Siaradodd golygydd Netology ag arweinydd tîm y tîm BI yn Pavel Sayapin am ba broblemau y mae peirianwyr data yn ei dîm yn eu datrys, pa fath o offer y maent yn eu defnyddio ar gyfer hyn, a sut i ddewis yr offer cywir ar gyfer datrys problemau data, gan gynnwys rhai annodweddiadol. Mae Pavel yn athro ar y cwrs "'.
Beth mae peirianwyr data yn ei wneud yn Profi.ru
Mae Profi.ru yn wasanaeth sy'n helpu cleientiaid ac arbenigwyr o wahanol feysydd i gwrdd. Mae'r gronfa ddata gwasanaeth yn cynnwys mwy na 900 mil o arbenigwyr mewn 700 o fathau o wasanaethau: tiwtoriaid, atgyweirwyr, hyfforddwyr, arbenigwyr harddwch, artistiaid ac eraill. Mae mwy na 10 mil o archebion newydd yn cael eu cofrestru bob dydd - mae hyn i gyd yn rhoi tua 100 miliwn o ddigwyddiadau y dydd. Mae'n amhosibl cadw trefn mewn cymaint o ddata heb beirianwyr data proffesiynol.
Yn ddelfrydol, mae Peiriannydd Data yn datblygu diwylliant data lle gall cwmni gynhyrchu elw ychwanegol neu leihau costau. Yn dod â gwerth i'r busnes trwy weithio mewn tîm a gweithredu fel cyswllt pwysig rhwng amrywiol gyfranogwyr - o ddatblygwyr i ddefnyddwyr busnes adrodd. Ond gall y tasgau fod yn wahanol ym mhob cwmni, felly gadewch i ni edrych arnynt gan ddefnyddio Profi.ru fel enghraifft.
Casglu data ar gyfer gwneud penderfyniadau a'i roi i'r defnyddiwr terfynol - prif reolwr, rheolwr cynnyrch, dadansoddwr
Rhaid i ddata fod yn glir ar gyfer gwneud penderfyniadau ac yn hawdd i'w defnyddio. Nid oes angen ei chael hi'n anodd dod o hyd i ddisgrifiad nac ysgrifennu ymholiad SQL cymhleth sy'n ystyried llawer o wahanol ffactorau. Llun delfrydol - mae'r defnyddiwr yn edrych ar y dangosfwrdd ac yn fodlon â phopeth. Ac os nad oes digon o ddata mewn rhyw adran, yna mae'n mynd i'r gronfa ddata ac, gan ddefnyddio ymholiad SQL syml, yn cael yr hyn sydd ei angen arno.
Lleoliad y broses Ansawdd Data yn strwythur cyffredinol y warws data
Mae dogfennaeth esboniadol ar weithio gyda data yn bwysig. Mae hyn yn symleiddio gwaith y peiriannydd data (nid ydynt yn cael eu tynnu sylw gan gwestiynau) a'r defnyddiwr data (gall ddod o hyd i atebion i'w gwestiynau ei hun). Yn Profi.ru, cesglir dogfennau o'r fath ar y fforwm mewnol.
Mae cyfleustra hefyd yn golygu cyflymder caffael data. Cyflymder = hygyrchedd mewn un cam, cliciwch - dangosfwrdd. Ond yn ymarferol mae popeth yn fwy cymhleth.
Nid yw'r un Tableau, o safbwynt defnyddiwr terfynol y dangosfwrdd, yn caniatáu arddangos pob mesuriad posibl. Mae'r defnyddiwr yn fodlon â'r hidlwyr a wnaed gan ddatblygwr y dangosfwrdd. Mae hyn yn arwain at ddau senario:
- Mae'r datblygwr yn gwneud llawer o doriadau ar gyfer y dangosfwrdd ⟶ mae nifer y tudalennau'n cynyddu'n fawr. Mae hyn yn lleihau argaeledd data: mae'n dod yn anodd deall ble mae popeth.
- Mae'r datblygwr yn creu adrannau allweddol yn unig. Mae'n haws dod o hyd i wybodaeth, ond ar gyfer adran ychydig yn llai safonol mae'n rhaid i chi fynd naill ai i'r gronfa ddata neu at ddadansoddwyr o hyd. Sydd hefyd yn cael effaith wael ar hygyrchedd.
Mae hygyrchedd yn gysyniad eang. Mae hyn yn cynnwys argaeledd data yn y ffurf gywir, a'r gallu i gael gwybodaeth ar ddangosfyrddau, yn ogystal â'r trawstoriad angenrheidiol o ddata.
