Данные для стартапа. iMetrics 2013

Post on 18-Jan-2015

4.851 views 2 download

description

http://retailrocket.ru

Transcript of Данные для стартапа. iMetrics 2013

Данные для стартапа

Roman Zykov, iMetrics, 14 november 2013

Содержание

• Применение данных в стартапах• Что: данные• Кто: персонал• Как: технологии

Работа в стартапе

• Быстрая разработка• Большие требования к опыту• Продукт изменяется ежедневно• R&D каждый день• Аналитика как самообслуживание

Применение данных

• Продуктовые метрики• Эффективность рекламы• Инсайты• Продукты из данных

Да, мы используем Big Data

Big Data

• Лучшая эффективность бизнеса• Бесплатные инструменты…• Данных никогда не бывает

достаточно• Главная проблема - недостатки

идей!

Головоломка

CRM

Inventory

Sales Back Office

Web Analytics

Social Networks

OperationsContent

Пример -Ozon.ru

• анализ веб-логов• движок рекомендаций

Пример -Wikimart.ru

• Веб-аналитика• Движок рекомендаций• Изменения состояния склада

Пример -Ostrovok.ru

• веб-аналитика• движок рекомендаций • лог изменений цен

AmazonRedshift

Пример – Retailrocket.ru

• анализ веб-логов• рекомендательный движок• сегментация

В поиске идей…

Назад к идеям!

В поиске идей…

Site

Search Advertising

Search Engine

Internal Search

Люди

Те, кто превращает идеи в жизнь

Люди

• Менеджер продукта аналитики• Data scientist• Дон Кихоты

Менеджер продукта

• BI для самообслуживание• Стратегия компании• Удобные инструменты

Data scientist

Peter Skomoroch (LinkedIn): “They’re better statisticians than your average programmer and they’re better programmers than your average statistician.”

Data scientist

• Хакер• Разбирается в бизнес-процессах• Предприниматель!

Дон Кихот

Дон Кихот

Дон Кихотрыцарь

• Опыт• R&D

Санчо Пансастажер

• Рутина• Учится

Технологии

• Типовой стек обработки данных• Map Reduce• Интерактивный анализ• BI как самообслуживание

Стек

OLAPRDBMS

HADOOP

Hadoop

+• Надежный• Масштабируемый• Легко поддерживать• Универсальность-• Итеративные алгоритмы• Относительно низкая скорость обработки

iPython + Pandas

BI

• OLAP• Excel

Заключение

• Применение данных• Что: данные• Кто: люди• Как: технологии

Спасибо

Вопросы?

roman.zykov@topdatalab.comhttp://KPIs.ru

@rzykov