Nová generace datových detektivů | Mňamka #222

V pátek 27.8. jsem měl možnost účastnit se příměstského tábora pod taktovkou FIMky (Fakulta Informatiky a Managementu, UHK). Byla to pro mě úplně nová zkušenost, pokusit se vysvětlit dětem “z druhého stupně ZŠ”, jak funguje “datový detektiv”, co to vůbec znamená a co běžně děláme … 

Upřímně říkám, že jsem už vystupoval na dost akcích, před docela hodně lidmi, ale … byl jsem nervózní, dost nervózní. Netušil jsem vůbec, jaká bude úrověň, na které se budeme bavit a jestli tam na sebe budeme koukat a nechápat se. Připravil jsem se na variantu, kdy si budeme říkat úplné základy, vzal jsem s sebou LEGO kostky, na kterých jsem se snažil vysvětlit principy práce s daty.

Cílem dne bylo vymyslet a poskládat dashboard. Jakýkoliv. Měli jsme na to vlastně celé dopoledne. Na papír, kreativně.

To, co se odehrálo, předčilo všechny moje představy. Děti byly naprosto super! Orientovaly se, poznávaly naše zákazníky. Dokázaly popsat, jak funguje třeba Dámejídlo.cz nebo Bageterie Boulevard. Nikdy by mě nenapadlo, že se budu s dětmi 10-13 let bavit o “delivery fee” a z čeho mají firmy revenue. Fakt jsem zíral, jaký dostávám otázky, jak se děti doplňují, atd. atd. 

Téma, které jsme vybrali bylo “vyberte si oblíbeného youtubera a pojďte mu pomoc s datama, ideálně definujte nějaký byznys problém”. Děti nádherně pospojovaly různá čísla, která si dohledaly, daly je do kontextu, namalovaly dashboard, barevné KPIs, dohledaly si “revenue”, přepočítaly do lokální měny (jako fakt!!), a dokonce otagovaly content podle typu. Pracovaly ve skupinách a výsledek mi prostě naprosto luxusně odprezentovaly. Fakt neuvěřitelný a smekám! 

Podle feedbacku od dětí je to bavilo a už se domlouvaly, že dorazí příští rok. Je vidět, že biflování letopočtů a slepý mapy nejsou úplně dobrá cesta, jak poznávat a naučit se něco nového.

Díky moc UHK za šanci se účastnit, byla to super zkušenost, kterou moc rád zopakuju. O budoucnost datových detektivů nemám strach.

Máte k článku nějaké otázky nebo připomínky? Klidně mi napište, rád to s Vámi proberu :-)

Jirka Tobolka
datový detektiv
LinkedIn

Keboola a Kai PromtLab | Mňamka #524

Keboola a Kai PromtLab | Mňamka #524

Objavte PromptLab, sofistikované riešenie od Kebooly a Kai PromtLab na zlepšenie interakcií s umelou inteligenciou. V tomto článku sa dozviete, ako PromptLab využíva technológiu Streamlit na automatické prispôsobovanie výziev za účelom dosiahnutia lepšej jasnosti a presnosti vo vašich projektoch. Oboznámte sa s intuitívnym rozhraním, ktoré vám umožní porovnávať výsledky a optimalizovať pracovné postupy.

Základní pojmy v datovém modelování | Mňamka #457

Základní pojmy v datovém modelování | Mňamka #457

Co je to datový model? Jaký je rozdíl mezi konceptuálním a logickým modelem? A k čemu slouží proces tzv. normalizace? Bez datového modelování se dnes v BI obejdete už jen stěží, Kuba si o něm proto připravil krátkou minisérii, ve které si vše probereme od úplných základů. V prvním díle se seznámíme s nejdůležitějšími pojmy, které byste v této souvislosti měli znát, a na jednoduchém příkladu z oblasti sales si ukážeme, jak takový datový model vlastně vypadá. Tak pojďme na to!

MAQL II. - MAQL Reuse factů & Nesting metrik | Mňamka #454

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!