таблиц, и дэшбордов.
🗂️ Неописанный семантический слой
Я бы тут сказала, что уже хотя бы бизнес-глоссарий по основным метрикам и их бизнес-логике.
В ходе одного проекта я предложил рассчитать Data Driven Index Компании. В итоге меня же и попросили разработать для этого логику 🤦♂️
Придумать хитро-выдуманные метрики нетрудно, проблема — разработать показатели, которые были бы одновременно значимыми и поддающимися расчету.
Короче придумал такой концепт компонентов формулы:
Основные (с более высоким весом):
- Data Literacy score
- Tools Adoption score
- Direct Business Value score
- Data Accessibility score
- Organizational Model score
- Data Management score
Второстепенные компоненты:
- Analytics Maturity score
- Culture score
- Innovation score
- Customer Insights score
- Data Security score
- Data Infrastructure score
- Leadership score
Для каждого компонента нужны измеримые показатели, но вычислять их все по-прежнему будет слишком дорого.
Логично сократить количество метрик до 10 максимум.
Все метрики относительные, но их нужно нормализовать, чтобы сбалансировать эффект. Проще весами.
Как бы вы посчитали свой DDI?
Какие веса и показатели вы бы использовали?
🔗 Более подробно об этом экспериментальном подходе - см в моей коллекции шаблонов здесь — https://miro.com/app/board/o9J_lha8MnM=/ и здесь https://miro.com/app/board/uXjVKElvf7U=/
Придумать хитро-выдуманные метрики нетрудно, проблема — разработать показатели, которые были бы одновременно значимыми и поддающимися расчету.
Короче придумал такой концепт компонентов формулы:
Основные (с более высоким весом):
- Data Literacy score
- Tools Adoption score
- Direct Business Value score
- Data Accessibility score
- Organizational Model score
- Data Management score
Второстепенные компоненты:
- Analytics Maturity score
- Culture score
- Innovation score
- Customer Insights score
- Data Security score
- Data Infrastructure score
- Leadership score
Для каждого компонента нужны измеримые показатели, но вычислять их все по-прежнему будет слишком дорого.
Логично сократить количество метрик до 10 максимум.
Все метрики относительные, но их нужно нормализовать, чтобы сбалансировать эффект. Проще весами.
Как бы вы посчитали свой DDI?
Какие веса и показатели вы бы использовали?
🔗 Более подробно об этом экспериментальном подходе - см в моей коллекции шаблонов здесь — https://miro.com/app/board/o9J_lha8MnM=/ и здесь https://miro.com/app/board/uXjVKElvf7U=/
#БиАйГрафия - Серия коротких интервью с BI лидерами, подробнее
Выпуск #4 - Наталья Любимова
🏠 Компания: T-Bank (ex Tinkoff)
📍 Локация: Москва
👤 Должность: Head of CrossData Team
💬 Контакт: телега, linkedin
⚙ Стек: Tableau, Superset
Ответы на вопросы➡️
Выпуск #4 - Наталья Любимова
Ответы на вопросы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Наталья Любимова - T-Bank
Наташ привет, Спасибо что нашла время.
Давай начнем с основного фокуса в работе твоей команды сейчас. Расскажи в чем он?
С удовольствием. Вот краткий список:
1. При росте команды – сохранить ДНК команды, подходы к дашбордингу, дизайну, качеству сервисов и продуктов для пользователей, драйв, кайф от работы. Хочется быть круче, чем когда-либо, задавать тренды не только внутри компании, но и в индустрии.
2. При интенсивном росте проектов-задач-заказчиков супер важно оптимизировать процессы коммуникации и деливери, обеспечивать прозрачность, управлять ожиданиями. Тут точно никогда нет предела совершенству. Круто при этом сохранить командность и делать невозможное возможным.
3. Переезд из Табло. Грустно, больно, не просто, но уже не страшно. Хочется повышать планку с точки зрения продукта, который делает команда. Влияние смены инструмента – фундаментально для нас в профессии. Challenge accepted!
4. Аудитория / пользователи / бизнес перегружены информаций. Стратегия – на быстрый доступ с самому важному. Доставка нужного контента в срок и в простой понятной форме для разноплановой массовой аудитории – задача со звездочкой.
