Бородатый блог: Бородатый блог о настольных играх

Posted on by alexxlab

Содержание

Бородатый блог о настольных играх

Опубликовано 02.02.2021 автором Сергей Афанасьев

У меня всегда было правило – не продавать игры, пока не напишу на них обзор. Но коробки, на которые по различным причинам до сих пор не было рецензий, лежат на полке, копят пыль и не только занимают место, но еще … Читать далее →

Рубрика: Статьи | Метки: Runebound. Third Edition, Война Кольца. Второе издание (War of the Ring. Second Edition), Герои темных земель (Conquest of Fallen Lands), Контейнер (Container: 10th Anniversary Jumbo Edition!), Крошечные эпические королевства (Tiny epic kingdoms), Нефариус (Nefarious) | 5 комментариев

Опубликовано 31.12.2020 автором Сергей Афанасьев

Вот уже несколько лет в конце года мы подводим итоги, каждый раз стараясь придумать что-нибудь новое. У нас уже были необычные номинации, народное голосование за лучшую локализацию и просто топ наиболее полюбившихся игр за год. В этот раз мы решили … Читать далее →

Рубрика: Статьи | Добавить комментарий

Опубликовано 29. 07.2020 автором Сергей Афанасьев

Несколько месяцев Москва находилась на карантине – были закрыты кафе и клубы, а любители настольных игр надолго остались без своего хобби. Но ситуация постепенно стабилизировалась, город начал оживать, а значит, пришло время рассказать вам о еще одном месте, где можно … Читать далее →

Рубрика: Где поиграть в настольные игры?, Статьи | 2 комментария

Опубликовано 26.05.2020 автором Максим Лазарев

Мир Рунтерры очень разнообразен. Вспомним, что ее родоначальница Лига Легенд вышла в уже далеком 2009-ом году. За это время лор, карта мира и предыстория героев менялись огромное количество раз. В настоящий момент вся космология сложилась в единую картинку, ведь на … Читать далее →

Рубрика: Дуэльная игра, Карточная игра, Статьи, Цифровая настольная игра | Метки: Legends of Runeterra | Добавить комментарий

Опубликовано 14.05.2020 автором Сергей Афанасьев

Несмотря на то, что с момента выхода дополнения к игре «Сквозь века» я отыграл с ним больше двадцати полноценных партий в электронной версии, «картонная» только прибыла в Россию. А значит самое время рассказать о новых лидерах и поделиться советами по … Читать далее →

Рубрика: Игра-цивилизация, Прямой конфликт, Статьи, Стратегия | Метки: Сквозь века (Through the Ages: A New Story of Civilization), Сквозь века. Новые лидеры и чудеса (Through the Ages. New Leaders and Wonders) | 3 комментария

Опубликовано 10.04.2020 автором Сергей Афанасьев

Удивительное дело, Бородатому блогу исполнилось 5 лет. Я начинал его как авторский блог, посвященный моему новому увлечению. Я полюбил настольные игры за то, что они дают возможность наблюдать последствия принятых решений. Ты выбираешь один из вариантов, а потом думаешь «а … Читать далее →

Рубрика: Статьи | 3 комментария

Опубликовано 07.03.2020 автором Тимур Лукиянчук

Неожиданно насыщенной в игровом плане у меня получилась последняя неделя февраля – мне довелось опробовать целых пять новых игр (правда, две из них филлеры). Поскольку не факт, что мне доведется (или, в каких-то случаях, возникнет желание) сыграть в них вновь … Читать далее →

Рубрика: Статьи | Метки: It’s a Wonderful World, Majesty: Твоя корона, твое королевство (Majesty: For the Realm), Vindication, Жадюги (Gold Fever), Робин Гуд и бравые ребята (Robin Hood and the Merry Men) | 1 комментарий

Опубликовано 30.12.2019 автором Сергей Афанасьев

В конце года принято подводить итоги, делиться своими достижениями и вспоминать самые яркие моменты. Для Бородатого блога самым значимым событием стало присоединение новых авторов – Тимура Лукиянчука и Максима Лазарева. Совместно мы приготовили для вас новогодний топ лучших настольных игр. … Читать далее →

