Как классно качать свою карьеру?
Все просто, учимся, собеседуемся, делаем пет проекты и вообще занимаем проактивную позицию.
Никита (я про него писал, про его success story из Бизнес Аналитика в Analytics Engineer) своим примером показывает, что возможно все.
Недавно он нам показывал свой проект в Surfalytics, который он сделал для Paradime (ребята взяли dbt core и стали продавать дешевле dbt labs🤦♂️ ). В проекте он построил решение на Snowflake, dbt, sygma, hex и наковырял insights по NBA data set.
И Paradime написали блог про проект Никиты https://www.paradime.io/blog/nikita-volynets-dbt-and-toronto-raptors
Вообще это хорошая тактика использовать “маленьких” вендоров, чтобы пиарить их, а они будут пиарить вас. Я сам раньше так через консалтинг делал с Matillion ETL и SQLdbm. Хороший охват аудитории.
Все просто, учимся, собеседуемся, делаем пет проекты и вообще занимаем проактивную позицию.
Никита (я про него писал, про его success story из Бизнес Аналитика в Analytics Engineer) своим примером показывает, что возможно все.
Недавно он нам показывал свой проект в Surfalytics, который он сделал для Paradime (ребята взяли dbt core и стали продавать дешевле dbt labs
И Paradime написали блог про проект Никиты https://www.paradime.io/blog/nikita-volynets-dbt-and-toronto-raptors
Вообще это хорошая тактика использовать “маленьких” вендоров, чтобы пиарить их, а они будут пиарить вас. Я сам раньше так через консалтинг делал с Matillion ETL и SQLdbm. Хороший охват аудитории.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡34❤🔥6🗿1
Forwarded from Книжный куб (Alexander Polomodov)
Как я получаю информацию, чтобы быть в теме IT и не только
Недавно ко мне прилетел примерно такой вопрос от моего коллеги, Вовы Коноплева, CTO нашего банка для юрлиц, который ведет свой канал @konoplevthoughts
Мне вопрос понравился и я решил ответ на него превратить в отдельный пост, где я расскажу про свои источники информации
1) Книги
Я отслеживаю важные книги по интересным мне темам. Для этого я ориентируюсь на новинки на платформе
- Сайт онлайн-платформы O’Reilly, где есть книги разных издательств, а также видео и курсы
- Сайт издательства Питер, где интересно отслеживать новинки, а потом читать их неисковерканные в английском варианте
- Сайт издательства ДМК Пресс, где интересно отслеживать новинки и их даже можно покупать и читать (например, тут я писал про последнюю купленную партию книг из ДМК насчет статистики)
- Сайт издательства МИФ, где я покупаю много книг, но редко какие из них посвящены IT, так как это не профильная тема для МИФ
Отдельно отмечу, что меня интересуют книги как по IT, так и по современной науке, но обычно в формате научно-попуплярной литературы. Это позволяет мне поддерживать знания в актуальном состоянии.