5. Ни слова не скажу про качество данных. Work in progress. Результаты detected. Stay tuned.
6. Учиться и развиваться в своей профессии и смежных – must для каждого. Нужны не только новые харды, но и постоянное развитие софтов для общения с партнерами и заказчиками.
Воу, как интенсивно. А что тебе нравится в работе? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой?
Обожаю свою работу, считаю ее лучшей из возможных. Тут есть все: и возможность решать вопросы и задачи совершенно разных людей и про людей, и влиять на процессы и решения, и рисовать, и медитировать при бьютификации бордов и презентаций, и напрягать мозги при поиске решений, и соединять разных людей, подходы, скилы и мнения в рамках общих задач, и учиться у молодых, экспертных, математических и амбициозных.
Поражаюсь и восхищаюсь ребятами, которые творят какие-то невообразимо сложные для меня вещи. Хочется и для них быть максимально полезной. Хотя бы цвета поправить))
Нет ничего круче, чем видеть, что сделал что-то полезное, как это что-то кем-то реально используется для планирования и внедрения изменений. WOW! от коллеги, пользователя, партнера, заказчика – это потрясающий заряд мотивации. Признание в любви заказчиков аналитикам – это бесценно, это дофамин. А говорят, нет ничего важнее дофамина))
Главное не забывайте про паддинги и интерлиньяж! Поделись, что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
• При всей моей безграничной любви к Табло – увидеть что-то в суперсете, что в чем-то даже лучше – это круто. Мы перенесли значительную часть отчетов в новый BI. Ребята – огонь!
• Мы выделили команду RnD и активно встраиваем data science и ML в каталог аналитических сервисов для заказчиков – запущено несколько успешных проектов с любопытными инсайтами. Продолжаем усиливать экспертизу и оптимизировать процессы для подготовки данных для моделей и проверки гипотез.
• Мы продолжаем развивать кросс-функциональные проекты, когда переиспользуются данные и аналитическая экспертиза разных команд и доменов. Это запустило несколько бизнес-инициатив.
• Мы взорвали аудиторию несколькими дайджестами – стриггерили набор важный дискуссий и изменений.
• Мы вернулись к процессу релизов отчетов после некоторого периода трансформации. И положили BI из-за неожиданно высокой конверсии жаждущих новый отчет пользователей.
• Мы встроили наши инструменты в глобальные операционные процессы компании с аудиторией много тысяч пользователей. Сделали их эффективнее.
• Мы встроили Аналитическое Рабочее Место с ключевыми метриками в Кабинет Руководителя.
• И да, мы сгенерили несколько мемов, сделали свой стикерпак, провели командное обучение на волнах Финского Залива)
Часть 3🔽
Наташ привет, Спасибо что нашла время.
Давай начнем с основного фокуса в работе твоей команды сейчас. Расскажи в чем он?
С удовольствием. Вот краткий список:
1. При росте команды – сохранить ДНК команды, подходы к дашбордингу, дизайну, качеству сервисов и продуктов для пользователей, драйв, кайф от работы. Хочется быть круче, чем когда-либо, задавать тренды не только внутри компании, но и в индустрии.
2. При интенсивном росте проектов-задач-заказчиков супер важно оптимизировать процессы коммуникации и деливери, обеспечивать прозрачность, управлять ожиданиями. Тут точно никогда нет предела совершенству. Круто при этом сохранить командность и делать невозможное возможным.
3. Переезд из Табло. Грустно, больно, не просто, но уже не страшно. Хочется повышать планку с точки зрения продукта, который делает команда. Влияние смены инструмента – фундаментально для нас в профессии. Challenge accepted!
4. Аудитория / пользователи / бизнес перегружены информаций. Стратегия – на быстрый доступ с самому важному. Доставка нужного контента в срок и в простой понятной форме для разноплановой массовой аудитории – задача со звездочкой.
5. Ни слова не скажу про качество данных. Work in progress. Результаты detected. Stay tuned.
6. Учиться и развиваться в своей профессии и смежных – must для каждого. Нужны не только новые харды, но и постоянное развитие софтов для общения с партнерами и заказчиками.