Рубрика: Статьи | Метки: Aeon’s End, Crystal Clans, Fields of Arle, KeyForge, Kingdom builder, Marvel Champions, Pax Pamir, Res Arcana, Агрикола (Agricola), Азул: Витражи Синтры (Azul: Stained Glass of Sintra), Алхимики (Alchemists), Владыки Эллады (Lords of Hellas), Волшебные королевства (Fantasy Realms), Гранд-отель Австрия (Grand Austria Hotel), Зодчие, Кассиопея, Корни (Root), Крылья (Wingspan), Место преступления (Chronicles of Crime), Наследие. Завещание герцога де Креси (Legacy: The Testament of Duke de Crecy), Остров духов (Spirit Island), Подводные города (Underwater Cities), Путь героя (Roll Player) | 5 комментариев

Опубликовано 12.12.2019 автором Сергей Афанасьев

В последнее время я не так часто играю в настолки, поэтому мы с ребятами решили устроить марафон, на весь день засев за любимыми настолками и несколькими новинками. Пробежимся по всему списку.

Рубрика: Статьи | Метки: Brass: Ланкашир (Brass: Lancashire), CO2: Second chance, Res Arcana, Лоренцо Великолепный (Lorenzo il Magnifico), Покорение Марса (Terraforming Mars) | 4 комментария

Опубликовано 24.11.2019 автором Сергей Афанасьев

На прошлой неделе прямо перед самым Игроконом Geek Media устроили вечеринку в клубе «Папа Вейдер», пригласив на нее различных представителей игрового сообщества: блогеров, геймдизайнеров, производителей аксессуаров, издателей, организаторов игротек и т. п. В общем, собралась довольно большая компания единомышленников, съехавшихся из … Читать далее →

Рубрика: Статьи | Метки: Первый контакт (First contact) | 2 комментария

Разбираемся с платформами обработки данных на примере барбершопа «Бородатый сисадмин». Какие бывают и всем ли они нужны / Хабр

Обычно тексты про работу с данными начинаются с числа, демонстрирующего объем производимых в мире данных. Или пассажа про то, что данные — новые золотые прииски («data is the new oil»). Это недалеко от правды: если раньше для понимания своих пользователей компаниям нужно было заказывать крупные социологические исследования, то сейчас, с глобальной цифровизацией, пользователи сами — осознанно или нет — предоставляет данные о себе.

Обрабатывают данные, то есть вытаскивают из них пользу, совершенно разнопрофильные компании. Даже сеть семейных парикмахерских на районе может вести отчеты в Excel, используя ее как CRM-систему. На основе данных вывели список клиентов, давно не приходивших на стрижку? Самое время кинуть им sms с «индивидуальной» скидкой.

В какой момент бизнесу стоит организовать целую платформу для обработки данных? Всегда ли обработка данных — это про big data? И какие варианты есть сейчас в России? Об этом всем — под катом.

От Excel до ML — уровни зрелости дата-аналитики


В начале текста мы упомянули семейную парикмахерскую. Хороший пример, чтобы продолжать рассказывать про то, что вообще происходит в мире аналитики данных. Для дальнейшего повествования пусть это будет сеть барбершопов «Бородатый сисадмин», раз уж мы на Хабре.

Ниже — график зрелости аналитических систем, основанный на классификации компании Gartner. На нем можно выделить четыре уровня. Далеко не каждая компания линейно проходит эволюцию от начала до конца. Есть те, что «с ноги» врываются на 3-4 уровни. Главное, чтобы были необходимые ресурсы — деньги и специалисты, а также соответствующие бизнес-задачи.

А есть компании, которые за все время существования так и останутся на Excel-таблицах и простенькой BI-системе. Это тоже нормально.

Наш «Бородатый сисадмин» пройдет по каждому этапу, чтобы было проще понять разницу уровней зрелости.

Первоисточник

Первый уровень: описательный

Первые три пункта объединим в один блок: сырые и очищенные данные, стандартные отчеты. Это самый низкий уровень работы с данными, который чаще всего производится в Google Таблицах или Excel.

