#заметки

#заметки с конференции Управление данными 2022 от «Открытых систем», 28.09.2022

Ассоциация Финтех. Закат BigData. Тренды работы с данными: * Большие исторические данные становятся не только добром, но и злом: - сложно поддерживать чистоту - убрать предвзятость моделей - тренды отраженные в них перестают работать, т.к. пользователи меняют свое поведение.

* Есть прогноз, что 70% организаций к 2025 году поменяют фокус с больших данных на малые: - нужны более контекстные модели, более устойчивые и привязанные к бизнес-контексту. - актуальна аналитика в реальном времени, быстро подстраивающаяся под запросы и контекст

* От коллекта (накоплений) к коннекту (интеграциям): нужно учиться комбинировать и делать миксы из данных разной природы

* Data Fabric (от слова «ткань», а не «фабрика»): подход когда не надо централизовывать данные, надо навести в них порядок там, где они есть изначально

Балтика. Про поддержание актуальности данных. Интересно было увидеть одновременно все, что может изменить данные.

Люди: *Прием нового сотрудника/ Увольнение/ Смена должности

Инструмент: *Изменения порядка работы *Новая функциональности *Методы контроля *Правила формирования отчетности

Происхождение: *Создание *Архивирование *Перенос *Предоставление доступа

Обработка: *Корректировка правил / фильтра / формулы *Изменение времени обновления

Поиск (в каталоге): *Ключевые слова *Синонимы *Бизнес-процесс *Термин глоссарий

Название и компоненты: *Добавление /удаление / переименование атрибутов

Сбер. Построение корпоративного DWH/Big Data сообщества. Кроме описания процесса интересны метрики :) *Количество участников (Есть границы роста. Отслеживаем ли отток? Важна ли динамика?) *Охват = Количество участников / генеральная совокупность * Вовлеченность = Количество активных участников / количество всех участников (Подписаны на канал / Посещают онлайн-митапы / Выступили хотя бы 1 раз на митапе) * Достижения (Видимые результаты деятельности)

Тинькофф. Как в Тинькофф решили проблему поиска данных Избранные цитаты пользователей: «Поиск метаданных в Тинькофф – это искусство, ему нельзя научить» «Хранилище в текущем виде непознаваемо для пользователей»

Основные сложности поиска данных: * Неполнота документации (Документация ведется бесконтрольно, и ее качество на совести пользователя) * Разрозненность данных (Огромное количество рабочих пространств, содержащих небольшие разрозненные частички контекста) * Объем доступных данных (Самостоятельный поиск данных занимает часы или даже дни)

Как решали проблему: Каталог данных, Data lineage, удобный поиск и вот это все… Решение на рынке не нашли и сделали свой продукт - Data Detective – каталог для непрофессиональных пользователей

Ключевые фичи: * Полноэкранный поиск * Полноэкранное дерево объектов * Удобная карточка показателя / отчета * Data Lineage

Метрики продукта: * DAU, WAU, MAU и их динамика * Структура пользователей (не только 46% ИТ, но и 54% бизнес) * Отток с wiki (confluence), естесственный переток * NPS

Tele2. Self Service новой реальности. Опыт переезда но новую BI систему в 2022 году Центр компетенций по работе с данными и аналитикой это хорошо, но дорого. В команде ребят 6 человека, поэтому у них альтернативный путь – управляемый self service

Воронка выбора решения для перехода на новую BI: 40 "новых" BI на рынке -> 15+ решений посмотрели –> 9 пилотов –> 1 финалист (FineBI)

Параллельно приоритезировали отчеты с бизнесом (30 первого приоритета, 30 второго) Приоритетные отчеты перенесла команда BI, остальные – сами пользователи

Еще были доклады от вендоров Visiology, Loginom, Arenadata и т.п., но это уже не так интересно как опыт бизнеса.