Guest
В своем докладе Ваня рассказал про: - создание метрики объединяющей результаты усилия аналитиков. Предпосылки введения метрики, логика расчета, нюансы при внедрении такой метрики, - плюсы и минусы такого подхода, - как с помощью нее планировать усилия аналитиков, как интегрировать ее в дата стратегию и сделать north star metric, - перспективы такого подхода - кастомизация метрики под текущие нужды и задачи ваших команд. Как метрика может помочь защищать бюджеты команды, - обратная сторона метрики - индекс управления метаданными и оцифровка пользы метаданных для аналитиков. 01:13 | Ценность data driven подхода 02:15 | Почему бы не использовать ФОТ/GMV? 03:32 | Как возник запрос на data driven’ность 04:40 | Как оцифровали на data driven’ность 05:47 | Как посчитать использование данных 07:14 | Как посчитать качество данных 08:22 | Как посчитать стабильность дашбордов 08:49 | В чём польза data driven’ности для бизнеса 10:57 | Как повысить data driven’ность конкретного отдела 11:33 | Когда стоит применять такой подход 12:18 | Вектор развития индекса data driven’ности 13:03 | Что такое метаданные 13:35 | Архитектура данных и data-каталог в ней 13:56 | Логика расчета индекса data-каталога 15:01 | Как data driven индекс влияет на бизнес 15:44 | С чего начать внедрение такого подхода 16:36 | Вопрос из зала: как определить эффект от дашборда? 18:43 | Какое, по мнению Ивана, можно дать определение понятию data driven’ность 20:20 | Как решать проблему расфокусировки внимания, если дашбордов много? 21:33 | Вопрос про DataHub Index 25:19 | Вопрос про переиспользование данных 28:04 | Меряется ли как-то в индексах ситуация, когда человек сам пишет SQL-запрос? Презентация Вани: Другие доклады с митапа: AvitoTech — это команда инженеров Авито. Подпишитесь на наш канал, соцсети и блоги, чтобы узнавать больше о технологиях Авито 👇🏻 ВК: Телеграм: Хабр: Медиум (eng): Гитхаб: Сайт:
