FineBI в России

Сколько отчётов из Qlik или Power BI ИИ-агенты перенесут в FineBI сами? В видео показываем как работает Morphism AI, наш сервис ИИ-миграции. Вживую его покажем уже в пятницу на Fine Day 2026. В 16:10 Дмитрий Куроедов и Андрей Пашков из GlowByte запустят миграцию прямо на сцене и сверят результат с оригиналом. 🔎 Узнайте, как сервис работает и какие отчёты он переносит: https://clck.ru/3WZw4s 💡 Хотите проверить на своих данных? Приносите на стенд отчёт или датасет из Qlik или Power BI (лучше обезличенный), перенесём его при вас. 📍 23 октября, Москва. Участие бесплатное, регистрация с рабочей почты. 👉 https://clck.ru/3WV5qD

«Зачем нам BI, если LLM соберёт дашборд за две минуты?» Этот вопрос сейчас слышат многие BI-команды, и часто от руководства. Ответ «LLM ошибается» убеждает всё хуже. HTML-дашборд, который модель собрала за пару минут, выглядит вполне прилично. Сразу оговоримся: речь не о том, что LLM переоценены. Александр Нугаев, начальник управления развития и сопровождения аналитических систем Московской Биржи, ставит вопрос иначе.

"Главный вопрос для меня звучит так: Как перевести использование LLM из стадии 'игрушки на портале' в полноценный промышленный инструмент. Надо уйти от парадигмы RAG 'на коленке', когда нейросети просто скармливают документы на портале. Моя задача — ответить на вопрос, как построить надежную связку LLM и продакшн-данных в крупном энтерпрайзе, учитывая строгие ограничения информационной безопасности и корпоративной архитектуры.

Доклад посвящен применению искусственного интеллекта в сфере дата-аналитики, разграничивая задачи, которые эффективно решает традиционный BI, и области применения LLM (GenBI). В материале рассматривается соотношение ожиданий от ИИ и архитектурной реальности, подчеркивая, что генерация кода для дашбордов не отменяет необходимости создания надежного ИТ-актива. Разбираются причины, по которым ИИ не может полностью заменить BI. Обосновывается, почему регламентная отчетность должна оставаться в BI из-за детерминированности, ответственности за данные и стоимости инференса, тогда как уникальные запросы могут эффективно закрываться с помощью GenBI. ИИ автоматизирует рутину создания визуализаций и ответов на разовые вопросы, но архитектура данных, достоверность метрик и информационная безопасность остаются зоной ответственности человека и классических BI-систем. Если вам предстоит объяснять руководству, зачем компании BI в эпоху LLM, после доклада у вас будут аргументы и рамка выбора, которую можно применить у себя. Доклад «Классы задач data-аналитики: что закрывает BI-система, а что LLM-контур» прозвучит 23 октября в 17:15 на Fine Day 2026 в Москве. Это офлайн-конференция GlowByte и FanRuan о переходе от self-service BI к AI-native аналитике. В тот же день ОТП Банк расскажет о подготовке данных для ИИ через CI/CD на FineBI, а руководители аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АВТОВАЗ обсудят, что нужно данным и командам, чтобы ИИ заработал. Участие бесплатное, регистрация с рабочей почты, заявки проходят модерацию: https://clck.ru/3W5xPT Не в Москве? Онлайн-марафон про AI 9–13 ноября. Разберём реальные кейсы компаний и то, как ставить задачи агентам и проверять их выводы. Предзапись: https://clck.ru/3Vc9qM А у вас что уже ушло из BI в LLM? И какой довод сработал или не сработал в разговоре с руководством? Лучшие примеры из комментариев покажем Александру до доклада.

