Дайджест снова в строю!

По информации компании Gartner, 69% руководителей команд аналитики и данных затрудняются измерить реальные значения ROI для дата проектов. Причина в том, что команды оторваны от бизнеса и не умеют правильно определять KPI для данных. Поэтому многие дата проекты заканчиваются провалом. Автор на Medium (VPN) проанализировала 5 препятствий на пути к ROI и рассказала, как укротить их. Во-первых, руководитель должен понимать приоритеты совета директоров и закладывать их в KPI. В идеале, он сам должен участвовать в постановке бизнес-стратегий. Во-вторых, команда должна научиться измерять свое влияние на бизнес и включить этот навык в рабочие обязанности.

Визуализация сегодня – это не просто создание графиков, а убедительное повествование, которое способствует принятию решений. Автор статьи (VPN) выделяет традиционные инструменты, такие как Power BI и Tableau, а также недавно появившиеся ChartGPT и Infogram. Каждый из них имеет сильные и слабые стороны. Автор обрисовывает возникшие тенденции в сфере. Например, «AI», слово 2023 года по версии словаря английского языка «Collins», сможет автоматизировать анализ данных, распознавать закономерности и генерировать идеи.

На Хабре найдена дорожная карта для начинающего дата-саентиста. Я бы прошел мимо, если бы не детальность программы обучения. Автор выделяет 5 областей для изучения, такие как теория вероятностей и языки программирования R и Python. Для каждой из них он приводит список важных тем и ссылок на ресурсы. Не проходите мимо! Сейчас самое время залатать дыры в собственном обучении.

Гостевая статья в блоге Симо посвящена языку программирования R, на котором автор строит конвейер данных в Google Cloud Platform для объединения данных из Google Ads и GA4. Автор использует несколько базовых элементов: API-коннекторы, учетные записи сервисов и запросы. Даже если вы не поняли всех частей этой машины, надеюсь, вы сможете оценить, как элегантно она экспортирует объединенные данные в хранилище BigQuery.

#дайджест