Иван Никитин и партнеры
Любая проблема имеет решение!
Что мы умеем?
Почему именно мы?
- Наша компания существует более 10 лет.
- Мы действительно умеем работать с данными.
- Мы глубоко знаем инструменты, которые используем.
Нужна просто консультация?
Просто заполните форму и мы свяжемся с вами в течение рабочего дня.
Последние публикации
Передача событий из dataLayer в Яндекс.Метрику без GTM
Мы реализовали скрипт dataLayer2Ym, который ставит Proxy на dataLayer, ловит любое обращение к методу push() и передает его в Яндекс.Метрику
Data Lake против Data Warehouse или как посчитать то, о чем забыли написать в ТЗ…
Конспект доклада Ивана Никитина Merge 2021.
• При работе с данными есть два подхода их сбора, хранения и обработки — Data Lake и Data Warehouse, то есть, сырые данные и структурированные.
• Традиционно используют Data Warehouse и схему ETL (Extract – Transform – Load) однако жесткая структура таких данных и является тем ярмом, которая полностью лишает гибкости нашу систему аналитики.
• Использование Data Lake и сбор сырых, необработанных данных открывает совершенно новые горизонты
Три мелкие колхозные хитрости при работе с Google BigQuery и Google Data Studio
1. Как использовать данные реального времени в своих отчетах;
2. Как делать параметризованные запросы и расчетные переменные в запросах Data Studio и не поседеть раньше времени;
3. Как включить любую JavaScript функцию в SQL BigQuery.
Атрибуция и правильное определение каналов в Google Analytics 4 и BigQuery
В этой статье показан практический пример расчета моделей атрибуции Google Analytics в данных BigQuery.