👉 Регистрация: https://clck.ru/3W5xPT

Прежде чем подключать ИИ-агента, ответьте на три вопроса о своих данных Руководитель спрашивает агента: «Какая выручка за сентябрь?» Ответ приходит за секунды, уверенный и с графиком. Только у финансов выручка без возвратов, у продаж - по дате отгрузки, а в старом отчёте её считают с НДС. Агент взял одну из версий, и никто не знает какую. Дело не в модели. FanRuan в справке Dora пишет прямо: от качества данных зависит качество отчёта агента, и до настройки агента нужно подготовить данные, права и описание полей с формулами расчёта. На деле это три вопроса, и у каждого в компании свой хозяин. 1. У ключевой метрики один владелец и одна формула? «Выручка» часто живёт в пяти отчётах, у каждого автора своя логика. Порядок - когда показатель описан один раз в модели и отчёты берут его оттуда. Вендор идёт туда же: в Dora 1.1 источником для агента может быть модельный набор показателей FineBI (сама функция пока во внутренней бете). Отвечают владелец показателя и автор модели. 2. Агент видит ровно то, что видит пользователь? Dora наследует права пользователя на данные в FineBI: региональный менеджер получит ответ только по своему региону. Права в FineBI становятся правилами агента, со всеми ручными исключениями. Отвечает администратор FineBI. 3. Как вы проверите ответ до того, как по нему примут решение? Связный ответ легко принять за верный. Нужен эталон: десяток вопросов с заранее известными ответами, которые прогоняют после каждого изменения модели. Отвечает тот, кто отвечает за BI перед бизнесом. Как было: готовность к BI проверял один человек по списку. Как стало: вопрос агенту задают словами, и каждое слово упирается в чью-то договорённость. Кому важно: руководителям BI, которые выбирают первый сценарий для агента. Наш вывод: если на все три вопроса ответ «да», первый отчёт можно отдавать агенту. Если хоть на один «не уверен», начинать стоит с порядка в модели. Проверять лучше втроём: аналитик, администратор и владелец данных найдут слабые места быстрее. Чек-лист из 25 вопросов о метриках, доступах и доверии присылают после заявки на Fine Day 2026. 23 октября в Москве ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ обсудят, что нужно данным, чтобы ИИ заработал, а в демо-зоне Dora можно разобрать свою задачу. Заявку проверяют 1-3 дня, подайте до 20 октября: https://clck.ru/3WLLVD Что сильнее всего мешает агенту у вас? Ответьте в опросе под постом, итоги - в четверговом дайджесте. Источники: https://help.fanruan.com/dora-en/doc-view-75.html, https://help.fanruan.com/dora-en/doc-view-77.html #FineBI #DORA #FineDay #ИИ #DataGovernance #GlowByte

А если за аналитикой больше не нужно заходить в BI? Обычно путь выглядит так: возник вопрос → открыл BI → нашёл нужный отчёт → выставил фильтры → попробовал разобраться в цифрах. Но что, если вопрос можно задать там, где человек уже работает, а аналитическая платформа останется «за кадром» — будет выполнять расчёты и возвращать результат? 9 сентября Alteryx представила интеграцию с ChatGPT. Через неё пользователь может обратиться к подготовленным в Alteryx данным, расчётам и рабочим процессам, не открывая саму платформу. Компания также предлагает MCP-сервер для подключения других ИИ-инструментов. Здесь важная деталь: речь не о том, чтобы отдать модели таблицы и попросить её «как-нибудь посчитать». Идея в том, чтобы использовать логику, которую аналитики уже построили и проверили. Пользователь задаёт вопрос в чате, а расчёт выполняется по существующим правилам. Для BI-рынка это интересный разворот. Одни продукты добавляют агента внутрь аналитической платформы. Другие делают так, чтобы сама платформа могла работать через внешнего агента. Похоже, индустрия пока пробует оба варианта - и рано говорить, какой интерфейс станет основным. Но вопрос для компаний уже вполне конкретный: если сотрудник получит ответ в привычном чате, как ему проверить, по каким данным и правилам этот ответ был получен? Без этого аналитика станет доступнее, но не обязательно надёжнее. Источник: https://www.alteryx.com/about-us/newsroom/press-release/alteryx-launches-new-ai-capabilities-to-bring-governed-analytics-anywhere-work-happens #BI #ИИ #DataAgents #Alteryx #аналитикаданных

