Аналитика и Big Data уже играют ключевую роль в жизни многих компаний, а с трендами на цифровизацию и развитие AI эта потребность только нарастает. Компании решают похожие проблемы: как сделать "нормальную" аналитику, какие технологии и архитектуру выбрать, как обрабатывать данные эффективно, как справиться с уходом вендоров, как защитить бюджет на развитие платформы и т.д.

Авито с 2013 года удалось пройти длинный путь внедрения аналитической платформы, масштабирования ее в тысячи раз, выбора и отказа от вендорских решений, экономии сотен миллионов рублей для компании. Сейчас тысячи сотрудников ежедневно решают аналитические задачи самостоятельно с помощью платформы, она является ядром развития многомиллиардного бизнеса компании.

Теперь мы хотим нанести ценность не только внутри компании, но и за ее пределами. В этом канале эксперты (инженеры, аналитики и руководители) будут делиться опытом по развитию аналитической платформы внутри компании и делать анонсы продукта, который мы выводим на внешний рынок.

Подписывайтесь, чтобы прокачать свою аналитическую платформу!

Всем привет, давайте знакомиться!😄 Сложно уместить в один текст или даже статью рассказ об аналитической платформе Авито. Вместо знакомства текстом поделимся с вами целым сезоном подкаста, который мы выпустили совместно с коллегами из @datacoffee:

• 📊аналитическая платформа (Евгений Николаев)
• 🕸интеграция с инфраструктурой компании (Александр Филатов)
• 🆎A/B эксперименты (Данила Леньков)
• 📒логирование событий и их доставка (Евгений Суворов)
• 🛍витрины данных (Павел Пучков)
• 👨‍💻доступ к данным и каталог (Олег Харатов)
• 🛠self-service и BI (Илья Аникин)

Дальше мы планируем серию публикаций, поделитесь в комментариях, какие темы вам были бы наиболее интересны!

Хотите погрузиться во внутренности распределенных СУБД?

Подпишитесь на канал Carnegie Mellon University Database Group со свежими лекциями Энди Павло:
• Intro to Database Systems: все про устройство СУБД, в том числе распределенных - работа с диском и памятью, структуры данных и алгоритмы
• Advanced Database Systems: сжатие данных, сложные алгоритмы join'ов и устройство оптимизатора в СУБД. После теории автор разбирает современные распределенные движки: Databricks Photon / Spark SQL, Google BigQuery / Dremel, Snowflake

Понимание устройства распределенных СУБД поможет вам писать более эффективные запросы к существующим хранилищам данных и научит проектировать новые.

Энди Павло - профессор CMU и один из немногих учеников Майкла Стоунбрейкера, отца Postgres и Vertica. Ученики Энди Павло, в свою очередь, сегодня разрабатывают топовые движки: Databricks, BigQuery, Snowflake и другие.

#Databases

🚀 Переосмысливаем BI в большой компании: наш путь к open source с Redash

В 2022 году мы столкнулись с задачей замены Tableau, лидера в области BI, на open source решение. Нам предстояло не только выбрать новый инструмент, но и изменить подход к аналитике данных.

🔍 Выбор инструмента: аналитический метод

Переход начался с анализа. Мы изучили лидеров рынка и open source альтернативы, оценивая их по ключевым параметрам:
- функциональность
- удобство использования
- масштабируемость
- стоимость.
Импортные BI решения сразу были убраны со стола, из-за сложностей с покупкой и наличием вендорлока. А российские BI системы еще не были развиты на приемлемом уровне. Поэтому у нас выбор был между SuperSet, Redash и Metabase.
Далее мы проанализировали логи использования Tableau и подготовили список функций, которые применялись нашими пользователями, а дальше оценили open source BI тройку на соответствие этим функциям. К сожалению любой open source далек от Tableau и мы начали оценивать стоимость и сложность доработок.
Среди всех кандидатов Redash выделился, показав наилучшее соответствие нашим требованиям, т.к. он полностью соответствовал нашему стеку, в отличии от metabase и в нем не пришлось бы сильно ломать пользовательские сценарии, как SuperSet.

🛠 Усиление функционала

Приняв решение в пользу Redash, мы начали активно развивать функциональность, уже за первые пол года были сделаны разные фичи, например такие как: Row Level Security, Workbooks, Projects, Presets, переделаны типы визуализаций, “экстракты как в Табло” и т.д.

🚀 Технические улучшения

Переход на TypeScript и усиленное покрытие unit-тестами значительно улучшили стабильность и производительность нашего решения. Мы сократили технический долг и повысили эффективность разработки и поддержки.

💡 Результаты

Переход на Redash не только открыл для нас новые возможности по масштабированию и адаптации под нужды бизнеса, но и позволил существенно расширить функциональность BI-инструментария, сделав его более быстрым и надежным для конечных пользователей.
А в будущих постах про BI мы будем больше рассказывать про фичи которые уже были разработаны и продолжают разрабатываться в Avito Redash.

