Avito Data Tech

Вы уже освободили слот на 19:00?

🚀 Потому что ровно через час начинается трансляции Avito x Trisigma meetup. Поговорим про нашу систему тестирования, какие продуктовые и бизнес-метрики мы вырастили благодаря платформе и, конечно, не забудем про A/B-тесты. Присоедняйтесь по ссылкам ниже:

📺 Youtube
🔵 VK Video

Увидимся 😀

🔍 Продолжаем разбираться с рисками и качеством данных с Алексеем Пахомовым!

⚡️ В процессе улучшения работы с инцидентами качества данных мы столкнулись с множеством вызовов, начиная от трудозатратных процессов анализа и заканчивая проблемами с критичностью инцидентов. Чтобы повысить эффективность, мы перешли к Data-driven подходу, внедрили систематический сбор метаданных и разработали диагностическую онтологию.

⁉️ Одним из главных вопросов было: как снизить время реакции и избежать перегрузки из-за избыточных инструментов? На этот и многие другие вопросы мы ответили в завершающей, 3 главе статьи, а самое основное — вынесли в карточки.

#analytics

Готовы к Avito x Trisigma meetup? Мы уже на низком старте 🚀

16 апреля соберёмся в офисе на Лесной и онлайн в 19:00, чтобы послушать доклады об А/Б-тестировании в стратегии автоматизации бизнес-процессов и CRM-коммуникаций. Будет даже легенда о мальчике, который однажды раскатил без А/Б!

И да, ещё есть несколько мест.
✔️Чтобы зарегистрироваться и узнать больше о программе, клик сюда.

P.S. Если пойдёте оффлайн, не забудьте паспорт!

#Trisigma

⁉️ BI-боль: почему мой дашборд никто не смотрит?

Привет, меня зовут Айгуль Ахметова. Я BI разработчик из команды BI Core, разрабатываю и поддерживаю кросс-функциональную отчётность и разрабатываю дашборды в Redash.

Весной все начинают генеральную уборку — BI-разработчики же проводят ревизию своих дашбордов: изучают пользователей, смотрят, кто из заказчиков и с какой периодичностью заходит в отчёты.

Но вот незадача: дашборд создавался для 50 пользователей в месяц, а в аналитике — всего два просмотра. И один из них — твой…

Появляется мысль: удалить всё и сделать вид, что ничего не было. Но, может попробуем вдохнуть в дашборд новую жизнь? Добавить понятные подписи, убрать лишнее, заменить длиннющие таблицы на наглядные диаграммы. В общем, немного магии BI-стилиста!

Что делать, если твой дашборд игнорируют?

1️⃣ Упрости интерфейс

Если твой отчёт требует 100-страничного мануала, им будут пользоваться только самые отчаянные)) Дашборд должен быть понятным с первого взгляда. Покажи макет коллеге, который в BI понимает столько же, сколько улитка в квантовой физике. Если он разберётся — ты на верном пути!

2️⃣ Ускорь работу отчетности

Статистика гласит, что 47% пользователей ожидают загрузку страницы меньше, чем за 2 секунды. Посмотри, как можно оптимизировать запросы, чтобы всё летало. Быстрый дашборд — это дашборд, к которому хочется вернуться.

3️⃣ Добавь подписи и контекст

Голые цифры — просто цифры. Опиши, что они значат, какие выводы из них можно сделать. Иногда пара слов объяснения эффективнее, чем длинное видео-объяснение, до которого редко кто так и поспевает дойти.

4️⃣ Сделать красиво

Выбирая между таблицей с миллионом строк и наглядным графиком, лучше выбрать график. Пусть данные рассказывают историю, а не вынуждают пользователей играть в «найди десять отличий». Но не переусердствуй с цветами — с лаконичностью ты точно будешь на коне.

5️⃣ Проверь доступ

Может, проблема была на поверхности? Отчёт гениальный, но при переходе по ссылке люди видят белый экран, потому что у них нет прав. Дай доступ и сразу объясни, где его получить, когда ты впервые отправляешь дашборд потенциальным пользователям.

6️⃣ Проведи обучение

Ты поработал над дашбордом, добавил визуализации, фильтры, документацию, он стал удобным и быстрым. Но знают ли о его существовании те, кому он действительно нужен? Собери потенциальных пользователей, проведи демо, ответь на вопросы и внеси доработки. Пять минут презентации — и твой дашборд может обрести новых поклонников на всю его технологическую жизнь.

