NEW BOT Телеграм, страница

Зачем бизнесу нужно DWH и как обосновать необходимость проекта? Можно ли оценить окупаемость хранилища?

⏳ 9 мин | 🟡🟡⚪️

Читать статью | Analyst IT

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Хабр

Зачем бизнесу нужно DWH и как обосновать необходимость проекта? Можно ли оценить окупаемость хранилища?

Многочисленные данные в компании, как правило, хранятся разрозненно. Доступ к информационным системам ограничен в зависимости от подразделения и задач. Данные о финансовых результатах и налогах,...

2.8K views07:31

Analyst IT

Forwarded from Business | System analyst

Салют! Сегодня повторяем основы API или изучаем его с нуля, и в этом поможет Мини-курс API-интерфейсы для самых маленьких:

- Глава 1. Введение в API-интерфейсы для самых маленьких

- Глава 2: API-протоколы. Мини-курс API-интерфейсы для самых маленьких

- Глава 3: Типы и форматы API

- Глава 4: API-аутентификация, часть 1 (базовая и ключевая)

- Глава 5: API-аутентификация, часть 2 (OAuth)

- Глава 6: Проектирование API

- Глава 7: Взаимодействие с API в режиме реального времени. API-интерфейсы для самых маленьких

- Глава 8: Реализация API. API-интерфейсы для самых маленьких

Хабр

Глава 1. Введение в API-интерфейсы для самых маленьких

❤9

2.13K views07:52

Analyst IT

Как настроить уведомления из систем документооборота (СЭД) с помощью API

⏳ 10 мин | 🟡⚪️⚪️

Читать статью | Analyst IT

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Хабр

Как настроить уведомления из систем документооборота (СЭД) с помощью API

Системы электронного документооборота (СЭД) отлично справляются со своей задачей, избавляя вас от расходов на бумагу, упрощая управление документами и сокращая время на согласования. Минус у них один,...

2.7K viewsedited 10:17

Analyst IT

6 способов сэкономить место на дашборде, используя интерактивные функции в Tableau

⏳ 4 мин | 🟡⚪️⚪️

Читать статью | Analyst IT

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Хабр

6 способов сэкономить место на дашборде, используя интерактивные функции в Tableau

Центр непрерывного образования факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ Одним из главных преимуществ дашбордов является возможность разместить все необходимые данные на одном экране. Это...

2.62K viewsedited 06:16

Analyst IT

Безумные и забавные факты о SQLite

⏳ 5 мин | 🟡🟡⚪️

Читать статью | Analyst IT

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Хабр

Безумные и забавные факты о SQLite

SQLite — самая часто разворачиваемая и используемая база данных. На текущий момент активно используется более одного триллиона (1000000000000 или миллиона миллионов) баз данных SQLite. Её поддерживают...

2.69K views11:24

Analyst IT

KPI по качеству управления ИТ-проектами для руководителя и команды

⏳ 9 мин | 🟡🟡⚪️

Читать статью | Analyst IT

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Хабр

KPI по качеству управления ИТ-проектами для руководителя и команды

Мы привыкли, что каждый ИТ-проект имеет конкретные ожидания и KPI . Корректно сформулированные показатели отлично подходят для мониторинга прогресса, статуса, эффективности и оценки успешности...

👍1

3.07K views06:59

Analyst IT

Двенадцать заповедей от тех, кто уже выжил в IT (и не потерял чувство юмора)

⏳ 9 мин | 🟡⚪️⚪️

Читать статью | Analyst IT

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Хабр

Двенадцать заповедей от тех, кто уже выжил в IT (и не потерял чувство юмора)

Изображение сгенерировано при помощи ИИ Midjourney Каждый раз, когда меня спрашивают: «А как ты вообще пришел к этим заповедям?», я улыбаюсь и вспоминаю одну историю. Она началась не в IT, не в офисе...

❤2🔥2

2.67K views10:07

Analyst IT

Forwarded from Business | System analyst

Зачем аналитику знать Kafka?

🎯

Главная цель: зачем системному аналитику знать Kafka?

Kafka — это не просто технология для разработчиков. Аналитик, понимающий её принципы, может проектировать более эффективные системы, улучшать процессы сбора данных и точнее ставить задачи команде.

❓

Зачем аналитику разбираться в Kafka?

1. Проектирование потоков данных
- Аналитик часто участвует в проектировании интеграций между системами.
- Kafka помогает организовать гибкую передачу событий (например, заказы → аналитика → CRM → склад).
- Без Kafka такие потоки часто делают через прямые вызовы API или базы данных, что сложнее масштабировать.

2. Работа с реальными данными (event-driven аналитика)
- Современные системы генерируют потоки событий (клики, платежи, логины).
- Kafka позволяет собирать их в реальном времени и передавать в аналитические хранилища (ClickHouse, BigQuery и др.).
- Без Kafka данные могут теряться или приходить с задержкой.

3. Упрощение ETL-процессов
- Раньше данные выгружали пакетами (раз в час/день), теперь можно стримить их непрерывно.
- Например:
- Данные из мобильного приложения → Kafka → обработка → витрины данных.
- Логи веб-сервера → Kafka → анализ аномалий.

4. Общение с разработчиками на одном языке
- Если аналитик говорит: *«Нам нужно подписаться на топик user_actions и агрегировать данные»* — это понятнее, чем *«Сделайте выгрузку из БД каждые 5 минут»*.
- Понимание Kafka помогает уменьшить разрыв между аналитикой и разработкой.

5. Оптимизация нагрузки на БД
- Если система пишет данные напрямую в PostgreSQL / MySQL, при высокой нагрузке могут быть тормоза.
- Kafka буферизирует данные и отдаёт их потребителям в удобном темпе.

⛔️

Когда Kafka НЕ нужна?

- Если данные обновляются редко (раз в день).
- Если система маленькая и нет проблем с производительностью.
- Если команда не готова поддерживать Kafka (это всё же дополнительная инфраструктура).

📌 Вместо вывода

Аналитику Kafka нужна, чтобы:

✅ Лучше проектировать интеграции.
✅ Работать с данными в реальном времени.
✅ Упрощать ETL и снижать нагрузку на БД.
✅ Говорить с разработчиками на одном языке.

📖