"Анализ данных" часто организован так: вот у нас разработчики хранилища, а вот у нас аналитики. В DWH (data warehouse, хранилище) умеют SQL, а аналитики у нас умеют работать c экселем. Если нам нужно что-то проанализировать, то идете к аналитикам, а они идут за данными к DWH за данными. Вроде бы логично. И многие воспринимают, что это нормальное разделение труда. В этой статье я хочу донести мысль, что это разделение труда ошибочное и грандиозно снижает эффективность и производительность труда всего процесса анализа данных.

Типичный цикл работы по аналитической задаче выглядит так:

1. Бизнес приходит с проблемой и просит получить ответ.
2. Аналитики обсуждают с бизнесом, что надо сделать.
3. Аналитики поняли, что от них хочет бизнес и понимают, что им примерно нужно в данных.
4. Аналитики пишут запрос в DWH, чтобы получить данные.
5. DWH берет запрос, читает, спрашивает, уточняет, извлекают данные, отдают.
6. Аналитики понимают, что взяли не все или их неверно поняли, они пишут снова запрос в DWH, чтобы получить данные.
7. DWH берет запрос, читает, спрашивает, уточняет, извлекают данные, отдают.

Читать дальше ->

https://habr.com/post/427999/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=427999