Jak mít uklizeno ve vizualizační platformě (GoodData) | Mňamka #126

Mít uklizeno ve vizualizační platformě je občas docela oříšek. Co dělat, abychom se z toho nezbláznili a nestrávili víc času hledáním metriky/reportu než analytickou prací samotnou? 

Máme tu pár tipů pro pořádek v GoodData, ale většina aktivit může být aplikována i na ostatní vizualizační tools.

Nepleťte si pojmy s dojmy

Vše začíná u výstižných a konzistentních názvů (aneb nenazývejte operátora v jedné tabulce agentem a v druhé userem :) To se hrozně lehce řekne, ale není to tak jednoduché dodržet že? Systémy i lidé se střídají/migrují a "entropie vzrůstá"...

Jak z toho ven? Zaveďte v podniku businessový slovník (ve kterém lze mimojiné fulltextově vyhledávat) a zařaďte ho do procesu validace nových či změnových požadavků. Jeho samotné vytváření vás donutí jasně definovat pojmy (včetně metrik), uživatelům nebudete muset furt vysvětlovat, kdo je a kdo už není nový zákazník a nám datařům toho operátora/agenta/usera můžete mlátit o hlavu dokud to jednoho krásného dne nesjednotíme. Předejdete tím i vytváření duplicitních metrik.

Utřiďte si Data Catalog

V novém GoodData si můžete zapnout roztřídění dle Folders, což vám atributy roztřídí dle tabulek a metriky dle složek. Já osobně preferuju zapnout rozbalení seznamu jako defaultní chování. Pokud toto roztřídění z jakéhokoliv důvodu nepoužíváte, tak se v GoodData vyplatí do každého názvu sloupce přidat i do závorky i název tabulky.

Využívejte Drill Down Paths

Naučte uživatele drillovat (nejen) do hierarchie atributu. Ušetříte tím nejen GoodData šťávu, ale hlavně se zbavíte spousty reportů, které vlastně ukazují to samé, jen přes jinou úroveň detailu.

Dolujte metadata

GoodData metadata lze používat pro optimalizaci LDM skrze identifikaci nepoužívaných tabulek či atributů, úklid nepoužívaných či duplicitních metrik i reportů, zajištění konzistence metrik napříč více projekty (metrika je stejně definovaná ve všech projektech) nebo i pro aktualizace výše zmíněného businessového slovníku (související objekty, definice, popis metriky).

Zapomněla jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi. 

Verča

Veronika Špryslová
datový detektiv
LinkedIn

7 signálů, že vaše firma potřebuje datovou strategii | Mňamka #555

7 signálů, že vaše firma potřebuje datovou strategii | Mňamka #555

Každá firma chce zvednout efektivitu a využít příležitosti, které dnes AI nabízí. Jenže než nasadíte jakýkoliv model, copilota nebo „chytrou analýzu", musíte mít v pořádku to, na čem AI stojí a to jsou pevné datové základy. Následující signály jsou věci, se kterými se u klientů stále poměrně často setkáváme. Pokud některý z nich zní povědomě, datová strategie není nice-to-have. Je to základ. A ten se bohužel nedá přeskočit, i když by to bylo hodně pohodlné. Dá se oddálit, ale pak se vždy platí i s úroky.

EU AI Act: Co to reálně znamená pro české firmy | Mňamka #554

EU AI Act: Co to reálně znamená pro české firmy | Mňamka #554

Evropská unie přichází s první ucelenou regulací umělé inteligence. EU AI Act má nastavit pravidla pro to, jak se AI vyvíjí a používá. Pro spoustu firem to může znít jako další regulace navíc. Ve skutečnosti ale jde o změnu, která se poměrně rychle propíše do každodenního fungování. AI už dávno není jen experiment nebo playground pro technologické firmy a čím víc se AI dostává do citlivých oblastí, tím větší tlak je na to, aby její fungování bylo férové a kontrolovatelné. Jak se tato regulace dotkne českých firem a co je v této regulaci podstatné?

Google Workspaces - Přestaňte platit za centrální správu podpisů v Gmailu | Mňamka #553

Google Workspaces - Přestaňte platit za centrální správu podpisů v Gmailu | Mňamka #553

Přišli jsme o správu e-mailových podpisů při přechodu k novému GCP partnerovi. Místo placení SaaS nástrojů jsem to postavil za odpoledne přes Google Apps Script – zdarma. Tady je celý návod.