Дайджест статей
📰 Beyond the Dashboard (Booking.com)
🔗
https://medium.com/booking-com-development/beyond-the-dashboard-accelerating-real-time-intelligence-in-the-age-of-ai-6f1f0f9c123f
💡 «Talk to your data» переносит узкое место с дашбордов на семантический слой: определения под MR с двумя аппрувами, отдельный warehouse с таймаутами для агентов. Без этого conversational BI дороже статического.
📰 Data Lakehouse по-русски
🔗
https://habr.com/ru/articles/1073884/
💡 Lakehouse оправдан только под измеримую дорогую проблему, а не под импортозамещение. Семь проблем, которые платформа не решает, три подхода к миграции. Обзор вендоров - по их же данным.
📰 Аналитика начинается не с дашборда
🔗
https://habr.com/ru/articles/1076978/
💡 Отчёт проектируется от карточки решения (кто смотрит, что сравнивает, что делает дальше), таблица с пропусками раньше диаграммы. Эффект автор не измерял.
📰 Как мы искали способ подключить ИИ к своим данным
🔗
https://habr.com/ru/articles/1074406/
💡 Для точных цифр из кубов MCP лучше RAG; каждое число обязано иметь источник в вызове инструмента или Run Code. Воспроизводимый стенд Ollama + Gemma4 + LibreChat. Источник данных - продукт авторов.
📰 Учим ИИ готовить датасеты для BI Битрикс24
🔗
https://habr.com/ru/companies/bitrix/articles/1074452/
💡 Модель не пишет SQL, а выбирает ключи из каталога разработчика; сервер перепроверяет. Паттерн «каталог как источник правды + идемпотентная публикация с _v2» переносим. DevRel-контент, код открыт.
📰 Почему мы месяц копаемся в данных, прежде чем подключить ИИ
🔗
https://habr.com/ru/articles/1074878/
💡 Rule-based → ML → LLM: детерминированный слой даёт результат сразу и копит лейблы через вердикты человека. Подрядчика оценивать по работе с происхождением данных.
📰 Многоуровневая память агентов в VK AI Space
🔗
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1074798/
💡 Память как Markdown вместо векторной БД ради читаемости и compliance; инъекция через pre-hook вместо on-demand экономит токены. Вендорский текст, ком