Адаптивная модель данных в Luxms BI: когда BI сам понимает, что ты хочешь
В этой статье расскажем про новую адаптивную модель данных в Luxms BI. Мы реализовали подход, при котором модель сама понимает, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшборд, и строит оптимальный SQL-запрос. Это делает аналитику быстрее, а работу с данными — действительно self-service.
Расскажем как это работает, чем отличается от старого подхода и какие преимущества дает аналитикам и бизнесу.
Читать: https://habr.com/ru/companies/luxms_bi/articles/937490/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В этой статье расскажем про новую адаптивную модель данных в Luxms BI. Мы реализовали подход, при котором модель сама понимает, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшборд, и строит оптимальный SQL-запрос. Это делает аналитику быстрее, а работу с данными — действительно self-service.
Расскажем как это работает, чем отличается от старого подхода и какие преимущества дает аналитикам и бизнесу.
Читать: https://habr.com/ru/companies/luxms_bi/articles/937490/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Пример использования Адаптивной модели Luxms BI
В отличие от классического подхода, где BI-система жестко фиксирует связи, мы реализовали модель, которая сама определяет, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшлет, и формирует оптимальный запрос «на лету». Это наша новая Адаптивная модель данных Luxms BI.
Я, Николай Павлов, инженер по обработке данных, и в статье мы разберём, как на практике построить такую модель на примере небольшого проекта: поднимем ClickHouse в Docker, создадим схему «снежинка» с тестовыми данными, соберём адаптивную модель и построим дэшборд с экономическими метриками интернет-магазина.
Читать: https://habr.com/ru/companies/luxms_bi/articles/937508/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В отличие от классического подхода, где BI-система жестко фиксирует связи, мы реализовали модель, которая сама определяет, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшлет, и формирует оптимальный запрос «на лету». Это наша новая Адаптивная модель данных Luxms BI.
Я, Николай Павлов, инженер по обработке данных, и в статье мы разберём, как на практике построить такую модель на примере небольшого проекта: поднимем ClickHouse в Docker, создадим схему «снежинка» с тестовыми данными, соберём адаптивную модель и построим дэшборд с экономическими метриками интернет-магазина.
Читать: https://habr.com/ru/companies/luxms_bi/articles/937508/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Развенчиваем мифы об AI-агентах: от фантазий к реальности
По мере роста возможностей искусственного интеллекта наш понятийный аппарат с трудом успевает за технологическим прогрессом. До недавнего времени под AI-ассистентами понимали чат-ботов и голосовых помощников, реагирующих на прямые пользовательские команды вроде «позвони маме», «какой рост у Леди Гаги?» или «запусти Spotify».
Сегодня в обиход входят новые термины: AI-агенты и agentic AI. Это отражает сдвиг в сторону более автономных и интеллектуальных систем, способных принимать решения. Проблема в том, что единых представлений о сути этих понятий нет, они часто используются неточно или трактуются ошибочно.
Чтобы прояснить ситуацию и разграничить хайп и реальность, мы побеседовали с техническими специалистами из разных отраслей, которые в реальной работе имеют дело с agentic-системами. В этой статье мы разбираем, что такое agentic AI и AI-агенты, приводим практические примеры, а также исследуем их перспективы и текущие ограничения.
Читать: https://habr.com/ru/articles/936390/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
По мере роста возможностей искусственного интеллекта наш понятийный аппарат с трудом успевает за технологическим прогрессом. До недавнего времени под AI-ассистентами понимали чат-ботов и голосовых помощников, реагирующих на прямые пользовательские команды вроде «позвони маме», «какой рост у Леди Гаги?» или «запусти Spotify».
Сегодня в обиход входят новые термины: AI-агенты и agentic AI. Это отражает сдвиг в сторону более автономных и интеллектуальных систем, способных принимать решения. Проблема в том, что единых представлений о сути этих понятий нет, они часто используются неточно или трактуются ошибочно.
Чтобы прояснить ситуацию и разграничить хайп и реальность, мы побеседовали с техническими специалистами из разных отраслей, которые в реальной работе имеют дело с agentic-системами. В этой статье мы разбираем, что такое agentic AI и AI-агенты, приводим практические примеры, а также исследуем их перспективы и текущие ограничения.
