Ze života datového detektiva 4: Designér, architekt a konzultant #277

Co takový architekt v Bizztreat dělá?

Život architektů v Bizztreat je jízda :) Architekty u nás dělají většinou analytici, které baví budovat datové řešení na zelené louce, bavit se s businessem a přitom analyzovat a navnímat jeho fungování a potřeby a následně to všechno promítnout do návrhu logické architektury a výběru vhodné kombinace technologií. Tím ale jejich úkol nekončí, protože v úzké spolupráci s delivery teamem makají i na implementaci pivotních use casů a u toho zpravidla ještě lehce modifikují architekturu celého řešení i datových modelů (protože v systémech i datech samotných na nás občas čeká pár překvapení, o kterých se předem zkrátka nedozvíme). Jakmile s delivery teamem prošlápnou celou datovou pipeline až po finální analytický výstup a jeho úspěšný rollout směrem k businessu, může se slavit první velký mezník. Na velkých projektech pak architekti i nadále konzultují přidávání nových logických celků a dohlížejí na udržitelnost a kvalitu rozvíjeného řešení. 

V Bizztreat je extrémně důležité, aby každý datový detektiv v jakékoliv roli neustále přemýšlel nad business hodnotou toho, na čem zrovna pracuje. A pokud je architekt u zrodu nových řešení a v úzkém kontaktu s business stakeholdery, pak nad tím musí přemýšlet o to víc a dostat se na jádro toho, proč business poptává zrovna tohle a tamto a jaký přínos od řešení očekávají versus co se stane, kdyby k tomu nedošlo. Nejde o to vytvořit učebnicovou architekturu, ale architekturu, která je jednoduchá, udržitelná, funkční a nejlépe odpoví na ty správné business otázky. (Rado to shrnul takhle)

Kolik architektů v Bizztreat pracuje?

Dá se říct, že potencionálně tolik, kolik v Bizztreat pracuje datových detektivů :) Každý datový detektiv se postupně seznamuje s tím, jak se u nás (a nejen u nás) dělají architektury a má možnost se v tomto směru rozvíjet. Aby se to dalo ukočírovat, tak máme tým několika ostřílených architektů, kteří se o kvalitu a rozvoj této oblasti v Bizztreat starají.

Adopce analytických výstupů uživateli

Téma samo o sobě je podpora adopce analytických výstupů uživateli - v Bizztreat na to máme dokonce framework! Je to těch extrémně důležitých posledních 10 metrů před cílem, na které se nesmí zapomínat. Eva Hankusová si o tom povídala zde

Data Governance a DQA

Architekti u nás řeší i oblast Data Governance a DQA. Co si pod tím představujeme jsem sepsala v této mňamce nebo v ebooku.

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

Verča

Veronika Špryslová
datový detektiv
LinkedIn

Pilíře úspěšného datového projektu | Mňamka #544

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.

Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543

Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543

Vizuální zkratky, které promění datovou džungli v přehlednou mapu. Zjistěte, jak s pomocí ikon zjednodušit navigaci, zvýraznit klíčové informace a proměnit suchá data v poutavý příběh. Naučte se vybírat vhodné ikony, pracovat s nimi efektivně a odhalte, proč je jejich správné použití klíčové pro srozumitelnost a úspěch vašich reportů.

Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542

Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542

Porozumění chování zákazníků a jeho predikce jsou dnes klíčové pro firmy, které chtějí budovat loajalitu, zlepšit cílení kampaní a efektivně řídit své marketingové investice. Jak předpovědět, kdy zákazník odejde, jakou má pro firmu hodnotu nebo kdy s největší pravděpodobností znovu nakoupí? V článku se podíváme na klíčové koncepty, jako je predikce odchodu zákazníků (churn), výpočet jejich životní hodnoty (Lifetime Value), odhad pravděpodobnosti další interakce či modelování sklonu k nákupu. Získané poznatky mohou pomoci vytvářet efektivnější marketingové strategie a lepší zákaznickou zkušenost.