Il nostro lavoro è quello di sostituire il nostro team di analisi one-stop per tutti i servizi domestici - che operano su tre marchi (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) su una piattaforma condivisa.A proposito di Analytics a LawnStarter Siamo un piccolo team di analisi senior che supporta l'intera azienda - prodotto, marketing, operazioni e finanza tutti gestiti sui dati che serviamo.La fondazione è solida: un magazzino dati Redshift centralizzato dove tutti i dati di origine sono terra, modellato in dbt e orchestrato da Airflow, con i dati di evento di alimentazione del segmento. Non sarà possibile cucire fonti sparse insieme - la piattaforma esiste; il vostro lavoro è quello di rendere il vostro degno di fiducia e mantenere quella strada. Siamo a metà strada, Lightdau come il nostro team di lavoro, come la piattaforma di lavoro, la piattaforma di recupero, che è esattamente il meta-ody.

Sarai la prima persona a LawnStarter dedicata alla gestione dei dati - il proprietario di se i nostri dati possono essere fidati. Ciò significa la qualità e la freschezza dei nostri dati di origine, gasdotti e report; le definizioni dietro le nostre metriche; gli standard dietro il nostro monitoraggio degli eventi del segmento; la salute del nostro spazio di lavoro Lightdash; i dati che alimentano i nostri modelli di apprendimento automatico; e la sicurezza dei dati stessi. Questo è un ruolo pratico. Lavorerai da solo in un primo momento, con il team di Analytics intorno a te ma nessuno sotto di te - costruire l'automazione, scrivere controlli, fissare ciò che è rotto, e mettere in atto processi che ti passano davanti. Se lo scopo cresce il modo che ci aspettiamo, questo diventa la base di un team che costruisci. Che cosa rende questo ruolo diverso: • sei tu per primo. Governance è stato il lavoro di tutti i latizia, quindi quello che oggi è la tua rimodella - mantenere ciò che funziona, riprogettare ciò che non e i tuoi standards.

• Lignaggio dati e analisi d'impatto - una mappa vivente dalla fonte di produzione al modello di magazzino al cruscotto, e il processo che lo utilizza: quando si propone un cambiamento di produzione, il suo impatto a valle su condotte, metriche, e rapporti viene valutato prima che navighi, non scoperto dopo. Lo stato finale è contratti di dati con l'ingegneria, in modo da rompere i cambiamenti ottenere interferito nel loro flusso di lavoro, non il nostro. • Lightdash - amministrazione, struttura dello spazio di lavoro, permessi e il rollout stesso. Il vostro lavoro è quello di dare autonomia self-service dell'azienda mantenendo il posto di lavoro ordinato abbastanza che le persone possono trovare e fidarsi di ciò che c'è lì. L'abilità è parte dell'affare - persone seguono gli standard che sono stati insegnati - e così è mantenere le query veloce e magazzino costi sani. • Lo strato semantico - abbiamo appena spedito per le nostre metriche più critiche, in codice.

• Sicurezza dei dati e privacy - controlli di accesso, gestione e conservazione PII secondo le leggi sulla privacy dello Stato degli Stati Uniti, e revisioni periodiche di chi - e quali strumenti AI - possono vedere cosa. • Il sistema di governance in sé - la documentazione, modelli di proprietà, e cicli di revisione che mantengono tutto il di cui sopra in esecuzione senza eroics. Problemi per risolvere la migrazione Lightdash un passo-cambiamento, non una ri-piattaforma Stiamo sostituendo Tableau e Metabase con Lightdash. Fatto male, scambiamo due strumenti disordinati per un unico strumento disordinato. Si disegna la struttura - spazi, autorizzazioni, certificazioni, nomi - che consente agli stakeholder di auto-serve alla velocità di cui l'azienda ha bisogno senza creare un incubo cruscotto-crescita non controllato. La parte dura: autonomia e isse tirare in direzioni opposte, e si deve fornire entrambi. Finitura e difendere lo strato semantico Abbiamo appena spedito il nostro strato semantico per le nostre metriche più critiche - una definizione per metrica, quindi due tastiere, così, un'incuretta, un'incu

Gli eventi del segmento di tracciamento eventi di gioco alimentano i nostri imbuti e analisi dei prodotti, e sono implementati da molti ingegneri in molti team. Esistono guardrails - un catalogo di eventi governato con standard di denominazione, un dizionario delle proprietà, un ciclo di vita di revisione e rilevamento automatico della deriva contro la produzione. Ciò che manca è un proprietario dedicato: qualcuno che tiene ogni nuovo evento allo standard, tiene il catalogo abbinato a ciò che la produzione invia realmentevolve i guardrails come il monitoraggio cresce. Senza di ciò,