23 модели извлечения прибыли по Адриану Сливоцки
http://uchinovoe.ru/
http://blog.uchinovoe.ru/
http://vk.com/uchinovoe
http://facebook.com/uchinovoe
http://youtube.com/uchinovoe
Accelerating Data Processing in Spark SQL with Pandas UDFsDatabricks
Spark SQL provides a convenient layer of abstraction for users to express their query’s intent while letting Spark handle the more difficult task of query optimization. Since spark 2.3, the addition of pandas UDFs allows the user to define arbitrary functions in python that can be executed in batches, allowing the user the flexibility required to write queries that suit very niche cases.
Don’t optimize my queries, optimize my data!Julian Hyde
Your queries won't run fast if your data is not organized right. Apache Calcite optimizes queries, but can we evolve it so that it can optimize data? We had to solve several challenges. Users are too busy to tell us the structure of their database, and the query load changes daily, so Calcite has to learn and adapt.
We talk about new algorithms we developed for gathering statistics on massive database, and how we infer and evolve the data model based on the queries, suggesting materialized views that will make your queries run faster without you changing them.
A talk given by Julian Hyde at DataEngConf NYC, Columbia University, on 2017/10/30.
Extending Flink SQL for stream processing use casesFlink Forward
Flink Forward San Francisco 2022.
Apache Flink is a powerful stream processing platform that enables users to build complex real time applications. Flink SQL provides a SQL interface that implements standard SQL. While the standard SQL provides a perfect interface for batch processing, in stream processing context, it can result is ambiguity and complex syntax. As an example, consider these three types of streams: Append-only stream, Retract stream and Upsert stream. Using standard SQL, we would represent all of these streams as Table along with the Table concept in batch processing. Such overloading of concepts can result in ambiguity in SQL statements in streaming context. In this talk, we will present extensions to the Flink SQL that simplify SQL statements in the context of stream processing. We will show how such extensions work in the context of a Flink application using different use cases. These extensions are only sugar syntax and users should be able to use Flink SQL as is if they desire.
by
Hojjat Jafarpour
Near Real-Time Analytics with Apache Spark: Ingestion, ETL, and Interactive Q...Databricks
Near real-time analytics has become a common requirement for many data teams as the technology has caught up to the demand. One of the hardest aspects of enabling near-realtime analytics is making sure the source data is ingested and deduplicated often enough to be useful to analysts while writing the data in a format that is usable by your analytics query engine. This is usually the domain of many tools since there are three different aspects of the problem: streaming ingestion of data, deduplication using an ETL process, and interactive analytics. With Spark, this can be done with one tool. This talk with walk you through how to use Spark Streaming to ingest change-log data, use Spark batch jobs to perform major and minor compaction, and query the results with Spark.SQL. At the end of this talk you will know what is required to setup near-realtime analytics at your organization, the common gotchas including file formats and distributed file systems, and how to handle data the unique data integrity issues that arise from near-realtime analytics.
Accelerating Data Processing in Spark SQL with Pandas UDFsDatabricks
Spark SQL provides a convenient layer of abstraction for users to express their query’s intent while letting Spark handle the more difficult task of query optimization. Since spark 2.3, the addition of pandas UDFs allows the user to define arbitrary functions in python that can be executed in batches, allowing the user the flexibility required to write queries that suit very niche cases.
Don’t optimize my queries, optimize my data!Julian Hyde
Your queries won't run fast if your data is not organized right. Apache Calcite optimizes queries, but can we evolve it so that it can optimize data? We had to solve several challenges. Users are too busy to tell us the structure of their database, and the query load changes daily, so Calcite has to learn and adapt.
We talk about new algorithms we developed for gathering statistics on massive database, and how we infer and evolve the data model based on the queries, suggesting materialized views that will make your queries run faster without you changing them.
A talk given by Julian Hyde at DataEngConf NYC, Columbia University, on 2017/10/30.
Extending Flink SQL for stream processing use casesFlink Forward
Flink Forward San Francisco 2022.
