Веб-версияОткрыть в Telegram

ПостDE, AI и та самая демократизация данных

2 сентября 2026
S
StarRocks and modern data stack
Фотография
нажмите — покажем
DE, AI и та самая демократизация данных Мне кажется, что 80% успеха команд данных в современном AI мире строится на тех же самых скучных инструментах, которые используются более 5 последних лет. Не надо внедрять никаких супер-пупер RAG, автономных агентов, строить вики на векторных связях, городить единые хранилища контекста всея компания. Поворот в сознании случился в момент внедрения nao и попытках построить RAG поверх dbt и QlikSense - эти процессы просто встали из-за нехватки ресурсов. Ситуация представляется патовой - без предоставления прямого доступа команды инженеров умирают под текучкой, но и текучка не может выпустить инженеров предоставить нужные инструменты. Значит что? Значит надо строить обвязку ровно вокруг используемых инженерами инструментов :) С какими вопросами приходят в команды у нас? - Где лежит... Как считается... В каком борде можно посмотреть... Чтобы дать хорошее качество без догадок мы должны дать перевод бизнес языка на технический (название метрики в то, как она считается), показать где лежат нужные для расчета или селекта данные (описание таблиц и их связей), дать возможность выполнить запрос на корректном диалекте с нужными доступами. Отдельно идут BI системы, в которых традиционно хрен знает как искать нужную информацию, а значит мы должны подсказать где лежит любая метрика, разрез, борд с нужным описанием. Выходит стандартная архитектура - любой интерфейс доступа со стороны иишки (mcp, api+tool, skill), который умеет качественный поиск с бизнес ранжированием поверх рабочих интерфейсов - dbt (у нас в нем хранится не только мета таблиц, но и описание метрик - о чем мы рассказывали на митапе еще года 3 или 4 назад) и самого QlikSense. Любое изменение порождает перестройку индекса, работает в автоматическом режиме, никаких дополнительных затрат - сервисы кушают по 50-60 мегабайт памяти для хранения и поиска всей меты со скоростью в милисекунды. А дальше работа инженеров данных становится куда более критичной - описание нужно полное и актуальное, все должно работать как часы, безопасность должна быть безопасной (теперь если есть доступ человека к данным - значит данные уже утекли в claude, grok, ваш любимый роутер), скорость поставки должна сильно сократиться. То, чем мы занимались раньше столько лет становится еще более критичным - перед инженерами исчезает прослойка, которая могла сыграть амортизатором в каких то вещах. PS А nao теперь в итоге поднимается на связке этих mcp без всяких проблем - 0 затрат и внимания. PPS Опять выводы похожи с прошлым постом. Раньше сторонние коробки решали проблемы интерфейсом, который теперь стал не нужен. Какая разница как рисуется lineage в каталоге данных - нам нужна информация из него.
7 · 710 ·

Рядом в ленте

SStarRocks and modern data stackКакой-то микс нынче в дата мире происходит Сократят ли кожаных в пользу AI? Я тут погуглил. Мне кажется, что эти 2 компании умеют пользоваться иишкой как никто SStarRocks and modern data stackВыбор CDC сделан Нам очень хотелось сделать CDC из наших MySQL в Hadoop вместо StarRocks: это сильно уменьшает стоимость хранения, это убирает затраты ресурсов
это сообщение

Открытая публичная лента из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Чего мы не делаем · Убрать страницу из выдачи · Каталог · Поиск · Как мы считаем