Так, наш барбершоп начал собирать данные о клиентах, которые приходят на стрижку, и считать посещения. Администратор вбивает информацию вручную, некоторые данные стягиваются из формы регистрации на сайте. Менеджер может очистить данные от дублей, поправить ошибки, которые были совершены при регистрации, и даже структурировать данные по количеству и разнообразию оказанных услуг в месяц.

На основе этого можно делать обычные отчеты. Узнать, растет ли количество клиентов месяц к месяцу, что дало больше дохода за лето — стрижка бороды и волос.

Эти данные отвечают на вопрос: что случилось? На основе них можно формулировать гипотезы и принимать решения. В большинстве своем — в ручном режиме и за счет когнитивных усилий менеджера.

К этому же уровню относятся такие форматы аналитики, как Ad hoc reports и OLAP. Ad hoc reports — это отчеты, сделанные под конкретный бизнес-запрос. Чаще всего это что-то нестандартное, чего нет в обычной отчетности. Например, перед менеджером «Бородатого сисадмина» стоит задача узнать, сколько продаж случилось за три месяца для когорты лысых, но бородатых посетителей (с разбивкой по дням).

Второй уровень: диагностический

На этом уровне — так называемая аналитика самообслуживания (self-service BI). Она подразумевает, что выполнять запросы к нужным данным и генерировать обобщающие отчеты могут специалисты разных профилей, а не только аналитики данных.

Такой подход также проявляется в использовании BI-cистем типа Power BI, Qlik или Tableau. При этом дашборды в них, как правило, настраивают специалисты по работе с данными.

Здесь данные отвечают на вопрос, почему это случилось? Они не просто описывают нынешнее состояние компании, но являются источником аналитических выводов. Например, выручка «Бородатого сисадмина» выросла в 2 раза в сравнении с предыдущим месяцем. Данные показывают, что случилось это из-за нескольких рекламных постов в Telegram об акции барбершопа.

На этом уровне компания может перейти от Excel-таблиц к Python-скриптам и SQL-запросам. Также здесь уже не обойтись без одного-двух дата-аналитиков в команде.

Зачем вообще переходить на более сложные инструменты?

Причины могут отличаться для каждой конкретной компании:

  1. Увеличился объем работы с данными. Компания стала не только подсчитывать прибыль и расходы за месяц, но и собирать данные по маркетинговым активностям, фиксировать отток клиентов и так далее. Плодить десятки новых Excel-таблиц становится нерационально — в них легко запутаться и сложно проводить корреляции между событиями.
  2. Появилась потребность в автоматизации. Сотрудники тратят много времени, чтобы собирать данные вручную. Это время они могут посвятить более полезной для роста бизнеса работе.
  3. Нужно повысить качество данных. Чем меньше автоматизации процессов, тем больше поле для человеческих ошибок. Какие-то данные могут перестать собирать или вносить с ошибками. Автоматизация и BI-системы помогут лучше «чистить» данные и находить новые направления для аналитики.
  4. Увеличилось число аналитиков. Например, компания стала развиваться в нескольких регионах. В каждом — свой аналитик, но сводить данные им нужно в одном месте. Для унификации инструментов и подходов можно использовать единую BI-систему и общее хранилище (или хотя бы базу данных).

Третий уровень: предикативный и предписательный

На этом уровне начинается работа с более сложными концептами. Речь о предсказательной и предписательной аналитике.

В первом случае данные отвечают на вопрос, что будет дальше. Например, можно спрогнозировать рост выручки или клиентской базы через полгода. Тут алгоритм анализа может лечь в основу ML-модели.

Предписательная аналитика строится на вопросе, что стоит оптимизировать. Данные показывают: чтобы показатели выручки барбершопа выросли на 60%, нужно увеличить бюджет на рекламное продвижение на 15%.

На этом этапе речь уже не о нескольких аналитиках, а о целой команде, которая может работать на несколько бизнес-направлений. Как правило, в этой точке у компаний появляется необходимость в платформах для обработки данных.