Apache Flink is a powerful stream processing platform that enables users to build complex real time applications. Flink SQL provides a SQL interface that implements standard SQL. While the standard SQL provides a perfect interface for batch processing, in stream processing context, it can result is ambiguity and complex syntax. As an example, consider these three types of streams: Append-only stream, Retract stream and Upsert stream. Using standard SQL, we would represent all of these streams as Table along with the Table concept in batch processing. Such overloading of concepts can result in ambiguity in SQL statements in streaming context. In this talk, we will present extensions to the Flink SQL that simplify SQL statements in the context of stream processing. We will show how such extensions work in the context of a Flink application using different use cases. These extensions are only sugar syntax and users should be able to use Flink SQL as is if they desire.
by
Hojjat Jafarpour
Near Real-Time Analytics with Apache Spark: Ingestion, ETL, and Interactive Q...Databricks
Near real-time analytics has become a common requirement for many data teams as the technology has caught up to the demand. One of the hardest aspects of enabling near-realtime analytics is making sure the source data is ingested and deduplicated often enough to be useful to analysts while writing the data in a format that is usable by your analytics query engine. This is usually the domain of many tools since there are three different aspects of the problem: streaming ingestion of data, deduplication using an ETL process, and interactive analytics. With Spark, this can be done with one tool. This talk with walk you through how to use Spark Streaming to ingest change-log data, use Spark batch jobs to perform major and minor compaction, and query the results with Spark.SQL. At the end of this talk you will know what is required to setup near-realtime analytics at your organization, the common gotchas including file formats and distributed file systems, and how to handle data the unique data integrity issues that arise from near-realtime analytics.
Building real time analytics applications using pinot : A LinkedIn case studyKishore Gopalakrishna
LinkedIn's is the most advantageous social networking tool available to job seekers and business professionals today, with 610+ million members creating millions of posts, videos, and articles that generate tens of millions of shares, comments, and likes per day. LinkedIn has leveraged this activity data to build rich interactive user-facing analytics applications like “Who Viewed My Profile”, Talent Insights, Ad Analytics, and Publisher Analytics, among others. These applications are all powered by Pinot, as are internal dashboards, anomaly detection and root cause analysis platform like ThirdEye. This talk will present how Pinot has become the de-facto solution for serving analytic queries in milliseconds, ad-hoc reporting, monitoring & Anomaly Detection on multidimensional data.
Hive Bucketing in Apache Spark with Tejas PatilDatabricks
Bucketing is a partitioning technique that can improve performance in certain data transformations by avoiding data shuffling and sorting. The general idea of bucketing is to partition, and optionally sort, the data based on a subset of columns while it is written out (a one-time cost), while making successive reads of the data more performant for downstream jobs if the SQL operators can make use of this property. Bucketing can enable faster joins (i.e. single stage sort merge join), the ability to short circuit in FILTER operation if the file is pre-sorted over the column in a filter predicate, and it supports quick data sampling.
In this session, you’ll learn how bucketing is implemented in both Hive and Spark. In particular, Patil will describe the changes in the Catalyst optimizer that enable these optimizations in Spark for various bucketing scenarios. Facebook’s performance tests have shown bucketing to improve Spark performance from 3-5x faster when the optimization is enabled. Many tables at Facebook are sorted and bucketed, and migrating these workloads to Spark have resulted in a 2-3x savings when compared to Hive. You’ll also hear about real-world applications of bucketing, like loading of cumulative tables with daily delta, and the characteristics that can help identify suitable candidate jobs that can benefit from bucketing.
A Deep Dive into Structured Streaming: Apache Spark Meetup at Bloomberg 2016 Databricks
Tathagata 'TD' Das presented at Bay Area Apache Spark Meetup. This talk covers the merits and motivations of Structured Streaming, and how you can start writing end-to-end continuous applications using Structured Streaming APIs.
Presentation looking at the athletic development and physical training of youth football / soccer players.
The key areas the presentation covers are;
- Fitness testing: performance profiling, total score of athleticism (TSA), movement screening.
- Assessing physical maturity: Relative Age Effect (RAE), predicted height, bio-banding, peak height velocity (PHV)
- Monitoring training load: GPS analysis, heart rate analysis, small sided games (SSG).
- Youth training techniques: Multi sports, strength training, managing growth, resisted sprints.
Analyse the Performance of a Sport Skill: Rugby Line-out ThrowCarl Page
In this assignment scrutinises two executions of a singular particular sport skill which is the rugby line-out throw. In which one is pattern of the perfect model, whereas the other is a model that needs opportunity for progression.
Жанры академического письма. Данные презентации - результаты программы Faculty Development Fellowship Program (2011-2013). Special thanks to John Harbord, Tatyana Yarkova and Matias Szabo.
