Zápisky z datového terénu
Píšeme o věcech, které řešíme každý den — měření, datové inženýrství, analytika, nástroje. Žádná teorie pro teorii. Jen věci, které jsme si ověřili v praxi a o které má smysl se podělit.
Všechny články
Datové inženýrství v AI době: zajímavá práce nikdy nebyla jen v transformacích
AI dnes dokáže napsat dbt nebo Dataform model rychleji, než si většina datových inženýrů stihne uvařit kafe v kuchyňce.
A píše ho čím dál tím lépe. Ne vždy dokonale, ne vždy produkčně, ale dost dobře na to, aby bylo jasné, že se práce dataře mění. Pokud byla hlavní hodnota datového inženýra v tom, že uměl rychle napsat SQL transformaci, tak se tahle výhoda bude už jen zmenšovat.
To ale neznamená, že datové inženýrství mizí. Spíš se konečně ukazuje, kde byla jeho největší hodnota celou dobu. Ne v samotném přesouvání dat z bodu A do bodu B. Ne v tom, že někdo umí napsat další LEFT JOIN. Ne v tom, že vytvoří další Gold tabulku. Ale v tom, že někdo rozumí, co ta data znamenají.
Proč jsme postavili AI datového analytika (a jak ho dnes používají naši klienti)
Když klientům dodáme Dance, čistá data v BigQuery a hotové reporty, většinou máme pocit, že je hotovo. A z pohledu datové infrastruktury vlastně je. Data tečou, metriky sedí, dashboardy fungují. Jenže pak přijde úplně běžný dotaz z marketingu:
„Hele, můžeš se prosím podívat, jaký jsme měli minulý týden konverzní poměr na mobilech napříč trhy?"
Na první pohled nic složitého. Jenže odpověď stejně zabere klidně dvě hodiny. Někdo musí otevřít BI nástroj, najít správný report, případně dopsat SQL, zkontrolovat výsledek, exportovat ho a poslat odpověď zpátky.
A přesně takových dotazů chodí každý týden desítky. Tak vznikl Signals AI Analytik.
Proč jsme postavili Dance (a co všechno už dnes umí)
Když před pár lety Google Analytics 4 přinesly export do BigQuery i pro neplacené účty, byli jsme z toho nadšení. Exporty přes API našim klientům už dávno nestačily a 360 licence byly příliš drahé.
Už na několika prvních projektech se ale ukázalo, že stavět každému klientovi datový model na míru nedává smysl ekonomicky ani prakticky.
Řešili jsme v podstatě podobný problém jen z jiného konce. Jak správně zpracovat GA4 data? Jak je propojit s objednávkami? Jak z toho udělat něco, čemu bude klient opravdu rozumět?
Řekli jsme si, že to musí jít líp. A tak vznikl Dance.
Chcete data, která skutečně fungují?
Mám zájem