Привет, Хабр! Меня зовут Марк Лебедев, работаю архитектором в GlowByte. В июне 2022 года на митапе DataPeople мы с командой рассказывали о наших планах в части GreenPlum (запись выступления). Если коротко, тогда мы сфокусировались на развитии open-source и собирались выложить в публичный доступ наши наработки относительно мониторинга кластера и мониторинга запросов, плейбуки по инсталляции и наши подходы для нагрузочного тестирования. Собственно про них и хотелось бы поговорить подробно. В этой статье мы подведём итоги, что нам удалось сделать за прошедшие 6 месяцев, и расскажем о планах на будущий год. В конце статьи укажем все ссылки на репозитории.

https://habr.com/ru/post/711206/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711206

Хабр, привет! Сегодня, в предпраздничный день, публикую статью Кирилла Евдокимова, директора практики Data Governance GlowByte. В области данных и аналитики он работает уже около 20 лет, последние 7 лет основной фокус – это Data Governance. Как говорит Кирилл, история с управлением данными всё еще остаётся terra incognita. В статье под катом он разбирает наиболее частые ошибки, проблемы, с которыми приходится сталкиваться компаниям, вступающим на тернистый путь управления данными.

https://habr.com/ru/post/708626/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=708626

Наши коллеги из группы компаний ГлоуБайт не так давно публиковали достаточно развернутый материал по графовой аналитике, в котором содержится базовая теория и приведены области практического применения. В этой статье мы бы хотели поделиться опытом проектирования данного класса систем, какие специализированные движки используем, какую типовую архитектуру применяем и как к ней пришли.

https://habr.com/ru/post/705802/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=705802

Хабр, привет! Не так давно мы поделились переводом китайской статьи о поиске Банком Даляня инновационных приложений при работе с большими данными. Команде Business Intelligence GlowByte посчастливилось получить от FanRuan ещё одну статью, в которой раскрываются тайны работы движка FineBI Spider. Этот “Спайдермен” – тот ещё герой аналитики. Предлагаем вашему вниманию наш перевод оригинальной статьи и подробности функциональных особенностей китайского “паучка”.

https://habr.com/ru/post/704966/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=704966

Привет, Хабр! Меня зовут Сабина Метляева. Я работаю в GlowByte менеджером проектов MLOps. Помимо управления проектами, занимаюсь созданием обучающих материалов, изучаю и внедряю инструменты по оптимизации своей работы и команды в целом, провожу обучение. Об одном из таких инструментов, который мы применили у себя на практике, хочу рассказать в этой статье. Речь пойдёт о матрице компетенций.

https://habr.com/ru/post/703074/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=703074

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Чванов, работаю бизнес-архитектором в команде Retail Solution GlowByte. Предположу, что осталось уже совсем немного компаний, которые не вкладывают ресурсы в автоматизацию своих бизнес-процессов. Это очевидный тренд последних десятилетий, это стало уже в некотором смысле чем-то само собой разумеющимся.

Вместе с тем я обратил внимание, что в большинстве случаев такая информация носит несколько однобокий характер – как правило, описываются либо успешные, либо, наоборот, неуспешные кейсы. Реже следует некий разбор пути к успеху или причин неуспеха. Но при этом озвученные причины носят локальный, операционный характер: саботаж со стороны сотрудников, низкая формализация бизнес-процессов и т. д. Наверное, подобные причины имели место, но меня не покидало ощущение, что в этих разборах чего-то не хватает.

Далее я попробую посмотреть на вопрос автоматизации через оптику сопоставления управленческой и технологической степени зрелости компаний. На мой взгляд, с таким подходом задача автоматизации становится более управляемой.