Сводную таблицу FineBI можно раскрасить по строке, если цвет считает отдельная мера Вопрос из чата сообщества FineBI: в сводной таблице по строкам товары или филиалы, по столбцам даты, и нужно, чтобы цвет ячейки показывал, где значение большое внутри своей строки. В идеале градиентом. Обычная раскраска так не работает: она сравнивает значения по столбцу, то есть по дате, а не по строке. Ответ @sur_kenny держится на одной настройке: цвет показателя в таблице может зависеть от любой меры, не только от той, которую вы форматируете. Значит, правило «где максимум в строке» надо вынести в расчётное поле и красить по нему. Мера share_of_max_val_in_dates - доля значения от максимума строки по датам: SUM_AGG(value) / SUM_AGG(DEF_SUB(MAX_AGG(DEF_ADD(SUM_AGG(value), [date])), [date])) Вместо value подставьте свою меру, вместо [date] своё поле из столбцов таблицы. DEF_ADD добавляет дату к измерениям и считает сумму по каждой дате, MAX_AGG берёт из них наибольшую, DEF_SUB убирает дату обратно, и максимум строки оказывается в каждой её ячейке. Ячейка с наибольшим значением в строке получает 1, остальные меньше. Дальше в настройке цвета показателя основанием выбираете эту меру и заводите условия на её значения от 0 до 1. Второй вариант, share_of_max_val_in_dates_normalized, растягивает шкалу: из значения вычитается минимум строки, результат делится на разницу максимума и минимума. Минимум даёт 0, максимум 1. Он удобнее, когда значения в строке близки. Теперь граница. Градиента в сводной таблице автоматом нет: условия заводятся руками, и чем мельче шаг, тем плавнее цвет. Пять ступеней - терпимо, двадцать - уже костыль. Если нужен именно плавный переход, я бы показал эти данные графиком: там градиент есть. Обсуждение в чате: https://t.me/finebichat/30092 #FineBI #FanRuan #BI #DEF #своднаятаблица #условноеформатирование

Дашборд под каждого клиента: как OKKAM строит внешнюю аналитику на FineBI Группа агентств OKKAM строит на FineBI отдельные дашборды и отчёты под каждого своего клиента. OKKAM - одна из крупнейших российских рекламных групп: Dentsu X, Carat, Isobar Moscow, iProspect, Posterscope и другие агентства, около 1,5 тыс. сотрудников в Москве и Петербурге. Когда из России ушли западные рекламные холдинги Publicis, WPP и Havas, бизнес группы вырос, она вошла в топ-3 по объёму медиабаинга и стала искать платформу для работы с данными. Выбрали FineBI. FanRuan описала проект в кейсе, а сама OKKAM рассказывала о своём опыте на Fine Day 2023, конференции по FineBI. Что сделали. FineBI работает как самостоятельный сервис за веб-сервером nginx и подключён к базе OKKAM, в основном к ClickHouse. Данные сходятся из Google Ads, Meta Ads, Amazon Advertising, собственных CRM и DMP (платформ, где агентство хранит данные об аудиториях). Первыми собрали четыре направления: параметры рекламы, продажи, креативы брендов и план-факт. Результат вендор меряет скоростью: обработка и визуализация стали быстрее на 30%. Относительно чего, не сказано, так что цифра почти ничего не значит. Гораздо честнее другая строка. Среди сложностей проекта кейс сам называет высокую степень кастомизации под процессы и требования клиентов. По-моему, здесь и лежит настоящая цена модели: BI становится частью услуги, которую агентство оказывает своим клиентам. Каждый новый клиент - это не новая строка в фильтре, а новый набор дашбордов, который кто-то собирает, согласует и потом поддерживает. Как клиенты отделены друг от друга в общей базе и кто ведёт их витрины после запуска, текст не говорит. Мой вывод: если вы отдаёте аналитику наружу, клиентам, дилерам или партнёрам, считайте не лицензии и не скорость. Считайте, сколько персональных витрин вы готовы вести и как они переживут рост с десяти клиентов до ста. Кейс OKKAM показывает, что на FineBI такая модель работает, но её стоимость живёт в кастомизации, а не в железе. А вы уже отдаёте дашборды наружу? Как разделяете внешних пользователей: отдельными дашбордами или правами на строки? Расскажите в @FineBIChat Источник: https://fanruan.ru/customers/kak-finebi-spravilsya-s-vyzovami-gruppy-kompaniy-okkam #FineBI #FanRuan #кейс #OKKAM #ClickHouse #внешняяаналитика #BI

