Je to mezera, není to mezera? | Mňamka #370
O čištění dat a jeho významu už jsme toho napsali poměrně hodně. Jednoduše řečeno - bez úklidu na vstupu budeme mít bordel i na výstupu.
Dokonce na to máme appku (Cooltivator), která tuhle mravenčí práci umí výrazně zjednodušit. :)
Co ale dělat, když potřebujeme “přechroustat” finanční čísla (například nějaký mapovací Google sheet s budgety)? Ono totiž jeden budget můžete napsat několika způsoby - a reálně se to i stává - copy & paste a najednou tam máte nový formát. :)
Třeba takhle:
Ale co s tím? Čistící skript by měl být univerzální a umět ošetřit všechny tyto možnosti.
Vezměme si to na příkladu Snowflake SQL a pěkně postupně:
1. “číslo” - pohodička, tady není o čem
2. “finanční” - tady už nám TO_NUMBER() stačit nebude - musíme nejdřív nahradit mezery a desetinnou čárku a až poté převést na číslo – rozehříváme se :)
3. “měna” - musíme navíc vyhodit “Kč”, vyzkoušíme
“Oops.. co se děje?” říkal jsem si, když jsem to viděl poprvý a zkusil to dvakrát znovu - chyba mezi klávesnicí a židlí? Není, ani napotřetí to neprošlo... Po chvíli googlení a zkoušení mi to došlo.
Poznáte rozdíl? :)
Ne? Já taky ne, až tady je vidět:
Zatímco v prvním případě jsme nahrazovali znak mezery, v tom druhém jde o oddělovač tisíců, což sice vizuálně vypadá úplně stejně, ale jde o jiný znak.
Takže:
Umělá inteligence ve firemních nástrojích: skvělý pomocník, nebo zadní vrátka? | Mňamka #546
AI dnes najdete téměř v každém nástroji, který ve firmě používáte - od zpracování dat přes účetnictví, CRM a řízení úkolů až po zákaznickou podporu nebo e-mail. Všude se objevují „asistenti“, „copiloti“, „recommenders“ nebo prostě tlačítka s nápisem „zkus to s AI“. Než AI funkcionalitu ve vašem nástroji nadšeně zapnete, stojí za to se zamyslet: jak funguje, co sbírá, kam data posílá? Protože právě tady se mohou velmi snadno otevřít zadní vrátka do celé firmy – a s nimi i dost zásadní bezpečnostní rizika.
Jsou statické dashboardy v roce 2025 přežitek? | Mňamka #545
Dashboardy jsou v dnešní době stále ještě hlavním nástrojem, který umožňuje byznysu rychle zobrazit klíčové metriky, sledovat trendy nebo porovnávat výkonnost. A pořád tak hrají důležitou roli ve světě datové analytiky. Ale… kolik rozhodnutí se podle nich skutečně udělá?
Pilíře úspěšného datového projektu | Mňamka #544
V Bizztreatu máme za sebou desítky datových projektů napříč různými odvětvími např. jako e-commerce, retail, výroba, média nebo obchod. Z praxe víme, že mnoho datových projektů selhává – nedoručí očekávaný přínos, uvíznou na půli cesty nebo se zacyklí v nekonečném „ještě to ladíme“. Bez ohledu na typ projektu či sektor platí, že úspěch vždy stojí na pevných základech – pilířích, které rozhodují o tom, jestli výstup skutečně přinese byznysovou hodnotu. Právě proto je klíčové zaměřit se na to, co dělá datový projekt opravdu úspěšným. Tak pojďme na to.