Управленцы всех уровней по этому вопросу фактически достигли консенсуса, сложности обычно возникают вокруг сроков, бюджетов, границ проектов, выбора решений и пр. Причинами такого единодушия могут быть разные источники – от работы управленцев в компаниях, в которых такие процессы уже автоматизированы, до участия в различного рода обучающих проектах (форумах, выставках, вебинарах), где информация об автоматизации бизнес-процессов звучит как постулат.

https://habr.com/ru/post/701622/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=701622

Всем привет! Мы команда сопровождения GlowByte, занимаемся решением багов в различных системах крупного бизнеса. В статье на примере use-кейса расскажем, как разбирать закрытую систему по кусочкам в поисках решений сложных багов.

Однажды к нам пришёл проект, о котором не было известно ничего: вендор покинул российский рынок и оставил систему с закрытым исходным кодом без документации и экспертной команды. Рассказываем, как именно мы справились с работой над "чёрным ящиком", а также объясняем на примерах технические детали получения исходников из закрытого JAVA-кода.

https://habr.com/ru/post/698576/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=698576

Хабр, привет!

Меня зовут Полина Окунева, я работаю ведущим аналитиком в компании GlowByte в команде Advanced Analytics, а также автор курса по A/B тестам. Сегодня в статье я предлагаю интересующимся небольшой гайд по A/B-тестам.

Когда я начала погружаться в тему A/B-тестирования пару лет назад, меня кидало из стороны в сторону: то перечитывала фундаментальные учебники по статистике, то переключалась на статьи о конкретных методиках. Но во всем этом многообразии материалов для меня на тот момент был огромный недостаток — я не могла собрать все в кучу и разобраться, а как же проводить-то этот A/B-тест? Я знала, что есть разные виды тестов, множественное тестирование и поправки, полезный и популярный Bootstrap… Но как все это соединить было не очевидно. Хотелось понять, какие этапы есть у A/B-тестирования и когда на что обращать внимание. Хотя бы какие термины гуглить и когда.

Сегодня я представляю вашему вниманию пазл, который сложился в моей голове по итогу плотной работы в этой теме. Я не претендую на истину в последней инстанции — шаги могут и должны(!) быть адаптированы конкретно под вашу задачу. Но если вы только начинаете входить в сферу A/B-тестирования, надеюсь, статья будет очень полезна. Я не буду подробно останавливаться на каждом понятии. Моя цель — обозначить технические этапы и показать новичкам модельную картину A/B-тестирования.

https://habr.com/ru/post/696540/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=696540

Привет, Хабр! Мы команда Marketing Management GlowByte, занимаемся автоматизацией маркетинговых процессов в крупных компаниях. Решили написать небольшую статью, которая будет интересна неравнодушным к Java. Хотим поделиться на первый взгляд простыми особенностями поведения библиотек Spring Security, Spring Web, которые могут сбить с толку разработчиков, которые никогда не сталкивались с такими ситуациями.

Рассмотрим проблему, проведём анализ, тесты, проверяющие наши гипотезы, сделаем выводы и, конечно, оставим ссылку на код, чтобы можно было самостоятельно поиграться.

https://habr.com/ru/post/695352/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=695352

Привет, Хабр! Мы тут про aCRM хотим поделиться мыслями, но скорее с архитектурной точки зрения: как в условиях нашей реальности оставить “как есть” (а может, даже лучше), но поменять то, что «под капотом».

https://habr.com/ru/post/692426/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=692426

Практически все крупные компании уже имеют в арсенале инструменты целевого маркетинга и активно используют их для развития своей клиентской базы. Мы в GlowByte в практике Marketing Management помогаем заказчикам не только внедрять технологии аналитического CRM, но и оценивать эффективность их использования, определяя зоны роста целевого маркетинга и повышения лояльности клиентов к получаемым предложениям.

