Датаголики

Александр Полоротов
  • 0,0 (0)
  • TECHNOLOGIES
Датаголики

Подкаст об управлении корпоративными данными и внедрении Business Intelligence. Self Service аналитика, DataMesh, DataOps, а под этим всем Data Vault и якорное моделирование. Обсуждаем проблемы и тренды в сфере управления данными, построения архитектуры и внедрения культуры информационной грамотности (data literacy)

Épisodes

  1. 16/09/2023

    Хреновый звук, дата франшизы, монетизация данных и подходы к формированию аналитических команд

    В выпуске хреновый звук, потому что это запись дискуссии в рамках "Недели банковской аналитики", которая проводилась в Алматы вживую в 2023 году. Говорили о новом тренде на Data франшизы, отличия в подходах к построению аналитических команд в разных компаниях и оценки эффективности членов аналитических команд. Участники дискуссии: Полоротов Александр (со-основатель Datanomix.pro), Алексей Никоноров (Head of Analytics, Первое Кредитное Бюро Казахстана), Степан Глушко (ex-CDO СБЕР Казахстан)

    52 min

  2. 30/12/2021

    Специальный новогодний эпизод

    Завершение первого сезона подкаста. Подводим итоги этого года. Спешим поделиться радостью - один из наших проектов аналитическая система выявления рисков в госзакупках признали лучшим проектом в мире на World Commerce & Contracting Innovation & Excellence Awards! https://www.worldcc.com/awards/Hall-of-Fame Всех с наступающим новым годом!   Ведущий: Полоротов Александр - https://t.me/apolorotov Полезные материалы: Подписывайтесь на канала - https://t.me/datanomika  https://datanomix.pro/academy - помогаем увеличить количество Self Service пользователей Qlik Sense

    2 min

  3. 24/11/2021

    Tinkoff Bank, BI-стратегия и синергия Centralized BI+SSBI - Александр Бараков

    Гость выпуска - Александр Бараков Руководитель отдела кросс-функциональной аналитики в Tinkoff Bank, автор самого полного курса на русском языке о BI-стратегии и ее реализации: Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183 Канал в телеграме: https://t.me/datanomika 00:24 - Представление Александра Баракова 02:21 - Что думаешь на счет data-mesh?  03:41 -  Твое понимание термина SSBI? 06:17 - Ведет ли внедрение SSBI к усложнению контроля единой версии правды? 09:50 - Синергия между SSBI-командой и централизованной BI команды 14:11 - Сертификация и вывод в продакшн приложений  power-юзеров 17:40 - Сервисный подход обслуживания бизнес-пользователей. Перечень услуг Centralized BI 20:36 - Можешь выделить А-категорию, которая чаще всего пользовалась спросом ? 23:49 - Сколько нужно человек в централизованной команде 27:58 - Системное обучение позволит сократить Shadow BI в организации? 32:56 - Комьюнити-менеджмент в Тинькофф Банке 39:15 - Метрики эффективности и инструменты  44:52 - Стоит ли начинать BI-проект с реализации фин. отчетности?  51:13 - Как появилась идея создать курс по BI-стратегии?  1:01:27 - Три шага по внедрению BI-стратегии Полезные ссылки: - Курс Александра Баракова (очень сильно рекомендую) https://l-a-b-a.com/lecture/1637-razrabotka-bi-strategii - https://l-a-b-a.com/blog/2602-aleksandr-barakov-bi-komanda-dolzhna-sozdavat-analiticheskuyu-tyagu-v-biznese - http://datanature.ru/bi-strategy  - https://datanomix.pro/academy -Datanomix Academy онлайн-школа обучения Self Service пользователей Qlik Sense, помогаем увеличить количество Self Service пользователей Qlik Sense

    1 h 9 min

  4. 17/09/2021

    BigQuery, и чо? - Пётр Царенко (CDO Kolesa Group)