Воу, как интенсивно. А что тебе нравится в работе? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой?
Обожаю свою работу, считаю ее лучшей из возможных. Тут есть все: и возможность решать вопросы и задачи совершенно разных людей и про людей, и влиять на процессы и решения, и рисовать, и медитировать при бьютификации бордов и презентаций, и напрягать мозги при поиске решений, и соединять разных людей, подходы, скилы и мнения в рамках общих задач, и учиться у молодых, экспертных, математических и амбициозных.
Поражаюсь и восхищаюсь ребятами, которые творят какие-то невообразимо сложные для меня вещи. Хочется и для них быть максимально полезной. Хотя бы цвета поправить))
Нет ничего круче, чем видеть, что сделал что-то полезное, как это что-то кем-то реально используется для планирования и внедрения изменений. WOW! от коллеги, пользователя, партнера, заказчика – это потрясающий заряд мотивации. Признание в любви заказчиков аналитикам – это бесценно, это дофамин. А говорят, нет ничего важнее дофамина))
Главное не забывайте про паддинги и интерлиньяж! Поделись, что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
• При всей моей безграничной любви к Табло – увидеть что-то в суперсете, что в чем-то даже лучше – это круто. Мы перенесли значительную часть отчетов в новый BI. Ребята – огонь!
• Мы выделили команду RnD и активно встраиваем data science и ML в каталог аналитических сервисов для заказчиков – запущено несколько успешных проектов с любопытными инсайтами. Продолжаем усиливать экспертизу и оптимизировать процессы для подготовки данных для моделей и проверки гипотез.
• Мы продолжаем развивать кросс-функциональные проекты, когда переиспользуются данные и аналитическая экспертиза разных команд и доменов. Это запустило несколько бизнес-инициатив.
• Мы взорвали аудиторию несколькими дайджестами – стриггерили набор важный дискуссий и изменений.
• Мы вернулись к процессу релизов отчетов после некоторого периода трансформации. И положили BI из-за неожиданно высокой конверсии жаждущих новый отчет пользователей.
• Мы встроили наши инструменты в глобальные операционные процессы компании с аудиторией много тысяч пользователей. Сделали их эффективнее.
• Мы встроили Аналитическое Рабочее Место с ключевыми метриками в Кабинет Руководителя.
• И да, мы сгенерили несколько мемов, сделали свой стикерпак, провели командное обучение на волнах Финского Залива)
Часть 3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Выглядит так, что вы сделали все, если дошли до стикерпака) Расскажи, какие 1-2 крупные инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?
Первое не про команду, но про профессию. В рамках компании есть институт лидеров профессий и коммьюнити с одной стороны. А с другой стороны – есть запрос ребят на рост и прозрачность карьерных треков. Работаем в рамках профессии над матрицей скилов и актуализацией ожиданий от экспертов BI на разных уровнях. Например, разработали тест на визуализацию и работаем над курсом.
Второе, это успешно пройти переезд и адаптацию к новому BI, к жизни без Табло. Фокус на не потерять в качестве продуктов и клиентском опыте, а затем и улучшить.
Третье, про аналитику. Фокус на развитие аналитического партнерства для заказчиков, расширение портфолио и углубление экспертизы. Тут также включаем часть RnD и подходы ML.
Четвертое, про коммуникации. Доставка важного через дайджесты, презентации, обучение и другие каналы. Расширение аудитории, конверсий и других метрик.
Пятое – повышение доступности аналитики через развитие функционала аналитического рабочего места в личном кабинете руководителя.
The last, but not the least – data quality)
Формальные вопросы для бенчмарков:
- Каков размер BI практики в вашей компании?
В компании – сотни. В команде – более 40. Плюс data engineers.
- Сколько бизнес-пользователей у Вашей BI системы ?
По нашим онлайн дашбордам - MAU более 3300, adoption rate ~50%. С учетом email-отчетов - аудитория пользователей 6000+.
И последнее, опиши свой взгляд на будущее BI, как он будет трансформироваться под влиянием AI?
Как минимум, AI должен сделать работу аналитиков эффективнее и стать рутиной. Как максимум – скоро увидим).
