Ведущие подкаста 'Data Coffee' обсуждают новости и делятся своими мыслями!

Shownotes:

0:40 Swift и MacOS в облаке

9:18 Боль от MacOS

11:34 Microsoft скрепочка на стероидах

18:39 Microsoft web apps

23:14 Python 3.12

31:56 Миграция между версиями

35:03 chatgpt whiteboard coding

37:10 chatgpt-engineer

41:19 Cyberduck

44:13 DuckDB 0.9.0

49:31 DallE-3

57:05 Mistral 7B

1:05:34 Nova2 STT

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

Ведущие подкаста 'Data Coffee' обсуждают новости и делятся своими мыслями!

Shownotes:

0:00 Introduction

0:54 Замена docker desktop

6:19 lazydocker

8:13 Microsoft kills WordPad

9:58 MacOS 14

20:18 Внезапно про групповые звонки в телеграме

22:36 telegram channel boost

24:05 Google turns 25

29:10 Google kills google podcasts

30:34 Yandex DataLens goes open source

33:07 Утечка МТС Банка

34:09 Ozon доставляет машины

36:19 Inkscape 1.3

42:05 Unity балансируют

49:23 Воспоминания об ODBC

52:12 Java 21

54:28 Grafana Pyroscope

58:12 Java 21 напоследок

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

A7. Self-service и BI

Shownotes:

1:00 Кофе

2:17 BI: что и зачем

5:32 Поиск и доступы

8:37 Self-service

10:45 Что делать, если цифры разные

13:04 Мониторинг отказоустойчивости

15:09 Метрики производительности

17:11 Почему Redash

20:10 Что было 'до'

22:20 Переезд на другой инструмент

26:30 Оптимизация запросов

30:22 Размер команды

31:19 Уведомления и триггеры

36:10 Row-level security

37:49 Топ-3 требования к BI

39:42 Kubernetes

45:00 Внешние пользователи

46:00 Embedded-аналитика

48:48 Notebooks

53:49 Результаты модели -> BI

55:17 Какие планы на развитие

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A6. Доступ к данным и каталог

Shownotes:

0:58 Чем занимается юнит Usage

10:52 Кофе

13:17 Владельцы данных

17:04 Переиспользование метрик

22:32 Дата каталог

29:15 Коллаборация пользователей

35:30 Создание витрин

40:45 Как использовать данные

47:38 Полномочия в каталоге

51:40 Статистика использования

56:00 Как погрузиться в область

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A5. Витрины данных

Shownotes:

0:45 Кофе

2:08 Что такое витрины данных

6:02 Зачем нужны витрины

8:02 SQL зависимости

10:37 Процесс добавления витрин

13:00 Хранилище

18:09 Backfill

22:00 Тестирование SQL

27:10 Хранение истории

31:50 Метрики

43:00 Эффективные аналитики

45:50 Анализ влияния изменений

49:00 Разграничение доступа

56:25 Процесс добавления метрик

59:17 Процесс удаления метрик

1:02:40 Болевые точки

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A4. Логирование событий и их доставка

Shownotes:

1:06 Нельзя ненавидеть кофе

4:57 Что такое доставка событий

6:48 В чем сложность

8:56 Как все устроено

14:45 Ошибки при передаче

19:45 Как предотвращать

28:24 Критичность события

32:05 Схема события

35:55 Проверки и тесты

46:40 Разделение по типам

49:15 Еще ошибки в данных

55:32 Внешние генераторы событий

58:05 Зачем нужна своя система

1:03:33 Ненужные события

1:05:30 Что почитать

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A3. A/B эксперименты

Shownotes:

0:50 Про кофе

2:58 Что такое A/B тестирование

7:13 Зачем нужна платформа

10:21 Деление на группы

14:21 Как делать дизайн теста

17:48 Длительность эксперимента

20:37 Случайное распределение

22:47 Количество экспериментов

24:50 Взаимное влияние экспериментов

34:00 Разделение слоев

35:17 Как устроен бизнес-процесс

38:28 Зачем делать свое

41:17 Приоритезация бэклога

45:10 Как устроена команда

48:32 Интеграция

52:30 Визуализация результатов

55:41 MLOps

57:43 Какие сложности и боли

1:00:07 Специфичные тесты

1:02:40 Переносимость платформы

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A2. Интеграция с инфраструктурой компании

Shownotes:

1:04 Классический вопрос

2:07 Всем ли нужны новые решения

3:33 Необходимость именно для бизнеса

4:45 Как объяснить бизнесу необходимость в новых решениях

6:58 Как измерить удобство

8:54 Оцифровка хранилища данных в деньги

11:15 В чем сложность внедрения новой технологии

13:17 Контекстный пример

18:46 Ограничение ресурсов в Vertica

20:08 Альтернативные инструменты

26:42 Trino federated queries

29:16 High-level план внедрения новых инструментов

32:26 Dead end централизованных хранилищ

32:51 Как делится детальный слой

38:20 Гибридная модель

39:47 Переиспользование расчетов

42:10 Предел центрального хранилища

44:59 Бюджетирование по подразделениям

47:17 Аутсорс

49:44 Ограниченность ресурсов

52:51 Блокеры для аутсорса

53:34 Цикл технологий хранилищ данных

56:23 Немного про безопасность хранения

57:11 Метрики для потенциальных проблем

1:00:34 Tech radars

1:03:24 Альтернативные движки

1:05:51 Где искать новые инструменты

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A1. Аналитическая платформа

Shownotes:

0:32 Представление гостя

0:53 Отношение к кофе

2:02 Помогает ли кофе взбодриться

2:10 Введение в аналитическую платформу

2:50 Составляющие части

4:52 Инфраструктура хранилища

7:09 Метрики

8:17 Usage

10:25 Изначально ли платформа была монолитом

11:55 Настройка логирования

15:42 Популярные инструменты внутри платформы

17:58 Что есть кластер

21:05 Как устроено хранилище

24:48 Когда пора заводить свою аналитическую платформу

27:18 Cost efficiency

30:31 Что привело к созданию

34:47 Расширение функционала

39:08 Open source частями

42:06 Open source нюансы

44:20 Data governance

48:21 Еще про open source

50:57 Что бы сделали иначе

52:50 Безопасность доступа к данным

54:57 Какой дата-каталог используется

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

Ведущие подкаста 'Data Coffee' обсуждают новости и делятся своими мыслями!

Shownotes:

0:00 Introduction

1:53 Первый керамический подкаст (внутряк)

5:28 Байкал (опровержение)

7:09 dbt 1.6

11:43 Terraform и OpenTofu

12:57 Whatsapp и группы

13:52 TON Wallet

15:13 Развод мошенников

18:17 Что делать если коллеги не отвечают

20:03 Темная тема в Confluence

22:19 Entity centric data modeling

30:31 Как досаждать владельцам Apple

33:23 Double commander

40:18 Apache Superset 3.0

42:07 Альтернатива docker desktop

47:39 snowkill

48:43 Дипломы писать с чатгпт

49:11 Spotify white noise

49:47 Метод определения по звуку клавиатуры

50:24 Молния про Spoitfy

50:50 Помощь в диагностике ДЦП по видео

51:33 Amazon планирует дата центр в Казахстане

51:47 Защита изображений от распознавания нейросетями

52:34 У Neuralink разрешение на работу с человеком

54:45 Лимит от gmail для amazon

57:15 (оффтоп) про браузеры

1:01:47 ts_zip

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat