Метрики здоровья команды: быстрая диагностика ИТ команды в период кризисов
Покажу как собрать единый дашборд метрик, которые быстро оценивают как эффективно работает ИТ команда.
В крупных компаниях доступ к данным доступен аналитикам и частично продактам, которые знают SQL, структуру данных, бизнес-логику расчёта метрик. В результате маркетинг, продукт, продажи и финансы зависят от аналитиков, которые превращаются в бутылочное горлышко.
В OLX, одна из моих зон ответственности — это эффективность привлечения трафика. У нас есть регулярный поток ad-hoc задач от маркетинга и финансов, требующих ресурсы дата-инжинеров и аналитиков. Мы хотели сократить эту зависимость и создать удобный интерфейс для получения ответов из уже существующего аналитического контура.
Так появилась идея Talk2Data — внутреннего AI-агента в Slack, который позволяет задавать вопросы к данным естественным языком и получать ответы без написания SQL.
Представьте: внутренняя команда аналитики завершила квартал и большой набор инициатив, все прошло по плану. Но тут же при подведении итогов возникает вопрос: «А наши внутренние пользователи заметили разницу? Это как-то повлияло на их работу?». В ответ получаем разрозненные отзывы: где-то похвалили, где-то пожаловались, а где-то вообще промолчали.
В статье расскажу про решение, которое помогло команде платформы аналитики, а затем и целому департаменту аналитики в Туту системно собирать обратную связь и измерять пользовательский опыт. Поделюсь опытом, как нам удалось превратить разрозненные отзывы в систему и как мы заставили метрики «говорить».
Экспортная составляющая нашей страны крайне важна для экономики. Что именно продаем и как этот поток превращается в рублевую выручку внутри страны.
В долларах экспорт - это внешний контур: платежный баланс, импорт, давление/поддержка курса.
В рублях экспорт - это внутренний контур: выручка компаний, налоговая база, инвестиции, способность покупать оборудование и компоненты.
Предлагаю посмотреть на экспорт комплексно - сначала доллары, потом рубли, потом структура экспорта и возможные сценарии.
Я регулярно разбираю такие темы в своём Telegram-канале, если вам интересно глубже понимать аналитику и экономику и рынок труда, там регулярно выходят короткие заметки и практические примеры.
Мы открыли и разрабатываем новый способ обработки информации - TAPe (Theory of Active Perception, Теория активного восприятия). Работаем над ней давно, результаты мягко говоря впечатляющие, постепенно начинаем ими делиться. Немного писали о Теории на Хабре здесь. Исторически мы начали именно с обработки видео (когда-нибудь об этом расскажем).
В этой статье покажем результаты сравнения разных методов обработки видео (гистограммы, Фурье, структурной похожести, ML-модели) и TAPe в задаче сегментации видео. TAPe в области компьютерного зрения - это Майк Тайсон и/или Майкл Джордан среди любителей (хорошо, еще не Майк Тайсон, но уже вполне себе Рокки Бальбоа). На фоне методов Теории даже супер прокаченные модели на стероидах растерянно сидят в углу ринга. (Ладно, пока что это все влажные мечты, мы даже еще не вышли толком на ринг; но, как мы помним, главное – это величие замысла).
Аналитик данных сегодня –это не человек, который умеет просто выгружать данные и знает SQL и этого достаточно, сейчас это человек-оркестр, который умеет выбирать правильный инструмент под задачу, конечно, где-то может быть и достаточно Excel, а для каких-то задач уже нужен сложный запрос с оконными функциями, а где-то нужно собрать быстрый дашборд в Power BI, чтобы заказчик сам мог смотреть цифры.
В этой статье разберу реальный инструментарий аналитика – не тот, который пишут в идеальных вакансиях, а тот, который реально используется в работе.
Всем привет! Меня зовут Александр Григоренко, я фронтенд-разработчик и создатель Web Audio Studio — браузерного инструмента для визуализации и исследования аудиографов на Web Audio API. В этой статье я хочу поделиться историей разработки этого проекта, техническими деталями и особо интересными инженерными вызовами, с которыми я столкнулся в процессе его создания. Кроме того, я выскажу свои мысли о Web Audio API, о том, почему этот стандарт недооценен у веб-разработчиков и что с этим можно сделать (спойлер: во многом ему не хватает хорошего инструментария для разработки и отладки).
Как понять, что ваш маркетплейс-бизнес уже убыточен: 5 вопросов, которые должен задать себе каждый селлер
Я, Ирина Чекулаева, люблю BI и многие годы занимаюсь построением систем бизнес-аналитики. К Международному женскому дню хочу рассказать историю про платья. Но на самом деле это история про архитектуру и аналитику данных. Она началась с того, что в какой-то момент селлеры поняли, что продавать через маркетплейсы - это не значит просто загрузить товар и получить деньги.
Бренды и предприниматели массово заходили на Wildberries и Ozon с ощущением, что сейчас будут «золотые горы». И правда, сначала выручка росла, продажи увеличивались, и казалось, вот оно - бизнес-счастье.
Проблема проявилась позже. Оборот растет, производство работает на полную мощность. А где прибыль?
Привет, Хабр! Я Дмитрий Клепиков, разработчик в команде Modus BI. Хотя моя основная работа напрямую не связана с аналитикой данных, мне стало интересно: может ли разработчик без профильного опыта пройти весь путь аналитика — от гипотез до BI-дашбордов — используя только LLM и MCP-серверы?