Скорее бы уже) Спасибо, Наташа, что поделилась!
#БиАйГрафия
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Карьера в Data | LEFT JOIN
Завтра в Data №5: «Аналитику важно быть “умной колонкой” с поддержкой двух языков — бизнесового и разработческого»
И снова пятница, и снова новое интервью с экспертом.
У микрофона Александр Бараков — Head of BI в Luxoft и автор телеграм-канала data nature об…
И снова пятница, и снова новое интервью с экспертом.
У микрофона Александр Бараков — Head of BI в Luxoft и автор телеграм-канала data nature об…
Формат интервью в телеге тем временем набирает очки. Теперь уже меня позвал @leftjoin поговорить про карьеру.
Мой эксперимент #БиАйГрафия кстати вам как будто зашел средне, судя по реакции.
Напишите в коментах, если кому была польза. Чтобы понять продолжать ли серию.
И кстати про @leftjoin
Вы уже читали во всех каналах, что ребята проводят опрос про онлайн-курсы по аналитике. И вы до сих пор не прошли его.. - Пройдите.
Это же так естественно делать свой небольшой вклад в нечто общее и потом с удовольствием пользоваться результатом.
А он судя по всему будет любопытный.
🔜 ссылка на опрос
Мой эксперимент #БиАйГрафия кстати вам как будто зашел средне, судя по реакции.
Напишите в коментах, если кому была польза. Чтобы понять продолжать ли серию.
И кстати про @leftjoin
Вы уже читали во всех каналах, что ребята проводят опрос про онлайн-курсы по аналитике. И вы до сих пор не прошли его.. - Пройдите.
Это же так естественно делать свой небольшой вклад в нечто общее и потом с удовольствием пользоваться результатом.
А он судя по всему будет любопытный.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
"Безопасники мудаки, менеджеры мудаки, сотрудники... "
‼️ Шок-контент, смотреть до конца - В сеть слилискриншоты переписки наш разговор про BI под островной виски и сухой сидр.
🎬 https://youtu.be/aIzvMeJSLko
Стала как то напрягать тема длинных подкастов и выступлений. Ни слушать, ни смотреть, ни участвовать не хочется.
Новая информация - стресс, и самому сказать нечего. Видимо возрастное.
Остались только разговоры в баре. Обстановка располагает и нет этой "интеллектуальной натужности".
Руслан из Глоубайта недавно позвал поговорить о чем-то умном на камеру - мы совместили запись и поход по питерским барам. Макс Иванов из FinYard составил компанию.
Оригинальность и плотность содержания невысока в итоге. Монтаж не спас. Какие то тренды, клауд, вот это все …см таймкоды. Но зато атмосфера. Звон посуды и коктейльных шейкеров на фоне все вытягивают.
📍Dead poets bar - хорошее, из списка любимых место. Высокомерный сервис, хороший ассортимент. Правильная потрепанность интерьера. Декаданс.
Кстати, кому интересно - я когда-то делал карту мест "для своих" в питере:
- Куда сходить или пройти мимо - https://maps.app.goo.gl/wTMz2hVQDXHsPdYY9
- Где выпить, поесть, затусить - https://maps.app.goo.gl/qcKohnY1unBhCkpn9
И еще по ролику..
Напишите коммент, поставьте автору лайк под роликом.
Руслан верит в жизнь, к чему то стремится, он ищет формат, ему важны лайки и подписки.
Если зайдет - запишет другие репортажные интервью для вас. Но уже видимо с более качественным звуком и с менее пьющими людьми)
‼️ Шок-контент, смотреть до конца - В сеть слили
🎬 https://youtu.be/aIzvMeJSLko
Стала как то напрягать тема длинных подкастов и выступлений. Ни слушать, ни смотреть, ни участвовать не хочется.
Новая информация - стресс, и самому сказать нечего. Видимо возрастное.
Остались только разговоры в баре. Обстановка располагает и нет этой "интеллектуальной натужности".
Руслан из Глоубайта недавно позвал поговорить о чем-то умном на камеру - мы совместили запись и поход по питерским барам. Макс Иванов из FinYard составил компанию.
