Data Analysis / Big Data

Как в Почтатех внедряли отчетность на Luxms BI: интервью тимлида Когда в 2022 году в ИТ-системах Почты России стартовал масштабный проект по импортозамещению, команде BI-направления в дочерней компании «Почтатех» предстояло внедрить отечественную альтернативу привычным зарубежным аналитическим решениям – Luxms BI. О том, как проходил процесс внедрения, с какими трудностями столкнулись и какие возможности открылись перед командой — мы поговорили с Евгением Дрензелевым, техлидом BI-направления в Почтатех. Далее он расскажет о задачах, которые предстояло решить в процессе импортозамещения, а также о тех выгодах и положительных изменениях, которые были получены в результате. Читать: https://habr.com/ru/companies/luxms_bi/articles/912784/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

85 вопросов на собеседовании разработчика QlikView/Qlik Sense (с ответами) Всем привет! Меня зовут Александр Андреев, я старший SRE дата-инженер и бывший BI/DWH-разработчик с многолетним опытом работы с BI-платформой QlikView/Qlik Sense. В своей статье-шпаргалке я хочу поделиться с вами практически всеми возможными вопросами и ответами с собеседований на должность Qlik-разработчика. Данная шпаргалка гарантированно закроет 99% возможных вопросов на собеседованиях на позиции, где упоминается Qlik в качестве BI-системы. Таких позиций с каждым годом все больше, причем знание Qlik в качестве BI-системы требуют как с чистых "биайщиков", так и с дата-инженеров на некоторых сеньорских и lead позициях. Подготовка к собеседованию на позицию с QlikView/Qlik Sense в качестве BI-системы требует глубокого понимания как базовых концепций, так и продвинутых техник работы с платформой. В этой статье я собрал 85 наиболее важных вопросов, которые помогут вам систематизировать знания и успешно пройти техническое интервью. Читать: https://habr.com/ru/articles/912504/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Oracle Analytics Cloud в центре внимания на Gartner 2025 Oracle Analytics Cloud привлек внимание на конкурсе Gartner 2025 благодаря впечатляющим AI-возможностям и живой оценке экспертов. Статья раскрывает, как технологии Oracle меняют взгляд на аналитику и BI. Читать подробнее #en @big_data_analysis | Другие наши каналы

Обзор серии по нагрузочному тестированию Apache JMeter с OAC В статье представлен обзор и лендинг-пейдж серии материалов по нагрузочному тестированию с использованием Apache JMeter и Oracle Analytics Cloud. Полезно для тех, кто изучает производительность систем. Читать подробнее #en @big_data_analysis | Другие наши каналы

Эффективное использование DESCRIPTOR_IDOF с функциями LOOKUP раскрывает новые возможности в расчетах. В статье подробно рассматриваются лучшие практики, которые помогут повысить точность и удобство работы с данными. Полезно для всех, кто работает с аналитикой и расчетами. Читать подробнее #en @big_data_analysis | Другие наши каналы

Секреты Oracle Analytics: как искусственный интеллект преобразует ваши вопросы в наглядные визуализации. В статье раскрывается, как технологии помогают быстро получать ответы и принимать решения на основе данных без сложных настроек. Читать подробнее #en @big_data_analysis | Другие наши каналы

Автоматизация экспорта аудита Oracle Identity and Access Management и создание отчетов в Oracle Analytics Cloud позволяют повысить эффективность контроля безопасности и упростить анализ данных. Узнайте, как эти технологии интегрируются для оптимизации процессов. Читать подробнее #en @big_data_analysis | Другие наши каналы

Автоматизация назначений безопасности данных в Fusion HCM Analytics Статья рассказывает о том, как автоматизировать назначения безопасности данных в Fusion HCM Analytics, используя функционал AOR и загрузку автоматизированных назначений для предустановленных контекстов безопасности. Читать подробнее #en @big_data_analysis | Другие наши каналы

Интеграция OpenAI LLM с Oracle Analytics Статья рассказывает, как подключить модели OpenAI к Oracle Analytics и получить API ключи на платформе OpenAI. Подробные инструкции помогут упростить работу с большими языковыми моделями и расширить возможности аналитики. Читать подробнее #en @big_data_analysis | Другие наши каналы

Как алгоритм Recovering Difference Softmax (RDS) делает рекомендации и уведомления точнее и эффективнее Алгоритм Recovering Difference Softmax (RDS) — полноценный подход к оптимизации уведомлений и контента для повышения вовлеченности пользователей. Алгоритм выбирает единственно лучший вариант, удерживая пользователей дольше и возвращая их чаще. Если коротко, улучшает работу алгоритмов машинного обучения, особенно когда нужно делать выбор из нескольких вариантов. Как RDS превращает простые сигналы в рост вовлечённости? Разбираемся в статье! Читать: https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/908770/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

RAG‑агент для автоматизации инцидент‑менеджмента Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц. Инциденты нередко повторяются со временем, однако найти похожий случай в базе знаний или в системе регистрации инцидентов непросто: стандартный поиск по ключевым словам часто неэффективен, а «держать в голове» детали всех инцидентов невозможно. Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/912228/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Переосмысляя Serverless. Парадигма хранения и обработки данных Много было сказано про Serverless в нагрузках без сохранения состояния. Действительно, когда у вас есть контейнеры или функции их легко почти мгновенно масштабировать и нет большой разницы, на какой именно машине это делать. Но данные имеют очень конкретную привязку к диску, на котором размещены. Что создает немало сложностей к самой концепции бессерверных вычислений. В этой статье я хочу показать, где бессерверная архитектура может быть применима, и рассмотрю несколько новых, и весьма перспективных решений в этой области. Читать: https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/912114/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

