Одна из самых важных идей заключается в том, что заказчик, кем бы он ни был (Manager, Product Owner, CEO), почти никогда не ставит задачу в инженерных терминах:
— Налить 100500 гигабайт в Хранилище
— Добавить multithreading в код
— Написать супероптимальный запрос
— Создать 15 dbt-моделей
За любой инженерной задачей стоит решение конкретных бизнес-проблем. Для нас это:
— Прозрачность Customer Support (фиксируем все оценки, инциденты)
— Результативность на ладони (отслеживаем динамику показателей во времени)
— Отчитываемся о KPI команд поддержки (агрегирующие показатели по командам, городам, странам и т.д.)
— Получаем обратную связь и исправляем ошибки (идентификация слабых/проблемных мест и быстрый feedback)
— Постоянно учимся и разбираем кейсы (категоризация тем, организация тренингов и разборов)
И это ключевой фокус, который отличает Analytics Engineer от, например, классических Data Engineer, Backend Engineer.
Post #210
677
