Многие слышали о том, что в США есть жутковатый налог на наследство в размере до 40%, под который подпадают любые американские акции/фонды на брокерских счетах не-американских инвесторов. Долгое время среди инвесторов гуляла байка, что брокер IB якобы позволяет легко избежать этого налога. В этой статье мы на конкретных примерах убедимся, что это не так.
Без воды и лишней теории (хотя я так не считаю, что она лишняя), на примере конкретного кейса разберем, как быстро и без боли запустить A/B-тест через Яндекс.Метрику и куки.
Меня зовут Виктория Агейкова, и я занимаюсь аналитикой 7 лет. Работала в найме и на фрилансе, в маркетинге и в продукте, преподавала в Международной школе профессий. В первые годы работы я сама совершала ошибки, а теперь встречаю те же проблемы у младших коллег, даже у аналитиков с опытом.
Дело в том, что в университетах и на курсах аналитики обычно учат хард-скиллам: как группировать и анализировать данные, как строить отчёты и делать из них выводы. Но никто не учит вести переговоры с заказчиком, грамотно оценивать риски и учитывать другие детали, которые напрямую влияют на репутацию аналитика.
Эти навыки приходят с опытом. Но гораздо проще стартовать в профессии, изучив чужие ошибки, чем набивать шишки самостоятельно.
В этой статье я разбираю 4 реальных задачи, с которыми сталкивалась в работе. Здесь не будет очевидных советов в духе «делайте хорошо, а плохо не делайте», только реальные решения, которые удобно использовать в работе.
Пожалуй, первый термин, с которым ассоциируется слово «аналитик» это – «требование». И, действительно, позиция аналитика предполагает плотную работу в части сбора требований, их формализации, приоритезации и последующей «переработки» в задачи на разработку. В этой небольшой статье мы поговорим о сборе требований, чтобы, в первую очередь, помочь начинающим аналитикам более эффективно общаться с заказчиком.
Здравствуйте, дорогие читатели Хабра! Меня зовут Владимир, я кандидат химических наук. И сегодня мы поговорим про нано-1D-вещества (или одномерные образования и квазиодномерные элементы). Количество публикаций в этой области удваивается примерно каждые два года. Специфическая анизотропная форма с очень большим характеристическим отношением длина/диаметр, высокое структурное совершенство и практически идеальная поверхность ННК придает им целый ряд уникальных физических свойств. Бум исследовательского интереса к ННК полупроводникам связан с перспективами создания на их основе бездислокационных ненапряженных гетероструктур, которые могут быть использованы в различных приборных приложениях.
Представьте мир, где каждое ваше платежное поручение теряется между банковскими системами. Где клиент не может оформить кредит, потому что «что-то сломалось». Где регуляторы штрафуют за несоответствие данных, а ИТ-команда разводит руками: «Но бизнес же не объяснил, что ему нужно!»
В финансовых технологиях цена ошибки особенно высока — это не просто неудобный интерфейс, это потерянные клиенты, штрафы и репутационные риски. Именно здесь на первый план выходит системный аналитик — специалист, который превращает хаотичные пожелания бизнеса в работающие ИТ-решения.
В статье мы разберём, как системный аналитик собирает информацию, формирует техническое задание и какие подводные камни могут встретиться на этом пути. Рассмотрим как теоретические аспекты, так и кейсы из реальной практики нашей компании. Вы узнаете, чем именно занимается этот специалист в банке и почему его работа так важна.
Создание понятных и информативных отчетов — ключевая задача для аналитиков и специалистов по данным. В этой статье мы разбираем, как стандарты IBCS (International Business Communication Standards) могут помочь улучшить визуализацию данных в Power BI, повысив их читаемость и эффективность. Рассмотрим, как связать ClickHouse с Apache Superset для создания мощных аналитических дашбордов и какие практики помогут вам избежать избыточности и повысить точность представленных данных.
Когда речь заходит о производительности BPM-ldb;rf, главным показателем является пропускная способность заданий и таймеров. Проще говоря: чем больше заданий или таймеров выполняется за определённый промежуток времени, тем быстрее смогут продолжать выполнение процессы или кейсы, которые их используют.
Всем привет! Меня зовут Татьяна, я работаю аналитиком в ГНИВЦ. Сегодня мне хочется рассказать вам, почему аналитик является скрытым руководителем проектов и как аналитику реализовать любой проект.
Аналитик часто неосознанно, а иногда и осознанно, может выполнять функции проектного менеджера (руководителя проекта). Почему так происходит? Потому что аналитик проходит все этапы работы проекта, и часто зона ответственности у аналитика и проектного менеджера совпадают.
Всем привет! Сегодня поговорим о GenAI и о том, какую неоценимую помощь он может оказать при проектировании и разработке информационных систем. Мы обсудим, как GenAI может использоваться для этой задачи, с какими трудностями столкнётся и какой результат можно получить.
Рассмотрим процесс проектирования на конкретном примере выполнив серию промптов,а так же проверим как GenAi умеет рисовать диаграммы в форматах UML и Mermaid.
Можно ли хранить данные, строить по ним отчетность, при этом обходясь без ETL процессов? Технически — да. Практически — только до первого серьезного роста данных.