Slides for my talk in Spark Summit 2017 SF : https://spark-summit.org/2017/events/hive-bucketing-in-apache-spark/
Bucketing is a partitioning technique that can improve performance in certain data transformations by avoiding data shuffling and sorting. The general idea of bucketing is to partition, and optionally sort, the data based on a subset of columns while it is written out (a one-time cost), while making successive reads of the data more performant for downstream jobs if the SQL operators can make use of this property. Bucketing can enable faster joins (i.e. single stage sort merge join), the ability to short circuit in FILTER operation if the file is pre-sorted over the column in a filter predicate, and it supports quick data sampling.
In this session, you’ll learn how bucketing is implemented in both Hive and Spark. In particular, Patil will describe the changes in the Catalyst optimizer that enable these optimizations in Spark for various bucketing scenarios. Facebook’s performance tests have shown bucketing to improve Spark performance from 3-5x faster when the optimization is enabled. Many tables at Facebook are sorted and bucketed, and migrating these workloads to Spark have resulted in a 2-3x savings when compared to Hive. You’ll also hear about real-world applications of bucketing, like loading of cumulative tables with daily delta, and the characteristics that can help identify suitable candidate jobs that can benefit from bucketing.
[2019] 바르게, 빠르게! Reactive를 품은 Spring KafkaNHN FORWARD
※다운로드하시면 더 선명한 자료를 보실 수 있습니다.
Spring Kafka 2.3에 추가된 Reactive API를 소개합니다.
모니터링시스템에서 감지한 이상 현상을 담당자들에게 통지하는 실제 사례를 중심으로 설명합니다.
Reactive 방식으로 메시지를 발행하고 소비하는 방법을 소개하고, 읽어 들인 이벤트 메시지에 적용해야 할 여러 복잡한 요구 사항을 Rx의 연산자들을 통해 간결하게 구현하는 예제를 공유합니다.
Publisher와 Subscriber 간의 동작 구조를 통해 여러 시스템 그리고 저장소와 연계할 때 주의할 점을 되짚어보고, 특히 Kafka를 이용해서 생길 수 있는 문제와 이를 해결할 방법을 제안합니다.
목차
1. Kafka 메시지를 비동기로 처리하는 방법
2. ReactiveX에서 제공하는 연산자를 활용하는 사례
3. Project Reactor의 내부 구조(Publisher-Subscriber 간 처리 흐름)
대상
- Reactive Programming에 관심 있는 분
- Kafka 등 스트리밍 플랫폼의 메시지 처리량을 높이고 싶은 분
■관련 동영상: https://youtu.be/HzQfJNusnO8
Консалт-сессия HSE{Consult}: "Краудфандинг как инструмент для привлечения средств" посвящена следующему:
- Что такое краудфандинг?
- Обзор рынка краудфандинга в России и мире. Цифры и тренды, площадки.
- Год краудфандинга в России: успехи, проблемы и перспективы. Основные различия российских крауд-площадок.
- «Я ведь и сам могу собрать деньги зачем мне площадка?». Причины использовать краудфандинговую платформу.
- Как платформа помогает проектам и почему.
- Основные заблуждения о краудфандинге. Какие проекты годятся для краудфандинга?
- Подготовительный период краудфандинговой кампании. Основные ошибки. Что стоит знать авторам перед запуском проектов.
- Аудитория крауд-проектов.
- Юридическое оформление проектов. Физлица, юрлица, НКО. Налоги.
- Каналы привлечения внимания к проекту и их эффективность.
- Вознаграждения для участников в краудфандинговом проекте.
- Как продвигать проект своими силами?
- Как влияет привлечение СМИ и лидеров мнений на успех сбора. Краудфандинг – как инфоповод.
- Краудфандинг как инструмент маркетинга и исследований для вашего стартапа
- Ответственность автора перед спонсорами. Деньги собраны — что дальше?
- Краудфандинг как инструмент для социальных и благотворительных проектов.
- Кейсы. Примеры успешных проектов, разбор ошибок.
Директор по маркетингу Webinar.ru Михаил Перегудов расскажет о технологии, возможностях и способах использования вебинаров. Что такое эффективный вебинар,обзор возможностей и типов применения, методика подготовки к вебинару.
22 Правила Эффективного Сторителлинга от От создателя историй Pixar - Эммы Коат.