2) Whitepapers
Я люблю читать важные whitepapers на темы, что меня задевают: архитектура , менеджмент, распределенные системы. Для этого у меня есть тоже набор источников
- Сайт ACM (Association for Computing Machinery) - сайт ассоциация вычислительной техники, старейшей и наиболее крупной международной организации в компьютерной области. На этом сайте есть куча whitepapers. Отдельно отмечу, что вступление в ряды членов ACM позволяет здорово сэкономить на доступах: само членство стоит 99$, за 75$ можно получить доступ к уже упоминавшейся выше платформе O'Reilly, Skillsoft Percipio и Pluralsight, а еще за 99$ к ACM Digital Library. В итоге, 273$ в год дают бандл, что стоит дешевле в 2 раза, чем доступ к O'Reilly отдельно
- Сайт Google Research, где есть куча интересных whitepapers, например, я уже публиковал такую подборку
- Сайт Amazon Science, где тоже много отличных материалов, например, "Dynamo: Amazon’s highly available key-value store" 2007 года, "Amazon Redshift and the case for simpler data warehouses" 2015 года, "Amazon Aurora: Design considerations for high throughput cloud-native relational databases" 2017 года, "Amazon DynamoDB: A scalable, predictably performant, and fully managed NoSQL database service" 2022 года
- Сайт Meta Research (запрещенной в России Meta), где тоже куча интересного материала
3) Telegram каналы
Приведу тут не весь список каналов, а тот, из которого я частенько узнаю что-то новое
- Сиолошная (@seeallochnaya) - здесь я читаю понятные тексты про LLMs и все, что с ними связано. По этим текстам мне кажется, что я неплохо все понимаю
- gonzo-обзоры ML статей (@gonzo_ML) - здесь я узнаю про whitepapers и понимаю, что пока не слишком хорошо во всем этом разбираюсь:)
- Инжиниринг Данных (@rockyourdata) - здесь я узнаю про современный ландшафт технологий работы с данными, но с фокусом на западных SaaS решениях и примесью on-prem решений
- Архитектура ИТ-решений (@it_arch) - отсюда я узнаю про интересные статьи на тему архитектуры и проектирования
- DDDevotion (@dddevotion) - тут я черпаю новости относительно DDD и той же архитектуры и проектирования
4) Популярные ресурсы на тему IT
- Сайт консультантов Thought Works и конкретно их выпуски про техрадары
- Сайт InfoQ и их ежемесячные рассылки по архитектуре
5) Каналы в Youtube
- Канал конференции goto, где есть записи с конференций крутых спикеров, многие из которых являются популярными авторами
- Канал конференции NDC, где тоже есть крутые выступления
6) Обучающие платформы
- Leetcode, где можно практиковать написание кода
- Edx - ресурс с крутыми университетскими курсами (я его использовал активно раньше)
- Coursera - ресурс с крутыми университетскими курсами (я его использовал активно раньше)
- Stepik - российский ресурс с хорошими курсами
#SelfDevelopment #Education #Software #Architecture #Management #Leadership
Недавно ко мне прилетел примерно такой вопрос от моего коллеги, Вовы Коноплева, CTO нашего банка для юрлиц, который ведет свой канал @konoplevthoughts
Мне вопрос понравился и я решил ответ на него превратить в отдельный пост, где я расскажу про свои источники информации
1) Книги
Я отслеживаю важные книги по интересным мне темам. Для этого я ориентируюсь на новинки на платформе
- Сайт онлайн-платформы O’Reilly, где есть книги разных издательств, а также видео и курсы
- Сайт издательства Питер, где интересно отслеживать новинки, а потом читать их неисковерканные в английском варианте
- Сайт издательства ДМК Пресс, где интересно отслеживать новинки и их даже можно покупать и читать (например, тут я писал про последнюю купленную партию книг из ДМК насчет статистики)
- Сайт издательства МИФ, где я покупаю много книг, но редко какие из них посвящены IT, так как это не профильная тема для МИФ
Отдельно отмечу, что меня интересуют книги как по IT, так и по современной науке, но обычно в формате научно-попуплярной литературы. Это позволяет мне поддерживать знания в актуальном состоянии.
