Продолжая серию статей про знания, полученные на работе, хочу рассказать про свои навыки DevOps, которые были на нуле, когда я пришла в компанию GlowByte.
Это история о том, на что нужно обращать внимание, изучая инструменты DevOps с нуля, и как достичь успеха в этом.
В статье расскажу свою историю накопления знаний, какие задачи помогли лучше понять DevOps и как это все помогает специалисту поддержки.
Задумывались ли вы, какие скиллы в вас развила и развивает работа? Достаточный ли рост получаете в своей профессиональной деятельности? А нет ли такого, что вы занимаетесь изучением специфических космолетов, знания о которых применить больше негде, кроме как на текущем месте работы? На определенном этапе своей карьеры я задалась именно такими вопросами и в данной статье, точнее цикле статей, расскажу, как я научилась измерять свое развитие, управлять им и что дала мне работа в сопровождении B2B-бизнеса.
Байесовский подход к АБ-тестам — альтернатива частотному (фреквентистскому) подходу. Поговорим о том, как заменить p-value на более интерпретируемые метрики, используя байесовские методы. На примере теста конверсии сравним частотный и байесовский подходы.
Всем привет! Меня зовут Наталия Стекунова, руковожу отделом по управлению персоналом в GlowByte. Расскажу о том, как и зачем мы в компании применили технологии Process Intelligence в процессе подбора персонала.
Всем привет! Сегодня хотим затронуть тему облачных технологий. Дмитрий Морозов, архитектор DWH в компании GlowByte, занимается хранилищами данных 6 лет, последние 2,5 года участвует в проектах, использующих облака. В этой статье он сделает обзор облачных решений, которые могут быть полезны для задач хранения больших данных, а также уделит внимание вопросам выбора облачного хранилища. Статья основана на личном опыте, может быть интересна как разработчикам, дата-инженерам, так и менеджерам, отвечающим за корпоративную Big Data-инфраструктуру и ищущим возможности ее масштабировать.
Хабр, привет! Меня зовут Регина Камалова, проджект-менеджер в Business Intelligence GlowByte. С того момента, как GlowByte представила российскому рынку вендора FanRuan и его инструмент для бизнес-аналитики FineBI, прошло уже больше года. Наши китайские партнеры не стоят на месте, активно развивают свои продукты и не так давно презентовали новую версию – FineBI 6.0. О полезных обновлениях и хочу рассказать сегодня.
Привет, Хабр! Меня зовут Георгий Ржавин, работаю процессным архитектором в компании GlowByte, руковожу направлением Business Process Management. В этой статье хотел бы с вами подискутировать о вечном противостоянии подходов High Code и Low Code: где сейчас находимся и кто выигрывает. Но перед тем, как мы перейдем к основной дискуссии, сразу оговорюсь, что текущее сражение я буду рассматривать применительно к сфере автоматизации процессов, в которой сам работаю и в вопросах которой немного разбираюсь.
Привет, Хабр! Эксперт комьюнити #Сарафан компании GlowByte Александр Долгих расскажет историю из личного опыта о том, как решалась задача интеграции целевого маркетинга и множества самых разных каналов в одном из ведущих банков России (спойлер: о создании собственной централизованной платформы). Все персонажи вымышлены и совпадения случайны (улыбка).
Привет, друзья! Сегодня команда Business Intelligence GlowByte поделится материалом от китайских партнеров из FanRuan – кейсом внедрения FineBI в авиации. Статья объемная (и “визуальная”), состоит из двух частей. В первой рассказывается о компании и проблемах, с которыми она столкнулась в работе с большими данными, во второй рассматриваются сценарии использования BI-инструментов в авиации.
Привет, Хабр! Меня зовут Георгий Ржавин, работаю процессным архитектором в компании GlowByte, руковожу направлением Business Process Management. В этой статье хотел бы поделиться моим видением мирового рынка ПО (в первую очередь доступного в России) по моделированию и автоматизации процессов, а также рассказать о новых инструментах. Прежде всего материал будет интересен для бизнес‑ и процессных аналитиков.
С момента выхода в свет нашумевшей статьи Фреда Райхельда «Одна цифра, которую вам нужно знать для роста» прошло уже почти 20 лет. За это время мир клиентского опыта стал немыслим без мониторинга лояльности клиентов NPS (Net Promoter Score).
В этом материале команда Customer Experience (СX) GlowByte, в которую вселился Григорий Остер, даст вредные советы о том, как сделать ваш индекс NPS высоким и бессмысленным. Они подробно расскажут о том, какие подводные камни в измерении NPS видят академические исследователи, и что можно предпринять, чтобы нивелировать их проявление.
Привет, Хабр! Меня зовут Марк Лебедев, работаю архитектором в GlowByte. В июне 2022 года на митапе DataPeople мы с командой рассказывали о наших планах в части GreenPlum (запись выступления). Если коротко, тогда мы сфокусировались на развитии open-source и собирались выложить в публичный доступ наши наработки относительно мониторинга кластера и мониторинга запросов, плейбуки по инсталляции и наши подходы для нагрузочного тестирования. Собственно про них и хотелось бы поговорить подробно. В этой статье мы подведём итоги, что нам удалось сделать за прошедшие 6 месяцев, и расскажем о планах на будущий год. В конце статьи укажем все ссылки на репозитории.