Подбор картинок: DinoIgnacio
Перевод: www.marketing20.ru
#1: В герое ты ценишь больше его старания, чем победы.
#2: Думай о том, что интересно тебе как зрителю, а не о том, что кажется тебе увлекательным как автору.
#3: Определиться с сюжетом очень важно, но ты никогда не поймешь, о чем на самом деле история, пока не допишешь ее до конца. А теперь перепиши.
#4: Жил на свете____. Каждый день, ___. И вот однажды ___. После этого, ___. И потом, ___. До тех пор, пока ___.
#5: Упрощай. Сфокусируйся. Создавай героев. Придерживайся сюжетной линии. Тебе будет казаться, что ты упускаешь что-то важное, на самом деле ты освобождаешь разум.
#6: Ставь героев в безвыходные ситуации. Испытывай их. Посмотри, как они справятся.
#7: Придумай развязку с самого начала. Это самая сложная часть. Сделай ее, пока есть силы.
#8: Напиши достаточно хорошую историю, а не идеальную. Остановись вовремя. В следующий раз постарайся сделать лучше.
#9: Если ты застрял, подумай о том, чего в твоей истории ни в коем случае не может быть. Это поможет сдвинуться с мертвой точки.
#10: Разберись в том, что привлекает тебя в чужих историях. То, что тебе нравится, и есть часть тебя. Чем быстрее ты это поймешь, тем лучше будет твоя история.
#11: Делись своими историями. Если история только в твоей голове, даже идеальная, она никогда не будет закончена.
#12: Откажись от 1-ой идеи, которая пришла в голову. А также от 2-ой, 3-ей, 4-ой, 5-ой - избегай банальностей. Удиви себя.
#13: Позволь героям высказаться. Компромисный характер удобен автору, но скушен для аудитории.
#14: Почему ты считаешь что должен рассказать именно ЭТУ историю? Что мот
20-минутная презентация на тему вирусного маркетинга для Digital без силикона.
Готова провести расширенный обучающий семинар на данную тематику (за подробностями в fb или linkedin).
Презентация к докладу на E-target 2013. Докладчик Анна Мусатова, руководитель отдела репутационного менеджмента агентства "Стерно.ру".
Мониторинг социальных медиа - отличный способ понять текущее положение компании в "умах" потребителей. Однако сам по себе мониторинг - лишь отправная точка в работе бренда с пользователями социальных медиа. В докладе мы будем говорить об официальном реагировании: этические моменты и доказательство эффективности. Как работать с болезненными темами, негативными слухами, пресечь распространение мифов о продукте? Как реагировать на жалобы и вопросы потребителей? Есть ли способы бороться с агентами влияния конкурентов и вирусными конкурентными атаками? Расскажем как отстроить рабочие процессы: вести самостоятельно или отдать агентству? Как выстроить регламент работы. Как прописать полиси для отвечающих операторов, как наладить контроль агентства со стороны бренд-менеджера, чтобы свести к минимуму репутационные риски и получить четкий конвейер с контролем качества.
Building real time analytics applications using pinot : A LinkedIn case studyKishore Gopalakrishna
LinkedIn's is the most advantageous social networking tool available to job seekers and business professionals today, with 610+ million members creating millions of posts, videos, and articles that generate tens of millions of shares, comments, and likes per day. LinkedIn has leveraged this activity data to build rich interactive user-facing analytics applications like “Who Viewed My Profile”, Talent Insights, Ad Analytics, and Publisher Analytics, among others. These applications are all powered by Pinot, as are internal dashboards, anomaly detection and root cause analysis platform like ThirdEye. This talk will present how Pinot has become the de-facto solution for serving analytic queries in milliseconds, ad-hoc reporting, monitoring & Anomaly Detection on multidimensional data.
Hive Bucketing in Apache Spark with Tejas PatilDatabricks
Bucketing is a partitioning technique that can improve performance in certain data transformations by avoiding data shuffling and sorting. The general idea of bucketing is to partition, and optionally sort, the data based on a subset of columns while it is written out (a one-time cost), while making successive reads of the data more performant for downstream jobs if the SQL operators can make use of this property. Bucketing can enable faster joins (i.e. single stage sort merge join), the ability to short circuit in FILTER operation if the file is pre-sorted over the column in a filter predicate, and it supports quick data sampling.