Читать: https://habr.com/ru/articles/936390/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
GlowByte запускает второй сезон образовательного онлайн-ретрита по FineBI — «Второе дыхание»!
13 дней обновленной программы с 3 новыми уроками, практическими вебинарами и призами за лучшие домашние задания.
Что ждет участников:
• Обновленные домашние задания с системой призов
• Три специальных вебинара: FineReport Pro (28 августа), AI-революция в аналитике (2 сентября), 3D-визуализация с FineVis (9 сентября)
• Успешные кейсы от Tele2, Уралсиб, Циан и других компаний
Программа для всех, кто работает с данными — от разработчиков до руководителей.
Старт 25 августа!
Регистрируйтесь по ссылке и получите второе дыхание в мире BI-аналитики.
Это #партнёрский пост
13 дней обновленной программы с 3 новыми уроками, практическими вебинарами и призами за лучшие домашние задания.
Что ждет участников:
• Обновленные домашние задания с системой призов
• Три специальных вебинара: FineReport Pro (28 августа), AI-революция в аналитике (2 сентября), 3D-визуализация с FineVis (9 сентября)
• Успешные кейсы от Tele2, Уралсиб, Циан и других компаний
Программа для всех, кто работает с данными — от разработчиков до руководителей.
Старт 25 августа!
Регистрируйтесь по ссылке и получите второе дыхание в мире BI-аналитики.
Это #партнёрский пост
Semantic Retrieval-Augmented Contrastive Learning (SRA-CL) для последовательных рекомендательных систем: обзор
👋 Привет, Хабр!
Меня зовут Никита Горячев, я Research Engineer в WB, последние несколько лет работаю на стыке RecSys, LLM и мультимодальных моделей. Каждый день мы обрабатываем миллиарды событий, а модели, которые мы внедряем, напрямую влияют на CTR, удержание и конверсию, принося немало дополнительной выручки.
До этого я успел поработать в AI-стартапе в Palo Alto, где занимался голосовыми агентами (ASR/TTS), и в МТС, где мы строили AI-экосистему. Ранее в Сбере я занимался созданием единого RecSys SDK для всей экосистемы (от SberMegaMarket до Okko и Zvuk), а ещё раньше — развивал персонализацию и ML в ритейле и нейротехе.
Сегодня я хотел бы поговорить о том, как большие языковые модели могут починить контрастивное обучение в рекомендательных системах. Контрастивные методы давно стали стандартом в NLP и CV, но в последовательных рекомендациях они работают далеко не идеально: данные разрежены, а аугментации часто искажают смысл вместо того, чтобы его сохранять. Авторы свежей статьи с arXiv — “Semantic Retrieval Augmented Contrastive Learning for Sequential Recommendation (SRA-CL)” — предлагают элегантное решение: использовать LLM для генерации семантически осмысленных позитивных пар. Звучит просто, но даёт заметный прирост качества — давайте разберёмся, как именно это работает.
Читать: https://habr.com/ru/articles/938350/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👋 Привет, Хабр!
Меня зовут Никита Горячев, я Research Engineer в WB, последние несколько лет работаю на стыке RecSys, LLM и мультимодальных моделей. Каждый день мы обрабатываем миллиарды событий, а модели, которые мы внедряем, напрямую влияют на CTR, удержание и конверсию, принося немало дополнительной выручки.
До этого я успел поработать в AI-стартапе в Palo Alto, где занимался голосовыми агентами (ASR/TTS), и в МТС, где мы строили AI-экосистему. Ранее в Сбере я занимался созданием единого RecSys SDK для всей экосистемы (от SberMegaMarket до Okko и Zvuk), а ещё раньше — развивал персонализацию и ML в ритейле и нейротехе.
