Newsletter a blog
o datové analytice

Logika data warehousu a data martu | Mňamka #207

Když začneme řešit data, hned na začátku je fajn položit si základní otázku: v jaké podobě mít svá data uložená tak, abychom je mohli skutečně efektivně používat pro řízení svého byznysu? Jedním z možných řešení je vytvořit tzv. data warehouse, popř. data marts. Co to je? Jaké mají vlastnosti? Co by měli umět? Jaké využíváme přístupy k data warehousingu? Cloud nebo on-premise? Kuba to všechno v kostce sepsal!

Desatero pro tvorbu dashboardů | Mňamka #204

Univerzální návod, jak dát dohromady kvalitní dashboard, asi neexistuje. Každopádně náš cíl je vždy stejný: dashboard, který bude konzument s radostí a pravidelně využívat. Jenže jak na to? Máme tu desatero pro tvorbu dashboardů! Na co se zaměřit a čeho se vyvarovat? A jaký je ten první krok, kterým to celé odstartovat? Know-how zkušeného datového detektiva k nezaplacení!

Jak využít účetní systém Pohoda (a jiné datové zdroje) v BI? | Mňamka #201

Vědět, v jaké je firma finanční kondici a kam pluje je jedna z klíčových věcí pro její správné kormidlování. Jenže jak to dát všechno dohromady? Jak využít všechny ty datové zdroje, které máme k dispozici? Potřebujete mít všechny finanční pohledy aktuální pár minut po zaúčtování dokladu? Pojďme se na to podívat krok za krokem – jen namátkově vytvoření mappingů, očištění dat, datový model a na závěr už chybí jen pár vymazlených dashboardů!

Řízení datové kvality: Data Governance | Mňamka #198

Mít pořádek v datech je pro mnoho firem sen. Data Governance je komplexní a jde ještě hlouběji. O co opravdu jde? Pojďme se na to podívat! Celé je to o strategické správě dat – propojuje podnikovou strategii a data s cílem vytvořit takové prostředí pro operace s daty, které bude produkovat kvalitní a důvěryhodné výstupy pro podporu rozhodování organizace. Proč se o ni teď tolik mluví? A jaké oblasti s ní souvisí? Zjistěte víc!

Churn prediction model | Mňamka #195

Získávat nové zákazníky je pro firmy velmi drahé. Snižovat churn je proto pro mnohé z nich jednou z priorit. Pokud dokážeme včas rozeznat tendenci k odchodu určitého zákazníka, máme šanci toto rozhodnutí zvrátit. Co je churn prediction model a jak na něj? Co potřebujeme, abychom byli schopni vytvořit opravdu dobrý model? Jak takový model vypadá a co s ním dál? Adam sepsal své zkušenosti!

Machine learning, modelování, predikce... jsou na ně vaše data připravena? | Mňamka #192

Firmy jsou často ochotny vynaložit nemalé prostředky na sestavení různých machine learning modelů nebo predikcí. V datech právem vidí konkurenční výhodu. Jenže... jen zlomek těchto modelů je nakonec úspěšně použit. Kde jsou ty pasti, do kterých modely padají? Předchozí analýza dokáže odhalit největší rizika. Na co si posvítit, než se do modelů pustíme? Dostatek kvalitních dat je pomyslný základ, ale zdaleka to nestačí. Bára dala dohromady kompletní přehled, který vychází z její praxe!