Cronni data o bob ffynhonnell mewn un lle
Gall ffynonellau data fod yn fewnol neu'n allanol. Er enghraifft, mae busnes rhywun yn dibynnu ar adroddiadau tywydd y mae angen eu casglu a'u storio - o ffynonellau allanol.
Rhaid storio gwybodaeth gyda'r ffynhonnell a nodir, a hefyd fel y gellir dod o hyd i'r data yn hawdd. Yn Profi.ru datrysir y broblem hon gan ddefnyddio dogfennaeth awtomataidd. Defnyddir ffeiliau YML fel dogfennaeth am ffynonellau data mewnol.
Maen nhw'n gwneud dangosfyrddau
Mae'n well gwneud delweddu data mewn offeryn proffesiynol - er enghraifft, Tableau.
Mae'r rhan fwyaf o bobl yn gwneud penderfyniadau emosiynol; mae eglurder ac estheteg yn bwysig. Nid yw Excel, gyda llaw, yn addas iawn ar gyfer delweddu: nid yw'n cwmpasu holl anghenion defnyddwyr data. Er enghraifft, mae rheolwr cynnyrch yn hoffi claddu ei hun mewn niferoedd, ond mewn ffordd sy'n ei gwneud hi'n gyfleus i wneud hynny. Mae hyn yn caniatáu iddo ddatrys ei broblemau, yn hytrach na meddwl sut i gael gwybodaeth a chasglu metrigau.
Mae delweddu data o ansawdd uchel yn ei gwneud hi'n haws ac yn gyflymach i wneud penderfyniadau.
Po uchaf yw safle person, y mwyaf yw’r angen i gael data cyfanredol wrth law, ar y ffôn. Nid oes angen manylion ar brif reolwyr - mae'n bwysig rheoli'r sefyllfa yn ei chyfanrwydd, ac mae BI yn arf da ar gyfer hyn.
Enghraifft o ddangosfwrdd cynnyrch Profi.ru (un o'r taflenni). Ar gyfer cyfrinachedd gwybodaeth, mae enwau metrigau ac echelinau wedi'u cuddio
Enghreifftiau o broblemau gwirioneddol
Tasg 1 - Arllwyswch ddata o systemau ffynhonnell (gweithredu) i warws data neu ETL
Un o dasgau arferol peiriannydd data.
Ar gyfer hyn gellir defnyddio'r canlynol:
- sgriptiau hunan-ysgrifenedig yn cael eu lansio trwy cron neu gan ddefnyddio cerddorfa arbennig fel Airflow neu Prefect;
- Atebion ETL ffynhonnell agored: Integreiddio Data Pentaho, Stiwdio Data Talend ac eraill;
- atebion perchnogol: Informatica PowerCenter, SSIS ac eraill;
- datrysiadau cwmwl: Matillion, Panoply ac eraill.
Mewn gweithrediad syml, caiff y broblem ei datrys trwy ysgrifennu ffeil YML gyda 20 llinell.Mae hyn yn cymryd tua 5 munud.
Yn yr achos mwyaf cymhleth, pan fydd angen i chi ychwanegu ffynhonnell newydd - er enghraifft, cronfa ddata newydd - gall gymryd hyd at sawl diwrnod.
Yn Profi, mae'r dasg syml hon - gyda phroses symlach - yn cynnwys y camau canlynol:
- Darganfyddwch gan y cwsmer pa ddata sydd ei angen a ble mae wedi'i leoli.
- Deall a oes mynediad at y data hwn.
- Os nad oes mynediad, gofynnwch i'r gweinyddwyr.
- Ychwanegu cangen newydd yn Git gyda'r cod cyhoeddi yn Jira.
- Creu mudo i ychwanegu data at y model angori trwy sgript Python rhyngweithiol.
- Ychwanegu ffeiliau lawrlwytho (ffeil YML yn disgrifio o ble mae'r data'n dod ac at ba dabl y mae wedi'i ysgrifennu).
- Profwch ef ar y stondin.
- Llwythwch i fyny data i'r gadwrfa.
- Creu cais tynnu.
- Ewch trwy adolygiad cod.
- Ar ôl pasio'r adolygiad cod, mae'r data'n cael ei uwchlwytho i'r brif gangen a'i gyflwyno'n awtomatig i gynhyrchu (CI / CD).
