Приглашаем Вас на вебинар о российской BI-системе с искусственным интеллектом, которая работает в мессенджерах, – Easy Report.
Тема вебинара: “Российский BI в мессенджере с ИИ. Новые возможности”
Дата: 27 февраля
Время: 11:00 Мск
Продолжительность: 1 час.
Запись вебинара будет доступна всем зарегистрированным! Зарегистрироваться.
X5 выходит на тропу митапов. 2 апреля приходите на онлайн #meetupХ5 по data-driven подходу в наших проектах. Обещаем – все только самое интересное и эксклюзивное от самых главных спецов Big Data X5. С соблюдением дистанции, но с широким виртуальным охватом спикеры Х5 не только поговорят о последних разработках Х5, но и ответят на ваши вопросы.
В Data-Driven подходе все принимаемые решения основаны на big data. Что это — новый эффективный инструмент или дань моде, а может хайповое название привычных вещей?
Вместе с экспертами рынка поговорим о том, как и зачем становиться Data-Driven компанией и почему иногда кейсы работы с данными не приносят реальной пользы бизнесу. А также поразмышляем, могут ли алгоритмы заменить людей или за цифрами все же нужен человек?
Недавно в команде произошел случай, который заставил обратить наше внимание на статью 2013 года. Материал не потерял актуальности, а перевода я не нашел, поэтому решил заполнить пробел. Но сначала немного предыстории.
Комьюнити-менеджеры обратили внимание на редко всплывающий баг в приложении: если пользователь закрепит контент вверху своего профиля, а затем модератор этот контент по каким-то причинам забанит, то у пользователя нет возможности ничего с этим закреплённым и забаненным контентом сделать: открепить его нельзя и другими способами от него избавиться тоже не получится. Типичный краевой случай, который редко встречается в реальной жизни. Я хоть и менеджер, но решил не отвлекать никого из команды на эту мелочь, а пофиксить баг самостоятельно, заодно стряхнуть немного пыль с навыков разработки.
Буквально через два уровня абстракций я оказался в коде, датированном 2016-2017 годами, то есть занялся software archeology. В какой-то момент меня возмутило, что вместо интерфейса репозитория в конструктор класса сервиса была передана реализация. Ещё одним уровнем абстракции ниже оказалось, что это всё-таки был интерфейс, но назывался он просто ContentRepository, а не ContentRepositoryInterface, как написал бы любой адепт ООП и принципов SOLID. Это уже не лезло ни в какие ворота, и я потребовал у архитектора оснований (кстати, рекомендую его статью о том, как мы вдвое ускорили построение лент подписок). Он в свою очередь невозмутимо показал пункт внутренних правил оформления кода, где была проставлена ссылка на статью 2013 года («А» — археология, как и было сказано).
Под катом — перевод этого материала.
На собеседованиях стороны чаще всего хотят понять, подходят ли они друг другу и будет ли им комфортно работать вместе. Я руковожу командой разработки бэкенда, которая за последние два года выросла вдвое, поэтому собеседований было достаточно. Кандидаты чаще всего задают вопросы о процессах и правилах в компании, а я всегда хочу узнать, что им нравится или не нравится в текущей работе, а также — какой они видят идеальную команду для себя.
С этих собеседований вынес интересное наблюдение: в первую тройку «пожеланий» попадает такая трудно формулируемая вещь, как «хочется, чтобы в работе был смысл». Если начать раскручивать этот клубок, то часто приходим к более негативной формулировке «прошлый заказчик/бизнес не знает, чего хочет и постоянно меняет требования».
В такие моменты всегда вспоминаю, как познакомился с data-driven подходом. Для себя больше люблю называть это доказательной разработкой (по аналогии с доказательной медициной) и расскажу на примере. Сейчас этот подход кажется обычным и естественным, но когда-то стал для меня настоящим откровением. И, судя по вопросам кандидатов на собеседованиях, все еще может быть полезен, хотя обсуждается уже давно.
Тестирование на основе данных позволяет сократить объем ручных действий, необходимых для проведения тестирования, а также упростить управление и сопровождение тест-кейсов. В целом использование тестирования на основе данных позволяет повысить качество программного обеспечения и гарантировать, что оно соответствует требованиям и ожиданиям пользователей. В этой статье рассмотрим Data-driven тестирование с использованием Cucumber.
Хабр, привет! Сегодня обсудим, как применять CUPED для повышения чувствительности А/Б тестов. Рассмотрим на простом примере принцип работы CUPED, покажем теоретически за счёт чего снижается дисперсия и приведём пример оценки эксперимента. Обсудим, как выбирать ковариату, как работать с бинарными метриками и что делать при противоречивых результатах.
Соглашение об уровне обслуживания (SLA) – это соглашение с клиентами или пользователями, где описывается уровень обслуживания, который поставщик обещает предоставить клиенту. SLA можно представить в виде измеряемой метрики, например, как время безотказной работы или суммарное количество ошибок. Перевели статью, где рассматривается простой способ расчета SLA на примере Nginx-сервера.
Привет, Хабр! В этой статье мы затронем один из аспектов множественного тестирования, а именно определение оптимальных размеров групп в случае общей контрольной группы. Докажем теоретически, что предлагаемый способ является оптимальным и сравним его с другими популярными подходами.
Как понять эффективность команд? Как узнать можем ли мы перформить лучше и экономить ресурсы? Многие поднимают эти вопросы в компаниях.
Последние несколько лет я активно занимаюсь вопросом внедрения метрик эффективности в компании и команды и с многими компаниями мы прошли большой путь по использованию метрик. За это время сформировался фреймворк метрик, который позволяет построить сквозную аналитику того, как вы поставляете ценность, насколько эффективны ваши процессы и флоу поставки ценности. Все это дает картину и данные для того, чтобы управлять эффективностью ваших процессов и команд и улучшать их.
Но что такое эффективность? И какие метрики действительно являются ключевыми? Какие из них позволят не только измерить текущее состояние, но и помогут принимать обоснованные решения для улучшения работы? В данной статье мы рассмотрим важные метрики, которые помогут вам ответить на эти вопросы и повысить результативность вашей инженерной команды.
Салют! Меня зовут Ваня Леонтьев, я директор по аналитике в СберМаркете. Эта статья о том, как мы оцифровали такую сложную концепцию как data-культура в компании. Поделюсь предпосылками, нашим подходом к расчету и планами по её развитию. Думаю, наш опыт будет интересен аналитикам, лидам аналитических команд, руководителям продукта и компаний в целом — всем тем, кто кто стремится продвигать культуру данных в своей компании. А также тем, кто хочет иметь инструмент для приоритизации и управления в команде аналитики.
Если вы создавали свой стартап, занимались маркетингом ИТ продуктов или были частью продуктовой команды, то возможно знакомы с фреймворком планирования RICE для приоритизации продуктовых замыслов, идей и фич. Но сегодня речь не о нём. Будем обсуждать альтернативную версию этого фреймворка – «RIDE».
