Привет!

Для тех кто хочет погружаться в Машинное Обучение есть курс, который читают студентам НИУ ВШЭ на Факультете Компьютерных Наук.

Записи лекций и семинаров выложены на Github

https://github.com/esokolov/ml-course-hse

Метрики и KPI - в чем разница?

Вы когда-нибудь задумывались в чем разница между метриками и KPI? Есть ли вообще разница? Если есть, то в чем она заключается?
Любой бизнес использует метрики и KPI при анализе данных и при принятии важных бизнес решений. И от как мы используем эти понятия может привести к недопониманию в общении с бизнес-заказчиками, так и неправильной разработке требований и конечного решения.

🔎 KPIs (Key Performance Indicators) - измеримые величины, которые показывают как эффективно компания достигает своих бизнес-целей. С их помощью измеряется успех достижения той или иной поставленной бизнес-цели и задачи. Для расчета KPI используется метрика, которую выделили как “ключевую”.

🔎 Метрики (Metrics) - также измеряемые величины, которые получаются из аналитических отчетов или других систем аналитики.

Все KPIs являются метриками, но не все метрики являются KPIs.
(Видел в одной из статей некое сравнение высказывания выше: Все квадраты являются прямоугольниками, но не все прямоугольники можно назвать квадратами.)

В чем же все таки разница?
Метрик в данных может быть огромное количество. Например: количество заказов в день, количество кликов по ссылке, количество пользователей на сайте, сумма заказов в месяц и т.д.
Нужно понимать, что бизнес-заказчикам не всегда бывает важно следить за каждой из этих метрик чтобы понять как успешно развивается бизнес.

Из всего множества метрик выбирается список самых главных и ключевых, которые и становятся KPI для дальнейшего отслеживания результатов.

Почему важны и KPI и Метрики?
KPI - показатели эффективности бизнеса
Метрики - вспомогательные показатели, которые могут указать на проблемы, почему тот или иной KPI снизился или не был достигнут.

Привет!

Может кому-то будет актуально почитать 😉

P.S. Рекомендую также почитать ещё другие источники на эту тему, чтобы проверить достоверность всего материала. Критическое мышление и проверку информации никто не отменял)

https://habr.com/ru/post/665370/

Data Mesh как подход к работе с хранилищами данных


Data Mesh - подход к организационной структуре управления данными в компании, в который закладывается принцип самоорганизации как процессов управления данными, так и открытая инженерная культура работы с данными.

В основу такого подхода можно отнести несколько главных идей:

📍“Self-serve data infrastructure as a platform to enable domain autonomy” (самоорганизация инфраструктуры данных как платформы для обеспечения бизнес-доменов)

📍“Data must be self-describing and documented, and customers should be able to consume all the data in the organization as-a-service Solution” (Данные должны быть описаны и задокументированы таким образом, что пользователи могли использовать их открыто как сервис)

📍“Distributed domain driven architecture” (Распределенная архитектура, где данные управляются командами разных бизнес-доменов, а не распределяются в централизованное хранилище данных.

📍“Product Thinking” (Данные как продукт, где команды с разных бизнес-доменов являются владельцами данных, они могут управлять качеством данных, доступами. Как владельцы данных, они отвечают за продукт (свои данные), поддерживают пользователей, которые работают с их источниками данных)

Выделяют следующие характеристики Product Thinking:

✏️ Discoverable (Пользователю должно быть просто найти необходимый дата-продукт. Осуществляется путем создания и поддержания data catalog или регистра продуктов с указанием бизнес-владельца, систем-источников, доступных сущностей таблиц/витрин)

✏️ Addressable (Должен применяться единый стандарт названий продуктов и сущностей, чтобы упростить пользовательский путь по использованию данных)

✏️ Trustworthy and truthful (Дата продукт должен иметь доверие со стороны пользователей, т.е. содержать реальные и актуальные данные с высоким качеством)

✏️ Self-Describing (Продукт должен быть подробно описан, чтобы пользователи могли самостоятельно найти продукт, проанализировать его и начать использовать в своих целях с минимальным вмешательством команды поддержки)

✏️ Inter-Operable and governed by Global Standards (Дата Продукты децентрализованных команд должны иметь возможность интегрироваться между собой с возможностью взаимосвязи данных. Это достигается путем введения глобальных стандартов Data Governance, которых должны придерживаться доменные команды)

✏️ Secured (Должны быть введены глобальные стандарты безопасности для всех продуктов. Также должен быть единый процесс получения доступа к данным, который может в конечном итоге направлять запросы с доступами в доменные команды, ответственные за данные)

Ссылка на статью источник

Привет!

Коллеги поделились информацией о трёхдневном офлайн-курсе про работу с клиентскими данными. Все подробности в посте ниже и по ссылке ⬇️

📚 Через неделю стартует курс «Клиентские данные в энтерпрайзе: от проектирования MDM-системы до Data Governance и аналитики»

26–28 мая HFLabs проведет уже четвертый поток авторского офлайн-курса. Мы изучили отзывы и доработали программу, чтобы новый набор был полезнее. А еще упаковали материал в три полных дня вместо пяти половинчатых.