Tasg 2 - gosodwch y data a lawrlwythwyd yn gyfleus
Tasg gyffredin arall yw trefnu'r data wedi'i lwytho fel bod y defnyddiwr terfynol (neu'r offeryn BI) yn gallu gweithio gydag ef yn hawdd ac nad oes rhaid iddo wneud symudiadau diangen i gwblhau'r rhan fwyaf o dasgau. Hynny yw, adeiladu neu ddiweddaru Storfa Data Dimensiwn (DDS).
Ar gyfer hyn, gellir defnyddio atebion o dasg 1, gan fod hon hefyd yn broses ETL. Yn y fersiwn symlaf, mae DDS yn cael ei ddiweddaru gan ddefnyddio sgriptiau SQL.
Tasg 3 yw un o'r tasgau annodweddiadol
Mae dadansoddeg ffrydio yn dod i'r amlwg yn Profi. Cynhyrchir nifer fawr o ddigwyddiadau gan dimau cynnyrch - rydym yn eu cofnodi yn ClickHouse. Ond ni allwch fewnosod cofnodion un ar y tro mewn niferoedd mawr, felly mae'n rhaid i chi gyfuno cofnodion yn sypiau. Hynny yw, ni allwch ysgrifennu'n uniongyrchol - mae angen prosesydd canolradd arnoch chi.
Rydym yn defnyddio injan yn seiliedig ar Apache Flink. Hyd yn hyn, mae'r weithdrefn fel a ganlyn: mae'r injan yn prosesu'r llif digwyddiadau sy'n dod i mewn ⟶ yn eu rhoi mewn sypiau yn ClickHouse ⟶ yn cyfrif nifer y digwyddiadau mewn 15 munud wrth fynd ⟶ yn eu trosglwyddo i'r gwasanaeth, sy'n pennu a oes anghysondebau - yn eu cymharu â'r gwerthoedd am yr un 15 munud gyda dyfnder o 3 mis ⟶ os oes un, mae'n anfon rhybudd i Slack.
Sgematig ar gyfer dadansoddeg rheng flaen (rhan o'r lawrlwythiad)
Mae fframwaith Apache Flink yn gwarantu cyflawni o leiaf unwaith. Fodd bynnag, mae posibilrwydd o ddyblygiadau. Yn achos RabbitMQ, gellir datrys hyn gan ddefnyddio ID Cydberthynas. Yna mae cyflenwad sengl ⟶ cywirdeb data wedi'i warantu.
Rydyn ni'n cyfrif nifer y digwyddiadau, eto gan ddefnyddio Apache Flink, yn ei arddangos trwy ddangosfwrdd arferol wedi'i ysgrifennu yn NodeJS + blaen yn ReactJS. Ni roddodd chwiliad cyflym atebion tebyg. Ac roedd y cod ei hun yn troi allan i fod yn syml - nid oedd ysgrifennu yn cymryd llawer o amser.
Mae monitro braidd yn dechnegol. Edrychwn am anomaleddau er mwyn atal problemau yn y camau cynnar. Nid yw rhai metrigau byd-eang arwyddocaol y cwmni wedi'u cynnwys yn y monitro eto, gan fod cyfeiriad dadansoddeg ffrydio ar y cam ffurfio.
Offer sylfaenol ar gyfer peirianwyr data
Mae tasgau peirianwyr data fwy neu lai yn glir, bellach ychydig am yr offer a ddefnyddir i'w datrys. Wrth gwrs, gall (a dylai) offer mewn gwahanol gwmnïau fod yn wahanol - mae'r cyfan yn dibynnu ar faint o ddata, cyflymder ei dderbyn a heterogenedd. Gall hefyd ddibynnu ar ogwydd yr arbenigwr tuag at offeryn penodol dim ond oherwydd ei fod wedi gweithio ag ef ac yn ei adnabod yn dda. Setlodd Profi.ru ar yr opsiynau hyn →
Ar gyfer delweddu data - Tableau, Metabase
Dewiswyd Tableau amser maith yn ôl. Mae'r system hon yn caniatáu ichi ddadansoddi symiau mawr o ddata yn gyflym heb fod angen gweithredu'n gostus. I ni mae'n gyfleus, yn hardd ac yn gyfarwydd - rydym yn aml yn gweithio ynddo.
Ychydig iawn o bobl sy'n gwybod am Metabase, ond mae'n dda iawn ar gyfer prototeipio.