In this session, you’ll learn how bucketing is implemented in both Hive and Spark. In particular, Patil will describe the changes in the Catalyst optimizer that enable these optimizations in Spark for various bucketing scenarios. Facebook’s performance tests have shown bucketing to improve Spark performance from 3-5x faster when the optimization is enabled. Many tables at Facebook are sorted and bucketed, and migrating these workloads to Spark have resulted in a 2-3x savings when compared to Hive. You’ll also hear about real-world applications of bucketing, like loading of cumulative tables with daily delta, and the characteristics that can help identify suitable candidate jobs that can benefit from bucketing.
A Deep Dive into Structured Streaming: Apache Spark Meetup at Bloomberg 2016 Databricks
Tathagata 'TD' Das presented at Bay Area Apache Spark Meetup. This talk covers the merits and motivations of Structured Streaming, and how you can start writing end-to-end continuous applications using Structured Streaming APIs.
Presentation looking at the athletic development and physical training of youth football / soccer players.
The key areas the presentation covers are;
- Fitness testing: performance profiling, total score of athleticism (TSA), movement screening.
- Assessing physical maturity: Relative Age Effect (RAE), predicted height, bio-banding, peak height velocity (PHV)
- Monitoring training load: GPS analysis, heart rate analysis, small sided games (SSG).
- Youth training techniques: Multi sports, strength training, managing growth, resisted sprints.
Analyse the Performance of a Sport Skill: Rugby Line-out ThrowCarl Page
In this assignment scrutinises two executions of a singular particular sport skill which is the rugby line-out throw. In which one is pattern of the perfect model, whereas the other is a model that needs opportunity for progression.
Жанры академического письма. Данные презентации - результаты программы Faculty Development Fellowship Program (2011-2013). Special thanks to John Harbord, Tatyana Yarkova and Matias Szabo.
Slides for my talk in Spark Summit 2017 SF : https://spark-summit.org/2017/events/hive-bucketing-in-apache-spark/
Bucketing is a partitioning technique that can improve performance in certain data transformations by avoiding data shuffling and sorting. The general idea of bucketing is to partition, and optionally sort, the data based on a subset of columns while it is written out (a one-time cost), while making successive reads of the data more performant for downstream jobs if the SQL operators can make use of this property. Bucketing can enable faster joins (i.e. single stage sort merge join), the ability to short circuit in FILTER operation if the file is pre-sorted over the column in a filter predicate, and it supports quick data sampling.
In this session, you’ll learn how bucketing is implemented in both Hive and Spark. In particular, Patil will describe the changes in the Catalyst optimizer that enable these optimizations in Spark for various bucketing scenarios. Facebook’s performance tests have shown bucketing to improve Spark performance from 3-5x faster when the optimization is enabled. Many tables at Facebook are sorted and bucketed, and migrating these workloads to Spark have resulted in a 2-3x savings when compared to Hive. You’ll also hear about real-world applications of bucketing, like loading of cumulative tables with daily delta, and the characteristics that can help identify suitable candidate jobs that can benefit from bucketing.
[2019] 바르게, 빠르게! Reactive를 품은 Spring KafkaNHN FORWARD
※다운로드하시면 더 선명한 자료를 보실 수 있습니다.
Spring Kafka 2.3에 추가된 Reactive API를 소개합니다.
모니터링시스템에서 감지한 이상 현상을 담당자들에게 통지하는 실제 사례를 중심으로 설명합니다.
Reactive 방식으로 메시지를 발행하고 소비하는 방법을 소개하고, 읽어 들인 이벤트 메시지에 적용해야 할 여러 복잡한 요구 사항을 Rx의 연산자들을 통해 간결하게 구현하는 예제를 공유합니다.
Publisher와 Subscriber 간의 동작 구조를 통해 여러 시스템 그리고 저장소와 연계할 때 주의할 점을 되짚어보고, 특히 Kafka를 이용해서 생길 수 있는 문제와 이를 해결할 방법을 제안합니다.
목차
1. Kafka 메시지를 비동기로 처리하는 방법
2. ReactiveX에서 제공하는 연산자를 활용하는 사례
3. Project Reactor의 내부 구조(Publisher-Subscriber 간 처리 흐름)
대상
- Reactive Programming에 관심 있는 분
- Kafka 등 스트리밍 플랫폼의 메시지 처리량을 높이고 싶은 분
■관련 동영상: https://youtu.be/HzQfJNusnO8
Консалт-сессия HSE{Consult}: "Краудфандинг как инструмент для привлечения средств" посвящена следующему:
- Что такое краудфандинг?