Четвертый уровень

«Вышка» — это автономные системы аналитики на основе искусственного интеллекта. Тут машина предлагает некоторое предположительно верное решение по результату анализа больших данных, а человек принимает финальное решение.

Подобные системы могут использовать банки. Например, это могут быть скоринговые системы для выдачи кредитов. А наш барбершоп может использовать Lead scoring — технологию оценки базы данных клиентов с точки зрения их готовности приобрести продукты компании.

Третий и четвертый уровни только для больших данных?


Короткий ответ — нет.

Объем данных не так важен, как задачи, которые стоят перед компанией

Конечно, чем больше данных, тем репрезентативнее результаты. Но оперировать доводами в духе «у меня база всего на 1 млн человек, вся эта платформенная обработка — не для меня» тоже неверно.

Данных может быть немного, но они могут быть очень разнообразными: записи бесед с клиентами, записи с камер наблюдения, пользовательские изображения и т.д. Все это нужно систематизировано хранить, чтобы успешно извлекать из них ценные для компании, применимые в бизнес-задачах знания.

Объем данных не так важен, как количество аналитики и аналитических команд

Если в компании несколько аналитических команд по разным бизнес-направлениям, это приводит к проблемам. Команды могут использовать один источник данных, но при этом разные инструменты аналитики, разные хранилища. Иногда они могут анализировать одно и то же или по-разному считать один и тот же показатель, что не очень рационально. Если добавить новую аналитическую команду, она рискует начать дублировать часть уже сделанной работы.

Разнородность аналитических пайплайнов также приводит к задержкам в выполнении требований бизнеса. Продакт-менеджер попросит починить дашборд с выручкой по продукту, а фикс получит только через 1,5 месяца.

Когда растут сложность аналитических задач и число аналитиков, компании задумываются о платформах обработки данных. Они дают общую базу, общепринятые договоренности: с помощью каких инструментов и как мы забираем данные из источников, куда их складываем, каким образом организуем хранилище.

Из чего состоят платформы обработки данных


В целом, дата-платформа — это набор интегрированных между собой инструментов, которые позволяют компаниям делать регулярную и воспроизводимую аналитику данных.

Набор инструментов может быть разнообразным, но вкладываются они примерно в один и тот же пайплайн работы с данными:

  1. Источники. Весь набор источников данных — от простых файлов и реляционных БД до SaaS-решений, собирающих какую-либо потенциально полезную для бизнеса информацию.
  2. Обработка и трансформация данных. Здесь в работу вступают ETL- или ELT-инструменты. Данные забираются из источника, подвергаются преобразованиям, если это необходимо, и направляются в хранилище. Здесь могут быть задействованы такие инструменты, как Apache Spark, Kafka, Airflow.
  3. Хранение данных в формате, подходящем для дальнейшей работы c ними. Самыми популярными тулзами для этого являются Greenplum, Clickhouse, Vertica, инструменты из экосистемы Hadoop.
  4. Непосредственно анализ данных — описательный и/или предсказательный. В качестве инструмента тут может использоваться SQL, Python или любые другие языки.
  5. Вывод/визуализация данных для конечных пользователей. Чаще всего какая-то принятая в компании BI-система (Power BI, Qlik, Tableau, Apache Superset или их аналоги).

Это грубое деление на этапы работы, которые охватывает платформа для обработки данных. Архитектура конкретного решения может быть более сложной. Один инструмент может охватывать несколько этапов работы, а какой-то определенный этап, например, хранение или трансформация данных, может быть более комплексным.

Как построить дата-платформу


Здесь вернемся к нашему «Бородатому сисадмину». Довольно сложно представить барбершоп, которому нужна платформа обработки данных, но мы уже слишком далеко зашли. Допустим, им управляет Федор Овчинников. Филиалы барбершопа открыты в 4 регионах страны и 22 городах. А еще он запустил онлайн-курсы по уходу за бородой в домашних условиях и всероссийскую платформу для барберов с системой личных кабинетов.

