Онлайн‑встреча GlowByte и FanRuan «Куда движется корпоративная аналитика»
Десять лет компании строили BI. Собрали витрины, договорились о метриках, раздали права. Задача «видеть свои данные» в целом решена.
Создаём свой BI-дашборд с ИИ-редактором в Битрикс24
Создаём отдельный BI-дашборд на данных Битрикс24, в котором можно менять визуализацию и поддерживаемые настройки отчёта запросами к ИИ.В статье — ссылка на готовый редактор, описание принципов его работы и промпты для самостоятельного повторения.
Книга: «Современная бизнес-аналитика. Увеличьте ценность данных с помощью Python и R»
Привет, Хаброжители!
Тестирование СУБД с использованием tpc-ds и методы сравнительного анализа
Когда мы начали искать альтернативы Greenplum, у руководителя уже был явный фаворит StarRocks. Но мне было непонятно, как доказать, что он действительно лучше других кандидатов, а не просто производит хорошее первое впечатление.Полгода я и несколько коллег собирали информацию о разных аналитических СУБД. StarRocks был кандидатом с самого начала, остальные находили по ходу работы. Поднимали системы, запускали бенчмарки, читали документацию, смотрели на настройки и пытались понять, с чем потом придётся жить.
Почему бумага и ручка переживают технологические революции
Краткая история внешней памяти и пять функций листа бумагиНе претендуя на гениальность задался простым, на первый взгляд, вопросом: "На моем столе в 2026г всегда лежит лист черновика и пара карандашей?" Ответ оказался не таким коротким, как ожидал. Приглашаю к прочтению!
Локальная большая лингвистическая модель на Windows 11: выбор среды, модели и пошаговое развёртывание
Это третья статья в рамках проекта "Ситуационная осведомленность 24/7". С нее мы начинаем подготовку к развертыванию своей локальной систему круглосуточной ситуационной осведомленности. В данном материале пойдет доклад о том, как поднять свою локальную большую лингвистическую модель (далее - БЛМ).Приступим.Зачем вообще запускать БЛМ локально
Как собрать мультиагентный Telegram-канал круглосуточной ситуационной осведомленности
Это вторая статья в нашем цикле, посвещенном созданию системы круглосуточной ситуационной осведомленности. Благодаря замечаниям читателей, выделившим недостатки, которые имели место быть в прошлом материале, мы будем стараться совершенствовать подаваемый нашим читателям контент. В данной статье будет рассмотрена инструкция создания уже не просто Telegram-бота, а целой мультиагентной системы. Но хочу вновь отметить, что данная статья не содержит реклама, все предлагаемые к использованию сервисы упоминаются только потому, что мы имели опыт работы с ними.Приступим.
Внедрили AI-агента в BI-систему — чистая магия в обработке и визуализации терабайтов данных
Привет, это команда Далее. На одном из проектов у нас есть терабайты данных о рекламных кампаниях, которые хранятся на десятках площадок. Это множество таблиц, агрегаций, расчетных метрик и формул.Big Data обрабатывают аналитики и дата-инженеры: приводят в нормальный вид, следят за качеством, рассчитывают дополнительные метрики. В конце концов, все приходит в BI-систему, где менеджеры делают отчеты и визуализируют информацию на дашбордах.
Как собрать Telegram-бот обеспечения круглосуточной ситуационной осведомленности с нуля
Это вторая попытка опубликовать статью-туториал, целью которой является знакомство простых пользователей рунета погрузиться в автоматизацию своих рутинных задач. Одним из способов решения данной задачи является создание Telegram-ботов. Об этом далее, собственно, и пойдет речь. (Всё упоминаемое программное обеспечение в статье не является рекламой, а описывается исключтельно потому, что мы на практике успешно его применяем). Что именно мы будем создавать