    В этом выпуске Пётр Царенко (CDO Kolesa Group) рассказывает о роли CDO в продуктовой компании и делится опытом использования BigQuery, Google Data Studio и Power BI в Kolesa Group Ведущие выпуска: Полоротов Александр - Datanomix.pro Тренкеншу Виталий - Datanomix.pro Хронометраж: 1:25 Представление гостя 2:32 Kolesa GROUP в цифрах  5:35 SELF SERVICE BI в твоем понимании 9:08 организационная структура блока управления данными в Kolesa Group 10:48 Сколько работает аналитиков, дата-инженеров? 12:47 Пример недавних управленческих решений, которые принимал на основе данных 15:12 Кто такие дата-аналитики в вашей компании? 17:46 Как устроен рекрутинг в компанию? 20:02 Что значит «разбираться в продуктовых вещах»? 23:52 Жизненный путь появления дашборда в организации 29:02 Сколько дней уходит на первую версию такого дашборда? 30:11 Как идет управление изменений? Как отслеживаются запросы? 32:09 Один и тот же показатель рассчитывают по-разному. Как вы с этим боритесь? 34:15 Как построен контроль качества данных?  36:26 Как вы пришли к BIG QUERY? 42:12 Сколько источников соединены с Big Query? 42:55 PowerBI для вас единый инструмент? 46:02 Создаются ли дашборды для HR, финансов  49:09 Как у вас организовано системное обучение своих дата-аналитиков? 51:51 Менторинг, официальный или неформальный институт в компании? 53:26 Хочу апгрейднуться. Как это происходит?  57:21 Планируете ли поделиться наработками, грейдами? 1:04:47  3-5 шажочков чтобы организация стала data-driven Ссылки: Исследование рынка ДАТА-профессий

    1 h 8 min

  5. 02/09/2021

    Евроцемент. Внедрение Qlik в производственной компании - Алексей Гриненко

    В этом выпуске руководитель BI направления компании Softline Алексей Гриненко поделился своим опытом внедрения Qlik и видением о том, какой должен быть интегратор в наше время. Слушайте там, где удобно - https://podcast.ru/1573117183 Подписывайтесь на youtube - https://www.youtube.com/channel/UCHkzKENDmuN6DypTH4uJtBw Пишите свои отзывы https://t.me/datanomika Тайм-коды: 1:23 Краткий рассказ о себе 3:20 Понимание термина Self-service   4:40 Опыт внедрения Qlik 10:14 Что подразумеваешь под термином Data Star 14:05 Как обучаться дата-стару? 17:40  Если в компании уже отлажены бизнес-процессы, сотрудники будут бороться за них 19:22 Как убеждали генерального директора? Как "продать" идею внедрения Qlik топ-менеджерам?  21:28 Для топов этот проект давал ощутимый бизнес-эффект 23:31 Пример из практики где Клик помог 27:57 Какая роль была у интеграторов в проекте внедрения в Евроцемент 32:28 Какие-то метрики использовал для мониторинга использования Qlik? 34:06 Нужна ли документация к приложениям в Qlik и какая она должна быть? 37:27 Стайлгайды есть? 38:11 Как ты видишь процесс сбора требований к приложениям Qlik? 39:15 Кросс-компетенция/кривая перехода 45:20 Как построен процесс верификации данных? 48:16 С твоей точки зрения, какой сегодня самый большой пробел (gap) в инструментах или технологиях для управления, обработки данных? Каких инструментов не хватает?  49:22 5 шагов для внедрения self service BI внутри организации для наших слушателей.

