WB Track - уже видели?

Теперь можно отправить посылку через логистику Wildberries. Адресат заберет ее из своего пункта ПВЗ.

https://track.wildberries.ru/

Вполне логичный шаг, когда есть логистика такого масштаба. Заодно WB окучивает селлеров, которые не работают через маркетплейс, но которым нужна доставка товара до клиентов с развитой сетью и сервисом. Плюс к тому, у маркетплейсов теперь будет большая проблема в содержании сети ПВЗ из-за повышения налоговой нагрузки на малый бизнес. ПВЗ - армия на марше, которую надо кормить, любая дополнительная копеечка сгодится.

Молодцы, что сказать.

Ну а мы можем оценить - какой объем данных генерирует доставка 1 млрд посылок за год
💾💾💾💾💾

Философское - облако и разделение труда (2)

Переложим эту мысль на наш мир ИТ.

Если мы переложим часть задач разработки на аутсорс, мы успеем больше. Риски от этого повысятся: вдруг заказчик обанкротится, профакапит, сорвет сроки, сделает не так как надо?

Можем взять на администрирование СУБД или кубернетисов внешнюю команду. Можем часть функционала закрыть SaaS.

Рост кооперации, рост производительности, но и рост рисков.

Чтобы заняться ростом кооперации, нужно чтобы удовлетворялось ряд требований.

1️⃣ Члены кооперации должны уметь считать выгоду и главное, риски. Часто бывает, когда критический функционал аутсорсится, а внутренняя команда занимается всякой ерундой.

2️⃣ Должно быть доверие между участниками. Доверие создается годами и успешными проектами. Часто просто должно пройти время.

3️⃣Рост производительности должен конвертироваться в рост благосостояния. Телеги должны продаваться и растить маржу, а не оседать на складе.

4️⃣ Риски должны быть разумными и не расти со временем. Не должно быть риска роста рисков - например введения смертельных штрафов в случае если что-то идет не так.

Хотя как известно, нет такого преступления, на которое капитал не пойдет ради 500% прибыли. Люди идут на риск даже при угрозе физического вывоза себя в лес.

Философское - облако и разделение труда (3)

Верх кооперации в ИТ - Платформы и облака.

Сегодня у большой ИТ компании может быть 0 собственных серверов, а продукт базируется на IaaS, PaaS, SaaS сервисах.

В то же время многие либо сидят на своей инфраструктуре, либо даже мигрируют в другую сторону: с облака на землю.

Если спросить, почему они так делают, то мы по сути получим какой-то недостаток из 4 пунктов выше.

Часто приходится слышать о таких вещах как

🔤 Мы поехали в облако, а оно нас подвело вследствие багов и аварий. Разрушение доверия, реализовавшиеся риски.

🔤 У нас регуляторные ограничения. Прямой запрет на этот тип кооперации от государства. Так как государство считает, что рост рисков конкретно в этой области неприемлем.

🔤 У нас и так все хорошо. Нет рынка для сбыта новой продукции. Нет воли к расширению. Экономика расширения не сходится.

При этом эти глубинные возражения как правило, не озвучиваются. Никто на встрече с представителями подрядчика или вендора не скажет: мы не верим вам достаточно, чтобы поручить вам критичный для нас функционал. Скажут: вот вам таких и таких фичей не хватает, и это срывает головы. Сейлу и продакту кажется, что вот-вот еще доработать то и это, и тогда мы получим крупного клиента.

Не получите. Не потому что фичи плохие, а потому что доверия к вам нет. Sad but true.

Аналитика для руководителей - подарите эту книгу своему СЕО

Открываем книжный клуб любителей данных!

Автор книги - Николай Валиотти, @leftjoin. Бывалый аналитик, предприниматель в области данных.

Для меня книга поделилась на несколько частей.


Часть 1. Ликвидация безграмотности СЕО.

Это первые 40 страниц, поэтому улучите момент, когда ваш директор куда-то летит и всуньте ему эту книгу в дорожный рюкзак. Пока он будет час скучать в зале ожидания, он вполне осилит самую важную для себя часть.

В ней будут ответы на вопросы:
Что такое аналитика данных и зачем она нужна. Какую пользу СЕО может извлечь из аналитики данных для себя.
Какое разделение труда практикуется в командах по работе с данными. какие вопросы правильно и какие неправильно задавать аналитику, дата саентисту, дата инженеру.
На что тратятся деньги. Что стоит за этими странными аббревиатурами в чеках: DWH, BI, ETL.


Часть 2. Для СТО. Избавляемся от людей с песьими головами.

Что такое DWH и какими свойствами должен обладать хороший DWH. Почему самописный BI поверх ElasticSearch - плохая идея. То же про BI, Data Governance, ETL/ELT - что все эти системы делают, на что идут бюджеты и ресурсы. На каких опенсорс и платных инструментах это можно собрать, какие лучшие практики.


Часть 3. Пособие начинающему аналитику.

Какие бывают аналитики и кем можно стать. Какое разделение труда между заказчиком и аналитиком (Маркетолог - Маркетинговый аналитик), как правильно принять и сдать задачу.

Какой инструментарий изучить. Очень много примеров реальных архитектур данных.

Как строит BI, компоновать отчеты.


Часть 4. Взгляд со стороны CDO.
Как сформировать команду, распределить роли. Какие функции централизовать, какие отпустить в бизнес-подразделения. Какие модели управления дата офисом существуют.


Pro:

➕ Книга-дайджест, полезная для многих ролей.
➕Много практических примеров дата-архитектур
➕Много полезных прикладных советов, которые могут быть интересны даже опытным специалистам в данных

Contra:

➖Несколько книг в одной с разным уровнем детализации и погружения.
➖Есть ошибки в полиграфии, когда на черно-белую диаграмму ссылаются как на цветную
➖Много рекламы консалт-агентства автора (но иначе книги бы не было!)

В целом, книга точно заслуживает свое место на полке. Особенно ценно будет для специалистов около-данных в качестве брифа по сложному стеку: как что в нем устроено, почему именно так и почему это столько стоит.