Сегодня я хотел бы поговорить о том, как большие языковые модели могут починить контрастивное обучение в рекомендательных системах. Контрастивные методы давно стали стандартом в NLP и CV, но в последовательных рекомендациях они работают далеко не идеально: данные разрежены, а аугментации часто искажают смысл вместо того, чтобы его сохранять. Авторы свежей статьи с arXiv — “Semantic Retrieval Augmented Contrastive Learning for Sequential Recommendation (SRA-CL)” — предлагают элегантное решение: использовать LLM для генерации семантически осмысленных позитивных пар. Звучит просто, но даёт заметный прирост качества — давайте разберёмся, как именно это работает.
Читать: https://habr.com/ru/articles/938350/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍2❤1
Бенчмарк качества распознавания речи (ASR) в телефонии: как мы сравниваемся с Whisper, GigaAM и T-One
Привет! Распознаванием речи (ASR) уже никого не удивишь, но качественное распознавание на разговорном русском языке, а особенно в телефонии — очень сложная штука: люди редко говорят как профессиональные дикторы, часто бывает плохое качество звука с постоянными шумами на фоне и в целом есть миллиарды прочих нюансов. Наша компания занимается голосом больше 8 лет, есть собственные классные модели синтеза, распознавания и продукты на их основе, поэтому экспериментов мы проводим очень много и за появлением новых голосовых моделей следим очень внимательно.
В свободном доступе уже есть самый узнаваемый Whisper, есть интересные модели GigaAM от Сбера, не так давно Т-Банк выложил в открытый доступ свою модель T-One — давайте заглянем под капот нашего внутреннего бенчмарка и посмотрим насколько кто хорош.
Поехали!
Читать: https://habr.com/ru/articles/938438/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет! Распознаванием речи (ASR) уже никого не удивишь, но качественное распознавание на разговорном русском языке, а особенно в телефонии — очень сложная штука: люди редко говорят как профессиональные дикторы, часто бывает плохое качество звука с постоянными шумами на фоне и в целом есть миллиарды прочих нюансов. Наша компания занимается голосом больше 8 лет, есть собственные классные модели синтеза, распознавания и продукты на их основе, поэтому экспериментов мы проводим очень много и за появлением новых голосовых моделей следим очень внимательно.
В свободном доступе уже есть самый узнаваемый Whisper, есть интересные модели GigaAM от Сбера, не так давно Т-Банк выложил в открытый доступ свою модель T-One — давайте заглянем под капот нашего внутреннего бенчмарка и посмотрим насколько кто хорош.
Поехали!
Читать: https://habr.com/ru/articles/938438/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍1
Токены в нейросетях. Что это и откуда берётся?
А вы задумывались, как текстовые нейросети видит текст, который мы им отправляем, если она сама мыслит цифрами?
В данной статье мы разберём как нейросеть видит текст, который мы ей отправили, познакомимся очень близко с термином ТОКЕНЫ, и даже сами создадим те самые токены на Python.
Узнать о ТОКЕНАХ
Читать: https://habr.com/ru/articles/938798/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
А вы задумывались, как текстовые нейросети видит текст, который мы им отправляем, если она сама мыслит цифрами?
В данной статье мы разберём как нейросеть видит текст, который мы ей отправили, познакомимся очень близко с термином ТОКЕНЫ, и даже сами создадим те самые токены на Python.
Узнать о ТОКЕНАХ
Читать: https://habr.com/ru/articles/938798/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
❤1👍1
Система метрик, или как навести порядок в голове бизнеса
Зачем нужен фреймворк метрик? Общий ответ – для структуризации и порядка в головах бизнеса. В своей работе в разных командах я не раз сталкивалась с желанием стейкхолдеров отслеживать все метрики сразу, хаотично, без четкого понимания, зачем это нужно. А также с последующими попытками расписать и перечислить показатели, которые им кажутся важными, и побежать к аналитикам со срочными запросом всё посчитать и добавить на дашборд. В результате часто получалась монструозная картинка, не позволяющая определиться с фокусами и, как следствие, не удовлетворяющая самих стейкхолдеров.
Ну, а если говорить более профессиональным языком, то система метрик может быть вам нужна в следующих случаях...