2) Whitepapers
Я люблю читать важные whitepapers на темы, что меня задевают: архитектура , менеджмент, распределенные системы. Для этого у меня есть тоже набор источников
- Сайт ACM (Association for Computing Machinery) - сайт ассоциация вычислительной техники, старейшей и наиболее крупной международной организации в компьютерной области. На этом сайте есть куча whitepapers. Отдельно отмечу, что вступление в ряды членов ACM позволяет здорово сэкономить на доступах: само членство стоит 99$, за 75$ можно получить доступ к уже упоминавшейся выше платформе O'Reilly, Skillsoft Percipio и Pluralsight, а еще за 99$ к ACM Digital Library. В итоге, 273$ в год дают бандл, что стоит дешевле в 2 раза, чем доступ к O'Reilly отдельно
- Сайт Google Research, где есть куча интересных whitepapers, например, я уже публиковал такую подборку
- Сайт Amazon Science, где тоже много отличных материалов, например, "Dynamo: Amazon’s highly available key-value store" 2007 года, "Amazon Redshift and the case for simpler data warehouses" 2015 года, "Amazon Aurora: Design considerations for high throughput cloud-native relational databases" 2017 года, "Amazon DynamoDB: A scalable, predictably performant, and fully managed NoSQL database service" 2022 года
- Сайт Meta Research (запрещенной в России Meta), где тоже куча интересного материала
3) Telegram каналы
Приведу тут не весь список каналов, а тот, из которого я частенько узнаю что-то новое
- Сиолошная (@seeallochnaya) - здесь я читаю понятные тексты про LLMs и все, что с ними связано. По этим текстам мне кажется, что я неплохо все понимаю
- gonzo-обзоры ML статей (@gonzo_ML) - здесь я узнаю про whitepapers и понимаю, что пока не слишком хорошо во всем этом разбираюсь:)
- Инжиниринг Данных (@rockyourdata) - здесь я узнаю про современный ландшафт технологий работы с данными, но с фокусом на западных SaaS решениях и примесью on-prem решений
- Архитектура ИТ-решений (@it_arch) - отсюда я узнаю про интересные статьи на тему архитектуры и проектирования
- DDDevotion (@dddevotion) - тут я черпаю новости относительно DDD и той же архитектуры и проектирования
4) Популярные ресурсы на тему IT
- Сайт консультантов Thought Works и конкретно их выпуски про техрадары
- Сайт InfoQ и их ежемесячные рассылки по архитектуре
5) Каналы в Youtube
- Канал конференции goto, где есть записи с конференций крутых спикеров, многие из которых являются популярными авторами
- Канал конференции NDC, где тоже есть крутые выступления
6) Обучающие платформы
- Leetcode, где можно практиковать написание кода
- Edx - ресурс с крутыми университетскими курсами (я его использовал активно раньше)
- Coursera - ресурс с крутыми университетскими курсами (я его использовал активно раньше)
- Stepik - российский ресурс с хорошими курсами
#SelfDevelopment #Education #Software #Architecture #Management #Leadership
❤🔥49🐳9⚡3🌚3🍌1😈1🙈1
Самая важная информация для разработчика! Обязательно like поставьте, Surfalytics Shorts как ни как!
❤🔥35👨💻6🫡3💯1
Решили попробовать Linkedin Live Events первый раз. Роман Зыков проведет вебинар про свой проект на DuckDB, dbt, Pefect. Modern Data Stack в деле! https://www.linkedin.com/events/realusecaseformoderndatastackwi7185697388240502785/theater/
LinkedIn
LinkedIn Login, Sign in | LinkedIn
Login to LinkedIn to keep in touch with people you know, share ideas, and build your career.
🍾16🐳3
А вот что получилось, пришли ребята из телеграм канала, рассказали про свою жизнь в NY, Из митапа на eventtribute пришло только двое (из 16 зарегистрированных), один из пришедших был вообще турист из Аргентины.
Как рассказал выше в видео, это очень кайфово так приезжать в другой город и встречаться с людьми со схожими интересами и сферами, проговорили 3 часа обо всем, включая собесы, тулы, зарплаты и многое другое!
Следующая встреча будет в Сиэтле 18 мая, пишите кто из Сиэтла в комментах!
PS NY 🔥🔥🔥, точно центр мира, но если с 💰💰💰
Как рассказал выше в видео, это очень кайфово так приезжать в другой город и встречаться с людьми со схожими интересами и сферами, проговорили 3 часа обо всем, включая собесы, тулы, зарплаты и многое другое!
Следующая встреча будет в Сиэтле 18 мая, пишите кто из Сиэтла в комментах!
PS NY 🔥🔥🔥, точно центр мира, но если с 💰💰💰
⚡72❤🔥11🍾3🐳2
Все привет! В комментарии к этому посту кидайте все ресурсы про подготовку к собеседованию, шаблоны резюме, и тп. (Есть есть на английском, вообще замечательно). Я тоже скину свои заготовочки:)
⚡51🌚6❤🔥4
Недавно я познакомился с командой канала Выше Вилки.