- Обзор рынка краудфандинга в России и мире. Цифры и тренды, площадки.
- Год краудфандинга в России: успехи, проблемы и перспективы. Основные различия российских крауд-площадок.
- «Я ведь и сам могу собрать деньги зачем мне площадка?». Причины использовать краудфандинговую платформу.
- Как платформа помогает проектам и почему.
- Основные заблуждения о краудфандинге. Какие проекты годятся для краудфандинга?
- Подготовительный период краудфандинговой кампании. Основные ошибки. Что стоит знать авторам перед запуском проектов.
- Аудитория крауд-проектов.
- Юридическое оформление проектов. Физлица, юрлица, НКО. Налоги.
- Каналы привлечения внимания к проекту и их эффективность.
- Вознаграждения для участников в краудфандинговом проекте.
- Как продвигать проект своими силами?
- Как влияет привлечение СМИ и лидеров мнений на успех сбора. Краудфандинг – как инфоповод.
- Краудфандинг как инструмент маркетинга и исследований для вашего стартапа
- Ответственность автора перед спонсорами. Деньги собраны — что дальше?
- Краудфандинг как инструмент для социальных и благотворительных проектов.
- Кейсы. Примеры успешных проектов, разбор ошибок.
Директор по маркетингу Webinar.ru Михаил Перегудов расскажет о технологии, возможностях и способах использования вебинаров. Что такое эффективный вебинар,обзор возможностей и типов применения, методика подготовки к вебинару.
22 Правила Эффективного Сторителлинга от От создателя историй Pixar - Эммы Коат.
Подбор картинок: DinoIgnacio
Перевод: www.marketing20.ru
#1: В герое ты ценишь больше его старания, чем победы.
#2: Думай о том, что интересно тебе как зрителю, а не о том, что кажется тебе увлекательным как автору.
#3: Определиться с сюжетом очень важно, но ты никогда не поймешь, о чем на самом деле история, пока не допишешь ее до конца. А теперь перепиши.
#4: Жил на свете____. Каждый день, ___. И вот однажды ___. После этого, ___. И потом, ___. До тех пор, пока ___.
#5: Упрощай. Сфокусируйся. Создавай героев. Придерживайся сюжетной линии. Тебе будет казаться, что ты упускаешь что-то важное, на самом деле ты освобождаешь разум.
#6: Ставь героев в безвыходные ситуации. Испытывай их. Посмотри, как они справятся.
#7: Придумай развязку с самого начала. Это самая сложная часть. Сделай ее, пока есть силы.
#8: Напиши достаточно хорошую историю, а не идеальную. Остановись вовремя. В следующий раз постарайся сделать лучше.
#9: Если ты застрял, подумай о том, чего в твоей истории ни в коем случае не может быть. Это поможет сдвинуться с мертвой точки.
#10: Разберись в том, что привлекает тебя в чужих историях. То, что тебе нравится, и есть часть тебя. Чем быстрее ты это поймешь, тем лучше будет твоя история.
#11: Делись своими историями. Если история только в твоей голове, даже идеальная, она никогда не будет закончена.
#12: Откажись от 1-ой идеи, которая пришла в голову. А также от 2-ой, 3-ей, 4-ой, 5-ой - избегай банальностей. Удиви себя.
#13: Позволь героям высказаться. Компромисный характер удобен автору, но скушен для аудитории.
#14: Почему ты считаешь что должен рассказать именно ЭТУ историю? Что мот
20-минутная презентация на тему вирусного маркетинга для Digital без силикона.
Готова провести расширенный обучающий семинар на данную тематику (за подробностями в fb или linkedin).
Презентация к докладу на E-target 2013. Докладчик Анна Мусатова, руководитель отдела репутационного менеджмента агентства "Стерно.ру".
