#Заметки с конференции Управление данными, 28.09.2022

#заметки с конференции Управление данными 2022 от «Открытых систем», 28.09.2022

Ассоциация Финтех.
Закат BigData.
Тренды работы с данными:
* Большие исторические данные становятся не только добром, но и злом:
— сложно поддерживать чистоту
— убрать предвзятость моделей
— тренды отраженные в них перестают работать, т.к. пользователи меняют свое поведение.

* Есть прогноз, что 70% организаций к 2025 году поменяют фокус с больших данных на малые:
— нужны более контекстные модели, более устойчивые и привязанные к бизнес-контексту.
— актуальна аналитика в реальном времени, быстро подстраивающаяся под запросы и контекст

* От коллекта (накоплений) к коннекту (интеграциям): нужно учиться комбинировать и делать миксы из данных разной природы

* Data Fabric (от слова «ткань», а не «фабрика»): подход когда не надо централизовывать данные, надо навести в них порядок там, где они есть изначально

Балтика.
Про поддержание актуальности данных.
Интересно было увидеть одновременно все, что может изменить данные.

Люди:
*Прием нового сотрудника/ Увольнение/ Смена должности

Инструмент:
*Изменения порядка работы
*Новая функциональности
*Методы контроля
*Правила формирования отчетности

Происхождение:
*Создание
*Архивирование
*Перенос
*Предоставление доступа

Обработка:
*Корректировка правил / фильтра / формулы
*Изменение времени обновления

Поиск (в каталоге):
*Ключевые слова
*Синонимы
*Бизнес-процесс
*Термин глоссарий

Название и компоненты:
*Добавление /удаление / переименование атрибутов

Сбер.
Построение корпоративного DWH/Big Data сообщества.
Кроме описания процесса интересны метрики 🙂
*Количество участников
(Есть границы роста. Отслеживаем ли отток? Важна ли динамика?)
*Охват = Количество участников / генеральная совокупность
* Вовлеченность = Количество активных участников / количество всех участников
(Подписаны на канал / Посещают онлайн-митапы / Выступили хотя бы 1 раз на митапе)
* Достижения (Видимые результаты деятельности)

Тинькофф.
Как в Тинькофф решили проблему поиска данных
Избранные цитаты пользователей:
«Поиск метаданных в Тинькофф – это искусство, ему нельзя научить»
«Хранилище в текущем виде непознаваемо для пользователей»

Основные сложности поиска данных:
* Неполнота документации (Документация ведется бесконтрольно, и ее качество на совести пользователя)
* Разрозненность данных (Огромное количество рабочих пространств, содержащих небольшие разрозненные частички контекста)
* Объем доступных данных (Самостоятельный поиск данных занимает часы или даже дни)

Как решали проблему: Каталог данных, Data lineage, удобный поиск и вот это все…
Решение на рынке не нашли и сделали свой продукт — Data Detective – каталог для непрофессиональных пользователей

Ключевые фичи:
* Полноэкранный поиск
* Полноэкранное дерево объектов
* Удобная карточка показателя / отчета
* Data Lineage

Метрики продукта:
* DAU, WAU, MAU и их динамика
* Структура пользователей (не только 46% ИТ, но и 54% бизнес)
* Отток с wiki (confluence), естесственный переток
* NPS

Tele2.
Self Service новой реальности.
Опыт переезда но новую BI систему в 2022 году
Центр компетенций по работе с данными и аналитикой это хорошо, но дорого. В команде ребят 6 человека, поэтому у них альтернативный путь – управляемый self service

Воронка выбора решения для перехода на новую BI:
40 «новых» BI на рынке ->
15+ решений посмотрели –>
9 пилотов –>
1 финалист (FineBI)

Параллельно приоритезировали отчеты с бизнесом (30 первого приоритета, 30 второго)
Приоритетные отчеты перенесла команда BI, остальные – сами пользователи

Еще были доклады от вендоров Visiology, Loginom, Arenadata и т.п., но это уже не так интересно как опыт бизнеса.