Сегодня у нас ещё одно интересное мини-интервью с Романом Буниным - руководителем команды визуализации данных в Яндекс Go.
Роман рассказал про структуру команды и как устроена работа с данными. Получилось интересно)
У Романа есть сайт и телеграм-канал, где он делится лайф-хаками визуализации данных, пишет про развитие BI-систем и, в частности, про Tableau. Рекомендую всем BI-разработчикам и всем, кто работает с визуализацией данных. Научитесь продуктовому подходу к построению дашбордов.
И само интервью:
"Я расскажу как устроена работа с данными только в бизнес-аналитике Такси, и то как это вижу я со стороны работы своей команды. Поэтому могу что-то пропустить или не дать глубоких деталей.
Яндекс имеет сильную data-driven культуры, поэтому в Go мы обслуживаем более 800 бизнес-пользователей, которые используют данные для принятия решений.
Основной «солдат» данных — это фуллстэк аналитик. Это супермены, которые могут сами собрать и понять боль бизнеса, подготовить данные, сделать их обработку на Питоне, построить модель и создать дашборд. Лучше всего они разбираются в аналитике, статистике и том направлении бизнеса за которое отвечают (продукт, маркетинг, найм водителей, безопасность и т.п.).
Чтобы помогать им работать с «технической» частью есть инфраструктурные команды: команда Data Management Platform, команды внутренних инструментов и моя команда по визуализации:
— DMP создает инструменты по работе с данными и новые низкоуровневые витрины данных. В их рядах дата-инженеры, партнеры по данным и системные инженеры.
— Команды внутренних инструментов разрабатывает библиотеки для питона, модели и инструменты прогнозирования, платформы для проведения A/B-тестов и системы аналитики в реальном времени. Здесь очень много разных ролей — от фронт-энд разработчиков до ML-инженеров.
— Моя команда помогает аналитикам делать правильные дашборды — мы обучаем и консультируем по работе с Табло, создаем темплейты и стайлгайды, налаживаем процессы управления контентом и делаем самые важные и большие отчеты. У нас в команде BI-разработчики и менеджер продукта.
Получается довольно много ролей, и это только в отделе бизнес-аналитики. А ещё есть большая команда ML-инженеров, дата сейнистов и аналитиков эффективности, которые разрабатывают алгоритмы диспетчеризации, балансируют маркетплейс, настраивают юнит-экономику и т.п."
Роман рассказал про структуру команды и как устроена работа с данными. Получилось интересно)
У Романа есть сайт и телеграм-канал, где он делится лайф-хаками визуализации данных, пишет про развитие BI-систем и, в частности, про Tableau. Рекомендую всем BI-разработчикам и всем, кто работает с визуализацией данных. Научитесь продуктовому подходу к построению дашбордов.
И само интервью:
"Я расскажу как устроена работа с данными только в бизнес-аналитике Такси, и то как это вижу я со стороны работы своей команды. Поэтому могу что-то пропустить или не дать глубоких деталей.
Яндекс имеет сильную data-driven культуры, поэтому в Go мы обслуживаем более 800 бизнес-пользователей, которые используют данные для принятия решений.
Основной «солдат» данных — это фуллстэк аналитик. Это супермены, которые могут сами собрать и понять боль бизнеса, подготовить данные, сделать их обработку на Питоне, построить модель и создать дашборд. Лучше всего они разбираются в аналитике, статистике и том направлении бизнеса за которое отвечают (продукт, маркетинг, найм водителей, безопасность и т.п.).
Чтобы помогать им работать с «технической» частью есть инфраструктурные команды: команда Data Management Platform, команды внутренних инструментов и моя команда по визуализации:
— DMP создает инструменты по работе с данными и новые низкоуровневые витрины данных. В их рядах дата-инженеры, партнеры по данным и системные инженеры.
— Команды внутренних инструментов разрабатывает библиотеки для питона, модели и инструменты прогнозирования, платформы для проведения A/B-тестов и системы аналитики в реальном времени. Здесь очень много разных ролей — от фронт-энд разработчиков до ML-инженеров.
— Моя команда помогает аналитикам делать правильные дашборды — мы обучаем и консультируем по работе с Табло, создаем темплейты и стайлгайды, налаживаем процессы управления контентом и делаем самые важные и большие отчеты. У нас в команде BI-разработчики и менеджер продукта.
Получается довольно много ролей, и это только в отделе бизнес-аналитики. А ещё есть большая команда ML-инженеров, дата сейнистов и аналитиков эффективности, которые разрабатывают алгоритмы диспетчеризации, балансируют маркетплейс, настраивают юнит-экономику и т.п."