Осталось пять мест.

🧠 Что узнают участники

Мы покажем принципы работы с клиентскими данными: как их правильно хранить, обновлять, стандартизировать, сливать дубликаты, передавать в другие системы и анализировать.

Даем мощную базу — все, что узнали за 10 лет работы с данными в крупном бизнесе.

👨‍🎓 Для кого наш курс

Обучение будет полезно всем, кто работает или будет работать с данными в крупной компании: банке, страховой, ритейле или телекоме.

Специальность роли не играет — знания помогут аналитикам, архитекторам, тестировщикам, инженерам по данным и представителям бизнес-подразделений.

✔️ Где пригодятся полученные знания

Мы рассказываем о работе с данными на примере MDM-систем — Master Data Management. Но эти знания пригодятся, чтобы встроить любую систему в архитектуру компании. Неважно, с какими инструментами студенты работают или будут работать.

✏️ Как записаться

Купить билет можно на странице курса. Там же — подробная программа, рассказ о преподавателях, примеры лекций и отзывы студентов.

https://bit.ly/3lB4bTn

Словарь данных

Словарь данных необходим пользователям DWH/BI решений для использования данных в аналитических целях. Словарь должен включать в себя определения и бизнес-правила, понятные как стороне бизнес-заказчика так и команде разработки.

📍Цель создания словаря данных: обеспечение согласованности между бизнес-понятиями и технической терминологией на всех уровнях разработки аналитического решения или хранилища данных.

В словарь включаются бизнес-термины, определения, аббревиатуры, бизнес-правила, которые могут отражаться в логической модели данных. В дальнейшем это используется и поддерживается при переходе к разработке физической модели и реализации решения инженерами.

Это позволяет минимизировать ошибки и недопонимания терминов между стороной бизнеса и технической командой. Словарь данных обязательно используется как часть проектной документации при работе с требованиями.

Статья про написание User Stories

Работаете в Agile команде и пишите user story? Ставьте 🔥 под постом

https://techrocks.ru/2019/03/29/user-stories-writing/

Как поддерживать продуктивность в работе

Привет! Сегодня решил написать пост косвенно связанный с аналитикой, это может относиться к другим профессиям в IT и не только.

❓ Замечали ли вы за собой моменты, когда по окончанию дня ты думаешь, что день прошел не продуктивно, время куда-то улетело и задачи остались не закрыты?

Это происходит со всеми в той или иной степени, но есть способы повышать свою продуктивность и эффективность работы. Есть множество тем и исследований на эти темы, доступные в интернете. Для себя я подчеркнул следующие методы:

1. Планирование
Речь идет о планировании не только своего распорядка дня (хотя это тоже считаю важным), но и планирование рабочих задач. Хорошей практикой считается ведение задач в таск-трекере (Jira, Trello и др.), проведение дейли-митингов с проектной командой и обсуждением планов на текущий день. Перед вами будет наглядная визуализация плана работы на текущий день, которых необходимо сделать

Главное не переборщить с этим и не превратиться в робота, живущего только по расписанию 😉

2. Приоритезация
Опять же речь идет про список задач, которые нужно оценить по приоритетам перед тем как взять в работу.

Самые горящие 🔝🔥🔥🔥 - делаем в первую очередь
Нужно сделать в ближайшие дни 🔥🔥 - идут по списку ниже
Можно сохранить в Backlog - оставляем в конце списка

3. Оцениваем результат
Каждая задача должна иметь критерии приёмки - это некий чек-лист того, что нам может подтвердить успешное завершение задачи. Когда видите, что все критерии закрыты, можно уже многое сказать об объеме проделанной работы.

4. Переработки - не выход из ситуации
Конечно могут возникать ситуации, что без дополнительных часов работы не обойтись. Но это не должно быть на постоянной основе - в таком случае нужно пересматривать процессы работы над задачами, делить все на более мелкие задачи и правильно ставить приоритеты. И конечно, после переработки давать себе дополнительное время на восстановление ресурсов

5. Быть открытым и честным к себе и к команде
Не совсем может быть очевидный пункт. Здесь хочется сказать о том, что не стоит брать на себя больше, чем вы реально сможете сделать, либо недоговаривать о каких-либо моментах, которые мешают продвигаться в решении задачи. Это может привести к снежному кому из недоделанных задач. Говорите открыто со своей командой о всех рисках, проблемах и возможных сдвигах по времени

6. Дедлайны
Это время, к которому планируется завершить работу. Дедлайны должны быть видны вам во время работы, это поможет в выполнении всех остальных пунктов, описанных выше

7. Радуйте себя вещами, которые вас мотивируют и повышают настроение
Ну и наверно последний пункт, который помогает оставаться в тонусе и в рабочем настрое. Успевайте уделять время себе, близким, друзьям, своим увлечениям, хобби, спорту и всему что вам нравится.

Книга: Н. Паклин, В. Орешков / "Бизнес-аналитика : от данных к знаниям"

Привет!

❓Задавались ли вы когда-нибудь вопросом какие мягкие (soft) навыки необходимо развивать аналитикам?

✏️ Аналитик как и любой другой специалист должен развивать не только свои hard навыки в работе с разными системными инструментами и фреймворками. Важно развивать soft-skills, которые помогут не только в процессе работы, но также могут развить ваш эмоциональный интеллект при работе с коллегами и другими людьми вокруг себя.

Расписал некоторые направления, важные в работе аналитиков (и не только) :

1. Коммуникация и переговоры

📍Коммуникация с заказчиками, стейкхолдерами
- Активно слушать
- Задавать открытые вопросы
- Фиксировать ответы и преобразовывать в требования
- Организовывать встречи
- Интервью с подготовленные вопросами
- Интервью с открытым сюжетом
- Воркшопы
- Демо-сессии
📍Визуализация и представление результатов работы

📍Коммуникация с командой IT
- Умение объяснять задачу
- Формулировка задач
- Приоритезация задач
- Коммуникация с менеджером

2. Решение проблем и конфликтных ситуаций

📍Выявление проблемы
📍Работа с эмоциями (своими и коллег)
📍Поиск лучшего решения или компромисса

3. Работа с требованиями и критическое мышление

📍Методы выявления требований
📍Виды требований (бизнес, пользовательские, системные, транзитивные)
📍Управление изменением требований
📍 Подходы Critical and Design Thinking

4. Знание жизненного цикла разработки продукта

📍Этапы жизненного цикла разработки ПО

5. Agile подход

📍Agile vs Waterfall
📍Kanban and Scrum практики
📍Ценности Agile манифеста
📍Проведение Scrum церемоний

6. Навыки презентации и визуализации данных

📍Основные правила визуализации данных
📍Подготовка презентаций
📍Сторителлинг (data storytelling)
📍Навыки управления и удержания внимания аудитории


Рассказывать больше про soft-навыки с полезными ссылками? Ставь реакции, если интересно

Привет!

Под последним постом про soft навыки вы оставили много реакций 😃
Буду постепенно делиться постами про эти навыки и примерами из жизни)

Читайте первый пост про навык коммуникации ⬇️

Коммуникация: Люди

Мы живем и работаем в социальной среде, где всегда нас окружают знакомые и незнакомые нам люди. Построение взаимоотношений и правильные подходы к коммуникации играют важную роль в жизни каждого из нас. Не бывает ситуации, когда человек может находиться полностью в вакууме, где ему бы не пригодилось общаться с людьми.

Есть такое мнение, что техническим специалистам не нужно много общаться с людьми по их роду деятельности. На самом деле это не так. КАЖДОМУ специалисту необходимо обладать хотя бы первоначальными знаниями коммуникации, чтобы:

- уметь корректно и внятно выражать свои мысли в переписке
- излагать и объяснять свои идеи по развитию проекта/продукта/компании
- структурировано строить диалог с коллегами
- грамотно презентовать результаты работы

Выделяют 4 главных блока в коммуникации:

📍Люди
📍Идея
📍Контекст
📍Эффективное слушание

Все блоки всегда встречаются в любом процессе коммуникации, неважно это разговор двух друзей или выступление со сцены на многотысячную публику.

Поговорим сегодня только о первом - Люди

Перед тем как начать разговор или переписку важно понять:
❓с кем я общаюсь?
❓что я должен знать об этих людях?
❓зачем я пишу письмо/веду разговор с этим человеком?

В зависимости от человека и цели коммуникации можно опираться на модель Think -> Feel -> Do. Подумайте, чего в процессе коммуникации вы хотите добиться:

📍О чем человек начнет думать во время коммуникации (Think)
📍Что он начнет чувствовать (Feel)
📍Что он может/должен начать делать (Do)

Важно представить себя на месте своего собеседника, чтобы понять эту модель Think - Feel - Do, ведь у каждого человека может быть разнообразный набор знаний, убеждений, ценностей. Соответственно, не бывает одного работающего шаблона построения коммуникации на все типы людей.

Хочется оставить здесь в рекомендации 2 книги, которые считаю могут помочь усилить свой навык коммуникации:

1. Спроси маму, Роберт Фитцпатрик. (Книга про общение с заказчиками и умение задавать правильные вопросы. Очень подойдет для подготовки к проведению глубинных интервью)

2. Никогда не ешьте в одиночку, Кейт Феррацци (В моем списке желаний к прочтению. Про важность нетворкинга и общения с людьми)

Ставь реакцию, если было интересно читать 😉

#soft_skills

Привет!

Вчера писал пост про коммуникацию и людей как одну из главных составляющих этот процесса.

Так как у нас тоже с вами идет процесс коммуникации, я решил узнать про вас немного больше информации: ваши интересы и сферу деятельности.

Предлагаю пройти опрос из всего лишь 5 несложных и анонимных вопросов ниже.

Это поможет мне понять на что стоит делать акцент в своем контенте и направлении развития блога, чтобы вы получали от него максимальную пользу для себя. 😉🔝

Сейчас создам 5 опросов постепенно ниже ⬇️