AZ
Почты везде такие многопрофильные, в нашей деревне почта делает ещё мильон справок, нотариальные услуги, и черт знает что ещё.. у них тоже большое аналитическое хозяйство (на терадате :))
Size: a a a
2020 December 25
DZ
Ну как бы логично разделять как везде, data не особенные же, что тестировать не надо)
и как из работа организована? они пилят семплы, и ожидаемые результаты?
ME
Увы, не знаю( не сталкивался с ними в проекте, у нас я сам сейчас пишу тесты, пока задач нет от бизнеса
DZ
мне просто даже интересно как искать тестировщиков которые будут пытаться ушатать етл каким нибудь late arriving dimension
DZ
ну то есть получется сначала нужно сделат data profiling, потом разобрать бизнес кейс, собрать датасеты и в уме посчитать выхлоп
NB
обычно они по ТЗ sql писали в ватерфоле
NB
в аджайле хз )
DZ
какой скл?
DZ
У соседней команды были такие тестеры, которые уходили через 2-3 месяца, когда понимали что от тестирования здесь только ассерт в конце
DZ
натурально, им говорили, найдите свой способ это считать и проверите что наш работает правильно
NB
какой скл?
На этапе приемки по бизнес case описанному составлялся sql (я сейчас про data mart), что etl реализован корректно
NB
натурально, им говорили, найдите свой способ это считать и проверите что наш работает правильно
да примерно так и было )
NB
но это бородатый 2015-ые
AZ
мне просто даже интересно как искать тестировщиков которые будут пытаться ушатать етл каким нибудь late arriving dimension
Полно мест где целевая задержка в витринах T - 30 (дней), там такие офицеры прочесывают данные, меняют процессы и модель если надо..
DZ
не совсем понял
DZ
Вот есть какой нибудь анализ churn rate или там ltv.
Аналитик придумал какую то формулу. Биайщики наговнякали sql.
Кто и какие тесты будет писать?
Аналитик придумал какую то формулу. Биайщики наговнякали sql.
Кто и какие тесты будет писать?
AZ
Вот есть какой нибудь анализ churn rate или там ltv.
Аналитик придумал какую то формулу. Биайщики наговнякали sql.
Кто и какие тесты будет писать?
Аналитик придумал какую то формулу. Биайщики наговнякали sql.
Кто и какие тесты будет писать?
Тут чаще не в части feature engineering, а по отчётности: разрезы отчетов бьются, по корректировкам старая отчетность не отъехала, немного master data management, в таком ключе
AZ
По бизнес метрикам которые идут в красивые отчеты (а не ML) обычно делают sanity checks и кросс-проверки: распределение и подозрительные всплески , динамику по истории, сравнение со схожими показателями и по рынку, как-то так
AZ
Это все не от хорошей жизни конечно