Читать: https://habr.com/ru/articles/938912/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Зачем нужен фреймворк метрик? Общий ответ – для структуризации и порядка в головах бизнеса. В своей работе в разных командах я не раз сталкивалась с желанием стейкхолдеров отслеживать все метрики сразу, хаотично, без четкого понимания, зачем это нужно. А также с последующими попытками расписать и перечислить показатели, которые им кажутся важными, и побежать к аналитикам со срочными запросом всё посчитать и добавить на дашборд. В результате часто получалась монструозная картинка, не позволяющая определиться с фокусами и, как следствие, не удовлетворяющая самих стейкхолдеров.
Ну, а если говорить более профессиональным языком, то система метрик может быть вам нужна в следующих случаях...
Читать: https://habr.com/ru/articles/938912/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как адаптировать аналитику для тех, кто не хочет разбираться в графиках
Если вы управляете достаточно крупным бизнесом, вы неизбежно будете собирать аналитические данные. Вы же хотите точно понимать, почему меняются показатели продаж или какие товары будут пользоваться спросом в следующем месяце.
Звучит логично и понятно, пока вы не начнете плотно работать с цифрами и графиками. И тут, как и почти в любой сфере, кто-то рано или поздно должен был внедрить AI-ассистента. Под катом посмотрим, что из этого получилось.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/938944/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Если вы управляете достаточно крупным бизнесом, вы неизбежно будете собирать аналитические данные. Вы же хотите точно понимать, почему меняются показатели продаж или какие товары будут пользоваться спросом в следующем месяце.
Звучит логично и понятно, пока вы не начнете плотно работать с цифрами и графиками. И тут, как и почти в любой сфере, кто-то рано или поздно должен был внедрить AI-ассистента. Под катом посмотрим, что из этого получилось.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/938944/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Многофакторное сравнение пяти популярных вычислительных движков для больших данных
Эволюция от Hadoop к cloud‑native и ИИ‑архитектурам. Многомерное сравнение Spark, Presto, Trino, ClickHouse и StarRocks по скорости, масштабируемости, кэшам, SQL/Python, HA и др.
Читать: «Многофакторное сравнение пяти популярных вычислительных движков для больших данных»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Эволюция от Hadoop к cloud‑native и ИИ‑архитектурам. Многомерное сравнение Spark, Presto, Trino, ClickHouse и StarRocks по скорости, масштабируемости, кэшам, SQL/Python, HA и др.
Читать: «Многофакторное сравнение пяти популярных вычислительных движков для больших данных»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍1
Фильтры в таблицах
В B2B-системах и корпоративных интерфейсах фильтры — не «приятный бонус», а спасательный круг в работе пользователя. Когда у вас таблица на 10 000 строк и 100+ колонок, обычным поиском или сортировкой не обойтись. Тут уже нужны сложные фильтры: с несколькими условиями, каскадными зависимостями, сохранёнными пресетами и продуманной логикой применения.
В этой статье разберём, как подойти к проектированию таких фильтров с точки зрения дизайнера: что спросить у фронтендера и бэкендера, какие ограничения учесть заранее и как сделать так, чтобы фильтр реально помогал работать, а не превращался в ещё одну головную боль.
Читать: https://habr.com/ru/articles/937918/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В B2B-системах и корпоративных интерфейсах фильтры — не «приятный бонус», а спасательный круг в работе пользователя. Когда у вас таблица на 10 000 строк и 100+ колонок, обычным поиском или сортировкой не обойтись. Тут уже нужны сложные фильтры: с несколькими условиями, каскадными зависимостями, сохранёнными пресетами и продуманной логикой применения.
В этой статье разберём, как подойти к проектированию таких фильтров с точки зрения дизайнера: что спросить у фронтендера и бэкендера, какие ограничения учесть заранее и как сделать так, чтобы фильтр реально помогал работать, а не превращался в ещё одну головную боль.
Читать: https://habr.com/ru/articles/937918/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍1
Как используются динтаблицы YTsaurus: рекламные профили поведенческого таргетинга
Когда вы видите баннер, кликаете по рекламе или указываете, что вас не интересует тот или иной товар, — за кулисами происходит немало вычислений. Система поведенческого таргетинга, отвечающая за персонализацию рекламы в Яндексе, получает эти события, обновляет ваш профиль, а затем использует его, чтобы в следующий раз показать что‑то более подходящее.
