На рынке обучение аналитиков сводится к хардам. Мало кто учит понимать данные и извлекать из них бизнес смыслы. У продактов data driven подменяется обилием дашбордов и фреймворков. Таким образом, продукт, обслуживая большие массивы данных, использует их не на полную содержательную мощность. Формально, функция интерпретации размазана между аналитиками и продактами. Но это отдельный методологический пласт знаний, который требует других навыков. И введение специального человека, отвечающего за архитектуру извлечения смыслов, экономически оправдано. Проблема редко в самих данных, — чаще в том, как выстроено мышление вокруг них. Если вы тонете в дашбордах и вам интересно поэкспериментировать с данными, разобрать собственные кейсы — пишите. Подписывайтесь на мой канал Платон мой друг (t.me/platon_isf)
2ГИСГлавные по городской навигации
AvitoTechУ нас живут ваши объявления
Битрикс24Компания
Dodo EngineeringО том, как разработчики строят IT в Dodo
ХабрЭкосистема для развития людей, вовлеченных в IT
Онлайн-кинотеатр ИвиМы открываем для людей многообразие мира кино
КуперКодим будущее доставки товаров
OTUSРазвиваем технологии, обучая их создателей
Издательский дом «Питер»Компания
RecognitorComputer Vision and Machine Learning
РСХБ.Цифра (Россельхозбанк)Меняем банк и сельское хозяйство
СберТехнологии, меняющие мир
SberDevicesСоздаём умные устройства
VKТехнологии, которые объединяют
Wunder FundМы занимаемся высокочастотной торговлей на бирже
ЯндексКак мы делаем Яндекс
ЮMoneyВсё о разработке сервисов онлайн-платежей
