Channel
@prometriki
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Polls · Citations · Cite this entry
2,469subscribers
-4 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001349896971 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @prometriki |
| Created | 24 November 2017 — measured — cross-checked against a third-party dataset (TGDataset) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 August 2026 |
| On Telegram | t.me/prometriki |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Aug 2026, 19:55 | 2,469 | -1 |
| 13 Aug 2026, 04:34 | 2,470 | -3 |
| 6 Aug 2026, 07:01 | 2,473 | no change |
| 6 Aug 2026, 06:52 | 2,473 | first reading |
12 posts held, back to 26 January 2024 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 12 posts for this entry, the most recent from 21 October 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
183 reactions across 10 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 68.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 125 | 68.3% | |
| 👎 | 22 | 12.0% | |
| 👍 | 19 | 10.4% | |
| ❤ | 12 | 6.56% | |
| 😱 | 3 | 1.64% | |
| 🙏 | 2 | 1.09% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 10 of the 12 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 183reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 26 January 2024 to 21 October 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Стоит ли вопросы инженерии данных, хранилищ данных, дашбордов освещать в этом канале или лучше завести новый?
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
Этот канал изначально был создан мной в дополнение к личному блогу, который был посвящен веб-аналитике и всему, что с ней связано. Со временем решаемые мной задачи расширялись и сегодня моя работа связана с данными в самом широком смысле. Я закрываю задачи в области инженерии данных, построении и работе с хранилищами данных, разработке дашбордов. Помимо этого в круг моих интересов входит системная аналитика, а также…
❤6
Соскучились по Universal Analytics? Если вам хочется вернуться в прошлое и работать в системе, которой много лет пользовались с понятиями pageview и event и при этом иметь возможность работать с сырыми данными, посмотрите на Motomo. Motomo — это сервис веб-аналитики, который помогает отслеживать эффективность рекламных кампаний и улучшать взаимодействие с клиентами. Система аналитики может собирать данные о поведен…
🔥4👍2😱2🙏2👎1
Секреты построения Data Vault 2.0: эффективное хранение данных Data Vault 2.0 - это методология моделирования данных, которая используется для управления и интеграции больших объёмов информации в системах управления данными. Разработана для решения проблем, связанных с управлением данными в сложных и динамичных средах. Обеспечивает целостность и согласованность данных, а также позволяет отслеживать изменения в данны…
👍3
Отход от Airflow: почему Dagster — это оркестратор данных следующего поколения Dagster позволяет создавать сложные конвейеры обработки данных, управлять зависимостями между задачами и обеспечивать выполнение этих конвейеров. Это может быть полезно для разработчиков и исследователей, работающих с большими объёмами данных. Dagster и Airflow — это инструменты для управления рабочими процессами и оркестрации задач, но …
👍4😱1
Как научиться внедрять сквозную аналитику? У меня была идея сделать свой курс по изучению сквозной аналитики, ее внедрению и построению всей системы от подготовки до использования. Но прошло время, сейчас у меня другие интересы и вектор развития поэтому выполненная мной подготовительная работа оказалась не востребованной и развивать ее я не планирую. В связи с этим я принял решение поделиться своим учебным планом /…
🔥60❤3👎1
Ранее мой пост про Типовую схему построения сквозной аналитики собрал массу негативных реакций. Нашел среди своих работ пример дашборда, который как раз построен по описанной выше схеме. Под капотом Google Analytics 3 и рекламные кабинеты. Процесс сбора настроен через ETL сервис, хранилище Big Query. Детализация до ключевого запроса, все показатели в одном месте от показа объявления до ожидаемых сделок.
👍8
Как устроена работа с DWH в Lamoda Data Warehouse (DWH) — это централизованное хранилище данных, агрегирующее данные из разных систем-источников, на которых можно проводить анализ исторических и текущих данных. DWH состоит из пяти слоев: ▫️ Data Layer (DL) ▫️ Intelligence Layer (IL) ▫️ Business Layer (BL) ▫️ Metadata Layer (ML) ▫️ Operational Data Store (ODS Report) Читать полностью здесь
❤1🔥1
Бесплатная книга по визуализации данных в Power BI Коллеги, эксперты по Power BI, подготовили и выложили в открытый доступ книгу по визуализации даных в Power BI. Описанное в ней можно применять не только в Power BI, но и в других инструментах, т.к. правила визуализации едины
🔥21👍2❤1
Типовая схема построения сквозной аналитики 🔥 ❗️Оставим за скобками технические аспекты и тонкости, общая схема такова: Данные лучше объединять не по ClientID. Есть трафик, который характеризуется UTM метками. В них можно передавать динамические значения: id компании, группы объявления и т.п. Система веб аналитики фиксирует факт перехода по некоторой ссылке с набором UTM меток - факт посещения сайта. Далее на сайт…
👎20🔥5❤1
Какой основной BI инструмент вы сейчас используете в работе и какой интересен кроме него?
The shares total 135%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
Когортный анализ с помощью SQL Мы делим пользователей на группы, когорты, после чего анализируем поведение групп в отдельности. Признаком, по которому формируется когорта, является выполнение некоторого действия в определенный период времени. Например, регистрация на сайте, покупка и т.п. Данные по пользователям обычно хранятся в БД, а для работы с ними используется язык SQL. С его помощью можно выполнить когортный…
🔥34
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @prometriki. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
The 2 polls we hold for this entry, as Telegram rendered them when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
Стоит ли вопросы инженерии данных, хранилищ данных, дашбордов освещать в этом канале или лучше завести новый?
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
Какой основной BI инструмент вы сейчас используете в работе и какой интересен кроме него?
The shares total 135%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none.The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100.Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 12 most recent posts we hold, published 26 January 2024 to 21 October 2025. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
Citation-graph rank — 1,160,130 of 1,548,671entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 16 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Про BI, DWH, DE” (@prometriki), 2,469 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/prometriki.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.