Reliable ML

Экономика дата офиса - Секция Data Strategy - Data Fest 2024
Доклад Павла Мягких, ex-CDO Gazprom ID, ex-директор Big Data Lenta

На Data Fest 2024 в нашей секции про стратегию данных выступил Павел Мягких - с непростой темой про экономику дата офиса.

Каждый менеджер и сотрудник дата-команды в большой и не очень корпорации знает, что бигдата и AI - это стильно, модно и молодежно. И, кажется, что сейчас каждый знает, что это еще и очень дорого.

Но далеко не каждый готов задумываться, а уж тем более, считать денежное value дата-продуктов, и, следовательно, окупаемость дата офиса. А не задумываться можно, как мы уже с вами как-то обсуждали, только когда с общемировой конъюнктурой все норм. То есть, сейчас прям самое время задумываться.

А еще более не каждый, или даже совсем редкий менеджер, готов делать это правильно, и инвестировать в это "правильно" ресурсы и время.

В докладе Паша рассказал про важность расчета окупаемости дата офиса, про общую логику её расчета, а также про категории проектов и их приоритезацию. При этом центровой темой как во время доклада, так и после него, стала тема про "правильный" расчет value дата-продуктов. Или, проще говоря, про АБ-тестирование (занудная ремарка: мы тут, конечно, немного упрощаем и в целом с вами знаем, что оценка эффектов описывается далеко не только АБ). При обсуждении доклада CDO так разошлись, что секция про дата стратегию чуть не стала митапом про АБ-тестирование.

Посыл доклада - надо инвестировать в построение методики АБ-тестирования и использовать его не только для проектов Big Data, но и вообще для инвестпроектов компании (где применимо). Ибо это способствует не только более корректному пониманию того, куда инвестировать, но еще и исправлению совокупной оценки эффекта инвестиционного потока с космической, на близкую к правде.

Дискуссию вызвал вопрос - а точно ли совокупный эффект всех АБ покажет правду, ведь тесты (чаще всего) не учитывают затухание эффекта в долгосрочном периоде? Да и Валера недавно поднимал важную тему про совокупный эффект АБ.

А как считаете вы? Стоит ли вписывать АБ-тестирование в жизнь компании, и где нужно остановиться?

Доклад: YouTube | RUTube | ODS.ai

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #data_strategy

www.tgoop.com/reliable_ml/235

4.1K viewsNov 6 at 13:31

Экономика дата офиса - Секция Data Strategy - Data Fest 2024
Доклад Павла Мягких, ex-CDO Gazprom ID, ex-директор Big Data Lenta

На Data Fest 2024 в нашей секции про стратегию данных выступил Павел Мягких - с непростой темой про экономику дата офиса.

Каждый менеджер и сотрудник дата-команды в большой и не очень корпорации знает, что бигдата и AI - это стильно, модно и молодежно. И, кажется, что сейчас каждый знает, что это еще и очень дорого.

Но далеко не каждый готов задумываться, а уж тем более, считать денежное value дата-продуктов, и, следовательно, окупаемость дата офиса. А не задумываться можно, как мы уже с вами как-то обсуждали, только когда с общемировой конъюнктурой все норм. То есть, сейчас прям самое время задумываться.

А еще более не каждый, или даже совсем редкий менеджер, готов делать это правильно, и инвестировать в это "правильно" ресурсы и время.

В докладе Паша рассказал про важность расчета окупаемости дата офиса, про общую логику её расчета, а также про категории проектов и их приоритезацию. При этом центровой темой как во время доклада, так и после него, стала тема про "правильный" расчет value дата-продуктов. Или, проще говоря, про АБ-тестирование (занудная ремарка: мы тут, конечно, немного упрощаем и в целом с вами знаем, что оценка эффектов описывается далеко не только АБ). При обсуждении доклада CDO так разошлись, что секция про дата стратегию чуть не стала митапом про АБ-тестирование.

Посыл доклада - надо инвестировать в построение методики АБ-тестирования и использовать его не только для проектов Big Data, но и вообще для инвестпроектов компании (где применимо). Ибо это способствует не только более корректному пониманию того, куда инвестировать, но еще и исправлению совокупной оценки эффекта инвестиционного потока с космической, на близкую к правде.

Дискуссию вызвал вопрос - а точно ли совокупный эффект всех АБ покажет правду, ведь тесты (чаще всего) не учитывают затухание эффекта в долгосрочном периоде? Да и Валера недавно поднимал важную тему про совокупный эффект АБ.

А как считаете вы? Стоит ли вписывать АБ-тестирование в жизнь компании, и где нужно остановиться?

Доклад: YouTube | RUTube | ODS.ai

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #data_strategy

BY Reliable ML