SRE в инженерии данных: профессия и ее перспективы Всем привет! Меня зовут Александр Андреев, я старший SRE инженер данных. Сегодня я хочу рассказать о необычной, но набирающей обороты роли в области обработки данных - SRE Data Engineer: кто это такой, чем занимается, как им стать, куда развиваться и какие перспективы у этой профессии. Читать: https://habr.com/ru/articles/911656/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Машинное обучение в Apache Spark с помощью MLlib Apache Spark содержит в себе множество различных библиотек, среди которых есть библиотека MLlib, предназначенная для машинного обучения. Она содержит реализации различных алгоритмов машинного обучения и может использоваться во всех языках программирования, поддерживаемых фреймворком Spark. В этой статье мы покажем вам, как использовать этой библиотекой в своих программах, и дадим некоторые рекомендации по ее применению. Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/910490/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Что такое SOC (Security Operations Center) и как он защищает данные Что такое Security Operations Center. Показываем, как SOC защищает данные. Рассматриваем основные метрики и нюансы ✔ Tproger Читать: «Что такое SOC (Security Operations Center) и как он защищает данные» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Современные подходы к матчингу товаров с использованием LLM. Опыт в e-commerce Привет, Хабр! Меня зовут Виталий Кулиев и я Data Science Tech Lead из Wildberries. На конференции HighLoad++ 2024 поделился опытом своей команды в решении задачи матчинга товаров с помощью больших языковых (LLM) и визуально-языковых (VLM) моделей. Читать: https://habr.com/ru/companies/wildberries/articles/911210/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Делитесь своим опытом в опросе про облака Мы готовим большое исследование по облачным технологиям и хотим узнать ваше мнение. Расскажите, как вы работаете с облаками, какие у вас возникают вопросы или трудности. Фидбэк можно оставить в этой гугл-форме Спасибо 🙏

Китайская ИИ-революция в BI: чему стоит поучиться России Привет, Хабр! На связи Business Intelligence GlowByte. Три года назад мы в GlowByte провели первую конференцию, на которой рассказали о китайском инструменте продвинутой аналитики FineBI. Тогда же мы впервые познакомили вас и с нашим партнером FanRuan, с которым решили сегодня немного рассказать о том, как в Китае обстоит дело с искусственным интеллектом и как ИИ связан с бизнес-аналитикой. Китай сегодня — не просто лидер в области искусственного интеллекта (ИИ), он формирует устойчивую цифровую экосистему, глубоко интегрированную в экономику. Особенно активно технологии развиваются в B2B-сегменте и BI-индустрии. В то время как в России продолжает формироваться культура продвинутой бизнес-аналитики, Китай делает ставку на масштабное внедрение решений нового поколения — ABI (Augmented Business Intelligence). Этот опыт стоит изучить, а, возможно, и перенять, особенно в условиях курса на импортозамещение и цифровой суверенитет. Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/911310/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Почему Apache Spark становится ядром аналитических платформ в России: тренды, особенности и прогнозы для бизнеса Эксперты компании «Криптонит» проанализировали главные тренды использования Apache Spark в бизнесе, выделили особенности его применения в России и спрогнозировали дальнейшее развитие на основе выявленных тенденций. Растущая востребованность Spark объясняется не только открытым исходным кодом и гибкостью, но и лёгкостью интеграции с современными технологиями — от машинного обучения до облачных платформ. «В России Apache Spark становится не просто популярным фреймворком для обработки данных, а частью экосистемы отечественных решений в сфере Big Data. Особенно это касается объектов критической инфраструктуры, где всегда отдаётся предпочтение только самым надёжным и проверенным решениям», — пояснил Иван Попович, руководитель направления обработки данных компании «Криптонит». Для критически важных отраслей (госуправление, финансы, энергетика) важна локализация данных и соответствие требованиям регуляторов. «Открытый исходный код здесь играет ключевую роль, так как обеспечивает прозрачность и возможность тщательной верификации. Также он даёт уникальную возможность адаптировать решение под конкретные требования проекта. Хотя само по себе наличие открытого кода не является гарантией безопасности, Apache Spark за 15 лет своего развития доказал эффективность и надёжность в самых различных областях применения», — добавил эксперт. В последние годы Spark проникает в новые сферы. Он всё активнее используется в агропромышленном комплексе, энергетике, нефтегазовой и химической отрасли. В основном его применяют для оптимизации производства, прогнозирования аварий и повышения энергоэффективности. Читать: https://habr.com/ru/companies/kryptonite/articles/910976/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Как я удалил clickstream, но его восстановили из небытия Всем привет! Я Дмитрий Немчин из Т-Банка. Расскажу не очень успешную историю о том как я удалил данные и что из этого вышло. В ИТ я больше 12 лет, начинал DBA и разработчиком в кровавом энтепрайзе с Oracle. В 2015 году познакомился с Greenplum в Т, да так тут и остался. С 2017 года стал лидить команду, потом все чуть усложнилось и команда стала не одна.  Возможно, вы меня могли видеть как организатора Greenplum-митапов в России. Но команда командой, менеджмент менеджментом, а руки чешутся.. Читать: https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/910030/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы