Bizztro mňamky datových detektivů
Máme know-how a nebojíme se o něj podělit!
Každé úterý v 7:00 vám pošleme nejdelikátnější #BizztroMňamky ze života datových detektivů do vašeho mailu a "nachytříme vás" našimi oblíbenými tipy, triky a zkušenostmi z datové analytiky, online komunikace a používání cloudových služeb.
Chcete ochutnat?
Bizztro archiv
MAQL II. - MAQL Reuse factů & Nesting metrik | Mňamka #454
Proč se vyplatí recyklovat metriky v MAQL? Máme tady pokračování naší krátké minisérie o dotazovacím jazyku MAQL od Péti. V minulém díle jsme si osvětlili základní rozdíl mezi SQL a MAQL a dnes se zaměříme na výhody metrik vytvořených pomocí MAQL a jejich recyklaci. Funguje to přitom podobně jako v případě klasické recyklace surovin. Pokud ji dělat nebudete, ušetříte si možná půl minutky práce, v budoucnu se vám to ale může velmi nepříjemně vrátit. Tak se na to pojďte podívat!
Nejčastější typy datových úniků | Mňamka #452
Spousta firem podceňuje datovou bezpečnost. Každý únik dat přitom může podkopat kredibilitu firmy a v krajním případě i nenávratně poškodit její reputaci. Nemusí přitom nutně jít o sofistikované hackerské útoky. Možností, jak přijít o data, je celá řada. Od zdánlivě nevinného přeposlání emailu na nesprávnou adresu přes phishingové útoky využívající firemní informace až po ransomware, který vám zablokuje celý systém. Podívejte se, na jaké základní typy datových úniků si dávat pozor a jak jim předcházet!
Jak si udělat pořádek v grafech? | Mňamka #453
Méně je někdy více! Toto známé české přísloví platí i v oblasti datových vizualizací. Při tvorbě grafů a dashboardů si lidé někdy usnadňují práci tím, že jednoduše převezmou defaultní nastavení daného vizualizačního nástroje a už si nekladou otázku, zda všechny jeho elementy skutečně dávají smysl. Výsledkem pak bývají nepřehledné grafy, které nedávají dostatečně vyniknout klíčovým datům. V dnešní mňamce si proto na jednom praktickém příkladu ukážeme, jak se dá takový graf debordelizovat!
K čemu je prediktivní analytika? | Mňamka #450
Snad každá firma chce mít co největší konkurenční výhodu oproti ostatním společnostem ve svém oboru. A data vám samozřejmě nabízejí celou řadu možností, jak toho docílit. Jednou z nejzajímavějších, ale také nejvíce opomíjených, je prediktivní analytika. S její pomocí můžete např. předpovídat budoucí trendy a poptávku po vašich produktech, což vám umožní lépe optimalizovat množství držených zásob. Podívejte se proto, proč byste prediktivní analytiku rozhodně neměli podceňovat!
AI a budoucnost regulace | Mňamka #451
ChatGPT doslova ohromil celý svět, a tak mu lidé bez většího rozmyslu začali poskytovat data nejrůznějšího charakteru. V některých případech šlo bohužel i o citlivá interní data. Samsung např. nedávno zjistil, že někteří jeho zaměstnanci s ChatemGPT sdílejí i vysoce důvěryhodný kód, což představuje potenciálně závažný únik dat. Není tedy příliš překvapivé, že sílí volání po větší regulaci umělé inteligence. V dnešní mňamce se podíváme na to, jaký je současný stav regulace na poli AI a jaké by mohly být její budoucí dopady!
Datové modely: k čemu jsou a jak je vytvořit? | Mňamka #448
Firmy v e-commerce sektoru je využívají k analýze zákaznických dat, predikci poptávky či optimalizaci množství zásob. Banky na jejich základě činí např. rozhodnutí o poskytnutí úvěru. A softwarové společnosti je zase potřebují k inkorporaci analytiky do produktů. Řeč je samozřejmě o datových modelech, bez kterých se dnes už neobejde žádná firma, která chce s daty pracovat efektivně. V dnešní mňamce od GoodData se proto podíváme, jak se vlastně takové datové modely vytváří a jakých best practices se při jejich tvorbě držet!
Jak na plošné grafy | Mňamka #449
Plošné grafy jsou o poznání exotičtější a barevnější variantou populárních spojnicových grafů. Od nich se odlišují zejména tím, že plochy pod čarami jsou vyplněny barvami, vzory či obrázky. Snadno bychom tak mohli nabýt dojmu, že oba grafy jsou mezi sebou ve vizualizacích vzájemně zaměnitelné. To by ale byla velká chyba. Dnes si totiž ukážeme, že případů, na které se plošné grafy hodí, je v praxi docela málo. Několik ideálních use cases ale přesto existuje. Pojďte se na ně spolu s námi podívat!
Kdy modernizovat datový sklad? | Mňamka #446
Spoléhat se na zastaralé systémy nejde do nekonečna. Spousta firem odkládá modernizaci svého datového skladu do poslední chvíle a tím před sebou valí nabalující se balvan technologického dluhu. To má samozřejmě celou řadu negativních dopadů, z nichž asi nejvýznamnějším je ztráta konkurenceschopnosti. Pokud se tedy i váš datový sklad stal spíše černou dírou na peníze, je pravděpodobně nejvyšší čas na změnu. V dnešní mňamce se podíváme na to, jak poznat, že už právě taková chvíle nastala!
Co jsou to syntetická data? | Mňamka #447
Na první pohled vypadají k nerozeznání od reálných dat, ve skutečnosti ale vznikla „nepřirozeným“ způsobem. Řeč je samozřejmě o syntetických datech, která hrají v analytice čím dál větší roli. Podle některých odhadů by např. už v příštím roce mohlo být až 60 % dat používaných v umělé inteligenci a analytických projektech syntetického původu. Co stojí za tak nebývalým růstem jejich popularity? Důvodů je mnoho, tím nejdůležitějším jsou ale zvyšující se nároky na datovou bezpečnost. Mrkněte se proto, jak se dají syntetická data využít!
Data všude kolem nás | Mňamka #444
Firmy mají v dnešní době o svých zákaznících více dat než kdykoliv předtím. Přesto je většina z nich nevyužívá ani zdaleka optimálně. Hlavním důvodem, proč se tak děje, je jejich nedostatečná organizace. Data jsou často rozeseta v mnoha různých zdrojích a není proto vůbec snadné se k nim rychle dostat a činit na jejich základě nezbytná byznysová rozhodnutí. Pojďte se spolu s námi podívat, jak takovou situaci řešit a jak si v zákaznických datech udělat pořádek!