Привет, Хабр! Меня зовут Алина, и в этой статье я расскажу о критически важном этапе, через который проходит любая data-driven компания.
Речь о переходе:
от построения отчетности напрямую из операционных баз (или через примитивное копирование в STG)
к структурированным ETL-процессам на специализированном ПО.
В нашем случае этим ПО стал SSIS — но важно подчеркнуть: сейчас мы используем NiFi с [N] процессорами для управления data pipeline. Однако именно опыт с SSIS стал для нас тем самым «мостиком» между хаотичным и осознанным подходом к данным.
P.S. Если хотите узнать про то, как мы организовали работу в NiFi — пишите в комментах, сделаем отдельный материал!
В этой статье — только про этап с SSIS. Не потому что он «лучший», а потому что:
Я сделал расширение для хрома, чтобы документировать сваггер спецификации. Полезно для ситуаций, когда код уже написан и используется, а на описание API не хватает ресурсов. По задумке должно экономить тонны тупого монотонного ручного труда. Попробовать воспользоваться можно здесь. Код лежит здесь.
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: прокуратура РФ запретила Йель, Супер-Трамп опять подвинул дедлайн по пошлинам, NVIDIA пробила $4 триллиона, Снуп Дог записал трек про Телеграм, Лекс Фридман постеснялся обнять Дурова за талию, а также замедление программистов нейросетями.
Вы построили свою модель: p-value в порядке, R² впечатляет, вот только эффект — мнимый. Причина? Иногда вы упустили какую-то переменную. Иногда добавили лишнюю. Иногда включили ту, которая полностью поменяла ваш вывод. Настало время познакомиться с самым изощрённым убийцей аналитических выводов — конфаундингом.
Реклама «Техносила» когда-то звучала с телеэкранов, а фирменные желтые брошюры компании с объявлениями валялись буквально под ногами. Компания одной из первых открыла интернет-магазин. Но что-то пошло не так. Вспоминаем в нашем материале историю взлета и падения этого бренда.
Большинство компаний так или иначе заявляют о себе в интернете — делают сайты, ведут соцсети, покупают рекламу и размещаются у блогеров. Все это требует вложений и иногда — немаленьких, поэтому бизнесу нужен инструмент, который позволял бы отслеживать, насколько эффективно расходуются деньги и какие каналы приводят больше всего людей. Веб-аналитика — это именно такой инструмент.
Веб-аналитика — это способ понять, как пользователи взаимодействуют с сайтом, откуда они пришли и что делали. Она помогает отследить путь от первого посещения до целевого действия и оценить эффективность разных маркетинговых активностей.
В этой статье мы расскажем про основы, которые надо знать, чтобы начать эффективно выстраивать веб-аналитику в своей компании: источники данных, способы сбора, метрики и особенности разных каналов привлечения клиентов.
Привет, Хабр! Меня зовут Дима Пичугин, и уже семь лет я занимаюсь различными компонентами T Data Platform. Эта статья — результат внутреннего аудита наших инструментов, но я подумал, что она может быть интересна не только нашим аудиторам, но и более широкой аудитории. Enjoy!
Платформа данных в Т-Банке существует более 18 лет и за это время прошла значительный путь эволюции. Она помогает более чем 17 тысячам пользователей извлекать из данных ценную информацию для бизнеса. За последние годы подходы к работе с данными заметно изменились: индустрия постепенно отходила от классических концепций хранилищ данных по Инмону и Кимбеллу в сторону Data Lake, а затем — Lakehouse-архитектур. Вместе с отраслью менялась и наша платформа.
В статье расскажу, как трансформировалась T Data Platform за 18 лет развития, и опишу ее текущее устройство — без погружения в технические детали, но с акцентом на общую архитектуру. Для тех, кому интересны отдельные инструменты или решения, оставлю ссылки на подробные материалы и выступления.
ГК «Вартон» Дениса Фролова, совладельца «Группы Астра» и «Байкал Электроникс», завершила сделку по приобретению 51% производителя промышленных роботов Technored за 675 млн рублей. Общий объем инвестиций в стратегическое партнерство до 2030 года, включая финансирование, гарантии и поручительства, оценивается в 6,5 млрд рублей. Разбираем в нашем материале патентный портфель Technored.
Спойлер: всё, вроде бы, нормально. Но есть вопросы.
Хабр, привет! Сегодня узнаем, что такое проблема подглядывания и почему она появляется. Реализуем аналог метода Покока и критерий Вальда для последовательного тестирования. Посмотрим, можно ли одновременно подглядывать и контролировать вероятности ошибок при том же размере групп. Обсудим границы применимости последовательного тестирования.
Как получить прозрачность в бизнес-процессах, если архитектура строится на микросервисах и событийных потоках? В своей статье Бернд Рюкер, сооснователь Camunda, делится практическими подходами к отслеживанию и управлению процессами в распределённых системах. Он объясняет, как переход от простого мониторинга событий к полноценной оркестрации помогает лучше понимать происходящее, своевременно реагировать на инциденты и сохранять контроль над сложными бизнес-операциями. В статье разбираются плюсы и минусы различных подходов — от Elastic-подобного мониторинга до использования движков рабочих процессов, а также рассматривается важность баланса между оркестрацией и хореографией.