В общем, данных много, запросов для роста бизнеса тоже, аналитические команды не справляются. Какие есть варианты?

Создаем самостоятельно, с нуля

Самый трудно реализуемый вариант, но исключать его полностью нельзя. В таком случае компании нужно нанимать дорогостоящих на рынке специалистов — DevOps- или дата-инженеров. И надеяться, что они справятся без дата-архитектора (или нанять и его тоже).

Также нужно будет арендовать или закупать инфраструктуру под платформу. Понадобятся быстрые серверы и хорошие пропускные каналы. Если инфраструктура on-premises, серверы, естественно, нужно будет еще обслуживать (+ сменные инженеры в техническую команду для обслуживания 24/7).

Весь набор выбранного для платформы ПО нужно будет настроить и «подружить» между собой, чтобы обработка данных проходила максимально автономно и без сбоев. Отраслевого стандарта по факту нет, готовых инструкций очень мало.

В общем, проект масштабный — нужно вложить большие средства в то, что не будет приносить прибыли до и немного после окончания «стройки». А работа может растянуться в лучшем случае на несколько месяцев.

Нашему барбершопу не подходит. Нужных специалистов нет, IT-бренда, чтобы привлекать хороших специалистов, нет, а профит от анализа данных нужен как можно быстрее.

Нужно искать что-то более готовое. Какие есть варианты?

Идем к облачному провайдеру

У зарубежных компаний, которые нередко cloud native, есть один распространенный сценарий. Когда нужна платформа для обработки данных, они идут к одному из популярных иностранных облаков — например, AWS, Google Cloud, Azure — и там из отдельных «кубиков» собирают себе систему.

У них много продуктов, и там можно найти нужное «коробочное» решение для каждого из этапов пайплайна, который мы рассмотрели выше. «Кубики», впрочем, тоже нужно будет связать — с помощью собственных cloud-архитекторов или соответствующего managed-сервиса от провайдера.

Приобретаем готовую платформу

Еще один вариант — обратиться, например, к компании Cloudera, которая на данный момент является единственным адекватным поставщиком Hadoop. У них можно получить готовую, уже собранную платформу и даже техническое сопровождение. Но будет дорого. Ценник сможет принять только крепко стоящий на ногах энтерпрайз.

Пример зарубежной платформы обработки данных

Где проблема? Владелец «Бородатого сисадмина» понимает, что оплата сервисов сейчас затруднена, платить нужно в долларах, а данные безопаснее хранить на территории России. Нужно рассматривать отечественные альтернативы.

Что в России?


В стране есть альтернативы обоим «западным» форматам: и набор необходимых PaaS-решений в облаке, не связанных между собой, и варианты, что ближе к «коробочным». В этом тексте не будет подробного обзора российских решений — этому стоит посвятить отдельный текст (кстати, напишите в комментариях, если вам будет интересно почитать такой обзор).

Здесь мы сосредоточимся на варианте, который обособлен от существующих решений и может быть полезен тем, кто ищет баланс между ценой и качеством.

Арендуем инфраструктуру с предустановленным ПО для обработки данных

Наша ситуация: у «Бородатого сисадмина» нет компетентных архитекторов и нескольких миллионов на интеграцию «коробочного» решения. Какие есть еще варианты?

У Selectel появилась платформа обработки данных — сервис, который снимает с бизнеса сразу две боли: необходимость связывать сервисы в одной инсталляции и заниматься вопросами безотказной работы инфраструктуры.

Работает как ателье. Клиент — это может быть CTO, DevOps, главный аналитик, дата-инженер — рассказывает о своих потребностях. Указывает «мерки»: сколько данных обрабатывается, какой вид обработки нужен — потоковая или пакетная (можно обе), что хочется получать на выходе.

Под требования подбирается инфраструктура — выделенные серверы на высокочастотных процессорах (до 3,6 ГГц) с большим объемом RAM и быстрыми дисками. На ней дата-инженеры из ITSumma поднимают все необходимое ПО под платформу обработки данных — настраивают сетевую связность и все необходимые каналы их взаимодействия.