Ymhlith offer delweddu, gallwn hefyd siarad am Superset o Airbnb. Ei nodwedd arbennig yw ei gysylltiadau niferus â chronfeydd data a galluoedd delweddu. Fodd bynnag, i'r defnyddiwr cyffredin mae'n llai cyfleus na Metabase - ni all ymuno â thablau; ar gyfer hyn mae angen i chi greu golygfeydd ar wahân.
Yn Metabase, gallwch gysylltu tablau; ar ben hynny, mae'r gwasanaeth yn gwneud hyn ei hun, gan ystyried sgema'r gronfa ddata. Ac mae rhyngwyneb Metabase yn symlach ac yn fwy dymunol.
Mae yna lawer o offer - dewch o hyd i'ch un chi.
Ar gyfer storio data - ClickHouse, Vertica
Mae ClickHouse yn offeryn cyflym, rhad ac am ddim ar gyfer storio digwyddiadau cynnyrch. Ar hyn, mae dadansoddwyr eu hunain yn gwneud dadansoddeg ar wahân (os oes ganddyn nhw ddigon o ddata) neu mae peirianwyr data yn cymryd agregau ac yn eu hail-lwytho i Vertica i adeiladu arddangosfeydd.
Mae Vertica yn gynnyrch cŵl, hawdd ei ddefnyddio ar gyfer arddangos blaenau siop terfynol.
Rheoli llif data a gwneud cyfrifiadau - Llif Awyr
Rydyn ni'n llwytho data trwy offer consol. Er enghraifft, trwy gleient sy'n dod gyda MySQL - mae hyn yn gyflymach.
Mantais offer consol yw cyflymder. Nid yw data yn cael ei bwmpio trwy gof yr un broses Python. Yr anfantais yw bod llai o reolaeth dros ddata sy'n hedfan wrth deithio o un gronfa ddata i'r llall.
Y brif iaith raglennu yw Python
Mae gan Python drothwy mynediad llawer is + mae gan y cwmni gymwyseddau yn yr iaith hon. Rheswm arall yw bod DAGs Airflow yn cael eu hysgrifennu yn Python. Dim ond deunydd lapio dros y lawrlwythiadau yw'r sgriptiau hyn; gwneir y prif waith trwy sgriptiau consol.
Rydym yn defnyddio Java i ddatblygu ar gyfer dadansoddeg amser real.
Ymagwedd at ddewis offer data - beth i'w wneud i osgoi creu sw technolegol
Mae yna lawer o offer ar y farchnad ar gyfer gweithio gyda data ar bob cam: o'i ymddangosiad i'w arddangos ar ddangosfwrdd ar gyfer y bwrdd cyfarwyddwyr. Nid yw'n syndod y gallai rhai cwmnïau gael cyfres o atebion digyswllt - sw technoleg fel y'i gelwir.
Mae sw technolegol yn cynnwys offer sy'n cyflawni'r un swyddogaethau. Er enghraifft, Kafka a RabbitMQ ar gyfer negeseuon neu Grafana a Zeppelin ar gyfer delweddu.
— gallwch weld faint o atebion dyblyg a all fod
Hefyd, gall llawer o bobl ddefnyddio gwahanol offer ETL at ddibenion personol. Dyma'r union sefyllfa yn Profi. Mae'r prif ETL ar Airflow, ond mae rhai pobl yn defnyddio Pentaho ar gyfer lawrlwythiadau personol. Maent yn profi damcaniaethau, ac nid oes angen iddynt redeg y data hwn trwy beirianwyr. Yn y bôn, defnyddir offer “hunanwasanaeth” gan arbenigwyr eithaf profiadol sy'n ymwneud â gweithgareddau ymchwil - gan astudio ffyrdd newydd o ddatblygu cynnyrch. Mae eu set ddata ar gyfer dadansoddi yn bennaf o ddiddordeb iddynt, ac ar wahân, mae'n newid yn gyson. Yn unol â hynny, nid oes unrhyw bwynt ychwanegu'r llwythi hyn at y prif lwyfan.
Dychwelyd i'r sw. Yn aml, mae'r defnydd o dechnolegau dyblyg yn gysylltiedig â'r ffactor dynol. Mae timau mewnol ar wahân wedi arfer gweithio gydag un offeryn neu'r llall na fydd tîm arall o bosibl yn ei ddefnyddio. Ac weithiau ymreolaeth yw'r unig ffordd i ddatrys problemau arbennig. Er enghraifft, mae angen i'r tîm Ymchwil a Datblygu brofi rhywbeth gan ddefnyddio teclyn penodol - mae'n gyfleus, mae rhywun o'r tîm eisoes wedi ei ddefnyddio, neu mae rheswm arall. Mae'n aros yn hir i weinyddwyr system osod a ffurfweddu'r offeryn hwn. Ar yr un pryd, mae angen i weinyddwyr meddylgar a manwl o hyd brofi bod hyn yn wirioneddol angenrheidiol. Felly mae'r tîm yn gosod yr offeryn ar eu peiriannau rhithwir ac yn datrys eu problemau penodol.