Для проверки я взял открытую статистику ДТП Санкт‑Петербурга за 10 лет, подключил MCP‑серверы и составил Skill‑файлы для Claude Code, чтобы автоматизировать визуализацию. За 4 часа получилось собрать три дашборда, выполнить около 80 SQL-запросов и проверить 15 гипотез. Вот что из этого вышло...
Всем привет! Я пытаюсь реализовать свою систему анализа металлов и сплавов. Занимаюсь своим проектом уже год. В составе системы уже около 15 модулей. И хочу представить один из них. Если кому-то интересно или есть изображения, которые нужно измерить, верифицировать с другими системами я только - за.
Немного теории из мира металловедения, который чем-то схож с миром биологии. Главное различие мира металлов, пластиков и других материалов, что это неживая материя.
Определение чугуна
Чугун представляет собой сплав железа с углеродом, где содержание углерода превышает 2,14% (обычно от 2,5% до 4,5%). Благодаря своей жидкотекучести, малой усадке и относительно низкой стоимости, чугун является одним из основных конструкционных материалов в машиностроении, энергетике и строительстве.
При анализе чугуны разделяют по состоянию углерода и форме графитовых включений, что определяет их физико-механические свойства:
Всем привет!
Я, Колядова Алиса, Senior дизайнер, работающая над B2B-системами внутри «одной из списка компаний, которые нельзя назвать».
В этой статье — мой путь через проектирование таблиц: от первых факапов до системных решений. Не будет чеклистов. Зато будут кейсы, выводы и немного боли. Некоторые мысли и инсайты в статье могут показаться для кого-то банальными. Ну тормоз я значит)
Расскажу какие навыки потребуются, чтобы начать свой карьерный путь в качестве BI-аналитика, и поделюсь ресурсами, которые помогут прокачать эти навыки. Подборка из статьи будет полезна и начинающим специалистам, и профи - для увеличения кругозора.
📊 Хотите стать аналитиком данных, но не знаете, с какой стороны подойти?
Я собрала чек-лист для старта в 2026 году, никакой воды - только то, что реально спросят на собеседовании:
🛠 Что учить: SQL (с оконными функциями), Python (Pandas), BI-системы.
🧠 Важный софт-скилл, о котором молчат курсы — управление ожиданиями заказчика.
🔮 Бонус: что нужно знать про DWH и ML, чтобы выделяться среди других джунов.
Привет, Хабр! Важной составной частью Time Intelligence в DAX являются функции работы со временем, в частности, DATEADD, т.к. она является базовой для других (например, SAMEPERIODLASTYEAR является псевдонимом DATEADD('Date'[Date], -1, YEAR)) и возвращает таблицу (в отличие, например, от EDATE , которая возвращает только скаляр), и также может использоваться в качестве фильтра в CALCULATE.
Информацию о DATEADD приходится собирать из разных источников. Часть описано в официальной документации DATEADD, что-то есть в DAX Guide, что-то есть в материалах SQL BI, поэтому картина составляется по частям, хотя логика функции неочевидна и велики риски ошибок при использовании DATEADD в случае некорректного её использования.
Интересующимся правилами DATEADD для обеспечения Time Intelligence в DAX — добро пожаловать под кат :)
Зачем OpenAI купила базу данных Rockset за $117M и тут же убила её для всех клиентов.
Как устроена архитектура «пять слоёв контекста».
Почему принцип «meaning lives in code» меняет подход к документированию данных.
И что из этого может взять обычная компания уже сейчас без GPT-5 и без $117M.
Делюсь своим опытом и показываю как лучше всего визуализировать данные на картах. Рассказываю про логику цвета и особенности датавиза на нестандартных картах, на примере карты РФ и данным по объявлениям Авито.
Привет, хабр!
Если вы увлечены трейдингом и хотите автоматизировать анализ рынка по концепции Smart Money Concept, то в этом вам может помочь собственноручно написанный индикатор. Написание индикаторов и систем по концепту smart mpney(ict) - часто довольно сложная история.
В этой статье я разберу, как создать такой индикатор в Pine Script версии 6 шаг за шагом. Мы пройдемся по коду, выделяя ключевые фрагменты с объяснениями, чтобы вы могли не только применить его на TradingView, но и понять логику, доработать или даже интегрировать в свои стратегии. Давайте нырнем в детали, начиная с основ.
Создаем интерактивную и обновляемую карту погоды по регионам России: данные собираются через API OpenWeatherMap с помощью R, обрабатываются и автоматически передаются в Datawrapper для визуализации в виде плиточной карты с температурой и погодными условиями.
Привет, Хабр! Предположим, у вас есть база в Airtable, где живет маркетинг, рекрутинг, операционка или любой другой ключевой рабочий процесс. После того как компания объявила о прекращении доступа к ним из России, нужно как можно быстрее и безболезненнее перенести данные, профили пользователей, систему доступов, вложения, сценарии автоматизации.
Меня зовут Артем Михеенко, я продакт-оунер MWS Tables. Ниже по шагам расскажу, как можно оперативно мигрировать из одной системы в другую и восстановить рабочие процессы.
Показываю ряд полезных советов для визуализации данных в дашбордах и инфографике, они помогут быстрее считывать данные и делать на основе них правильные выводы
