LEFT JOIN

North Star Metric: путеводная звезда для бизнеса Заметили, что у фреймворков по определению метрик для бизнеса очень уж говорящие названия? То «пиратские» метрики AAARR, то «Сердце» от Google. Или North star metric — она же «метрика Полярной звезды». Так называют метрику, отражающую ценность, которую вы приносите клиентам Главное в этой метрике то, что она про клиента. Прибыль компании, продажи, количество лидов — это тоже важно, но эти показатели не отражают напрямую, насколько полезен и успешен ваш продукт у клиентов. Можно подумать, что по числу продаж вполне судить о востребованности. Но это не всегда так: например, NSM службы доставки еды, это не просто «число заказов», а «число заказов, доставленных без жалоб со стороны покупателей». В общем, не все так просто. Так как же найти свою Полярную звезду? NSM должна быть не абстрактной. Она должна быть: 🔵 измеримой — вы можете точно посчитать ее в цифрах, 🔵 контролируемой — вы можете влиять на нее своими действиями, 🔵 понятной и близкой всем сотрудникам компании, а не какому-то одному отделу, 🔵 показывающей то, что ваш клиент получил то, что хотел. Последнее — самое сложное. Надо определить ключевую ценность, которую вы создаете для пользователя. Зачем он пользуется вашим продуктом? 💬 NSM у Spotify — время, проведенное за прослушиванием музыки. 💬 У Uber — число поездок в неделю. Любопытно, что она отражает ценность сервиса для двух категорий пользователей: тех, кто заказывает такси, и тех, кто работает таксистом. 💬 У AirBNB — число забронированных ночей. Тут то же, что у Uber: можно судить о пользе и для бронирующих, и для сдающих квартиры. Когда вы определите главную метрику, вы сможете составить план, как обеспечить ее рост. Самый известный и наглядный пример — Spotify: Нужно, чтобы люди дольше слушали музыку 🔜 Нужно, чтобы они заходили в приложение и взаимодействовали с ним (искали песни, составляли плейлисты) 🔜 Нужно, чтобы там регулярно появлялась новая музыка и исполнители.

Мошенничество с помощью ИИ Как ИИ помогает мошенникам обманывать людей и воровать аккаунты в мессенджерах? Что такое дипфейк, и зачем его распознавать? 🔜 Ответы — уже на канале «Дата Коля»!

Искусственный интеллект в Edtech Ребята из «Яндекс Практикума» поделились интересным исследованием об использовании искусственного интеллекта в эдтехе. 🔜 Мы уже затрагивали эту тему в первом эпизоде нового сезона Data Heroes — там Анатолий Карпов рассказал, как ИИ помогает студентам быстро получать ответы на вопросы и одновременно снижает нагрузку на техподдержку. В статье «Яндекс Практикума» есть еще больше примеров. Условно их можно разделить на две большие группы: помощь студентам и помощь преподавателям. 🔵 Студентам ИИ может помочь выполнить домашнее задание, дать фидбек и указать на ошибки, объяснить сложную тему простым языком, составить персонализированный план обучения. 🔵 Преподавателям ИИ помогает создавать контент уроков на основе ключевых слов, писать инструкции к домашним заданиям, проверять их и мониторить ситуацию на курсе — то есть отслеживать, у кого из студентов есть трудности. Все это облегчает жизнь всем участникам процесса. Студент быстро получает обратную связь и ответы на любые вопросы, не дожидаясь, пока освободится преподаватель или сотрудник техподдержки. Преподаватель снимает с себя часть рутинных обязанностей по подготовке контента. Удобно, но сразу возникает вопрос: где проходит граница, когда ИИ в образовательном процессе становится слишком много? Что вы думаете по этому поводу? 👀

