сравниаю в плане нашей типовой OLAP нагрузки. С тем что агрегаты не просчитываются заранее согласен, но мне хотелось поделиться сравнительными тестами по типовому сценарию.
Есть такое измерение успеха, но я бы приписал его не отдельному исследованию, а исследовательской деятельности в компании в целом. Дело в том, что нет наверное такой отрасли, где бы количество "успешных" по вашему определению исследований было бы 100%. Мы всегда имеем дело с каким-то отношением. В своём докладе на эту тему (посмотрите его по ссылке в статье) я рассматриваю организацию процесса исследования, одна из целей которого — повысить качество исследований и долю исследований, результаты которых можно внедрять.
Если исследование окончилось выводами, что технология или решение не подходит, эти результаты всё ещё можно использовать. Во-первых, как руководство не использовать технологию, во-вторых — как материалы к анализу, можем ли мы на ранних этапах планирования исследований такие моменты заранее определять. В этом заключается полезность таких исследований.
Действительно "неудачными" исследованиями в этой статье я называю исследования, результаты которого не ясны, не формализованы, не пригодны для интерпретации.
Для исследователя да, но если смотреть на это в контексте всей организации, то бизнес оплачивает эти исследования. Росто компетенций это хорошо, но какая отдача от этого для бизнеса? В статье какраз о том как посчитать и обосновать.
Согласен с вами, наверное стоило упомянуть что цель исследования может звучать по-разному, например: оценить применимость технологии или оценить какая технология подойдет для решения задачи лучше. Во втором случае мы так или иначе найдем одну которая лучше остальных, пусть она и не идеально подходит.
Расскажите, какие концептуальные исследования вы проводили? Каким был их сценарий и цели?
В этом плане ситуация будет хорошим индикатором корпоративной культуры. Компании где к сотрудникам относились по человечески получат такое же отношение в ответ, а где жали последние соки получат свои закономерный убытки.
Information
Rating
Does not participate
Location
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
serverless например
я это сравнение сделал, сравнил среди прочего с майкрософтовской реализацией columnstore, результаты там в табличке
сравниаю в плане нашей типовой OLAP нагрузки. С тем что агрегаты не просчитываются заранее согласен, но мне хотелось поделиться сравнительными тестами по типовому сценарию.
да, пожалуй вы правы, отредактировал название.
он опенсорсный?
джуны с горящими глазами (tm) =D
Есть такое измерение успеха, но я бы приписал его не отдельному исследованию, а исследовательской деятельности в компании в целом. Дело в том, что нет наверное такой отрасли, где бы количество "успешных" по вашему определению исследований было бы 100%. Мы всегда имеем дело с каким-то отношением. В своём докладе на эту тему (посмотрите его по ссылке в статье) я рассматриваю организацию процесса исследования, одна из целей которого — повысить качество исследований и долю исследований, результаты которых можно внедрять.
Если исследование окончилось выводами, что технология или решение не подходит, эти результаты всё ещё можно использовать. Во-первых, как руководство не использовать технологию, во-вторых — как материалы к анализу, можем ли мы на ранних этапах планирования исследований такие моменты заранее определять. В этом заключается полезность таких исследований.
Действительно "неудачными" исследованиями в этой статье я называю исследования, результаты которого не ясны, не формализованы, не пригодны для интерпретации.
Для исследователя да, но если смотреть на это в контексте всей организации, то бизнес оплачивает эти исследования. Росто компетенций это хорошо, но какая отдача от этого для бизнеса? В статье какраз о том как посчитать и обосновать.
Согласен с вами, наверное стоило упомянуть что цель исследования может звучать по-разному, например: оценить применимость технологии или оценить какая технология подойдет для решения задачи лучше. Во втором случае мы так или иначе найдем одну которая лучше остальных, пусть она и не идеально подходит.
Расскажите, какие концептуальные исследования вы проводили? Каким был их сценарий и цели?
Критика решений ms sql как не могущих в высокую нагрузку и масштабирование звучит так себе.
В этом плане ситуация будет хорошим индикатором корпоративной культуры. Компании где к сотрудникам относились по человечески получат такое же отношение в ответ, а где жали последние соки получат свои закономерный убытки.