#BI #Redash

Airflow Declarative - как не дать себя опутать

Те кто давно разрабатывают пайплайны для Airflow не понаслышке знают насколько легко в код проектов прорастают специфичные для самого Airflow API и функционал.

Для того, чтобы оградить разработчиков, от необходимости собирать пайплайн внутри питон-кода и вендор лока на airflow и была создана библиотечка airflow-declarative.

Делимся историей о предпосылках создания библиотеки и ее возможностях -
https://telegra.ph/Airflow-Declarative---kak-ne-dat-sebya-oputat-04-05

#Airflow

Сегодня мы заглянем под капот Vertica и расскажем о некоторых проблемах из практики ее обслуживания. Мы активно мигрируем ежедневные расчеты данных в Trino, но большая их часть по-прежнему крутится в Vertica. Недавно с ней приключилась интересная история.
https://telegra.ph/Kak-OOM-killer-Vertica-ubival-04-08

#Vertica

Наш аналитик, Артём Дронов, рассказал, как мы в Авито масштабируем AB-эксперименты. На платформе Trisigma проходит порядка 3000 экспериментов в год и это количество растет 40% YoY (конечно, у нас data-driven подход).

Теперь мы готовы выводить платформу на внешний рынок и уже ведем пилотные проекты с некоторыми компаниями.

Рекомендуем к просмотру!

#AB

Всем привет! Мы уже рассказывали про повышение качества данных с использованием Zero Bug Policy.

Прошло полгода и сегодня мы хотим поделиться рассказом про риск-ориентированный подход и метрики качества данных.

https://telegra.ph/Risk-orientirovannyj-podhod-k-DQ-04-17

#DQ

Привет всем! Сегодня мы продолжаем тему качества данных рассказом об анализе критических инцидентов с пользовательскими событиями.
https://telegra.ph/CHto-mozhno-uznat-iz-analiza-kriticheskih-incidentov-svyazannyh-s-logirovaniem-analiticheskih-sobytij-04-26

#DQ

Самый важный SQL-запрос в моей карьере.

Сегодняшний пост про анализ аб-тестов. Будет полезен всем аналитикам и bi-девелоперам.

Создатель in-house платформы для A/B-тестирования в Авито Данила Леньков делится лайфаком: как свести задачу расчета Minimum Detectable Effect к простому SQL-запросу.

Читайте и делитесь в комметриях своими лайфхаками про анализ #аб!

Привет, на связи команда Datamart аналитической платформы Авито.

В этой статье я расскажу о том, как мы нашли одну из причин деградации наших аналитических расчетов. Конкурентная работа с памятью или загадка потерянного времени

#Vertica #Databases

Привет, сегодня обзорно расскажем про платформу сбора аналитических данных в Авито.

#Clickstream

Всем привет! Сегодня, в продолжение предыдущего поста, разберем, как можно анализировать внутреннний продукт и какие инсайты из этого мы получили.

#Clickstream

Наш Senior SRE, Виктор Еремченко, рассказал, как мы повышали стабильность аналитической платформы. В докладе вы узнаете про, то на каких метриках мы сфокусировались, какие инструменты для мониторинга выбрали и каких результатов добились.

Выступление будет полезно SRE и всем заинтересованным в повышении стабильности хранилищ данных.

При переходе на open source BI в 2022 году мы столкнулись с целой кучей трудностей, сегодня я расскажу, как мы допиливали open source Redash под себя.

Статья будет полезна тем, кто уже работает с Redash или смотрит в сторону open source

#BI #Redash

Всем привет! Со старта канала прошло 2 месяца и с нами уже больше 800 подписчиков, спасибо вам!❤️

Делимся подборкой лучших публикаций:

📊 #BI #Redash
- Переосмысливаем BI в большой компании
- Сложности перехода из Tableau в Redash (part 1)

🆎 #AB #Trisigma
- Как масштабировать A/B-эксперименты
- Самый важный SQL-запрос в моей карьере или как посчитать MDE правильно

💾 #Databases #Vertica
- Что посмотреть про внутренности распределенных СУБД
- Как OOM киллер Vertica убивал
- Как база может проиграть алгоритму на коленке
- Конкурентная работа с памятью или загадка потерянного времени

🔎 #DQ
- Риск-ориентированный подход к DQ
- Что можно узнать из анализа инцидентов логирования критических событий

🌊 #Clickstream
- Платформа логирования аналитических событий
- Как можно анализировать внутренний продукт с использованием логирования

🕸 #Airflow
- Airflow Declarative: как не дать себя опутать

🤝 Общее
- О чем этот канал
- Записи подкаста про аналитическую платформу
- Как мы мониторим аналитическую платформу

Поделитесь, какие темы были бы интересны вам?