Что было на Google I/O Не успели обсудить все новости от OpenAI, как ребята Google тоже провели свою ежегодную конференцию Google I/O. Целиком запись выложили на Youtube и законспектировали на The Verge. Принесли для вас самое интересное. 🔜 Большая часть новостей — про Gemini, флагманскую модель Google. 💬 Она, конечно же, станет еще быстрее и умнее, а также интегрируется в инструменты вроде Google Документов, Таблиц, Диска, Gmail’а. Обещают превратить ее в ИИ-ассистента, который поможет найти нужный файл или информацию. 💬 И у Chrome тоже появится свой ИИ-помощник — к нему прикрутят Gemini Nano. 💬 Gemini 1.5 Flash — модель, оптимизированная для узкого функционала, где важна высокая скорость ответа. Пообещали, что она будет такой же сообразительной, как «обычная» Gemini Pro. 💬 Gemini Live — фича, которая позволяет модели делать все то же самое, что GPT-4o, которую представили вчера. То есть поддерживать живой диалог (и ее тоже можно перебивать!), говорить с разными интонациями и моментально реагировать на то, что она «видит» через камеру смартфона. 🔜 И не забываем про Veo — модель для генерации видео, ответ Google на нашумевшую Sora. Ее уже питчат Youtube и Голливуду. Пощупать ее пока нельзя, только попробовать записаться в лист ожидания. 🔜 В общем, если кратко, то Google внедряет ИИ вообще во все свои продукты, а еще все почему-то все стремятся сделать так, чтобы языковые модели можно было перебивать посреди ответа. Учитывая, как быстро развивается ИИ, мы бы не рекомендовали этим злоупотреблять и грубить ему. 👀

Кто убил поиск Google? Если вам кажется, что в последние годы поиск Google стал хуже — вам не кажется. Более того, это не случайность, а сознательное решение руководства компании. К такому выводу пришел автор статьи The men who killed Google Search Эдвард Зитрон. Он выстроил хронологию событий с февраля 2019 года, когда менеджмент разных отделов, ответственных за поиск и рекламу, начал обсуждение проблемы с поиском. И нет, их беспокоило не качество выдачи, а то, что он генерировал намного меньше прибыли, чем хотелось бы. 💬 В марте 2019 Google выкатил один из самых масштабных апдейтов поиска за свою историю. Оказалось, что «апдейт» откатил назад некоторые изменения, которые убирали из выдачи сомнительные сайты. 💬 В мае того же года поисковик изменил дизайн рекламных объявлений в мобильной версии, сделав их более похожими на реальные результаты поиска. 💬 В январе 2020 это нововведение добралось и до ПК. 💬 Через 5 месяцев Google Search возглавил Прабхакар Рагхаван, сменив Дэна Гомеса, который руководил направлением почти 20 лет. 💬 До того, как Рагхаван пришел в Google он работал в Yahoo! с 2005 по 2012 год. Когда он начал работу в компании, она занимала 30 % рынка — ненамного меньше, чем Google c 36%. Когда он уходил, этот показатель снизился до 13%. И именно Рагхавана Зитрон винит в том, что Google стал работать хуже. Учитывая прошлые заслуги — выглядит реалистично. Более того — таких людей, как Рагхаван он считает одной из главных проблем современной IT-индустрии. По его словам, ведущими IT-компаниями сейчас руководят не разработчики и их основатели, а наемные менеджеры, которых интересует прибыль, а не качество продукта. И это общая тенденция, а не проблема одного Google. В такой трактовке обстановка в индустрии выглядит по-киберпанковски мрачно: беспринципные корпорации готовы на все, ради краткосрочной прибыли — даже принести в жертву свои собственные продукты, на которых и строится весь их бизнес. А вы что думаете? И как относитесь к Google — пользуетесь их поиском или нашли альтернативу?

Spring Update от OpenAI На вчерашнем стриме OpenAI представила несколько крутых нововведений. Пообещали выкатить десктопную версию (сначала для macOS, для Windows она появится позже) и обновить интерфейс, но это не главное. 🔥 Самая громкая новость — это презентация новой флагманской модели GPT-4o. 💬 Она такая же умная, как GPT4, но намного быстрее — на запрос, сказанный вслух, отвечает в среднем за 320 миллисекунд. Для сравнения у GPT4 задержка ответа составляла 5,4 секунды. Это происходило из-за того, что для «понимания» запроса, генерации и озвучивания ответа использовались 3 разные модели. GPT-4o натренирована на текстах, видео и аудио, поэтому она намного быстрее. 💬 GPT-4o умеет петь, шутить и «говорить» с разными интонациями. А еще ее можно перебивать прямо посреди ответа, и она реагирует на новый запрос моментально. 💬 На стриме показали, как она хорошо понимает рукописный текст, который ей показали через камеру, помогает решить простое уравнение, трактует информацию на графиках и распознает код. 💬 Внедрять возможности GPT-4o в работе будут постепенно в течение следующих недель. Некоторые функции уже доступны через API. Самое интересное оставили напоследок — GPT-4o будет доступна для всех пользователей. Да, для тех, кто пользуется бесплатной версией тоже. 🔥

