No momento em que este artigo foi escrito, a Cardsmobile, que desenvolve o aplicativo mĂłvel Wallet, empregava 195 pessoas: 8 analistas e 187 clientes analistas em potencial. Fazemos um aplicativo para usuĂĄrios finais, assim como trabalhamos com varejistas, bancos, marcas e outros parceiros. Por muito tempo, o trabalho de um analista na Wallet consistia nĂŁo apenas em estudos do comportamento do usuĂĄrio, mas tambĂ©m em diversos descarregamentos, anĂĄlises tĂpicas para parceiros e previsĂ”es para clientes potenciais. Obviamente, os painĂ©is foram um grande salva-vidas e permitiram que toda a empresa rastreasse o desempenho do produto. Mas ainda perdemos tempo com o resto da rotina e, com o crescimento da equipe (clientes) e do negĂłcio, ficamos presos: havia muitas tarefas ad-hoc e pesquisas, o desejo de desenvolver e um futuro brilhante ficavam ociosos na ausĂȘncia de tempo.
Existem tantas conferĂȘncias interessantes por aĂ, artigos interessantes sobre vĂĄrios estudos analĂticos, ciĂȘncia de dados, orientada a dados, felicidade de dados. E olhamos para toda essa beleza e nĂŁo sabĂamos onde encontrar tempo para experimentos em meio a todo o fluxo da rotina. Muitos falam sobre como fazer isso legal, mas poucos falam sobre COMO superar o aumento da rotatividade e liberar recursos para tarefas interessantes e criativas. Neste artigo, contarei a vocĂȘ sobre nossa experiĂȘncia de entrar em um futuro melhor. Abaixo estĂŁo alguns exemplos de como automatizamos as tarefas Ad-hoc de analistas no Zeppelin .

O que Ă© Zeppelin
Zeppelin Ă© um Notebook OpenSource da Apache que permite acessar diferentes bancos de dados em diferentes linguagens (Python, R, SQL, Spark). Mas o que o torna especialmente legal Ă© o conjunto de elementos visuais - formas dinĂąmicas .
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