Хабр, привет! Сегодня, в предпраздничный день, публикую статью Кирилла Евдокимова, директора практики Data Governance GlowByte. В области данных и аналитики он работает уже около 20 лет, последние 7 лет основной фокус – это Data Governance. Как говорит Кирилл, история с управлением данными всё еще остаётся terra incognita. В статье под катом он разбирает наиболее частые ошибки, проблемы, с которыми приходится сталкиваться компаниям, вступающим на тернистый путь управления данными.
Наши коллеги из группы компаний ГлоуБайт не так давно публиковали достаточно развернутый материал по графовой аналитике, в котором содержится базовая теория и приведены области практического применения. В этой статье мы бы хотели поделиться опытом проектирования данного класса систем, какие специализированные движки используем, какую типовую архитектуру применяем и как к ней пришли.
Хабр, привет! Не так давно мы поделились переводом китайской статьи о поиске Банком Даляня инновационных приложений при работе с большими данными. Команде Business Intelligence GlowByte посчастливилось получить от FanRuan ещё одну статью, в которой раскрываются тайны работы движка FineBI Spider. Этот “Спайдермен” – тот ещё герой аналитики. Предлагаем вашему вниманию наш перевод оригинальной статьи и подробности функциональных особенностей китайского “паучка”.
Привет, Хабр! Меня зовут Сабина Метляева. Я работаю в GlowByte менеджером проектов MLOps. Помимо управления проектами, занимаюсь созданием обучающих материалов, изучаю и внедряю инструменты по оптимизации своей работы и команды в целом, провожу обучение. Об одном из таких инструментов, который мы применили у себя на практике, хочу рассказать в этой статье. Речь пойдёт о матрице компетенций.
Привет, Хабр! Команда Business Intelligence GlowByte уже рассказывала, что в этом году стала партнёром китайского разработчика ПО для бизнес-аналитики FanRuan. В рамках сотрудничества вендор любезно поделился статьёй, в которой подробно рассказывает об успешном внедрении платформы FineBI в крупном коммерческом банке Китая. Мы перевели материал, нашли этот кейс полезным и показательным и хотим рассказать о нём вам.
Для желающих взглянуть на первоисточник – ссылка на оригинал. Итак, дальше по тексту – кейс Банка Даляня: “Поиск инновационных приложений для работы с большими данными в рамках усиления технологического и операционного взаимодействия”.
Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Чванов, работаю бизнес-архитектором в команде Retail Solution GlowByte. Предположу, что осталось уже совсем немного компаний, которые не вкладывают ресурсы в автоматизацию своих бизнес-процессов. Это очевидный тренд последних десятилетий, это стало уже в некотором смысле чем-то само собой разумеющимся.
Вместе с тем я обратил внимание, что в большинстве случаев такая информация носит несколько однобокий характер – как правило, описываются либо успешные, либо, наоборот, неуспешные кейсы. Реже следует некий разбор пути к успеху или причин неуспеха. Но при этом озвученные причины носят локальный, операционный характер: саботаж со стороны сотрудников, низкая формализация бизнес-процессов и т. д. Наверное, подобные причины имели место, но меня не покидало ощущение, что в этих разборах чего-то не хватает.
Далее я попробую посмотреть на вопрос автоматизации через оптику сопоставления управленческой и технологической степени зрелости компаний. На мой взгляд, с таким подходом задача автоматизации становится более управляемой.
Управленцы всех уровней по этому вопросу фактически достигли консенсуса, сложности обычно возникают вокруг сроков, бюджетов, границ проектов, выбора решений и пр. Причинами такого единодушия могут быть разные источники – от работы управленцев в компаниях, в которых такие процессы уже автоматизированы, до участия в различного рода обучающих проектах (форумах, выставках, вебинарах), где информация об автоматизации бизнес-процессов звучит как постулат.
Всем привет! Мы команда сопровождения GlowByte, занимаемся решением багов в различных системах крупного бизнеса. В статье на примере use-кейса расскажем, как разбирать закрытую систему по кусочкам в поисках решений сложных багов.
Однажды к нам пришёл проект, о котором не было известно ничего: вендор покинул российский рынок и оставил систему с закрытым исходным кодом без документации и экспертной команды. Рассказываем, как именно мы справились с работой над "чёрным ящиком", а также объясняем на примерах технические детали получения исходников из закрытого JAVA-кода.
Хабр, привет!
Меня зовут Полина Окунева, я работаю ведущим аналитиком в компании GlowByte в команде Advanced Analytics, а также автор курса по A/B тестам. Сегодня в статье я предлагаю интересующимся небольшой гайд по A/B-тестам.
Когда я начала погружаться в тему A/B-тестирования пару лет назад, меня кидало из стороны в сторону: то перечитывала фундаментальные учебники по статистике, то переключалась на статьи о конкретных методиках. Но во всем этом многообразии материалов для меня на тот момент был огромный недостаток — я не могла собрать все в кучу и разобраться, а как же проводить-то этот A/B-тест? Я знала, что есть разные виды тестов, множественное тестирование и поправки, полезный и популярный Bootstrap… Но как все это соединить было не очевидно. Хотелось понять, какие этапы есть у A/B-тестирования и когда на что обращать внимание. Хотя бы какие термины гуглить и когда.
Сегодня я представляю вашему вниманию пазл, который сложился в моей голове по итогу плотной работы в этой теме. Я не претендую на истину в последней инстанции — шаги могут и должны(!) быть адаптированы конкретно под вашу задачу. Но если вы только начинаете входить в сферу A/B-тестирования, надеюсь, статья будет очень полезна. Я не буду подробно останавливаться на каждом понятии. Моя цель — обозначить технические этапы и показать новичкам модельную картину A/B-тестирования.