В этой статье я, Дмитрий Асташов, руководитель направления маркетинговой отчётности в GlowByte, поделюсь своими рассуждениями о подходах к оценке эффективности сценариев, направленных на маркетинговое взаимодействие с клиентами в режиме реального времени, также называемое Real-Time Marketing.

https://habr.com/ru/post/691264/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=691264

Привет, Хабр! Сегодня мы, команда Risk and Compliance компании GlowByte, хотим рассказать о большом проекте с топовым банком России, который завершили буквально месяц назад. В общей сложности история длилась более 2 лет. Речь пойдёт о внедрении новой автоматической системы управления операционными рисками (СУОР). Благодаря этому проекту наш заказчик стал первым банком, полностью выполнившим требования ЦБ РФ по положению 716-П "О требованиях к системе управления операционным риском в кредитной организации и банковской группе", вступившему в силу 1 октября 2021 года. Также банк первым перешёл на продвинутый подход к резервированию капитала по операционным рискам.

https://habr.com/ru/post/690626/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=690626

Всем привет! 6 октября в 18:00 Data People by GlowByte приглашает Вас на осенний митап! Эксперты GlowByte расскажут про новые архитектурные решения: как создаётся модульная финтех-платформа для управления рисками и как на продуктовую разработку влияют особенности “нишевого” сегмента рынка, как кастомное решение “цифровой советник” позволяет встроить предиктивную аналитику в технологический процесс на производстве, какие компоненты используются в системах оптимизации, какие типовые проблемы возникают при их интеграции и как можно их преодолеть во время внедрения.

https://habr.com/ru/post/689774/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=689774

Всем привет! Меня зовут Окунева Полина, я ведущий аналитик компании GlowByte. Сегодня я хочу рассказать о задаче Uplift-моделирования — частном случае такой большой сферы как Causal Inference, или причинно-следственный анализ, — и методах ее решения. Задачи такого типа важны во многих областях. Если вы сотрудник, например, продуктовой компании, то причинно-следственный анализ поможет сократить издержки на коммуникации с людьми, на которых она не повлияет. Если вы врач, то такой анализ подскажет, выздоровел пациент благодаря лекарству или из-за удачного стечения обстоятельств.

Какого-то полноценного гайда по продвинутым методам Uplift-моделирования я не встретила ни в русско-, ни даже в англоязычном интернете, поэтому было огромное желание структурировать информацию и поделиться ею с интересующимися.

https://habr.com/ru/post/686398/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=686398

Хабр, привет! Меня зовут Наталья Тоганова, я работаю старшим бизнес-аналитиком в компании GlowByte. Мы помогаем компаниям с построением моделей, задачами на стыке data science и инфраструктуры, а также с аналитикой и А/Б тестами. Здесь я хочу поговорить об А/Б тестах и финансовых надеждах, которые на них возлагаются.

Вопрос «Сколько денег принесет более правильное проведение А/Б тестов?» – всплывает в нашей работе постоянно. И мы знаем правильный ответ на него: в краткосрочной перспективе довольно мало, а возможно и ничего. Даже в долгосрочной перспективе доходность может стремиться к нулю. Хотя… зависит от того, как мы понимаем слово «доходность». Если включать в него «снижение издержек», то правильные А/Б тесты могут быть выгодными. Именно поэтому мы ратуем за веру в статистику, эксперименты и инвестиции в методику и надежность алгоритмов принятия решений.

Кроме того, доверие к методике А/Б тестирования означает и доверие к результатам тестов, а также – что немаловажно – и к тем, чьи идеи проверялись. И хотя доверие важнее денег, нередко оно - ещё и залог роста доходности.

https://habr.com/ru/post/685038/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685038

Несмотря на общую популярность и тренд, Massive Parallel Processing (MPP) РСУБД всё ещё очень редко используются для целей автоматизации маркетинга (платформы aCRM). Часто быстрее и удобнее использовать классическую РСУБД. Однако рано или поздно организации приходят к тому, что вертикальное масштабирование уже не спасает, а бизнес продолжает расти.

В рамках данной статьи хотим поделиться опытом использования Massive Parallel Processing (MPP) РСУБД на примере GreenPlum в проекте внедрения платформы aCRM для автоматизации маркетинговых процессов в крупном Retail.

https://habr.com/ru/post/685426/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685426