И мы решили записать вебинар и подискутировать про зарплаты в ИТ и про стратегии их увеличения, заодно сравнили рынок Нидерландов и Северной Америки. Мне понравился результат. Поговорили по делу, про работу, лояльность работодателя, FIRE, job security. Сошлись на мнении, что ходить на собеседование нужно, не когда “жопа горит”, а когда все хорошо.
Паша рассказал классные life hacks про рост внутри компании. Я относился всегда очень скептически к росту внутри компании, но это реально рабочий метод, и судя по их каналу Выше Вилки, они прям фокусируются на этих кейсах. У них даже есть курс по этой тематике (не реклама), в котором они рассказывают и показывают про навык повышения зарплаты внутри компании или на переговорах.
Ссылка на подкаст - Как рос мой доход в IT?| Как правильно торговаться за оффер?| Павел Филонов и Дмитрий Аношин
И мы решили записать вебинар и подискутировать про зарплаты в ИТ и про стратегии их увеличения, заодно сравнили рынок Нидерландов и Северной Америки. Мне понравился результат. Поговорили по делу, про работу, лояльность работодателя, FIRE, job security. Сошлись на мнении, что ходить на собеседование нужно, не когда “жопа горит”, а когда все хорошо.
Паша рассказал классные life hacks про рост внутри компании. Я относился всегда очень скептически к росту внутри компании, но это реально рабочий метод, и судя по их каналу Выше Вилки, они прям фокусируются на этих кейсах. У них даже есть курс по этой тематике (не реклама), в котором они рассказывают и показывают про навык повышения зарплаты внутри компании или на переговорах.
Ссылка на подкаст - Как рос мой доход в IT?| Как правильно торговаться за оффер?| Павел Филонов и Дмитрий Аношин
❤🔥39🫡4🙈3🐳2🌚1🍾1
Я давно подписан на бывшего VP Amazon Ethan Evans, кто пишет про карьеру и продает консультации. Хороший пример FIRE, чувак свалил из Amazon и теперь зарабатывает на контенте. У него огромный опыт и он открыто говорит про + и - корпораций. Если кратко, + то нет, если только хорошая зарплата, как недавно Netflix повесил вакансию на 300-720k $ за L5 Analytics Engineer.
Мне понравилось его последняя заметка - I "lied" to my teams about work expectations. Итан как продвинутый менеджер называет вещи своими именами:
Companies boil people slowly.
Thus, while I truthfully did not care how long a project took, I did have to care if I was getting all I could from an individual.
That is part of a normal manager's job - maximize productivity and output.
Tech companies expect "full-time" employees to work at least 50 hours a week.
Thus, an employee getting all their work done in less time is ultimately considered "underutilized" and the manager's job is to get more work from them.
То есть вообще не важно как вы работаете. Вас будут медленно “варить, как лягушку”. Будете хорошо работать и быстро все закрывать, насыпят еще. Будете в 10% плохих работников уволят (у многих ежегодные квоты на сокращение неэффективных сотрудников).
Вообще работать на корпорацию все больше похоже на игру в кошки мышки. Или кто кого. Как говорится “пионер инженер и аналитик всегда готов”
Мне понравилось его последняя заметка - I "lied" to my teams about work expectations. Итан как продвинутый менеджер называет вещи своими именами:
Companies boil people slowly.
Thus, while I truthfully did not care how long a project took, I did have to care if I was getting all I could from an individual.
That is part of a normal manager's job - maximize productivity and output.
Tech companies expect "full-time" employees to work at least 50 hours a week.
Thus, an employee getting all their work done in less time is ultimately considered "underutilized" and the manager's job is to get more work from them.
То есть вообще не важно как вы работаете. Вас будут медленно “варить, как лягушку”. Будете хорошо работать и быстро все закрывать, насыпят еще. Будете в 10% плохих работников уволят (у многих ежегодные квоты на сокращение неэффективных сотрудников).
Вообще работать на корпорацию все больше похоже на игру в кошки мышки. Или кто кого. Как говорится “
😭29💯9🤷♂5🌭5🌚1
Вышел новый подкаст с хэдом е-ком сервисов Яндекса и СЕО Яндекс Маркета Романом Маресовым. Success story - от консультанта в McKinsey до руководителя в корпорации. Можно узнать про принципы управления командой, must have для управленцев любых уровней.
