Comments 10
По моему, сейчас даже маломальские васянские конторы понимают, что для аналитики нужен пайплайн и, как минимум, средний хороший продуктовый/bi/data аналитик, а не программист, который будет выполнять функцию аналитика максимально коряво и без понимания.
Обычно это происходит нативно, у компании уже есть какое-то собственное ПО и штат разрабов. В моменте начинает появляться потребность в небольших отчетах, на которые брать аналитика на полную ставку кажется странным и проще заделать какой-нибудь сервис отчетов или бота. А когда приходят со следующими отчетами уже есть готовый кейс, зачем идти во что то другое? Вот так и приходят к ситуации в статье:)
Работаю со стороны аналитики как с "маломальскими васянскими" конторами, так и с крупными игроками. Одного понимания что нужно мало. Важно понимание как это должно работать. К примеру, ваше предположение о "как минимум пайплайне" могу оспорить )
На мой субъективный взгляд, разработчиков подключают к аналитическим задачам в режиме "временного решения" просто потому что в компании нет экспертизы в работе с данными. Ну и временное быстро становится постоянным.
Статья выглядит как взгляд изнутри от разработчика. Хорошая рефлексия, полезные мысли!)
Подход правильный, бесконечную и опасную для жизни из-за бизнес-рисков работу всегда лучше спихнуть на других, даже новичков.
Хорошие аналитики невозможны без знания предметной области (пр-во, торговля, бухучет), и "штатные программисты" от всего этого намного дальше, чем кажутся. Хотя они умеют быстро изображать владение знаниями и навыками, этого не отнять. И за это их часто ставят во главу BI-проектов, о чем автор статьи rvr все правильно написал.
Сложность в том что для "инсайтовой" BI нужны предметники, айтишники, архитекторы, топы, которые в обычной жизни - антагонисты. Если же это одно лицо - шанс на успех выше. Но на рынке таких спецов мало (вернее они разбавлены самозванцами и инфоцыганами) и поэтому 80% бизнеса у нас живет без BI.
Возьмите обычный Data Lens и встраивайте в продукты отдельно аналитику, сколько угодно)
С прямым подключением к продовой БД?) Доставать данные все равно необходимо
Зачем напрямую? Необходима real time аналитика? Без конкретных вводных сложно обсуждать, конечно, но в общем случае - раз в день обновили агрегат для аналитики в соседнем клике, и пусть бизнес смотрит эту аналитику за t-1 без аффекта на БД и саму команду разработки.
Проблема как раз в отсутствии соседнего клика
Компания имеет монолит, создаваемый десятилетиями, и в какой то момент задумывается о создании аналитики. Начинаются прикидки что можно сделать и, при рассмотрении вариантов с отдельной БД для аналитических расчетов, оказывается, что эту БД нужно поднять, администрировать, интеграцию данных настраивать и еще отдельно даталенс поднимать. И все это ради 1-2 отчетов. Запилить аналитику внутри монолита силами разработки кажется не таким плохим вариантом
Нельзя просто взять и встраивать.))
Кажется, так и прорастает зоопарк систем с непонятными доступами, неактуальным контентом и отсутствием ответственных за сопровождение.
Нужно выбрать решение для BI - может быть полезно запросить консультацию у крупных и опытных интеграторов. )
На самом деле весь посыл статьи - не перекладывайте аналитику на it, а нанимайте профильных специалистов:)
По поводу реплики, она является основой 99% любых решений по развитию аналитики. Но как поднять ее правильно и что делать с ней дальше вопрос на несколько десятков статей. Поэтому все равно придется обращаться к профильным специалистам
Почему стандартные подходы к разработке не работают в аналитике: взгляд изнутри