Nic nemusí být takové, jak se nám zdá. | Mňamka #46
"Kognitivní zkreslení (cognitive bias) jsou určité tendence myšlení, díky nimž může docházet k chybným úsudkům. Jsou většinou podstatou předsudků a stereotypního myšlení. Většina argumentačních klamů mohou být zkreslení, pokud jsou však užity vědomě, nejde o zkreslení, ale o podvod.
U kognitivního zkreslení je podstatné, že si jej člověk neuvědomuje. Nejde tudíž o záměrnou chybu, ale o výsledek chybného myšlenkového procesu, při němž dotyčný z nějakého vnitřního nevědomého důvodu předpokládá (nebo naopak odmítá) nějaký výsledek a svá pozorování proto interpretuje zaujatě." (zdroj)
A jaké to jsou? S čím vším se můžeme jako (nejen) datoví analytik setkat? Některé najdete už na obrázku, jiné níže pod ním:
Síla dobře navržených dashboardů a KPI | Mňamka #535
V dnešní době chce být každý "data-driven" – rozhodovat se na základě dat, a ne podle pocitů. Jedním z klíčových způsobů, jak toho dosáhnout, jsou správně nastavené KPI a přehledné dashboardy. Ty poskytují jasný přehled o výkonnosti a pomáhají firmám činit rozhodnutí, která opravdu stojí na datových základech, ne na odhadech.
Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI): Jak je správně nastavit a efektivně vyhodnotit pomocí business intelligence | Mňamka #534
Jak efektivně řídit růst a sledovat dosažení cílů? Jak klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) pomáhají firmám zlepšovat výkon a naplňovat strategické záměry?V článku najdete příklady KPI pro oblasti jako finance, marketing, zákaznický servis, výroba, lidské zdroje a IT, včetně praktických příkladů jejich využití. Zjistěte, jak zavést a sledovat KPI, abyste získali lepší přehled o efektivitě klíčových procesů.
Datové sklady, jezera a lakehouse: Jak vybrat správnou architekturu pro správu dat? | Mňamka #533
Svět správy dat prošel rychlým vývojem, který je poháněn rostoucí potřebou zpracovávat a analyzovat obrovské množství dat v reálném čase. Firmy, které chtějí porozumět svým datům, narazily na různé architektury – datové sklady, datová jezera a nyní i tzv. lakehouse – které nabízejí různé možnosti pro ukládání a správu dat. Tento článek se zabývá těmito třemi architekturami, porovnává jejich výhody a nevýhody a podrobněji se zaměřuje na lakehouse, nejnovější inovaci, která se snaží řešit problémy z dřívějších systémů.