Оригинальность и плотность содержания невысока в итоге. Монтаж не спас. Какие то тренды, клауд, вот это все …см таймкоды. Но зато атмосфера. Звон посуды и коктейльных шейкеров на фоне все вытягивают.
📍Dead poets bar - хорошее, из списка любимых место. Высокомерный сервис, хороший ассортимент. Правильная потрепанность интерьера. Декаданс.
Кстати, кому интересно - я когда-то делал карту мест "для своих" в питере:
- Куда сходить или пройти мимо - https://maps.app.goo.gl/wTMz2hVQDXHsPdYY9
- Где выпить, поесть, затусить - https://maps.app.goo.gl/qcKohnY1unBhCkpn9
И еще по ролику..
Напишите коммент, поставьте автору лайк под роликом.
Руслан верит в жизнь, к чему то стремится, он ищет формат, ему важны лайки и подписки.
Если зайдет - запишет другие репортажные интервью для вас. Но уже видимо с более качественным звуком и с менее пьющими людьми)
#БиАйГрафия - Серия коротких интервью с BI лидерами, подробнее
Выпуск #5 - Настя Кузнецова (aka nastengraph)
🏠 Компания: Semrush
📍 Локация: Дубай
👤 Должность: BI Team Lead
💬 Контакт: канал, телега, linkedin
⚙ BI Стек: Tableau
Ответы на вопросы➡️
Выпуск #5 - Настя Кузнецова (aka nastengraph)
Ответы на вопросы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Настя Кузнецова, Semrush
Настя привет, Спасибо что нашла время.
Давай начнем сразу с терапии. Расскажи - какие главные боли вашего BI проекта сейчас?
Давай. Наши главные проблемы:
- Adoption. Мало кто знает про то, какие дашборды (и аналитические продукты) есть, что в них можно получить. Решаем через аналитический онбординг, демо, рассылки.
- Неконсистентность между отчетами, в основном по метрикам. Решаем медленно, но верно. Прорабатываем бизнес-глоссарий, создаем мастер источники и движемся в сторону сертификации.
Теперь вдохнови нас. Расскажи какие инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?
В основном связанное с DG и унификацией метрик и дименшенов. Плотная работа вместе с аналитиками.
- Нахождение оунеров данных. Много критичных сорсов, поддержка и реальное оунерство которых занимает много времени и ресурсов.
- Унификация метрик и дименшенов. Как уже писала, создаем мастер-сорсы и потихоньку мигрируем на них. Параллельно делаем словарики, как это все называть в дэшбордах и таблицах.
- Более качественная работа с мета-данными. Строим мини-дата-каталог прямо в Confluence с полуавтоматической документацией. Прям очень excited по поводу этой штуки и очень талантливые ребята в команде этим занимаются.
Что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
Скорее по мелочи, но это очень приятные мелочи.
- Улучшенный алертинг. Разные автоматизации по доставке дэшбордов на почту/слак, в том числе в зависимости от отработки тестов. Текстовый алертинг внутри дэшей. Не супер сложная, но полезная штука.
- Пересмотрели стайлгайд дэшбордов. Долго думали, поняли, что не можем жить без кнопочек документации и фидбэка. Немного выросли просмотры документации после этого, так что думаю, мы на верном пути.
Если более глобально, то было много работы с тз построения BI "governance" практик, которые теперь поддерживаем, все дэшборды с описаниями, тегами, в нужных папочках и с ответственными людьми. Много чего хорошего сделали по BI и теперь идем со стороны data governance, тк порядок в дэшах без порядка в таблицах невозможен.
Что тебе нравится в работе ? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой?
Команда! Нам не все равно и всех одинаково раздражает, когда что-то не сходится :) Все хотят сделать лучше и жить в лучшем аналитическом мире и готовы в это вкладываться. И мотивирует результат, стараемся балансировать с каими-то квик винами, которые греют душу.
И последнее, опиши свой взгляд на будущее BI, как он будет трансформироваться под влиянием AI?
