Да, инструмент на рынке неизвестен, и про резюме мы в курсе. Это, конечно, минус. Но многие наши аналитики вырастают и идут на повышение, либо в бизнес, либо в дата-инжерами/дата-сайнтистами. Поэтому проблема частично решается.
Для объяснения, почему мы решили делать свой интерфейс, понадобится отдельная статья, о чем я написал в текущей. Возможно, такая статья появится в будущем. Текущая статься больше про историю развития продукта.
Для обновления экселей у нас отдельный сервис, наша система является только "фронтом", чтобы дашборды и файлы были в одном месте.
Скриншотов нет по той же причине, что это статья больше про историю. Но, видимо, вам интересно почитать про саму систему более подробно. Это тоже может быть темой новой статьи)
Grafan-у мы не используем как BI, только иногда для IT-метрик. С размножением SQL скриптов мы боремся за счет публичных реестров на всех аналитиков, с переиспользованием и автоматической архивацией неактуального/неиспользуемого. В этом и преимущество, что мы может настроить систему под свои нужды.
последней версии 2,5 года
Спасибо, что поделились своим опытом!
У нас backend на Python, фронт на React. БД на PostgreSQL
Добрый день!
Спасибо за такой развернутый комментарий!
Да, инструмент на рынке неизвестен, и про резюме мы в курсе. Это, конечно, минус. Но многие наши аналитики вырастают и идут на повышение, либо в бизнес, либо в дата-инжерами/дата-сайнтистами. Поэтому проблема частично решается.
Для объяснения, почему мы решили делать свой интерфейс, понадобится отдельная статья, о чем я написал в текущей. Возможно, такая статья появится в будущем. Текущая статься больше про историю развития продукта.
Для обновления экселей у нас отдельный сервис, наша система является только "фронтом", чтобы дашборды и файлы были в одном месте.
Скриншотов нет по той же причине, что это статья больше про историю. Но, видимо, вам интересно почитать про саму систему более подробно. Это тоже может быть темой новой статьи)
Здравствуйте!
Grafan-у мы не используем как BI, только иногда для IT-метрик.
С размножением SQL скриптов мы боремся за счет публичных реестров на всех аналитиков, с переиспользованием и автоматической архивацией неактуального/неиспользуемого. В этом и преимущество, что мы может настроить систему под свои нужды.