Таблица для тех, кто собирается в поездку Приближается сезон отпусков, пора планировать поездки и собирать чемоданы. Это процесс всегда стрессовый — даже самые собранные и внимательные из нас наверняка хоть чуть-чуть, но волнуются, что что-то забудут. В TikTok завирусился новый способ, как собрать сумки перед поездкой и 100% ничего не упустить. 🔜 Все вещи, которые надо взять с собой распределяются по нескольким категориям: то, что надо положить в рюкзак, в сумку или нести на себе. 🔜 Например, смартфон, часы и кошелек можно пронести на себе, ноутбук — положить в рюкзак, а купальник — в сумку или чемодан. В отдельные мешочки складываются зарядки для гаджетов и туалетные принадлежности вроде зубных щеток. Список категорий можно настроить под себя — если вдруг у вас больше чемоданов. 🔜 В отдельной колонке подсчитывается, насколько заполнена каждая сумка. То есть, когда все вещи из категории «в рюкзак» будут отмечены как упакованные, напротив нее будет стоять «100%». 🔜 В более продвинутую версию таблички можно даже занести стоимость вещей и вес чтобы заранее прикинуть, сколько будет весить каждая сумка. Создатель таблички сказал, что друзья над ним смеются, но в TikTok его подход оценили. Для всех заинтересовавшихся он поделился таблицами для Google Sheets и Excel. Есть платная и бесплатная версии. Когда он только выложил их, желающих скачать было так много, что сайт упал, но сейчас все в порядке.

Оплата улыбкой: за и против Что такое «Оплата улыбкой» от Сбербанка? Достаточно ли вашего радостного лица для оплаты, или деньги тоже снимутся? 🔜 Смотрите в новом видео на канале «Дата Коля»!

Рома Бунин выложил мокап-интервью с Тимуром Муйдиновым — BI-специалистом из команды Valiotti Analytics. 😊

👨‍🏫 Собеседование на BI-аналитика Наконец-то смог провести мокап-интервью с реальным аналитиком. Давно хотел это сделать, кинул клич в чатике канала и Тимур быстро откликнулся. Почему я считаю, что могу хорошо оценить кандидата — я провёл больше 100 секций, работая в Яндексе. Даже в самый первый день выхода на работу, пришлось провести интервью о котором заранее не знал 🙈 (Макс, привет!). Я уверен, что могу быстро и полно оценить навыки BI-аналитика. Это мокап-интервью — первый раунд на должность BI-аналитика. Здесь проверяются знания BI-инструмента, основ дизайна, умение собрать требования и подобрать решение под бизнес-задачу. Проверка SQL/Python и работы с данными проходят на втором интервью. 👉 Ссылка на YouTube 👈 0:00 — Знакомство и план; 4:42 — BI-инструмент, в этом случае Tableau, а-ля live-coding; 39:58 — Основы дизайна, разбираем ошибки в чужой работе; 52:00 — Бизнес-кейс, необходимо собрать требования и разработать макет; 1:19:17 — Обратная связь. Получилось бодро, а главное удалось подсветить типовые ошибки. Вы же можете использовать матрицу компетенций для самооценки и мои материалы для прокачки. Тимур, спасибо за смелость! 💪 P.S. Давайте поиграем в блогерские штучки, давно не играли: 500 реакций — расскажу в постах про каждый из этапов собеседования и дам советы; 1000 — проведём ещё интервью на других кейсах и, например, на DataLens; 3000 — устроим какой-нибудь конкурс с разбором CV и собеседованиями. @revealthedata