А если после всего этого на твой отчёт всё равно никто не смотрит?… Возможно, стоит отпустить его с миром. Но, уверена, что до этого не дойдёт!

#Redash #BI

🔥 Аналитики, продакты, CPO и все, кто управляют продуктом и изменениями в нём

Бронируйте вечерний слот 16 апреля, потому что мы приглашаем вас на митап про A/B-тесты и наш инструмент для них Trisigma.

Расскажем:
🔍 как устроена наша система тестирования;
🔍 что под капотом A/B-шницы;
🔍 какие продуктовые и бизнесовые метрики мы растим с помощью неё.

После докладов обязательно понетворкаем!

Митап пройдет в двух форматах — офлайн в нашем офисе на Лесной и онлайн. Выбирайте удобный и регистрируйтесь на этой странице.

#Trisigma

⚡️ Открываем подачу заявок на оплачиваемую стажировку для аналитиков

Вы спрашивали, вы ждали и мы открыли подачу заявок на стажировку для аналитиков! Итак, вы:

📌 Учитесь на 3+ курсе или уже имеете диплом по IT/технической/математической специальности (курсы переподготовки тоже в счёт);
📌 На «ты» со статистикой и теорией вероятностей;
Владеете SQL, Python;
📌 Структурное и критическое мышление — неотъемлемая часть вас.

Пока всё мэтчится? Отлично, вот в каких условиях пройдут следующие 6 месяцев:

➡️ Гибрид, удалёнка или офис — выбирайте любой комфортный вариант;
➡️ От 25 часов в неделю (после стажировки — 40 часов);
➡️ Будете решать реальные задачи (ноутбук выдадим).

⬆️ Если всё совпало, смело подавайте заявку до 6 апреля включительно. Места ещё есть, но советуем поторопиться!

#analytics

🚀 Продолжаем разбираться с риск-ориентированым качеством данных с Алексеем Пахомовым!

➡ Оптимизировав процесс управления инцидентами, мы создали фундамент для решения более амбициозной задачи. Поиск реального бизнес-воздействия проблем с качеством данных стал нашим следующим шагом. Мы стремились не просто быстрее реагировать на инциденты, но минимизировать сам риск их влияния на бизнес-решения.

⁉ Мы столкнулись с вызовом: как измерить то, что казалось неизмеримым? Как оценить влияние некачественных данных на принятие решений, если сам процесс редко документируется? Ответы на эти вопросы легли в основу нашего главного проекта года.

#analytics

Как понять поведение пользователей и управлять качеством контента в условиях высокой нагрузки?

➡️ Сначала немного контекста. В 2022-м мы раскатили тариф с неограниченным количеством объявлений. 99% из тех продавцов, что приобрели услугу, соблюдали правила и отзывались положительно, но тот самый 1% …

❗️ Мы заметили лавинообразный рост количества дублей контента. Такие продавцы были уверены, что если они занимают больше места в результатах поиска, то и клиентов они привлекут больше. Но это работало в обратную сторону — мешало покупателям, увеличивало конкуренцию и нагружало инфраструктуру.

📱 Откатить модель мы уже не могли, поэтому пришлось искать совершенно новое решение — так появилась система Hard Limits. Это своеобразный помощник, который помогает знакомить продавцов с правилами площадки и контролирует лимиты для тех, кто их нарушает.

⚡️ Подробнее о том, как она работает, рассказали в статье!

#analytics

🚀 Привет, это риск-ориентированное качество данных с Алексеем Пахомовым!

🔥 Мы прожили год борьбы за качество данных и хотим поделится нашим опытом, начнем с самого простого — процессных изменений, которые помогли нам кратно улучшить метрики без строчки кода и переработок.

Наши изменения на карточках, а полная история — в первой части моей статьи!

💚 В нашем playbook — 8 разделов

От общих принципов разработки до документации и эксплуатации. Этими правилами мы следуем, чтобы сервисы Авито работали стабильно и надёжно. И, конечно, чтобы поддерживать инженерную культуру в нашей команде и в комьюнити в целом. Поэтому решили делиться ими на регулярной основе здесь.

⬆️ И начнём с принципов работы с данными. Как храним, кэшируем и пишем миграции для баз даных — рассказали в карточках. А в комментариях рассказывайте, как работа с данными устроена у вас ⬇️

#dba #backend