The Economics of Data Businesses [1] полезный текст от Abraham Thomas о том как устроен внутри бизнес основанный на данных продуктами которого являются дата-продукты. Если ещё проще, то это ответ на вопрос "чем живут те кто торгуют данными?". Текст включает много инсайтов и полезных мыслей для тех, так что могу его порекомендовать всем кто изучает этот рынок.

Автор известен как основатель Quandl, стартапа по агрегации альтернативных данных купленного Nasdaq. Так что его мнение о продуктах на данных более чем обосновано.

В России, кстати, очень много тех кто пытается создавать дата-продукты. Системы проверки контрагентов такие как делает Интерфакс, нормативно-справочные системы вроде Консультанта и Гаранта и др. Рынки правда устроены так что первые/лидеры если не совершают грубых ошибок то со временем накапливают критическую массу данных (преимущества) которую новичкам надо компенсировать другими возможностями.

Ссылки:
[1] https://pivotal.substack.com/p/economics-of-data-biz

#databusiness #reading

Кстати, не могу не похвастаться, что более всего из всех площадок где я что-либо писал, получалось на Quora, англоязычной площадке вопросов и ответов. Я там был особенно активен в 2016-2017 годах [1] и до сих пор мои ответы смотрят по 2000 просмотров в неделю, в общем-то там и потребление контента не новостное с резким всплеском, а постоянное.

В последние годы как-то стало больше других дел, но в целом приятно что всё ещё читают.

А Quora неплохой источник не только ответов, но и ссылок на разного рода продукты/проекты в области открытости и данных.

Ссылки:
[1] https://www.quora.com/profile/Begtin-Ivan

#quora #reading #data

У Бэна Стэнсила, основателя и руководителя аналитиками в стартапе Mode, замечательная заметка в его рассылке, с рефлексией о том как компании сейчас потребляют данные и как это возможно в будущем [1]. Основной посыл заметки в том что "фронтэнд разваливается" и приводит в пример десятки разных способов донесения данных через дашборды, тетрадки, сервисы визуализации, разные виды, формы и ориентации BI продукты и так далее. Идея в том что можно ли сделать открытый продукт к которому разные формы потребления данных можно было бы добавлять плагинами? По аналогии с Wordpress'ом и другими аналогичными экосистемными продуктами.

Идея интересная, созвучная многим, включая меня. Хотя я пока и не чувствую что разваливается именно фронтэнд и конечное потребление данных, скорее современный стек данных превращается в набор для сборки, а для кого-то и в паззл где своими силами ты делаешь только то что не можешь собрать из кубиков. Или делаешь то что хочешь продать/продавать. Отсюда и растущий запрос не просто на дата-инженеров, а на платформенных дата-инженеров, а может уже пора ввести понятие data-constructor ?

Когда я сейчас проектирую стартап и продукт по анализу и/или/или не обработки данных, я, как и многие, не мыслю категориями разработать его с нуля. Я смотрю на open source и облачные продукты и понимаю что: вот тут для ELT можно взять вот это, вот тут для BI вот это, вот тут для хранилища вот это, вот тут для сбора данных в реальном времени вот это, для пользовательского интерфейса вот это и так далее.

А рассылка Бэна весьма популярна в среде аналитиков и дата инженеров, всячески его рекомендую.

Ссылки:
[1] https://benn.substack.com/p/business-in-the-back-party-in-the-front

#data #thoughts #reading #dataengineering #bi