#метрики — Public Fediverse posts

Почему одинаковые показатели в разных отчётах не совпадают

Два отчёта показывают один показатель за один период. Название одинаковое, подразделение выбрано одно и то же, но значения различаются. В этот момент обсуждение часто сводится к поиску «неправильной цифры»: аналитики проверяют формулы, разработчики перезапускают загрузку, пользователи сравнивают выгрузки вручную. Проблема в том, что совпадения названия, периода и формулы недостаточно. Один отчёт может считать текущее состояние объектов, другой - события за период. Один использовать время совершения операции, другой - время загрузки записи. Один пересчитывать историю после исправлений, другой хранить опубликованный срез. Оба расчёта при этом могут быть технически корректными. В проектах с BI-отчётностью я работал с контуром, где данные проходили путь от операционных систем и общей базы через API и выгрузки к ручной обработке, отчётам и справкам. При такой схеме итог зависит не только от SQL-запроса. На него влияют состояние источника, дата среза, справочники, правила исключения, ручные преобразования и момент обновления каждого звена. Поэтому расхождение лучше расследовать не как спор двух чисел, а как сравнение двух воспроизводимых расчётов. В этой статье разберу, из каких слоёв состоит показатель, как локализовать различие и что изменить в аналитическом контуре, чтобы одинаковая бизнес-метрика не реализовывалась заново в каждом отчёте.

https://habr.com/ru/articles/1079462/

#аналитика_данных #BI #метрики #качество_данных #семантический_слой #data_lineage #data_contracts #сверка_отчётов #временные_данные #дашборды

Что мы считаем, когда считаем эффективность: от парового двигателя до нейросетей

Почему метрики перестают работать? История измерения эффективности от Адама Смита до наших дней. Закон Гудхарта, тейлоризм, Деминг и уроки четырёх промышленных революций.

https://habr.com/ru/articles/988444/

#метрики #эффективность #KPI #закон_Гудхарта #управление_качеством #промышленные_революции #история_менеджмента #Six_Sigma #DORA_metrics #измерение_производительности

Зачем нужны метрики работы с инцидентами в Security Operations Center: объясняем на примере из «Властелина колец»

Одной из важных и сложных задач, решаемых центром кибербезопасности (Security Operations Center, SOC), является оценка последствий киберинцидентов (уже наступивших или тех, которые вот-вот наступят). Это позволяет присваивать инциденту приоритет и реагировать в соответствии с ним. Но куда труднее сказать, какова вероятность успешной атаки в будущем. В этой статье мы поговорим о том, как измерить этот риск с помощью метрик, какие данные нам для этого понадобятся и где их взять. А для наглядности отправимся в фэнтезийный мир Дж. Р. Р. Толкина и убедимся, что наш метод поможет и там. В добрый путь!

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/862336/

#cybersecurity #soc #метрики #риски #инциденты #киберустойчивость #властелин_колец #реагирование_на_инциденты #недопустимое_событие #siem