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
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
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!
Šaty dělají kód aneb Proč je někdy lepší kebab než velbloud | Mňamka #441
I špatný standard může být lepší než žádný standard. Bez toho totiž ve vašem kódu velmi snadno zavládne chaos. V praxi se např. často stává, že lidé halabala kombinují různé druhy uvozovek, míchají malá a velká písmena v pojmenování proměnných nebo se pro jistotu vůbec žádných jmenných konvencí nedrží. Ostatně, Tomáš už se o tom mnohokrát přesvědčil na vlastní pěst. Sepsal pro vás proto mňamku, ve které si připomeneme, proč byste přece jen nějaký standard při psaní kódu mít měli!