Кассу писали на C++, и через нее до сих пор проходит около 15 миллионов чеков в день.
Это 5,5 млрд чеков в год.
Было бы интересно узнать, как эти чеки обрабатываются, и какие аналитики по ним строятся (ну там Top-10 продуктов по магазинам/регионам/сети, Top-100 комбинаций продуктов в чеках и т.п), да впрочем и весь пайплайн. Узких мест то на нем много, и как вы их обходили, не менее интересно.
Да, судя по их количеству, объем хранилища должен быть под петабайт.
И не только всех выпущенных инженеров, а вообще всех выпущенных. При этом государство было заинтересовано загрузить работой малообразованную часть населения, что автоматически ставило крест на любых попытках оптимизировать, автоматизировать, и т.д.
Ну вот возьмем среднего слесаря 25 лет с зарплатой, ну пускай, 350 руб в месяц, и его сверстника, пошедшего по научной линии, который в 25 только защитил кандидатскую и имеет в лучшем случае 150 в месяц. В какую капстрану их отпустят? Да ни в какую. Кто из них больше зарабатывает? Слесарь. У кого есть блат? У слесаря. Кто может машину купить на честнозаработанные? Слесарь. Кому квартиру дали? Слесарю.
То, что было в СССР - по факту, одна из форм капитализма.
Про прочие нерублевые фишки - тут не поспоришь. Вот только не все доктора наук имели персонального водителя и две дачи. Отец моего завлаба - имел, но он в минсредмаше работал. Насчет капстран, соответственно, у него не выходило никак - невыездной.
Но все-таки обращу внимание, что 6-й разряд получить можно было до 30 лет, а докторскую защитить в возрасте до 30 лет - единичные случаи. Вот и выходило, что среднестатистический неленивый слесарь жил лучше, чем среднестатистический доктор наук.
Неплохо. А если сравнить с зарплатой слесаря 6 разряда, у которого из образования лишь Муходрищенский ПТУ, и который мог и 600 в месяц получать? И сколько было докторов наук, а сколько слесарей 6 разряда? А есть еще 7 и 8 разряды, там и официальные 1000 советских рублей в месяц не предел :)
Далее, на 6 разряд выйти можно было за 5-6 лет, т.е. к 30 годам нужно было быть полным раздолбаем, чтобы не получить такой разряд, а на защиту докторской раньше 40 лет выйти - целое событие.
Тут скорее наглядная демонстрация эффекта Даннинга-Крюгера. ИТ специалисты думают, что раз они информационными технологиями занимаются, то кто лучше них может знать про управление информацией :)
Чаще - не базы данных и их функциональность, а данные в них. Ну и data flow.
По теме: давно для себя выработал один основной критерий на собеседовании - общая адекватность претендента. Если человек неадекватен, то, каким бы идеальным по техническим скилам не был, проблемы в дальнейшем будут гарантированы. Если адекватен, то скилы подтянет, а первое время не грузить задачами, сильно выходящими за границы его компетентности. В примере с "мегазвездой" - если он не просто говорит, что все, что сделано раньше - говно, но и технически грамотно это обосновывает, уделяя внимание возможным рискам, и предлагает пути управления таковыми, то, как показывает практика, стоит
1) прислушаться к тому, что он говорит,
2) найти для него подходящие задачи и выбить, при необходимости, ставку.
Если не может обосновать - ну тогда да, неадекватные нам не нужны.
Ну и главное, о чем регулярно забывают при выборе сотрудника: лучшее - враг хорошего. В поисках идеального кандидата теряется время и пусть не идеальные, но толковые специалисты.
Нет систем без недостатков (даже если не принимать во внимание, что любую систему нужно использовать правильно и к месту). Но недостатки правильно подобранной системы в большинстве случаев закрываются изменением процессов. Например, в вышеописанном случае, нет необходимости для вывода всех 4,8 млн записей, достаточно вывести только записи, относящиеся к необходимой классификационной категории, а их ну никак не будет больше нескольких тысяч. Далее, перечень номенклатуры меняется тоже не так уж часто. От момента, когда запись добавлена в справочник материалов, до момента, когда этот товар появился на складе, проходит не одна неделя. Соответственно, можно раз в день сформировать из MDM таблицу в денормализованном виде и в реальном времени подтягивать к выборке из нее сведения о наличии товара на конкретном складе из EWS. И это прекрасно работает обычно на традиционных (не in-memory) СУБД с минимальными задержками.
Да мне и архитектором уже не особо интересно.
Агроному то может и не нужно, а вот руководителю сельхозпредприятия - да.
Сверху лучше видно, насколько равномерно техника прошла. А вот ногами все поле обойти - только всходы топтать.
Делали аналогичное несколько лет назад, даже на SAP Forum засветились:
SAP Digital Farming (tadviser.ru)
Была интеграция с техникой и беспилотниками.
По удобрениям, ввиду их относительно невысокой стоимости, экономия не слишком велика, а вот по ядохимикатам - вполне прилично.
Сейчас уже не актуально, увы. Да и запросы после последних проектов подросли.
Так не взяли ж :) год назад отправлял резюме на руководителя направления по архитектуре данных.
Это 5,5 млрд чеков в год.
Было бы интересно узнать, как эти чеки обрабатываются, и какие аналитики по ним строятся (ну там Top-10 продуктов по магазинам/регионам/сети, Top-100 комбинаций продуктов в чеках и т.п), да впрочем и весь пайплайн. Узких мест то на нем много, и как вы их обходили, не менее интересно.
