Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
Контракты на данные между командами: зачем это нужно и как это работает
Когда данные пересекают границы команд без явных договорённостей, это заканчивается поломками. Разбираю, что такое контракт на данные и когда он нужен.
Облачные расходы: что становится видно только после миграции
Почему компании, перешедшие в облако, обнаруживают неожиданные счета - и как выстроить контроль затрат до того, как они станут проблемой.
Управление данными: это про владение, а не про комитет
Почему большинство инициатив по data governance буксуют и как перейти от формального комитета к реальной ответственности.
Контракты на данные: как команды договариваются об интеграции
Почему большинство проблем с интеграцией данных между командами - это проблемы договорённостей, а не технологий.
Data mesh: это про владение данными, а не про платформу
Разбираю концепцию data mesh без хайпа - почему это прежде всего организационная модель, а не технический стек.
Владелец данных: кто подписывается под цифрой
В большинстве компаний данные есть, а ответственного за их качество - нет. Разбираю, что значит владение данными на практике.
Аналитика в реальном времени: когда это работает, а когда это дорогой театр
Стриминговые данные и дашборды в реальном времени стали модным требованием. Разбираю, когда это решает настоящую проблему.
Data mesh: что это значит для руководителей, не для инженеров
Концепция data mesh набирает популярность. Разбираю, что за ней стоит и когда она имеет смысл для реального бизнеса.
Потоковая обработка данных: нужна ли она вашей компании
Что такое потоковая обработка данных, чем она отличается от пакетной и в каких реальных ситуациях это оправданное решение.
Data catalog: зачем нужен и когда без него можно обойтись
Практический взгляд на реестр данных: что он даёт, когда оправдывает вложения и когда это преждевременное усложнение.
Когда data lake превращается в болото
Почему хранилища данных часто перестают работать через год-два после запуска и что с этим делать.
Аудит данных перед концом года: пять вопросов
Конец года - хорошее время проверить, в каком состоянии данные компании и что стоит исправить до начала нового планирования. Пять конкретных вопросов для руководителя.