Всем привет!

Сегодня расскажем о том, как мы обновляли версию ОС на кластере вертики, и почему это стало целым приключением.

Зачем мы это делали? Мы хотели полечить баг с падением из-за старой версии glibc, и у нас есть требования к минимальной поддерживаемой версии софта в компании. Погнали!

#Vertica

Привет, меня зовут Илья, я тимлид команды, которая разрабатывает BI в Авито!

Мы каждый спринт выкатываем новые фичи для наших пользователей, и сегодня хочу продолжить рассказ про большие фичи, что мы реализовали.

#BI #Redash

Всем привет!

Как думаете, какой должна быть скорость загрузки дашборда? Мне кажется, что максимальной 🙂 Но быстро извлекать данные из источников получается не всегда: иногда БД находятся под нагрузкой, а иногда ваш запрос громоздкий и сложный. Лидеры рынка предлагают функционал по извлечению данных в собственное быстрое хранилище, например, в Tableau есть функционал Exctract.

В нашей BI-системе мы сделали свои extract'ы, а для наглядности записали короткое видео, как они работают и как наши пользователи могут их создавать. Ставь лайк, если хочешь больше лайф демо наших систем 😉

#Redash

Всем привет! Сегодня мы побольше расскажем о себе: поделимся нашей ролью в компании, вызовами и попробуем найти новых коллег 😊

Организационная структура Авито состоит из множества кросс-функциональных команд (юнитов), которые соединяются в кластеры. Analytics Platform — это кластер из сотни человек, который разрабатывает платформу для упрощения решения аналитических задач в компании.

Аналитическая платформа — ядро развития бизнеса Авито с 2013 года. Тогда в компанию пришел Иван Гуз и внедрил data-центричный подход*. С тех пор на аналитическую платформу завязаны многие процессы компании: от А/Б тестов и принятия решений на метриках до процессов маркетинга и продаж, а Иван стал управляющим партнером компании.

Ядровые пользователи платформы — более 300 аналитиков, которые ежедневно 80% рабочего времени проводят в ней. При этом «на чтение» с платформой работают все сотрудники: от управляющих директоров до специалистов операционных подразделений (технической поддержки, модерации). Таких пользователей уже тысячи.

Мы выделяем у платформы 3 ключевых направления развития до 2026 года:

🕘 Стабильность.
Аналитика в Авито зарождалась в централизованном DWH, на котором строились как критичные для бизнеса процессы, так и исследовательская работа. Это позволило сделать быстрый старт и было эффективно на первых этапах, но теперь мы хотим перейти на следующий уровень. Мы внедряем распределенный Data LakeHouse с хранением данных в Ceph и вычислении в Trino. Образ результата — платформа для платформ с прозрачными SLA для бизнес-потребителей, изолированными контурами и владельцами. Главная метрика на текущий момент — суммарное отставание по готовности данных отчета с ключевыми метриками компании от 09:00. Суммарное отставание в квартал мы хотим сократить с дней до часов.

😄 Упрощение аналитических задач.
Долгое время нашей целью было развитие подхода self-service, когда каждый аналитик способен пройти весь процесс от сбора данных, проведения анализа и до создания финального регулярно обновляемого отчета без дополнительного привлечения дата инженеров. И мы добились этого, сейчас доля решаемых самостоятельно задач выше 90%! Теперь мы фокусируемся на снижении доли времени работы аналитика, которое он тратит на технические задачи: написание и оптимизация кода, поиск и валидация данных, создание отчетов и документирование исследований. В платформе зародилось более 30 инструментов, заточенных под конкретные задачи, мы делаем ставки на продуктовизацию и демократизацию - хотим прийти к ограниченному набору продуктов, решающих сквозные пользовательские сценарии. Главная метричная цель - менее 20% времени аналитика на технические задачи.

🚀 Вывод продукта на внешний рынок.
С 2013 года мы накопили в компании серьезную экспертизу по развитию инструментов для аналитики. Мы видим, что многие компании решают похожие проблемы, но не готовы инвестировать в большую in-house разработку (это долго и сложно), при этом хорошие вендорские решения дорогие и ушли из РФ. Мы уже начали пилоты с компаниями по интеграции платформы Trisigma. Цель — подключить 50 клиентов и выйти на окупаемость B2B value-стрима.

Для достижения этих больших целей мы ищем инженеров разных уровней (от Junior до Senior) и профилей (Data Engineer, SRE, Backend, Frontend, QA), а также технических руководителей (команды от 5 до 25 чел).

💌 Смотрите вакансии по ссылке, откликайтесь или пишите мне @nikolaevgenii и нашему рекрутеру @aerfulix!

*пожалуйста, воспользуйтесь VPN, чтобы открыть статью