Заметил интересный момент в Alexa. У нас в команде 4 BIE и один DE. Конечная задача понятно, мы должны деливирить аналитику, метрики, инсайты для внутренних клиентов. Мы получаем запросы на новые фифи, метрики или на изменение бизнес логики.
Проблема возникает, когда DE становится узким местом, и начинается хаос. BIE начинает решать задачу любым известным методом, обычно это custom SQL, которые оторван от основной модели данных, начинает появляться избыточность логики и данных. Все это ведет к неэффективной работы команды на long term, и в целом все аналитическое решение начинает трещать по швам.
Мне кажется, хорошая пропорция 1DE на 2BIE/Data Scientists. Если у вас действительно много аналитиков, то тогда создается Data Platfrom Core team, и уже департаменты на self-service. Но я рассказал про свой кейс. Если посмотреть почему так получается, то это видение менеджера, которому комфортно общаться с BIE и понятно, что они делают, и сложнее понять, что происходит глубже.
Проблема возникает, когда DE становится узким местом, и начинается хаос. BIE начинает решать задачу любым известным методом, обычно это custom SQL, которые оторван от основной модели данных, начинает появляться избыточность логики и данных. Все это ведет к неэффективной работы команды на long term, и в целом все аналитическое решение начинает трещать по швам.
Мне кажется, хорошая пропорция 1DE на 2BIE/Data Scientists. Если у вас действительно много аналитиков, то тогда создается Data Platfrom Core team, и уже департаменты на self-service. Но я рассказал про свой кейс. Если посмотреть почему так получается, то это видение менеджера, которому комфортно общаться с BIE и понятно, что они делают, и сложнее понять, что происходит глубже.
1 comment
Log in to comment
Где-то я читал про одного DE на 28 full stack DS.