Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex

Нажмите для полного просмотра!

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №2

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №3

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №4

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №5

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №6

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №7

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №8

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №9

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №10

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex, слайд №11

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex. Доклад-сообщение содержит 11 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Big Data без «космоса» Как настроить и масштабировать работу с данными, если вы не Google… и даже не Yandex

Слайд 2

Описание слайда:

О чем мы будем говорить: что нужно data-проекту, что мешает и что будет завтра Техническая составляющая проекта: на чем строить, архитектура Технологии VS Люди, что важнее и как выбирать? Почему успешный data-проект - это всегда сложно, но точно НЕ технически! Куда в целом все движется…

Слайд 3

Описание слайда:

С чем приходится работать… Быстрый и продолжающийся рост За 4 года ~ в 100 раз ! В течение 2018 вырастем еще ~в 3 раза Храним любые сырые данные, которые видим Пытаемся оперировать реальным бюджетом

Слайд 4

Описание слайда:

Техническая составляющая проекта Flocktory Mongo PostgreSQL Vertica Redshift Vertica (где храним данные, которые могут использовать аналитики) PostgreSQL Druid (личный кабинет клиента, дашборды в реальном времени) Druid PowerBI + SQL/Redshift (кастомизация именно под наши задачи с экономией ресурса)

Слайд 5

Описание слайда:

Технологии VS Люди: что важнее? Какие технологии используем мы: Hadoop Spark Hive Kafka Flink Scala/Python Not a rocket science!

Слайд 6

Описание слайда:

Почему так сложно сделать успешный data-проект?

Слайд 7

Описание слайда:

Инициируют технические специалисты, инженеры Инициируют технические специалисты, инженеры Инженеры – оптимисты! А реальность… кусается Инициатива падает и проект умирает

Слайд 8

Описание слайда:

Шанс на успех. Ваш data-проект может выжить Культура data driven Продуктовая постановка задачи и конкретные маркетинговые цели Привлечение технологической экспертизы Не пытаться построить космолет (сразу)

Слайд 9

Описание слайда:

Куда в целом все движется… Технологии & Люди & Данные AWS/GCP – облачные технологии сожрут всех (а сегодня еще очень дорого) Данные - если срочно не начнем делиться и доверять друг другу, то в итоге проиграют все Люди – вы всегда конкурируете за кадры с Google, Facebook… AI – все ускоряется

Слайд 10

Описание слайда:

Flocktory – крупнейшая облачная SaaS-платформа для персонализации сайта и управления Customer LTV Типы клиентов Крупные интернет-магазины Онлайн-банки Сайты страховых компаний Платежные системы Операторы связи Travel-агрегаторы Медиа