Минимально достаточное число серверов — четыре машины. Это необходимо для обеспечения отказоустойчивости. Большинство из систем, устанавливаемых в платформу, — распределенные, нужно несколько мастер-нод, размещенных на разных «железных» хостах. Верхняя граница не устанавливается. Инфраструктура под платформу может масштабироваться горизонтально под запросы клиента.

Список open source-инструментов, которые связываются в рамках платформы обработки данных Selectel. В основе — выделенные серверы, соответствующие ФЗ-152 «О персональных данных».

Выбранное ПО — инструменты, которые можно встретить в большинстве эволюционно зрелых дата-платформах. Это open source, поэтому можно не переживать из-за вендор-лока.

Другие особенности

Умеренная кастомизируемость. Клиент может подключать любой источник данных, который ему удобен. Также можно синхронизировать вывод данных в BI-систему клиента, если он, например, использует не Apache Superset. В остальном стек негибкий: поменять один инструмент на другой или добавить инструмент к существующему списку не получится. Можно удалить лишние элементы — например, Kafka и Spark, если компания не занимается потоковой обработкой данных. Это позволит снизить нагрузку на инфраструктуру и сэкономить место для хранения данных.

Контроль на каждом этапе. Клиент получает доступ ко всему: от физической инфраструктуры до интерфейсов каждого из входящего в нее инструмента. Всегда можно добавить новый источник данных или запланировать выполнение нового Python-скрипта в Airflow. Это можно сделать также через поддержку в ITSumma. Если компании это не надо, такой вариант тоже рабочий. И инфраструктура, и софт будут настроены для работы с данными без участия ее сотрудников.

Отдельный бонус — можно добавить к платформе сопровождение дата-инженеров ITSumma, исключив необходимость нанимать in-house специалистов. Все через панель управления Selectel.

Не обязательно быть клиентом. Чтобы построить платформу обработки данных в Selectel, не обязательно хостится на инфраструктуре компании. Сетевую связность можно настроить как on-prem-площадки. Единственное — при этом сценарии могут быть ожидаемые задержки при трансфере данных из источников. Для высоконагруженных систем и систем, чувствительных к latency, лучше перевезти обрабатываемые данные ближе к месту размещения платформы.

Стоимость платформы складывается из стоимости инфраструктуры и работы дата-инженеров ITSumma. Оплата помесячная. Время построения платформы зависит от сложности запроса конкретной компании. На выходе клиент получает отказоустойчивую, хорошо отлаженную систему для регулярной обработки данных.

Зачем компаниям платформы обработки данных


Мы уже много написали о структуре и вариантах реализации дата-платформ. Теперь коротко о том, почему компаниям может быть полезно использование платформ для обработки данных:

  • На подготовленных качественных данных можно строить рекомендательные системы (актуально для e-commerce и ритейла). Именно они после заказа продуктов в сервисе доставки предлагают ваши любимые продукты со скидкой. Так компания повышает средний чек и занимается допродажей услуг.
  • Компания получает общий инструментарий для всех аналитических команд в компании: ограничивает список используемых инструментов и экономит на найме новых специалистов.
  • Платформы данных помогает поднять аналитику на новый уровень — от описательной к предсказательной — и получать более ценную для бизнеса информацию.
  • В решениях с технической поддержкой можно перевести траты на работу дата-инженеров из ФОТ в OPEX.
  • Готовые платформы снизят нагрузку на дата-инженеров и дата-сайентистов. Они не будут тратить время на настройку софта и его совместимости с инфраструктурой.

Платформы обработки данных — не мастхэв для каждой компании, но и не какой-то уникальный инструмент, который доступен только большим и очень большим компаниям. Это может быть решение и для среднего бизнеса, который хочет расти и видит этот рост именно в data-driven подходе.

Занимаетесь ли вы анализом данных? Как с этим справляетесь, какие инструменты используете? С какими проблемами столкнулись? Расскажите в комментариях!

30 лучших блогов и веб-сайтов о бороде, за которыми стоит следить в 2022 году и уход, обзоры продуктов для бороды и многое другое.