Мониторинг социальных медиа - отличный способ понять текущее положение компании в "умах" потребителей. Однако сам по себе мониторинг - лишь отправная точка в работе бренда с пользователями социальных медиа. В докладе мы будем говорить об официальном реагировании: этические моменты и доказательство эффективности. Как работать с болезненными темами, негативными слухами, пресечь распространение мифов о продукте? Как реагировать на жалобы и вопросы потребителей? Есть ли способы бороться с агентами влияния конкурентов и вирусными конкурентными атаками? Расскажем как отстроить рабочие процессы: вести самостоятельно или отдать агентству? Как выстроить регламент работы. Как прописать полиси для отвечающих операторов, как наладить контроль агентства со стороны бренд-менеджера, чтобы свести к минимуму репутационные риски и получить четкий конвейер с контролем качества.
Презентация высокого полета экспресс курсWebinar.ru
Тренер-консультант, Режиссер Презентаций, преподаватель Вебинар-Академии Глеб Шулишов расскажет, что такое презентация для вебинаров, обозначит ее структуру, стиль и особенности.
Online академия презентаций http://preza.su/
Если вы готовите презентацию для выступления на совещании, вебинаре или конференции, то вам могут быть полезны эти советы. Они позволят избежать самых распространенных ошибок и сделать максимально эффективную презентацию!
Подход Lean для стартапов. Тестирование бизнес-гипотез и продуктов.
http://uchinovoe.ru/
http://blog.uchinovoe.ru/
http://vk.com/uchinovoe
http://facebook.com/uchinovoe
http://youtube.com/uchinovoe
Знаете, сколько плохих през производится в мире каждый день? Я не знаю. Но уверен, что много, потому что сам получаю их ежедневно. От коллег по цеху я часто слышу, что главное — донести суть, а оформление не так уж важно. Такие заявления вызывают у меня баттхерт: да один грамотно составленный мудборд сработает лучше, чем десять слайдов с текстом! Я собрал все типичные ошибки в оформлении презентаций и объединил их в некий свод правил. Представляю вам вредные советы о том, как сделать «САМУЮ ЛУЧШУЮ ПРЕЗУ».
вопросы типа "сколько должно быть слайдов в презентации?", "сколько должно быть текста на слайде?", "какого размера должен быть шрифт?" вызывают у меня онемение мозга. потому что презентации - это не про слайды вообще.
про что тогда презентации, и сколько, блин, в них должно быть слайдов? - ответ в этой презентации! )))
http://blogs.sap.com/innovation/ - Business Innovation is the key ingredient for growth in the future of business. Changes in technology, new customer expectations, a re-defined contract between employees and employers, strained resources, and business and social networks are requiring businesses to become insight-driven businesses.
In this presentation, we have gathered 99 facts that represent the changes taking place in the world today. Each facts represents a key insight and suggests where we need to focus and change to become viable, sustainable and growing future businesses.
При запуске нового бизнеса одним из самых ответственных решений является выбор модели монетизации (как зарабатывать деньги?)
Современная бизнес-среда развивается так динамично, что появляются все новые методы и возможности, которые нужно учитывать.
Какие есть стратегии и бизнес-модели? Почему реклама плохо продается? Делать ли свою технологию (сервис) платным, или ориентироваться на freemium?
Einstein Media Group (http://emg2.ru) представляет первую часть презентации возможностей международной рекламной сети TradeDoubler для автодилеров. Кейсы, статистика, эффективность.
Вторая часть: http://www.slideshare.net/EinsteinMediaGroup/auto-presentation-tdemg-2
От сайтов на заказ к Enterprise-продуктам / Кирилл Новиков (KODIX)Ontico
РИТ++ 2017, Whale Rider
Зал Москва, 5 июня, 14:00
Тезисы:
http://whalerider.ru/2017/abstracts/2811.html
В первые годы мы успешно развивались как веб-студия, поток богатых заказчиков стремительно рос. Я расскажу о том, почему мы отказались от этого пути и денег заказчиков, и как стали лидером digital-продуктов для автомобильного энтерпрайза.
История о том, как путем проактивного накопления экспертизы мы трансформируем заказную разработку в продуктовую, почему это работает и продаётся, какие результаты приносит нам, и как от этого выигрывает клиент.
Рынок смоленской веб-разработки. Правила ценообразования разработки сайтов. Что такое «ловушка эксклюзивной разработки», и как в неё не попасть? Чем отличается сайт за 10 000 рублей от сайта за 150 000 рублей? Выбор партнёра: что лучше – студия, фрилансер, штатный программист? Как определить компетентность будущего партнёра? Обсуждение.
2. Модель прибыли на основе решений под
клиента
(customer solution profit)
• OpenSource
проекты
• GE
• Консалтинговые
проекты
Сначала работаешь на «зачетку», потом она на тебя
3. Модель прибыли на основе пирамиды
продукции (product pyramid profit)
• Кукла Барби
• Тoyota и Lexus
• Модельные ряды
товаров
Блокируешь нишу дешевым неприбыльным продуктом и на нем строишь
модельный ряд. Деньги делаются на дорогих сегментах
4. Прибыль на основе мультикомпонентной
системы (Multicomponent profit)
• Книги
• Музыка
• Игры
Один раз сделал хороший продукт и потом продаешь
в разные места под разными «соусами»
5. Прибыль на основе создания
коммутатора (swihchboard profit)
• Сайты знакомств
• Брокерские
конторы
• Социальные сети
Завязываешь коммуникации на себя, за счет упрощения жизни тем и другим
6. Прибыль временного
характера(time profit)
• Интел (чипы)
• Сотовые телефоны
Выводишь на рынок новый продукт, зарабатываешь
пока не нагрянули конкуренты, потом следующий и т.д.
7. Модель блокбастера (blockbuster profit)
• Киноиндустрия
• Стартапы
(венчуры)
Множество идей и проектов заставляешь конкурировать между собой
Устраиваешь естественный отбор.
Выживают единицы, но они покрывают все расходы
8. Модель мультипликатора (Profit Multiplier Model)
• Умение хорошо
программировать
• Умение хорошо
делать сайты
• Умение хорошо
говорить или писать
Если ты в чем-то профессионал, то этот навык
можно продавать во множество разных бизнесов
9. Предпринимательская прибыль
(Entrepreneurial profit)
• Диверсификация
холдингов
• Жесткое урезание
затрат
• Хозрасчет
Жесткое урезание затрат в сочетании
с дроблением бизнеса и повышением самостоятельности
10. Модель прибыли от общей
специализации (specialty product profit)
• Профессиональные
инструменты
Специализированные инструменты, продаются лучше
чем универсальные. Например в стоматологии
11. Прибыль от установления фактического
стандарта (De Facto Standard profit)
• Microsoft
• Xerox
Если ты стал лидером и смог удержаться
12. Прибыль на основе брэнда (Brand Profit)
• BMW
• Rolex
Люди покупают престиж и причастность к великому
13. Прибыль на основе местного лидерства
(Local Leadership Profit)
• Wal-Mart
• Мегафон
• Евросеть
Начинаешь в регионах, подрастаешь,
окружаешь столицу и завоевываешь ее
14. Прибыль на основе масштабов от
операций (Transactional scale profit)
• Массовые производства
Чем больше масштаб операций, тем меньше доля накладных
15. На основе занятия ведущей позиции в цепочке
поставок (Value Chain Position profit)
• Intel
Если ты владеешь ключевой компетенцией или навыком,
то можешь зарабатывать львиную долю всей цепочки
16. На основе цикличности спроса и
предложения (Cycle profit)
• Toyota
В то время как конкуренты банкротятся,
у тебя остается небольшая прибыль
17. На основе послепродажных услуг
(after sale profit)
• Консалтинг
• Катриджи
• Автопром
Основной продукт может продаваться в ноль или даже в минус, т.к. деньги
делаются на доп. продажах
18. На основе выпуска новых
продуктов(New product profit)
• Обувь
• Одежда
Там где важны новинки и постоянные отличия
19. На основе относительной рыночной
доли(Relative Market Share profit)
• Coca-Cola
• Пятерочка
Сначала захватывается рыночная доля
и потом когда рынок вырастает, получаешь основную прибыль
20. Модель на основе кривой опыта
(Experience Curve Profit)
• Консалтинговые
услуги
Можешь зарабатывать за счет накопленной базы знаний
21. Модель на основе бизнеса с низкими
издержками (Low cost business design profit)
• Free lance
• Виртуальные офисы
Конкурируешь из –за низких затрат
22. Прибыль на основе последовательной
специализации
• Услуги
Сначала учишься делать что-то одно хорошо,
далее переходишь к следующему
23. Прибыль от созданной клиентской базы
(Installed base profit)
• Рекламный бизнес
При наработанной клиентской базе, часть прибыли идет «по накатанной»
24. Цифровая прибыль –
конфигуратор
• Интернет-магазины
Клиент сам конфигурирует нужный ему товар