#дайджест Всем привет! За неделю в канале 8 постов, в @FineBIChat 1 вопрос. Коротко, кому что пригодится. 🛠 Администраторам • FineOps 2.40.0: бэкапы проектов больше не привязаны к диску сервера. Когда бэкапы проектов съедают диск сервера FineOps, выход до сих пор был один: расширять физический диск или перемонтировать каталог. • Логи FineBI 6.1.6 не достать запросом к fine_record_execute. Ola_la_S хотела вытянуть логи использования платформы. Подключение проходит, а SQL-запрос к таблице fine_record_execute падает с ошибкой. 📊 Аналитикам • Каждый неверный ответ в викторине про DEF_SUB верен для другой формулы. В викторине 28 сентября спрашивали, что покажет DEF_SUB(SUM_AGG(Продажи),[Категория]) в таблице с измерениями Регион и Категория. • Права на строки в FineBI: на каждую таблицу данных или на общее измерение. Выбор возникает, как только в отчёте две таблицы данных и два уровня доступа. Пример из ветки на китайском форуме FanRuan (версия там не названа). 💼 Тем, кто отвечает за BI • ИИ-агент отвечает настолько точно, насколько готовы ваши данные. Если у «выручки» три версии в разных отчётах, агент возьмёт одну и ответит уверенно. Как проверить данные заранее, разберём 23 октября в Москве на Fine Day 2026 - ежегодной офлайн-конференции GlowByte по FineBI. • DORA выходит из отдельной вкладки. ИИ-агента можно научить отвечать на вопросы по данным. Но дальше возникает менее эффектный вопрос: где люди будут им пользоваться? • Вышла Dora 1.3: агент открывается прямо из ссылки на дашборд. Дашборд отправили коллеге ссылкой, и вопрос по нему теперь можно задать там же. В Dora 1.3, новой версии Data Agent от FanRuan для FineBI 7.0.8 и новее (релиз от 18 сентября 2026 года), если к дашборду опубликован агент, на странице… • Впервые для аудитории Восточной Европы — реальный кейс FineBI + Dora. 567 сбоев BI-задач в день → 7. Как команда добилась этого с помощью AI? На вебинаре впервые для аудитории Восточной Европы покажем, как Dora применяется вместе с FineBI для автоматизации реальных BI-операций: AI-мониторинг задач и… 💬 Из чата • Подскажите, а документация в pdf на 6 версию есть еще где-то? а то что-то проблемы с регистрацией на онлайн портале (( да и пдф как-то стабильнее... Вопрос @eolay13, ответ @it_larin. 🧩 Викторины недели • Отделу пользователя открыты строки региона Москва, а его роли - Санкт-Петербург. Что он увидит в таблице? Ответили 42, верно 23 (55%). 📊 Как у вас: итоги опросов Как у вас настроены права на строки в FineBI? Ответили 14: • Отдельно на каждую таблицу данных - 36% • Через общее измерение и таблицу прав - 29% • Пока без прав на строки - 21% • Режем данные заранее, в базе или ETL - 7% • Не настраиваю, посмотрю ответы - 7% 🏆 Самые активные за 30 дней 🥇 @Ola_la_S - 14 сообщений 🥈 @sur_kenny - 11 сообщений, ответы на 3 вопроса 🥉 @Serg0fan666 - 3 сообщения 🤝 Помощь в выборе BI-платформы Выбор BI-платформ: сравниваем, тестируем и подбираем решения под ваш бизнес. Tableau, FineBI, Visiology, Apache Superset и др. Подробнее 👇 Какой пост недели пригодился больше? Ставьте реакцию: 🔥 - FineOps 2.40.0: бэкапы проектов больше не привязаны к диску сервера 👍 - Каждый неверный ответ в викторине про DEF_SUB верен для другой формулы 🤔 - ИИ-агент отвечает настолько точно, насколько готовы ваши данные

🤖 Впервые для аудитории Восточной Европы — реальный кейс FineBI + Dora 567 сбоев BI-задач в день → 7. Как команда добилась этого с помощью AI? На вебинаре впервые для аудитории Восточной Европы покажем, как Dora применяется вместе с FineBI для автоматизации реальных BI-операций:

• AI-мониторинг задач и выявление аномалий; • балансировка нагрузки и защита базы данных; • оптимизация SQL с помощью AI; • поддержка более 1 000 активных пользователей в месяц небольшой BI-командой.

