Система метрик, или как навести порядок в голове бизнеса

Зачем нужен фреймворк метрик? Общий ответ – для структуризации и порядка в головах бизнеса. В своей работе в разных командах я не раз сталкивалась с желанием стейкхолдеров отслеживать все метрики сразу, хаотично, без четкого понимания, зачем это нужно. А также с последующими попытками расписать и перечислить показатели, которые им кажутся важными, и побежать к аналитикам со срочными запросом всё посчитать и добавить на дашборд. В результате часто получалась монструозная картинка, не позволяющая определиться с фокусами и, как следствие, не удовлетворяющая самих стейкхолдеров.

Ну, а если говорить более профессиональным языком, то система метрик может быть вам нужна в следующих случаях...


Читать: https://habr.com/ru/articles/938912/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Как адаптировать аналитику для тех, кто не хочет разбираться в графиках

Если вы управляете достаточно крупным бизнесом, вы неизбежно будете собирать аналитические данные. Вы же хотите точно понимать, почему меняются показатели продаж или какие товары будут пользоваться спросом в следующем месяце.

Звучит логично и понятно, пока вы не начнете плотно работать с цифрами и графиками. И тут, как и почти в любой сфере, кто-то рано или поздно должен был внедрить AI-ассистента. Под катом посмотрим, что из этого получилось.


Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/938944/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Многофакторное сравнение пяти популярных вычислительных движков для больших данных

Эволюция от Hadoop к cloud‑native и ИИ‑архитектурам. Многомерное сравнение Spark, Presto, Trino, ClickHouse и StarRocks по скорости, масштабируемости, кэшам, SQL/Python, HA и др.

Читать: «Многофакторное сравнение пяти популярных вычислительных движков для больших данных»

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы