Друзья, это кот Даши Лаврик — нашей коллеги и QA. Просто намекаем, что пора отдыхать: семь вечера, пятница уже. Пора по домам. Клёвых вам выходных 😎

Больше знаешь — эффективнее будешь 😎

Часто принимаете решения? Удивляетесь, почему у мозга на каждую эмоцию находится рацио и наоборот? Думаете о том... как думать эффективнее? Тогда новая статья на нашем «Хабре» для вас!

Маша Молчанова, Project Manager в команде Online Payments, рассказала, где мозг ставит нам подножки при принятии решений, как помочь себе и команде видеть вслух, и о том, как встроить когнитивные лайфхаки в бизнес-процессы.​

По итогам статьи Маша поделилась табличкой со всеми лайфхаками. Переходите по ссылке ниже, читайте материал, ставьте лайки и делитесь им с друзьями 😉

Читать статью на Хабре 👈

Встречаемся в прямом эфире уже через 30 минут!

В 18:30 присоединяйтесь к нашей трансляции – обсудим вызовы, которые есть в B2B-аналитике, как не идти вслепую за бизнесом и деливерить сложные проекты, где много непоняток.

А этот пост – ваша прямая линия со спикерами на время трансляции. Пишите сюда вопросы и комментарии – будем поглядывать и забирать все в эфир! 💬

Привет, это Женя! В этом посте хочу кратко рассказать суть нашего доклада на Data Summit.

Тема нашей презентации – Building a Self-Service Data Platform With a Small Data Team. Она хорошо отражает суть выступления.

В Dodo Brands высокий спрос на аналитику со стороны бизнеса, причем от абсолютно разных доменов — от операционки до HR. А ещё у нас много партнеров-франчайзи, которым тоже нужен доступ к данным для принятия бизнес-решений.

У нас нет дата-департамента из 50 дата-инженеров — для нас это дорого. Так что мы уже несколько лет строим работу с данными по приниципу self-service: так, чтобы пользователи могли построить дата-пайплайн или дашборд либо с минимальным участием дата-инженеров, либо без него.

Для этого был создан проект job-generator. Он автоматически генерит PySpark-джобы и пайплайны на основе Jinja2-шаблонов. Всю boilerplate-логику вынесли в jinja-шаблоны. Пользователю остаётся выбрать верный шаблон и закоммитить пару конфигов в github. Из них джоба будет создана джоб-генератором и задеплена в Databricks. В реальности процесс чуть сложнее, но вкратце — так 🤓

Спустя 4 года могу сказать, что идея «взлетела»: в нашем Databricks сейчас крутятся больше 1700 джоб, и примерно 90% из них были созданы самими пользователями через config driven development и джоб-генератор. И только ~10% — это написанные «вручную» от начала до конца джобы. Вот так!