Case Study
На скрине – комментарий Константин Баяндина к одному из постов в моем телеграм-канале. Сам Константин – CEO Tomi.ai – сервиса ML-атрибуции, а пост был о разнице в стоимости хранения данных в BigQuery – для логической и физической схем. Почитать его можно здесь.
Tomi.ai фокусируется на крупном екоме, страховщиках, застройщиках и строит атрибуцию на основе хорошо размеченных BigQuery-датасетов. Поскольку компания сталкивается с необходимостью работы на достаточно больших данных, вопросы, связанные со стоимостью инфраструктуры, для них очень важны. Так что мой совет-рекомендация-пост пришёлся ко двору. Чему я очень рад!
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале "Модель атрибуции”