Думаю, что станет помощником, а не врагом. Не верю, что заменит нас от и до, но точно должен начать помогать. Пока все же текущие AI настройки в BI тулах мне кажутся слабоватыми, поэтому самое время усиленно поработать над качеством данных. Чтобы когда вы запустите к себе AI, он не стал глупее или не начал путать из-за грязноватых данных. Так что всем дата говернанс))
Последнее звучит как эпитафия на могиле камикадзе)
Кайф! Спасибо, что поделилась!
#БиАйГрафия
Настя привет, Спасибо что нашла время.
Давай начнем сразу с терапии. Расскажи - какие главные боли вашего BI проекта сейчас?
Давай. Наши главные проблемы:
- Adoption. Мало кто знает про то, какие дашборды (и аналитические продукты) есть, что в них можно получить. Решаем через аналитический онбординг, демо, рассылки.
- Неконсистентность между отчетами, в основном по метрикам. Решаем медленно, но верно. Прорабатываем бизнес-глоссарий, создаем мастер источники и движемся в сторону сертификации.
Теперь вдохнови нас. Расскажи какие инициативы развития вы сейчас драйвите в команде?
В основном связанное с DG и унификацией метрик и дименшенов. Плотная работа вместе с аналитиками.
- Нахождение оунеров данных. Много критичных сорсов, поддержка и реальное оунерство которых занимает много времени и ресурсов.
- Унификация метрик и дименшенов. Как уже писала, создаем мастер-сорсы и потихоньку мигрируем на них. Параллельно делаем словарики, как это все называть в дэшбордах и таблицах.
- Более качественная работа с мета-данными. Строим мини-дата-каталог прямо в Confluence с полуавтоматической документацией. Прям очень excited по поводу этой штуки и очень талантливые ребята в команде этим занимаются.
Что самое крутое ты и твоя команда сделали за последнее время?
Скорее по мелочи, но это очень приятные мелочи.
- Улучшенный алертинг. Разные автоматизации по доставке дэшбордов на почту/слак, в том числе в зависимости от отработки тестов. Текстовый алертинг внутри дэшей. Не супер сложная, но полезная штука.
- Пересмотрели стайлгайд дэшбордов. Долго думали, поняли, что не можем жить без кнопочек документации и фидбэка. Немного выросли просмотры документации после этого, так что думаю, мы на верном пути.
Если более глобально, то было много работы с тз построения BI "governance" практик, которые теперь поддерживаем, все дэшборды с описаниями, тегами, в нужных папочках и с ответственными людьми. Много чего хорошего сделали по BI и теперь идем со стороны data governance, тк порядок в дэшах без порядка в таблицах невозможен.
Что тебе нравится в работе ? Что дает тебе силы продолжать двигаться вперед и вести за собой?
Команда! Нам не все равно и всех одинаково раздражает, когда что-то не сходится :) Все хотят сделать лучше и жить в лучшем аналитическом мире и готовы в это вкладываться. И мотивирует результат, стараемся балансировать с каими-то квик винами, которые греют душу.
И последнее, опиши свой взгляд на будущее BI, как он будет трансформироваться под влиянием AI?
Думаю, что станет помощником, а не врагом. Не верю, что заменит нас от и до, но точно должен начать помогать. Пока все же текущие AI настройки в BI тулах мне кажутся слабоватыми, поэтому самое время усиленно поработать над качеством данных. Чтобы когда вы запустите к себе AI, он не стал глупее или не начал путать из-за грязноватых данных. Так что всем дата говернанс))
Последнее звучит как эпитафия на могиле камикадзе)
Кайф! Спасибо, что поделилась!
#БиАйГрафия
Data Governance здравого смысла - еще не стройная концепция, скорее набросок, набор идей. Я явно еще даже не на середине пути.
И тем не менее буду тестировать эти идеи и выступать с этой темой завтра на CDO Club KZ.
Сообщество закрытое (можно оставить заявку на вступление), записи не будет, но ребята обещают публичную ссылку на бесплатную трансляцию встречи, так что приходите и участвуйте в обсуждении.
📍Пятница 4 Октября 13.00 - 15.00 МСК
Ссылку добавлю в комментарий под постом.
Кому нужны эти картинки в лучшем разрешении - я их публиковал тут и тут