Да, судя по их количеству, объем хранилища должен быть под петабайт.
ну продавцы в советское время - элитой были :) но этот труд интеллектуальным тоже не назвать.
Согласно официальной статистики, среднемесячная зарплата рабочих и служащих в 1985 году составляла 195,6 руб в месяц.
Из них,
15% - 200-250
7,6% - 250-300
9,5% - свыше 300
т.е. 1/3 всех рабочих имела зарплату свыше 200 руб в месяц.
При этом, если брать конкретику, то средняя по СССР зарплата слесаря механосборочных работ 5 разряда - 302 руб/мес
слесаря-инструментальщика 6 разряда - 265 руб/мес
+надбавки за выслугу лет, +премии за перевыполнение плана и т.д. и прочее, проходящее по другим статьям бюджета.
Источник - "Труд в СССР. Статистический сборник" М., "Финансы и статистика", 1988
И не только всех выпущенных инженеров, а вообще всех выпущенных. При этом государство было заинтересовано загрузить работой малообразованную часть населения, что автоматически ставило крест на любых попытках оптимизировать, автоматизировать, и т.д.
Ну вот возьмем среднего слесаря 25 лет с зарплатой, ну пускай, 350 руб в месяц, и его сверстника, пошедшего по научной линии, который в 25 только защитил кандидатскую и имеет в лучшем случае 150 в месяц. В какую капстрану их отпустят? Да ни в какую. Кто из них больше зарабатывает? Слесарь. У кого есть блат? У слесаря. Кто может машину купить на честнозаработанные? Слесарь. Кому квартиру дали? Слесарю.
Потому что класс-гегемон.
А что, каждый доктор наук в капстраны мог ездить? И даже работавшие на оборонку?
То, что было в СССР - по факту, одна из форм капитализма.
Про прочие нерублевые фишки - тут не поспоришь. Вот только не все доктора наук имели персонального водителя и две дачи. Отец моего завлаба - имел, но он в минсредмаше работал. Насчет капстран, соответственно, у него не выходило никак - невыездной.
Но все-таки обращу внимание, что 6-й разряд получить можно было до 30 лет, а докторскую защитить в возрасте до 30 лет - единичные случаи. Вот и выходило, что среднестатистический неленивый слесарь жил лучше, чем среднестатистический доктор наук.
7-8 разряды это все-таки уникальные специалисты. Их много быть не могло. Там и требования на разряд были очень уж специфические.
Если говорить о массовых направлениях, то бурильщики и больше имели, с учетом северных.
Неплохо. А если сравнить с зарплатой слесаря 6 разряда, у которого из образования лишь Муходрищенский ПТУ, и который мог и 600 в месяц получать? И сколько было докторов наук, а сколько слесарей 6 разряда? А есть еще 7 и 8 разряды, там и официальные 1000 советских рублей в месяц не предел :)
Далее, на 6 разряд выйти можно было за 5-6 лет, т.е. к 30 годам нужно было быть полным раздолбаем, чтобы не получить такой разряд, а на защиту докторской раньше 40 лет выйти - целое событие.
Про продавцов и завмагов вообще молчу.
В СССР разнорабочий вполне официально мог зарабатывать больше доктора наук. Физический труд ценился больше умственного.
По этому поводу вспоминается бессмертное "здесь мерилом работы считают усталость"
Тут скорее наглядная демонстрация эффекта Даннинга-Крюгера. ИТ специалисты думают, что раз они информационными технологиями занимаются, то кто лучше них может знать про управление информацией :)
Чаще - не базы данных и их функциональность, а данные в них. Ну и data flow.
По теме: давно для себя выработал один основной критерий на собеседовании - общая адекватность претендента. Если человек неадекватен, то, каким бы идеальным по техническим скилам не был, проблемы в дальнейшем будут гарантированы. Если адекватен, то скилы подтянет, а первое время не грузить задачами, сильно выходящими за границы его компетентности. В примере с "мегазвездой" - если он не просто говорит, что все, что сделано раньше - говно, но и технически грамотно это обосновывает, уделяя внимание возможным рискам, и предлагает пути управления таковыми, то, как показывает практика, стоит
1) прислушаться к тому, что он говорит,
2) найти для него подходящие задачи и выбить, при необходимости, ставку.
Если не может обосновать - ну тогда да, неадекватные нам не нужны.
Ну и главное, о чем регулярно забывают при выборе сотрудника: лучшее - враг хорошего. В поисках идеального кандидата теряется время и пусть не идеальные, но толковые специалисты.
Множественная классификация, облако тегов, условное заполнение фасетной части, и куча других способов решения.
Другое дело, что в случаях, когда проект ведут преимущественно ИТ или разработка, хорошим тоном считается забить на НСИ.
Нет систем без недостатков (даже если не принимать во внимание, что любую систему нужно использовать правильно и к месту). Но недостатки правильно подобранной системы в большинстве случаев закрываются изменением процессов.
Например, в вышеописанном случае, нет необходимости для вывода всех 4,8 млн записей, достаточно вывести только записи, относящиеся к необходимой классификационной категории, а их ну никак не будет больше нескольких тысяч.
Далее, перечень номенклатуры меняется тоже не так уж часто. От момента, когда запись добавлена в справочник материалов, до момента, когда этот товар появился на складе, проходит не одна неделя. Соответственно, можно раз в день сформировать из MDM таблицу в денормализованном виде и в реальном времени подтягивать к выборке из нее сведения о наличии товара на конкретном складе из EWS. И это прекрасно работает обычно на традиционных (не in-memory) СУБД с минимальными задержками.