Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Книжный куб
Channel Книжный куб (@book_cube) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 402 subscribers, ranking 2 575 in the Books category and 45 996 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 402 subscribers.
According to the latest data from 26 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 172 over the last 30 days and by 7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 19.25%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.95% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 773 views. Within the first day, a publication typically gains 1 433 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 21.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as engineering, native, devex, devops, leadership.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Books category.
The project is completed on time and on budget, with all features and functions as initially specified.Новая статья мне понравилась, а вот старая изначально была с огромным багом в размышлениях. Я этот баг люблю демонстрировать на примере 100 мерного арбуза и оценки того, сколько в нем занимает мякоть, а сколько корочка:) Собственно мякоть - это то, что в Chaos report считается успехом, а корочка - это то, что считается неудачей. Представим, что в условном проекте, что рассматривали в Chaos report 98 фичей, а также отдельно сроки и бюджет. Получается, что у нас сто параметров в многомерном пространстве и прикольно было бы просто представить, а сколько мякоти в 100-мерном арбузе, но его представить себе очень сложно, поэтому давайте начнем разбор с чего-то простого 1) Представим, что у нас одномерный арбуз, а это просто отрезок на линии и его центр точка слева. Причем давайте договоримся, что крайние крайние десять процентов отрезка справа - это корочка. Тогда мякотью будет 90% нашего арбуза 2) Теперь перейдем в двухмерное пространство и здесь арбузом будет круг с радиусом R, причем дальние от центра 10% этого радиуса занимает корочка. Количество арбуза (в двухмерном пространстве это площадь) теперь квадратично зависит от радиуса и получается, что мякоти всего 0.9*0.9 = 0.81 3) В привычном трехмерном пространстве арбуз - это шар, количество арбуза (здесь это объем) кубически зависит от радиуса и получается, что мякоти 0.9*0.9*0.9 = 0.729 ~ 0.73 4) Продолжая эти размышления мы доходим до 100 мерного арбуза, где мякоти будет уже в гомеопатических количествах, а точнее 0.9^100 ~ 0.000027. 5) Если же расслабить требования к каждому из критериев в этом стомерном пространстве и сделать так, чтобы мы считали любое отклонение меньше 1% по любому из критериев нормальным, то мы получим мякоти гораздо больше, а точнее 0.99^100 ~ 36,6% (то есть успех будет в 36.6% случаев) По итогам этих размышлений об арбузах видно, что изначальное определение успеха проекта от Standish Group
The project is completed on time and on budget, with all features and functions as initially specified.Имело мало смысла и способствовало только нагнетанию страха о том, как плохо управляются IT проекты. В новом исследовании "Assessing IT Project Success: Perception vs. Reality" с этой точки зрения все сделано гораздо лучше - авторы отделяют оценку успеха по 7 критериям, использую шкалу Лайкерта, а также отдельно спрашивают про глобальный успех проекта. Это позволяет им отслеживать отдельные корреляции между глобальным успехом и остальными критериями. Если подводить итог, то рекомендую при чтении статьей разбираться с тем, как авторы построили свою модель размышлений и насколько она применима к вашей задаче:) #Management #Math #Leadership #SystemDesign #CriticalThinking
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