А еще у Ромы есть свой ТГ-канал, где он делится внутренней кухней Яндекса, собственными инсайтами, трендами е-ком отрасли, карьерными советами и да, тему управления тоже периодически поднимает.
Канал тут.
А еще у Ромы есть свой ТГ-канал, где он делится внутренней кухней Яндекса, собственными инсайтами, трендами е-ком отрасли, карьерными советами и да, тему управления тоже периодически поднимает.
Канал тут.
🙈14👾5🐳4❤🔥1🗿1
Уже все хорошо осведомлены про Generative AI и LLMs. Вот только не очень понятно как это относится к традиционными специальностям, таким как Data Engineer, Analytics Engineer, BI Engineer, Data Analyst (думаю так-же относится и к Data Scientist, ML engineer в большей степени даже).
Для меня всегда самый лучший источник “правильных” знаний - best practices и use cases - являются курсы вендоров, и конечно, далеко ходить не надо, нужно выбрать самых топовых вендоров Snowflake и Databricks и простой найти время на ознакомление с их курсами, множество из которых, могут быть бесплатными.
Тут важно понимать, что нужны фундаментальные знания и опыт в вашей специализации, тогда вам будет проще понять, какие преимущества несет новый функционал и как можно красиво его запаковать в резюме или просто продать себя подороже.
До сих пор, в требованиях к традиционным дата вакансиям не требуются знания новых инструментов, но это лишь вопрос времени. Поэтому смело можете добавить в закладки тренинги вендоров, где рассказывается не только теория, но нужно еще ручками что-то делать.
☃️ Snowflake выпустил свою модуль LLM - Acrtic - Snowflake Launches Arctic: The Most Open, Enterprise-Grade Large Language Model
И конечно уже есть немножко тренингов - SNOWFLAKE ARCTIC COOKBOOK
🧱Databricks уже давно запустил свой LLM - Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM
И уже выпустил тренинги на Edx:
- Databricks: Large Language Models: Application through Production
- Databricks: Large Language Models: Foundation Models from the Ground Up
На coursera тоже есть:
- Databricks to Local LLMs - целая специализация.
И на самом сайте Databricks:
- Generative AI and large language models (LLMs) on Databricks
Дополнительные разделы:
- Databricks Vector Search
- Evaluate large language models with MLflow
- Retrieval Augmented Generation (RAG) on Databricks
Для меня всегда самый лучший источник “правильных” знаний - best practices и use cases - являются курсы вендоров, и конечно, далеко ходить не надо, нужно выбрать самых топовых вендоров Snowflake и Databricks и простой найти время на ознакомление с их курсами, множество из которых, могут быть бесплатными.
Тут важно понимать, что нужны фундаментальные знания и опыт в вашей специализации, тогда вам будет проще понять, какие преимущества несет новый функционал и как можно красиво его запаковать в резюме или просто продать себя подороже.
До сих пор, в требованиях к традиционным дата вакансиям не требуются знания новых инструментов, но это лишь вопрос времени. Поэтому смело можете добавить в закладки тренинги вендоров, где рассказывается не только теория, но нужно еще ручками что-то делать.
И конечно уже есть немножко тренингов - SNOWFLAKE ARCTIC COOKBOOK
🧱Databricks уже давно запустил свой LLM - Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM
И уже выпустил тренинги на Edx:
- Databricks: Large Language Models: Application through Production
- Databricks: Large Language Models: Foundation Models from the Ground Up
На coursera тоже есть:
- Databricks to Local LLMs - целая специализация.
И на самом сайте Databricks:
- Generative AI and large language models (LLMs) on Databricks
Дополнительные разделы:
- Databricks Vector Search
- Evaluate large language models with MLflow
- Retrieval Augmented Generation (RAG) on Databricks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡39🐳5
Forrester Wave: Data Lakehouses, Q2 2024
В отчете Forrester Wave за второй квартал 2024 года рассмотрены 13 ключевых вендоров решений для data lakehouse, их предложения и позиции на рынке. Авторы отчета с коллегами провели анализ по 24 критериям, оценивая важнейшие компании, предоставляющие услуги в области управления данными.
