Как мы развиваем #bigdataX5 и кто нужен в Big Data

[sim3x]

обновите знания по математике. Для решения рядовых задач big data не требуется докторская степень, но базовые знания по высшей математике все-таки нужны. Понимая механизмы, заложенные в основу матстатистики, вам будет проще осознавать процессы;

Был бы рад увидеть статью просто со списком ключевых слов, которые требуется понимать для изучения ML (на начальном, среднем и годлайк уровне)

Очень часто спрашивают на тостере

[mr_Darwin]

Вообще, идея была написать статью о том что большие данные не равно ML (Как впрочем ML не равно Data Science) поэтому набор ключевых слов для изучения будет свой для каждой роли в команде. Если интересно в таком разрезе — можно попробовать составить.

Конкретно про ML и DS лучше всего смотреть тут Open Data Science (не реклама, но дань уважения)

[nikola_sa]

Analyst а не Analytic.

[nikola_sa]

Data Quality – провел. Это шедевр. Data Quality – ничего провести не может. Пишите все по русски.

[X5Tech]

Тогда уж надо критику англицизмов еще раньше — с Big Data начинать. К сожалению, в ИТ прижилось использование калек с английского.

[McKinseyBA]

кто именно сейчас нужен в big data

подобные необычные словоформы и некорректные англицизмы вместе с маркетинговым «булшитом» не позволили прочитать статью целиком.

На мой взгляд, было бы полезнее рассказать о реальных бизнес-кейсах из вашей практики с примерами кода и более подробным описанием инфраструктуры вашего решения ML. 3 года назад, когда я работал в логистике X5, единственным известным мне примером был поиск оптимального месторасположения новых распределительных центров на основе анализа и прогноза плеча доставок / товарных потоков. Может конкретика будет в следующих статьях?

[X5Tech]

Будет обязательно в следующих постах. #bigdataХ5 появилась год назад, так что наши кейсы не старее года ;).

[mr_Darwin]

Спасибо за конструктив. Принято.

[orreanix]

Отличный пост!

Можете рассказать про Product Owner — кто он (профайл человека, ключевые компетенции)? Из какой он функции (в бизнесе или в ИТ)? какой у него уровень в иерархии и, если не секрет, какой роли репортит.

[mr_Darwin]

Основная задача Product Owner (PO) — повышение эффективности бизнеса компании за счет внедрения аналитически продуктов «Больших данных». У нас именно PO отвечает за полный цикл работ по разработке, внедрению и поддержке продукта:

• определяет стратегию развитие продукта
• P&L
• организует сбор обратной связи от пользователей
• управление жизненным циклом сервисов и продуктов, включая мониторинг эффективности по ключевым показателям

Поэтому фокус в профиле и компетенциях на знания и опыте в предметной области, бизнес-ориентированность, умение сформировать и донести ценность продукта для бизнеса.

Понятно, что для закрытия этих задач он должен уметь работать с командой – постановка целей, мотивация, вдохновение на реализацию нового.

Иерархия у нас «плоская» — подчинение PO идет напрямую директору по продуктам.

[orreanix]

понятно, спс!
PO, директор по продуктам — полностью в структуре CIO? или частично в бизнес репортит?

[mr_Darwin]

У нас, Дирекция Больших Данных (ДБД) это отдельное подразделение не входящее в ИТ.
Директор по продуктам отчитывается непосредстенно бизнесу по продуктовым задачам, и Директору ДБД по стратегии развития.