User
Прогрессивное конспектирование — это инструмент для обрабатывания потребляемой информации так, чтобы получать от этого больше пользы, чем от простого чтения. Выгружая из головы контекст и детали мы можем сохранять разум чистым для принятия нового опыта и знаний.
Современные цифровые технологии позволяют легко "захватывать" информацию из любых источников. Мы пропускаем через себя много информации, но мало из этого, что приносит настоящую пользу, а всё потому, что мы делаем это в неправильное время
Знакома ли вам такая картина описанная в названии статьи и задумывались ли вы над ответом на этот вопрос. Как ни странно один и тот же ответ может подходить для двух этих различных случаев. И там и там выигрывает тот кто правильно понимает и работает с требованиями. Но если копнуть глубже, то обнаруживается что смысл заложенный в ответ в обеих случаях очень сильно отличается.
Разбираем первый случай Для начала рассмотрим структуру требования, как такового. Ссылки что такое требование Если коротко, то у нас получается две составляющие требования. Часть которая относится к управлению. И часть которая описывает собственно содержание. Итого мы имеем управленческие атрибуты и описание сути. К управленческим атрибутам относится автор, критичность, сложность и стоимость реализации, сроки реализации и т. д..
Доброго времени суток.
Для решения данной задачи был написан генератор, которым мне бы хотелось с вами поделиться. Под катом вы найдете историю, объясняющую зачем нам это было нужно, и описание работы генератора. Для нетерпеливых — вот тут лежит код. Буду рад, если кому-нибудь будет полезен наш опыт.
— Power BI (Microsoft)
— Tableau
— Qlik
— Порог вхождения и требования к аналитику;
— Источники данных;
— Очистка данных, ETL (Extract, Transform, Load)
— Визуализации и разработка
— Корпоративная среда — сервер, отчеты
— Поддержка мобильных устройств
— Embedded (встроенная) аналитика в сторонние приложения/сайты
Благодаря анализу в реальном времени мы, сотрудники компании Uber, получаем представление о состоянии дел и эффективности работы и на основе данных решаем, как повысить качество работы на платформе Uber. Например, проектная команда мониторит состояние рынка и выявляет потенциальные проблемы на нашей платформе; программное обеспечение на базе моделей машинного обучения прогнозирует предложения пассажиров и спрос на водителей; специалисты по обработке данных улучшают модели машинного обучения — чтобы, в свою очередь, повысить качество прогнозирования.
В прошлом для анализа в реальном времени мы использовали решения по базам данных от других компаний, но ни одно не отвечало всем нашим критериям функциональности, масштабируемости, эффективности, стоимости и эксплуатационным требованиям.
Выпущенный в ноябре 2018 года AresDB представляет собой инструмент анализа в реальном времени с открытым исходным кодом. Он использует нетрадиционный источник питания, графические процессоры (GPU), что позволяет увеличивать масштаб анализа. Технология GPU, перспективный инструмент анализа в реальном времени, за последние годы значительно продвинулась, что делает ее идеальной для параллельных вычисления в реальном времени и обработки данных.
В следующих разделах мы опишем структуру AresDB и то, как это интересное решение для анализа в реальном времени позволило нам эффективнее и более рационально унифицировать, упростить и усовершенствовать решения по базам данных Uber для анализа в реальном времени. Надеемся, после прочтения данной статьи вы опробуете AresDB в рамках собственных проектов и также убедитесь в его полезности!
