Про грядущий мастер-класс немного подробнее:

1) О чем: как создать инфраструктуру для быстрой, надежной, масштабируемой разработки корп. аналитики, а также встраиваемой аналитики для внешних потребителей, силами штатных специалистов. Без ограничений по BI-платформам.

2) Для кого: ИТ-директора; Менеджмент, который видит точки роста в более быстрой, глубокой, системной работе с данными; Аналитики, которые хотят занять более высокую позицию в компании.

3) Для каких компаний: Средний бизнес; Производственные компании (большой штат в целом, но ограниченная ИТ-команда); Подразделения крупного бизнеса, которым нужна бОльшая автономность в их проектах.

Построение корпоративной аналитической системы - это не только выбор платформы. Это организация множества процессов работы с данными, которые намного шире чем "взять BI, сделать дашборд".
К таким процессам относятся:
- построение аналитического хранилища;
- его систематизированное ведение;
- мониторинг качества данных и оповещения об инцидентах;
- документирование аналитической архитектуры;
- поддержание единой модели данных;
- и много чего еще.

Если не уделять этому внимание, скорость разработки снижается в несколько раз, и даже появляются риски попасть на переделку того, что разрабатывалось ранее. Потому что новые требования не вписались в старые подходы.

Обычно, носителем такой экспертизы является компания-интегратор, т.к. у нее есть опыт реализации десятков проектов. Однако работа с интегратором не всегда удобна в подобных проектах, потому что:
- Требования к аналитике меняются быстрее чем идет реализация проекта;
- У интегратора не бесконечные ресурсы под ваш проект;
- Не все интеграторы работают системно. Экономят на архитектуре, и на выходе получается запутанный клубок.

Логично предположить, что наличие в штате человека с такой экспертизой должно снять эти проблемы. Но таких специалистов в целом мало на рынке. А за тех что есть, идет конкуренция в т.ч. с компаниями типа Сбер, Росгосстрах, Газпром, и другими титанами бизнеса. Кроме того, не всегда такую экспертизу можно получить в одном человеке.

Так что же, теперь нужно отказаться от аналитических амбиций, или брать на себе чрезмерные кадровые риски? Вовсе нет, потому что еще один способ получить эту экспертизу себе в компанию - моя разработка "Пакет монетизации данных" для Loginom. Она позволяет выстроить систематизированную разработку и полностью покрывает задачи управления данными для компаний, перечисленными в п.2. При этом без избыточного количества систем, которые используются для решения этих задач в компаниях типа Сбера.

В итоге, объединяя знания о компании штатных аналитиков и готовую инфраструктуру и управление данными, вы получаете результаты на уровне компании-интегратора с опытом десятков проектов, просто следуя простым инструкциям. На своем выступлении я покажу кейс на примере одного из клиентов. А на мастер-классе покажу как выглядит весь процесс с нуля. А также расскажу, как вы можете испытать эти решения у себя.