Сама по себе задача кажется очевидной: собирать события, обновлять профили, обеспечивать быстрое считывание информации. Но если заглянуть под капот, начинается настоящее инженерное приключение. Сотни тысяч событий в секунду, требование обработки в режиме exactly‑once, жёсткие ограничения по времени отклика, компромисс между скоростью и экономией ресурсов, и всё это — на фоне необходимости работать надёжно и с горизонтальным масштабированием.
Меня зовут Руслан Савченко, в Yandex Infrastructure я руковожу разработкой динамических таблиц YTsaurus — системы, в которой поведенческий таргетинг хранит данные. В этой статье я подробно разберу кейс поведенческого таргетинга с динтаблицами: почему таблицы в памяти иногда тормозят из‑за аллокатора, зачем мы внедрили xdelta, как именно устроены агрегатные колонки и что пришлось сделать, чтобы миллисекунды отклика в 99,9 перцентиле стали реальностью.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/939078/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Когда вы видите баннер, кликаете по рекламе или указываете, что вас не интересует тот или иной товар, — за кулисами происходит немало вычислений. Система поведенческого таргетинга, отвечающая за персонализацию рекламы в Яндексе, получает эти события, обновляет ваш профиль, а затем использует его, чтобы в следующий раз показать что‑то более подходящее.
Сама по себе задача кажется очевидной: собирать события, обновлять профили, обеспечивать быстрое считывание информации. Но если заглянуть под капот, начинается настоящее инженерное приключение. Сотни тысяч событий в секунду, требование обработки в режиме exactly‑once, жёсткие ограничения по времени отклика, компромисс между скоростью и экономией ресурсов, и всё это — на фоне необходимости работать надёжно и с горизонтальным масштабированием.
Меня зовут Руслан Савченко, в Yandex Infrastructure я руковожу разработкой динамических таблиц YTsaurus — системы, в которой поведенческий таргетинг хранит данные. В этой статье я подробно разберу кейс поведенческого таргетинга с динтаблицами: почему таблицы в памяти иногда тормозят из‑за аллокатора, зачем мы внедрили xdelta, как именно устроены агрегатные колонки и что пришлось сделать, чтобы миллисекунды отклика в 99,9 перцентиле стали реальностью.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/939078/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Time Horizon моделей AI: почему рост скорости зависит от сферы применения
В статье Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks (Kwa & West и др., 2025) команда METR ввела понятие 50% time horizon модели: это длительность задачи (в пересчете на время выполнения профессиональным подготовленным человеком), которую модель может автономно завершить с вероятностью 50%. Мы оценили time horizon у флагманских моделей, выпущенных с 2019 года, на бенчмарке, объединяющем три набора задач в области программирования и исследований, с длительностью от 1 секунды до 16 часов для человека (HCAST, RE-Bench и SWAA; далее — METR-HRS). METR обнаружила, что time horizon удваивается каждые 7 месяцев, с возможным ускорением до 4 месяцев в 2024 году.
Существенным ограничением того анализа был домен задач: все они относились к программной инженерии или исследовательской деятельности, в то время как известно, что способности AI значительно варьируются между типами задач[1]. В этом исследовании мы рассматриваем, сохраняются ли аналогичные тренды к другим типам задач, включая автономное вождение и агентное использование компьютера, применяя методологию, позволяющую оценивать time horizon на менее детализированных данных. Данные для многих из этих бенчмарков менее надежны по сравнению с оригинальной работой, и результаты по каждому отдельному бенчмарку следует трактовать как шумные. Однако в совокупности они демонстрируют схожую динамику.
Домен программного обеспечения и reasoning-задач — таких как научные QA (GPQA), математические соревнования (MATH, Mock AIME), полуреалистичные задачи по программированию (METR-HRS) и соревновательное программирование (LiveCodeBench) — показывает time horizon в диапазоне 50–200+ минут, который в настоящее время удваивается каждые 2–6 месяцев. Таким образом, ~100-минутные time horizons и ~4-месячное время удвоения, наблюдавшиеся на METR-HRS в исходной работе, скорее всего, не являются исключением.