Особое внимание уделено интегрированным решениям, использованию GenAI и производительности при масштабировании, что является критически важным для современных бизнес-задач.
Традиционные хранилища данных и озера данных уже не справляются с растущими требованиями бизнеса из-за недостаточной гибкости, масштабируемости, интеграции, автоматизации и управления.
Решения data lakehouse преодолевают эти проблемы, предоставляя единую платформу данных с передовыми возможностями AI, что ускоряет получение ценности от новых бизнес-инициатив.
В докладе подробно описываются сильные и слабые стороны каждого поставщика, а также даны рекомендации по выбору подходящего поставщика в зависимости от специфических бизнес-потребностей.
Компании Databricks, Google и Snowflake выделены как лидеры рынка благодаря своим инновационным платформам, обеспечивающим масштабируемость, безопасность и комплексную интеграцию.
PS странно что Microsoft отстает со своим Fabric и One Lake. Зато хорошо все с Power BI.
В отчете Forrester Wave за второй квартал 2024 года рассмотрены 13 ключевых вендоров решений для data lakehouse, их предложения и позиции на рынке. Авторы отчета с коллегами провели анализ по 24 критериям, оценивая важнейшие компании, предоставляющие услуги в области управления данными.
Особое внимание уделено интегрированным решениям, использованию GenAI и производительности при масштабировании, что является критически важным для современных бизнес-задач.
Традиционные хранилища данных и озера данных уже не справляются с растущими требованиями бизнеса из-за недостаточной гибкости, масштабируемости, интеграции, автоматизации и управления.
Решения data lakehouse преодолевают эти проблемы, предоставляя единую платформу данных с передовыми возможностями AI, что ускоряет получение ценности от новых бизнес-инициатив.
В докладе подробно описываются сильные и слабые стороны каждого поставщика, а также даны рекомендации по выбору подходящего поставщика в зависимости от специфических бизнес-потребностей.
Компании Databricks, Google и Snowflake выделены как лидеры рынка благодаря своим инновационным платформам, обеспечивающим масштабируемость, безопасность и комплексную интеграцию.
PS странно что Microsoft отстает со своим Fabric и One Lake. Зато хорошо все с Power BI.
❤🔥13🍾3⚡2
Вот это уже интересный тренд, и это не только в Гугле. В других больших компаниях из списка S&P500 похожий тренд, но называется он по другому - increase global presence (имеется ввиду открыть офис в Индии). Мне даже как-то менеджер сказал - “Чего ты паришься, что в Канаде зарплата меньше, чем у такого же инженера в США в его же команде, вон мы в Индии офис открываем там на твою зарплату мы наймем несколько инженеров”.
Индийские компании уже давно оказывают услуги, чаще как консалтинг. Например софт для боинга 747.
Здесь идет речь про именно открытие офисов и центров разработки в странах с дешевой рабочей силой.
Поэтому вопрос, что будет быстрей - вас заменит AI или дешевой рабочей силой (что более вероятно)
А вы как думаете?
Индийские компании уже давно оказывают услуги, чаще как консалтинг. Например софт для боинга 747.
Здесь идет речь про именно открытие офисов и центров разработки в странах с дешевой рабочей силой.
Поэтому вопрос, что будет быстрей - вас заменит AI или дешевой рабочей силой (что более вероятно)
А вы как думаете?
🐳38🗿25🫡7⚡3😈1
В статье про Analytics as a Code автор рассказывает про 4 уровня решений. Их решение Holistics, конечно же на 4м.
Мне у них особенно понравилось:
As analytics logic becomes more complex, it becomes harder to manage and maintain the code. A 500-1000 line SQL query is not rare in companies reaching a certain size. At dbt Coalesce 2023, dbt Labs noted a rising trend of projects with over 5000 dbt models.
