Яндекс. Доставка — Платформа данных, домены, иерархия метрик, модель данных. Гоцуляк и Горбатый.
https://t.me/r77_ai
— наш канал https://r77.ai
— наш сайт Владислав Гоцуляк и Алексей Горбатый из Яндекс. Доставки сегодня в гостях! Обязательно к просмотру всем CDO (D = Data), аналитикам и дата инженерам) Ребята в Я.Доставке построили крутой инструмент – Платформа данных. Поговорили с гостями подкаста о том, как правильно заниматься продуктовой аналитикой, что для этого нужно и какие возможности это открывает (опять же в контексте txt2sql ). Что еще обсудили: чем занимается доставка помимо доставки, домены, иерархии метрик, модель данных и конечно применения LLM в задачах аналитики) 00:00 Введение 01:29 Яндекс Доставка и новые сервисы 04:58 Платформа данных: структура и функции 08:26 Оцифровка бизнес-модели и метрики 12:06 Практический опыт создания платформы 12:51 Роли в проекте и взаимодействие с бизнесом 13:55 Построение платформы данных: домены и метрики 15:00 Метрики и таблицы: организация данных 16:50 Документация и поддержка метрик 18:03 Проблемы с метриками и стандартизация 20:26 Управление метриками и мониторинг 21:38 Платформа данных как продукт 23:44 Цели и задачи третьего сезона 25:01 Автоматизация бизнес-моделей с LLM 26:36 Использование LLM для описания бизнес-моделей 29:19 Автоматизация метрик и аналитического слоя 31:35 Внедрение аналитического слоя данных 34:48 Устойчивость модели данных к изменениям 36:31 Технические процессы и обмен данными 37:06 Адаптация бизнес-моделей и сервисов 38:41 Аналитика на бизнес-стороне 40:25 Автоматизация аналитики и детектор аномалий 43:07 Иерархия метрик и её роль в аналитике 45:16 Бизнес-модели и симуляции для планирования 48:19 Внедрение иерархии метрик в компании 50:06 Декомпозиция целей и ресурсов 51:37 Роль финансов и платформы данных 53:21 ИИ в поддержке клиентов и опыт Clarion 55:32 Поддержка курьеров: важность и особенности 57:30 Использование ИИ для сложных вопросов поддержки 59:01 Аналитика текстовых данных с помощью ИИ 01:00:50 Инфраструктура и модели в Яндексе 01:02:23 Обучение моделей и выбор инструментов 01:02:59 Тренды в использовании LLM 01:04:05 Поддержка и доработка сервисов с LLM 01:07:02 Практическое использование LLM 01:10:05 Будущее LLM и вайп-кодинга 01:11:40 Вайп-кодинг: перспективы и инструменты 01:13:29 Ассистенты в разработке и их роль 01:14:22 Ассистенты для аналитиков 01:15:17 Взаимодействие аналитиков и разработчиков 01:16:51 Прогресс в автоматизации кода 01:17:51 Важность понимания кода 01:19:52 Уточнение задач для ассистентов 01:21:24 Пример с переписыванием бота 01:22:40 Требования к аналитикам в Яндексе 01:24:32 Логика и сложность кода 01:25:48 Проблемы аналитиков и решение 01:27:18 Внедрение текста и SQL для аналитиков 01:28:46 Использование текста и SQL в бизнесе 01:29:53 Восприятие нового интерфейса 01:30:53 Excel в коммерческой аналитике 01:32:21 Заключение и благодарности