Nid yw datrysiadau sw yn broblem dim ond os nad oes angen ymdrech sylweddol gan weinyddwr system i gefnogi'r offeryn. Mae angen i chi ystyried sut mae defnyddio'r offeryn yn effeithio ar adnoddau cymorth.
Rheswm cyffredin arall dros ymddangosiad offer newydd yw'r awydd i roi cynnig ar gynnyrch anhysbys mewn maes eithaf newydd lle nad yw safonau wedi'u ffurfio eto neu nad oes unrhyw argymhellion profedig. Dylai peiriannydd data, fel datblygwr, bob amser fod yn archwilio offer newydd yn y gobaith o ddod o hyd i ateb gwell i broblem gyfredol neu gadw i fyny â'r hyn sydd gan y farchnad i'w gynnig.
Mae'r demtasiwn i roi cynnig ar offer newydd yn wych. Ond i wneud dewis priodol, yn gyntaf mae angen hunanddisgyblaeth arnoch chi. Bydd yn eich helpu i beidio ag ildio'n llwyr i ysgogiadau ymchwil, ond i gymryd i ystyriaeth allu'r cwmni i gefnogi'r seilwaith ar gyfer offeryn newydd.
Peidiwch â defnyddio technoleg er mwyn technoleg. Mae'n well mynd i'r afael â'r mater yn bragmataidd: tasg ⟶ set o offer a all ddatrys y broblem hon.
Ac yna gwerthuso pob un ohonynt a dewis yr un gorau posibl. Er enghraifft, gall yr offeryn hwn ddatrys problem yn fwy effeithlon, ond nid oes cymhwysedd ynddo, ac mae'r un hwn ychydig yn llai effeithiol, ond mae yna bobl yn y cwmni sy'n gwybod sut i weithio gydag ef. Telir yr offeryn hwn, ond mae'n hawdd ei gefnogi a'i ddefnyddio, ac mae hwn yn ffynhonnell agored ffasiynol, ond mae angen staff o weinyddwyr i'w gefnogi. Mae deuoliaeth o'r fath yn codi, ac mae angen pen oer i'w datrys.
Mae dewis offeryn yn hanner naid ffydd, hanner profiad personol. Nid oes unrhyw sicrwydd llwyr y bydd yr offeryn yn ffitio.
Er enghraifft, dechreuodd Profi gyda Pentaho oherwydd bod ganddynt arbenigedd yn yr offeryn hwn, ond yn y diwedd daeth yn benderfyniad anghywir. Wrth i'r prosiect dyfu, dechreuodd ystorfa fewnol Pentaho arafu'n sylweddol. Gyda llaw, fe gymerodd funud i arbed y data, ac os oes gennych chi'r arferiad o arbed eich gwaith yn gyson, yna llithrodd amser trwy'ch bysedd. Yn ychwanegol at hyn roedd cychwyn cymhleth a thasgau wedi'u hamserlennu - rhewodd y cyfrifiadur.
Daeth y dioddefaint i ben ar ôl newid i Airflow, offeryn poblogaidd gyda chymuned fawr.
Mae presenoldeb gwasanaeth neu declyn cymunedol yn bwysig ar gyfer datrys problemau cymhleth - gallwch ofyn i'ch cydweithwyr am gyngor.
Os yw'r cwmni'n aeddfed a bod ganddo'r adnoddau, mae'n gwneud synnwyr i feddwl am brynu cymorth technegol. Bydd hyn yn eich helpu i ddatrys problemau yn gyflym a derbyn argymhellion ar sut i ddefnyddio'r cynnyrch.
Os byddwn yn siarad am y dull dethol, mae Profi yn cadw at yr egwyddorion canlynol:
- Peidiwch â gwneud penderfyniadau ar eich pen eich hun. Pan fydd person yn dewis rhywbeth, mae'n argyhoeddedig yn awtomatig ei fod yn iawn. Mater arall yw argyhoeddi eraill pan fydd angen ichi wneud amddiffyniad difrifol. Mae hyn hefyd yn helpu i weld gwendidau'r offeryn.