Читать: https://habr.com/ru/articles/936522/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В статье Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks (Kwa & West и др., 2025) команда METR ввела понятие 50% time horizon модели: это длительность задачи (в пересчете на время выполнения профессиональным подготовленным человеком), которую модель может автономно завершить с вероятностью 50%. Мы оценили time horizon у флагманских моделей, выпущенных с 2019 года, на бенчмарке, объединяющем три набора задач в области программирования и исследований, с длительностью от 1 секунды до 16 часов для человека (HCAST, RE-Bench и SWAA; далее — METR-HRS). METR обнаружила, что time horizon удваивается каждые 7 месяцев, с возможным ускорением до 4 месяцев в 2024 году.
Существенным ограничением того анализа был домен задач: все они относились к программной инженерии или исследовательской деятельности, в то время как известно, что способности AI значительно варьируются между типами задач[1]. В этом исследовании мы рассматриваем, сохраняются ли аналогичные тренды к другим типам задач, включая автономное вождение и агентное использование компьютера, применяя методологию, позволяющую оценивать time horizon на менее детализированных данных. Данные для многих из этих бенчмарков менее надежны по сравнению с оригинальной работой, и результаты по каждому отдельному бенчмарку следует трактовать как шумные. Однако в совокупности они демонстрируют схожую динамику.
Домен программного обеспечения и reasoning-задач — таких как научные QA (GPQA), математические соревнования (MATH, Mock AIME), полуреалистичные задачи по программированию (METR-HRS) и соревновательное программирование (LiveCodeBench) — показывает time horizon в диапазоне 50–200+ минут, который в настоящее время удваивается каждые 2–6 месяцев. Таким образом, ~100-минутные time horizons и ~4-месячное время удвоения, наблюдавшиеся на METR-HRS в исходной работе, скорее всего, не являются исключением.
Читать: https://habr.com/ru/articles/936522/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Мы писали ранее, что 12 сентября пройдёт big tech night. Событие придумали в Яндексе и организовали вместе со Сбером, X5, Т-Банком и Lamoda. Впервые топовые IT-компании одновременно откроют двери офисов в Москве с 18:00 до 00:00 и покажут специалистам, где рождаются технологии.
Пора рассказать о тех, кто выйдет на сцену⚡️
📣 Кто и о чём расскажет на big tech night? Начинаем представлять спикеров и темы. Читайте на карточках.
➡️ А подробнее про доклады рассказываем на сайте
Подписывайтесь:
💬 big tech night
Реклама. Рекламодатель: ООО "Яндекс" ИНН 7736207543
Пора рассказать о тех, кто выйдет на сцену⚡️
📣 Кто и о чём расскажет на big tech night? Начинаем представлять спикеров и темы. Читайте на карточках.
➡️ А подробнее про доклады рассказываем на сайте
Подписывайтесь:
💬 big tech night
Реклама. Рекламодатель: ООО "Яндекс" ИНН 7736207543
Как t2 масштабировал BI-аналитику на 4500+ пользователей: кейс миграции на FineBI
Уходящие с рынка западные BI-решения оставили компании перед сложным выбором. Как найти альтернативу, которая не только заменит функционал, но и позволит масштабировать self-service аналитику на всю организацию? В этой статье делимся реальным кейсом компании t2 (бывший Tele2), которая за два года превратила FineBI в backbone корпоративной аналитики с одной из самых больших инсталляций в России. 400+ разработчиков отчетности, 3500+ общих лицензий, кластерная архитектура и автоматизированное обучение — рассказываем, как это работает на практике.
Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/939470/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Уходящие с рынка западные BI-решения оставили компании перед сложным выбором. Как найти альтернативу, которая не только заменит функционал, но и позволит масштабировать self-service аналитику на всю организацию? В этой статье делимся реальным кейсом компании t2 (бывший Tele2), которая за два года превратила FineBI в backbone корпоративной аналитики с одной из самых больших инсталляций в России. 400+ разработчиков отчетности, 3500+ общих лицензий, кластерная архитектура и автоматизированное обучение — рассказываем, как это работает на практике.
Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/939470/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы