Контекст

Penske Media Corporation – американская компания, занимающаяся цифровыми медиа, издательскими и информационными услугами. Она публикует более 20 цифровых и печатных брендов, включая Variety, Rolling Stone, WWD, Deadline Hollywood, BGR и др.

Цели клиента

Большое количество ресурсов требует точной аналитики и статистики по посещаемости и взаимодействию с контентом. Перед компанией стояли следующие цели:

  • увеличить скорость сбора и визуализации данных по заданным параметрам;
  • обеспечить возможность создавать новые формы графиков и диаграмм без привлечения разработчиков.

Проанализировав ситуацию, мы предложили воспользоваться моделью Выделенная команда, как максимально оптимальной.

Этапы работы

Сбор требований

PM провёл интервью с ключевыми стейкхолдерами на проекте, собрав бизнес-требования. В результате обнаружился ряд критических требований.

Выявление препятствий

  • Переход на новые сервисы был осложнен отсутствием тестового окружения, на котором можно безопасно проверять работоспособность решений.
  • Важным условием успешного выполнения проекта было сохранение UI/UX, чтобы для пользователей изменения прошли бесшовно. 

Формирование команды

Обычно выделенная команда состоит из middle-разработчика, тимлида/senior-разработчика, QA-инженера и PM.

Т.к. клиенту требовалась сильная экспертиза, то мы решили не подключать middle-разработчика, а подключить только сильного тимлида, который смог бы проанализировать, с помощью каких технических решений мы можем достичь KPI клиента.

Старт работ

Тимлид, совместно с командой клиента, подготовил стратегию внедрения новых решений. PM очертил реалистичный план работ сроком в 2,5 месяца, разбитый на итерации по 1-2 недели. В конце каждой итерации была предусмотрена демонстрация достигнутых результатов. Работа проходила совместно с 2-мя разработчиками клиента.

Реализация

Мы перешли от работы с данными напрямую к интеграции с платформой для анализа больших данных Looker и осуществили перенос данных на Snowflake.

Тестирование

У разработчиков было тестовое окружение для клиентского приложения, но в нём можно было протестировать не все данные, поэтому мы создавали семпл-датасеты. Изменения выкатывали в несколько итераций, когда пользователи наименее активны. Из-за специфики работы с данными, QA-инженеры не привлекались.

Достижение результата

  • После оптимизации у нас появилась возможность задавать, какие данные показывать, чтобы Looker самостоятельно их визуализировал и выводил пользователям в привычной для них оболочке.
  • Интеграция позволила data-аналитикам добавлять новые диаграмы, отчеты и графики самостоятельно.

В результате статистика по размещенному контенту стала загружаться в 24 раза быстрее, а стоимость использования инфраструктуры снизилась на 75%.

Отзыв клиента

No posts

Напишите, и мы подберём команду под ваш проект!

Проект

22

digital-бренда

36

стран

12 млн.

ежедневных просмотров

Статистика результатов

в 24 раза

ускорили загрузку данных

на 75%

снизили стоимость инфраструктуры

Примеры работ

Choose platform:

Write to us and we will select a team for your task:

*A non-public offer, a detailed calculation can be obtained by contacting our specialist.

Делимся опытом

Choose platform:

Write to us and we will select a team for your task:

*A non-public offer, a detailed calculation can be obtained by contacting our specialist.