То есть они предлагают 2500 в дбт и 2500 в BI? Мне кажется будет в итоге 5000 в дбт, и еще 3000 в Holistics. Потом придет новый босс и скажет мигрируем все на Databricks (PySpark) и Power BI или Tableau (к сожалению это не шутки, так всегда и бывает)
Мне как бывшему BIайщику, кто работал на разных BI инструментах сейчас однозначно нравятся решения с кодом и интеграцией в git. Looker самый удачный и популярный пример.
Из плюсов сложней создать «помойку» дашбордов, но из минусов, что создать сам дашборд дольше и сложней. Обычно эти решений взаимодействуют напрямую с базой данных и у них скудные возможности кеширования, то есть нет возможности экстрактов по 100Гб (зато не надо потом это дело troubleshooting)
И вообще типичный бизнес пользователь при слове git, код и тп впадает в ступор.
В любом случае, эксель все еще популярен👨💻
Как у вас BI на работе? Ваш красивый дашборд все еще хотят выгрузить в Excel? У вас не меньше 5 разный показателей «прибыль» от разных команд, с разной логикой?
Мне у них особенно понравилось:
As analytics logic becomes more complex, it becomes harder to manage and maintain the code. A 500-1000 line SQL query is not rare in companies reaching a certain size. At dbt Coalesce 2023, dbt Labs noted a rising trend of projects with over 5000 dbt models.
То есть они предлагают 2500 в дбт и 2500 в BI? Мне кажется будет в итоге 5000 в дбт, и еще 3000 в Holistics. Потом придет новый босс и скажет мигрируем все на Databricks (PySpark) и Power BI или Tableau (к сожалению это не шутки, так всегда и бывает)
Мне как бывшему BIайщику, кто работал на разных BI инструментах сейчас однозначно нравятся решения с кодом и интеграцией в git. Looker самый удачный и популярный пример.
Из плюсов сложней создать «помойку» дашбордов, но из минусов, что создать сам дашборд дольше и сложней. Обычно эти решений взаимодействуют напрямую с базой данных и у них скудные возможности кеширования, то есть нет возможности экстрактов по 100Гб (зато не надо потом это дело troubleshooting)
И вообще типичный бизнес пользователь при слове git, код и тп впадает в ступор.
В любом случае, эксель все еще популярен
Как у вас BI на работе? Ваш красивый дашборд все еще хотят выгрузить в Excel? У вас не меньше 5 разный показателей «прибыль» от разных команд, с разной логикой?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯32
Forwarded from Data Bar | О data-проектах
20 лет назад я начал работать в системах MatLab и OriginLab c данными физических экспериментов, и это было начало пути анализа и визуализации данных. Рад, что работал, продолжаю работать и общаться с крутыми и максимально недушными командами в классных компаниях и как BI разработчик, и как независимый консультант, и как менеджер. Много драйва было в сообществе Tableau, что сильно увлекло, кардинально утащило в датавиз и изменило карьерный трек. Были блоги, статьи, конкурсы и много общения с аналитиками из разных стран.
Удивительно, но самые ценные вещи в аналитике узнаешь не на официальных мероприятиях и конференциях, а в неформальном общении и различных дата-активностях. Особенно интересные мысли приходят в кафе и барах. За пределами Слака и Джиры тоже есть жизнь, ну и такие вещи особенно запоминаются.
Накопилось много работ и мыслей, которые просто по времени не успеваю упаковывать в полноценные визы и статьи. Поэтому в Телеграме запускаю канал ‘Data Bar’, где буду писать про анализ данных и визуализацию максимально неформально.
Буду рад всем. Вэлкам:
https://t.me/data_bar
Александр Варламов
Удивительно, но самые ценные вещи в аналитике узнаешь не на официальных мероприятиях и конференциях, а в неформальном общении и различных дата-активностях. Особенно интересные мысли приходят в кафе и барах. За пределами Слака и Джиры тоже есть жизнь, ну и такие вещи особенно запоминаются.
Накопилось много работ и мыслей, которые просто по времени не успеваю упаковывать в полноценные визы и статьи. Поэтому в Телеграме запускаю канал ‘Data Bar’, где буду писать про анализ данных и визуализацию максимально неформально.
Буду рад всем. Вэлкам:
https://t.me/data_bar
Александр Варламов
🗿14