    51 min

  6. 16/08/2021

    Что нам стоит свой BI построить - Иван Вахмянин

    В этом выпуске со-основатель и CEO компании Visiology (производитель Business Intelligence) Иван Вахмянин рассказал из чего состоит отечественный BI инструмент, с какими трудностями сталкивалась команда при разработке и для чего производители стремятся в квадрант Gartner'a и рейтинги BARC.    Датаголики выпуска: 1. Иван Вахмянин - https://www.facebook.com/i.vakhmyanin 2. Полоротов Александр - https://www.facebook.com/apolorotov/ 3. Тренкеншу Виталий - https://www.facebook.com/vitaliy.trenkenshu    Канал в телеграме: https://t.me/datanomika Обратная связь: https://t.me/apolorotov   Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCHkzKENDmuN6DypTH4uJtBw Сообразили на троих: 01:00  - Кто такой Иван Вахмянин и Visiology. 03:32 - Что такое self service BI? 06:10 - Как появилась идея создания своего "велосипеда"? 7:59 - Влияние импортозамещения. 08:30 - Почему решили создавать свое, а не присоединились к open source. 10:52 - Visiology в цифрах. 12:25 - Стратегия и позиционирование. 15:48 - Какова роль обучения партнёров? 18:25 - Какое отношение формы ввода данных имеют к BI инструментам?! 22:00 - Формы ввода данных как конкурентное преимущество. 24:36 - Чем отличается от других BI  , какие специализации на рынке BI возможны? 29:30 - Как попасть в квадрант Gartner ? Влияет ли это на продажи? 37:44 - Каким будет Visiology через 5 лет? 51:45 - Подробности о внутренностях Visiology. 1:01:58 - Почему язык R не полетел как язык разработки в Visiology для конечных пользователей? 1:05:48 - Javascript как язык разработки на визуальном уровне в Visiology. 1:07:32 - Какая команда нужна, чтобы создать и поддерживать свой in-memory database? 1:09:40 - Каких инструментов управления данными не хватает? 1:16:30 - 5 шагов к self service BI.

    1 h 20 min

  7. 30/07/2021

    Data Lake в государстве изнутри - Дмитрий Мун, вторая часть

    Вторая часть беседы с Дмитрием Муном об анализе данных в государстве. Соображали на троих: Дмитрий Мун (АО Национальные информационные технологии, Казахстан), Тренкеншу Виталий, Полоротов Александр (Datanomix.pro). Успели обсудить: - Проблематика получения данных для анализа с точки зрения госслужащего - Как устроено управление мета-данными в самом большом Data Lake в Казахстане? - Институт Data Steward в государственных органах как единая точка входа для создания аналитических кейсов. - Стек-технологий: Pentaho, ClickHouse, Kibana, KNIME.   - Бизнес-эффект. Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183 Канал в телеграме: https://t.me/datanomika Обратная связь: https://t.me/apolorotov

    35 min

  8. 23/07/2021

    Константин Карнаухов - X5 Retail Group, Mars и много тонн курицы в чеке

    В этом выпуске руководитель аналитического направления в ритейле Константин Карнаухов делится своим накопленным опытом внедрения Business Intellegence - Qlik, который он приобрел работая в компаниях  Mars, X5 Retail Group, Газпром нефть. Канал в телеграме: https://t.me/datanomika Обратная связь: https://t.me/apolorotov Успели сообразить на двоих: 3:00 — Использование DAMA Book на практике. Ссылка на разбор DAMA book  7:07 — Важность качества данных в крупных enterprise проектах  9:30 — 2000 пользователей QLIK в Mars 10:43 — Перенос приложений между средами DEV - TEST - PROD и CI/CD 15:20 — Еще больше о проекте внедрения Qlik в Mars  17:50 — Dashboard Canvas и использование MIRO при сборе требований к дашбордам  20:28 — Работа в X5 и структура команд по управлению данными и BI.  26:00 — Масштаб внедрения Qlik и доступ к аналитике для директоров магазина  26:57 — Self-Service BI в понимании гостя  29:23 — Как вовлекать бизнес в проект внедрения BI? Какими метриками мерить успех внедрения? 34:18 — Можно ли как-то померить прямой бизнес-эффект от внедрения BI? 37:35 — Розничный чек на несколько тонн курицы  39:50 — DWH и Qlik 44:52 — Excel наш друг? 47:18 — Какие подходы помогли успешно использовать Qlik в Газпромнефть, X5Retail?  49:00 — Роль обучения сотрудников и подходы 51:09 — Внутренний обучающий курс по работе с self-service BI и роль корпоративного университета  54:20 — Что за магазин данных?   55:19 — Кто отвечает за опубликованное Qlik приложение и расчеты в них?   57:20 — Пару минут о DataMesh 1:00:20 — Роль дата-звездочек и паровозов в проектах внедрения BI  Ссылки на статьи: 1. Datamesh - https://martinfowler.com/articles/data-monolith-to-mesh.html 2. Дашборд канвас от Ромы Бунина - https://revealthedata.com/blog/all/vebinar-algoritm-razrabotki-dashborda/ Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183

    1 h 16 min

  9. 13/07/2021

    Дмитрий Мун - 5000 прокуроров и нормальное распределение. Data-продукты в государстве

