Павел Плотников, Data Engineer, Yousician

Зачем Data Engineer в data-driven компании

Тезисы

1. Цель доклада – подстегнуть развитие data-driven подхода с помощью освещения одной из основных ролей в этом деле – Data Engineer. Надеюсь, будет интересно и полезно послушать product-менеджерам и owner'ам, владельцам малого и среднего бизнеса (а может, и крупного), а также студентам, которые, вдохновляясь, могут заполнить нехватку столь драгоценных кадров.

2. Я постараюсь раскрыть основные известные мне применения аналитики данных в бизнесе, а также как изменилась ситуация с распространением agile подхода.

3. Расскажу несколько успешных и провальных кейсов применения аналитики данных в компаниях, а также постараюсь раскрыть понятие data-driven компании.

4. Уделю внимание структуре аналитических команд, где и когда появляется Data Engineer, его функции, скиллы и инструменты.

5. Приведу примеры проблем, с которыми приходится сталкиваться инженерам в мире данных, открытых нерешенных вопросов, конечно же немного упомяну ML пайплайны и почему же так тяжело демократизировать данные в компании.

6. Расскажу, а что нам предлагают облака и почему это очень важно для небольших компаний. Поделюсь опытом найма инженеров в аналитические команды.

7. А профессионалов в этом деле спешу огорчить, технических деталей тут не будет, так как задача моя постараться ответить на вопрос: «А зачем?»