Embed Size (px)
DESCRIPTION
http://retailrocket.ru
Citation preview
Данные для стартапа
Roman Zykov, iMetrics, 14 november 2013
Содержание
• Применение данных в стартапах• Что: данные• Кто: персонал• Как: технологии
Работа в стартапе
• Быстрая разработка• Большие требования к опыту• Продукт изменяется ежедневно• R&D каждый день• Аналитика как самообслуживание
Применение данных
• Продуктовые метрики• Эффективность рекламы• Инсайты• Продукты из данных
Да, мы используем Big Data
Big Data
• Лучшая эффективность бизнеса• Бесплатные инструменты…• Данных никогда не бывает
достаточно• Главная проблема - недостатки
идей!
Головоломка
CRM
Inventory
Sales Back Office
Web Analytics
Social Networks
OperationsContent
Пример -Ozon.ru
• анализ веб-логов• движок рекомендаций
Пример -Wikimart.ru
• Веб-аналитика• Движок рекомендаций• Изменения состояния склада
Пример -Ostrovok.ru
• веб-аналитика• движок рекомендаций • лог изменений цен
AmazonRedshift
Пример – Retailrocket.ru
• анализ веб-логов• рекомендательный движок• сегментация
В поиске идей…
Назад к идеям!
В поиске идей…
Site
Search Advertising
Search Engine
Internal Search
Люди
Те, кто превращает идеи в жизнь
Люди
• Менеджер продукта аналитики• Data scientist• Дон Кихоты
Менеджер продукта
• BI для самообслуживание• Стратегия компании• Удобные инструменты
Data scientist
Peter Skomoroch (LinkedIn): “They’re better statisticians than your average programmer and they’re better programmers than your average statistician.”
Data scientist
• Хакер• Разбирается в бизнес-процессах• Предприниматель!
Дон Кихот
Дон Кихот
Дон Кихотрыцарь
• Опыт• R&D
Санчо Пансастажер
• Рутина• Учится
Технологии
• Типовой стек обработки данных• Map Reduce• Интерактивный анализ• BI как самообслуживание
Стек
OLAPRDBMS
HADOOP
Hadoop
+• Надежный• Масштабируемый• Легко поддерживать• Универсальность-• Итеративные алгоритмы• Относительно низкая скорость обработки
iPython + Pandas
BI
• OLAP• Excel
Заключение
• Применение данных• Что: данные• Кто: люди• Как: технологии