    В этом выпуске разбираемся как и над чем работает аналитический центр Генеральной Прокуратуры в Республике Казахстан. Соображали на троих: Дмитрий Мун (АО Национальные информационные технологии, Казахстан), Тренкеншу Виталий, Полоротов Александр (Datanomix.pro). Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183 Канал в телеграме: https://t.me/datanomika Обратная связь: https://t.me/apolorotov Успели обсудить: 02:00 - Высшее образование в МГУ. 07:00 - Почему так часто выпускники МГУ кафедры мат.статистики оказываются в SAS'е. 08:10 - Работа в Институте экономического развития. Проект для ОЭСР. 15:00 - Работа в SAS. 20:00 - Начало работы в Генеральной Прокуратуре над проектом по выявлению нарушений в уголовных делах 24:10 - Как формировалась data science команда в Генеральной Прокуратуре 25:30 - Автоматическое выявление нарушений следствия при ведении уголовных дел   26:50 - Дашборд для прокурора и примеры нарушений для идентификации 31:50 - Проблемы при внедрении дата-продуктов в государственных органах 32:48 - Как "продать" решение конечным пользователям и роль образования в успехе проекта 34:45 - Text-mining и классификация заявлений при обращении в 102.   42:28 - Как рубрика "Веселый ITшник" на совещаниях с прокурорами помогла поменять мышление

    55 min

  10. 20/06/2021

    Сергей Кравченко (Сбер) - Личный опыт внедрения Qlik на тысячи пользователей в страховой компании

    Датаголики выпуска: Сергей Кравченко (Cбер), Никита Каримов (Qlik) и Полоротов Александр (Datanomix.pro). Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183 Обратная связь: https://t.me/apolorotov  Темы: - Что такое центр экспертизы (компетенций) бизнес-аналитики? - Как внедрить и поддерживать Qlik когда у тебя в организации 10 000 пользователей. - Как появилось русскоязычное Qlik сообщество в запрещенном Telegram. - Пользователи разрабатывают много аналитических приложений, как управлять этим всем? - Проблема избыточности "витрин" на примере DWH. Приходит запрос на разработку нового приложения (отчета), откуда ты знаешь, что такого уже не делали?

    1 h 3 min
  11. Пилотный выпуск. Data-звёздочки, Data-лидеры и аналитика самообслуживания (self service BI)

    17/06/2021

    Пилотный выпуск. Data-звёздочки, Data-лидеры и аналитика самообслуживания (self service BI)

    В этом выпуске соображают на троих:  Кособоков Александр - территориальный директор по интеграционной платформе Qlik (Qlik Integration). Каримов Никита - директор по работе с ключевыми клиентами Qlik. Полоротов Александр - датаголик из Datanomix.pro Канал в Телеграме: https://t.me/datanomika Обратная связь: https://t.me/apolorotov О чем успели поговорить: Разбираем понятие self service BI (аналитика самообслуживания).  Почему возникает потребность Self service BI.  Как понять, что твоя компания готова ко внедрению self service BI? Какие шаги предпринять?  Кто такие Data-звездочки и Data-лидеры? Как их искать? Зачем они нужны в организации?  Роль DWH в проектах. Какие ETL/ELT инструменты есть у Qlik?

    55 min
  • 11 épisodes

À propos

Подкаст об управлении корпоративными данными и внедрении Business Intelligence. Self Service аналитика, DataMesh, DataOps, а под этим всем Data Vault и якорное моделирование. Обсуждаем проблемы и тренды в сфере управления данными, построения архитектуры и внедрения культуры информационной грамотности (data literacy)

Informations

  • Création
    Александр Полоротов
  • Années d’activité
    2021 - 2023
  • Épisodes
    11
  • Classification
    Tous publics
  • Copyright
    © Александр Полоротов
  • Site web de l’émission
    Датаголики

Pour écouter des épisodes au contenu explicite, connectez‑vous.

Recevez les dernières actualités sur cette émission

Connectez‑vous ou inscrivez‑vous pour suivre des émissions, enregistrer des épisodes et recevoir les dernières actualités.
Choisissez un pays ou une région

Afrique, Moyen‑Orient et Inde

Asie‑Pacifique

Europe

Amérique latine et Caraïbes

États‑Unis et Canada