- Ymgynghori â'r Prif Wyddonydd Data (deialog fertigol). Gallai hwn fod yn Brif Beiriannydd Data, pennaeth tîm BI. Mae Tops yn gweld y sefyllfa yn ehangach.
- Cyfathrebu â thimau eraill (deialog llorweddol). Pa offer maen nhw'n eu defnyddio a pha mor dda? Efallai y gall teclyn eich cydweithwyr ddatrys eich problemau hefyd, ac ni fydd yn rhaid i chi greu sw o atebion.
Cymwyseddau mewnol yn lle darparwr gwasanaeth allanol yn effeithiol
Gellir hefyd ystyried defnyddio cymwyseddau mewnol y cwmni fel dull o ddewis offer.
Yn aml iawn, mae sefyllfaoedd pan fydd gan fusnes dasg gymhleth, ond nid oes arian i'w rhoi ar waith. Mae'r dasg yn fawr ac yn bwysig, a'r peth gorau yw cynnwys darparwr gwasanaeth allanol sydd â'r profiad perthnasol. Ond gan nad oes cyfle o'r fath (arian), ymddiriedir y tîm mewnol i ddatrys y broblem. Yn ogystal, mae busnesau fel arfer yn ymddiried mwy yn eu gweithwyr os ydynt eisoes wedi profi eu heffeithiolrwydd.
Mae enghreifftiau o dasgau o'r fath pan fydd cyfeiriad newydd yn cael ei ddatblygu gan weithwyr yn cynnwys profi llwyth a chreu warws data. Yn enwedig y warws data gan ei fod yn stori unigryw i bob busnes. Ni ellir prynu’r cyfleuster storio; dim ond arbenigwyr allanol a fydd yn ei adeiladu gyda chymorth tîm mewnol y gallwch chi logi.
Gyda llaw, wrth i'r cyfeiriad newydd ddatblygu, efallai y bydd y tîm yn sylweddoli nad yw'r angen am ddarparwr gwasanaeth allanol bellach yn angenrheidiol.
Yn Profi, roedd gweithrediad BI yn fewnol. Y prif anhawster oedd bod y busnes eisiau lansio BI yn gyflym. Ond cymerodd adeiladu prosiect o'r fath amser: adeiladu cymwyseddau, llwytho data i fyny, adeiladu cynllun storio cyfleus, dewis offer a'u meistroli.
Roedd y prif gyfnod - poeth - pan oedd popeth yn cael ei adeiladu a'i grisialu, yn para tua blwyddyn. Ac mae'r prosiect yn dal i ddatblygu.
Wrth adeiladu warws data corfforaethol, mae'n bwysig cadw at safonau uchel, amddiffyn eich swyddi a pheidio â gwneud pethau i blesio'r busnes.
Gyda phoen mawr, fe wnaethom ail-weithio'r rhan fwyaf o'r prosiect, a bu'n rhaid ei wneud yn gyflym wedyn.
Ond weithiau mae dull ateb cyflym yn briodol. Felly, wrth ddatblygu cynnyrch efallai mai dyma'r unig un cywir. Mae angen inni symud ymlaen yn gyflym, profi damcaniaethau cynnyrch a mwy. Ond rhaid i'r storfa fod yn seiliedig ar bensaernïaeth gref, fel arall ni fydd yn gallu addasu'n gyflym i'r busnes cynyddol a bydd y prosiect yn sefyll.
Bu ein rheolwr o gymorth mawr yn y prosiect cymhleth hwn, gan amddiffyn cynnydd y gwaith, esbonio i'r rheolwyr yr hyn yr oeddem yn ei wneud, echdynnu adnoddau a'n hamddiffyn yn syml. Heb gefnogaeth o’r fath, nid wyf yn siŵr a fyddem wedi gallu lansio’r prosiect.
Mewn straeon o'r fath, mae'r mabwysiadwyr cynnar fel y'u gelwir yn chwarae rhan bwysig - y rhai sy'n barod i roi cynnig ar bethau newydd - ymhlith prif reolwyr, dadansoddwyr a rheolwyr cynnyrch. Er mwyn i thema grai godi, mae angen arloeswyr a fydd yn cadarnhau bod popeth yn gweithio ac yn gyfleus i'w ddefnyddio.
Os oes unrhyw un eisiau rhannu'r ateb i'r drydedd broblem a ddisgrifir uchod, croeso :)
Ffynhonnell: hab.com