Результат: число ежедневных сбоев сократилось с 567 до 7, а время решения проблем — с 1–2 часов до 5 минут. 📅 29 октября 2026 года 🕒 10:00–11:00 МСК 💻 Zoom 🔥 Регистрация уже открыта,Забронируйте место заранее. 👉 Зарегистрироваться на вебинар ↗️ 💬 Не хотите пропустить вебинар? В группе публикуем напоминания, обновления программы и практические материалы по FineBI, Dora и AI-аналитике. 👉 Присоединиться к группе ↗️ #ИИ #АвтоматизацияБизнеса #БизнесАналитика #АналитикаДанных #FineBI #Dora #Вебинар

Вышла Dora 1.3: агент открывается прямо из ссылки на дашборд Дашборд отправили коллеге ссылкой, и вопрос по нему теперь можно задать там же. В Dora 1.3, новой версии Data Agent от FanRuan для FineBI 7.0.8 и новее (релиз от 18 сентября 2026 года), если к дашборду опубликован агент, на странице предпросмотра FineBI появляется плавающая кнопка. Она открывает боковую панель агента для разговорного анализа, отдельно заходить в Dora не нужно. Сам разговор тоже изменился. На размытый вопрос вроде «что с продажами» агент теперь предлагает варианты карточками и помогает уточнить, что именно нужно проанализировать. А ещё в чат можно загрузить картинку с компьютера, например скриншот отчёта, и спросить по ней. Для этого нужна мультимодальная модель: администратор добавляет её в Admin Console > Model, и работает она только после успешной проверки подключения. Если поделиться отдельными раундами разговора, уйдут только их результаты, без остальных. В записях разговоров в разделе контроля агентов у результатов остался только предпросмотр: скачать, сохранить в ресурсы или отправить их оттуда больше нельзя. Администраторам дали больше рычагов: - общие данные и «мои данные» разделены правами: создавать и удалять общие данные разработчик может только с правом на управление ими, а в управлении правами для разработчиков появились права на общие навыки и данные; - в разделе контроля агентов для задач по расписанию появилась кнопка «Отключить все»: одним нажатием остановить все задачи, чтобы держать расход токенов под контролем и не жечь вычисления на задачах, которые уже никому не нужны. Я бы читал этот релиз как пару. Агент выходит из своего окна туда, где пользователь уже работает: в ссылку на дашборд и в скриншот. И ровно в том же релизе администратор получает права на общие данные и рубильник для задач. Агент подходит ближе к пользователю ровно настолько, насколько администратор может его контролировать. Описание релиза на сайте вендора: https://help.fanruan.com/dora-en/doc-view-84.html #Dora #FineBI #FanRuan #ИИ #DataAgent #бизнесаналитика

Логи FineBI 6.1.6 не достать запросом к fine_record_execute @Ola_la_S хотела вытянуть логи использования платформы. Подключение проходит, а SQL-запрос к таблице fine_record_execute падает с ошибкой. Разгадку дал @tipadima: на FineBI 6.1.6 журналы живут в Elasticsearch, и читать их надо оттуда. Путей три. Плагин экспорта в обычную базу есть для FineReport, для FineBI он не находил. Можно подключиться к Elasticsearch напрямую. Или копировать журналы скриптом в MySQL, и такой скрипт он выложил на GitHub. Сам выбрал скрипт: после смены версий структура журналов менялась, но в целом работает без нареканий. У другого участника прямое подключение сначала работало, а потом перестало получать данные: обновление таблицы проходит без ошибок, новых строк 0, хотя в журнале платформы всё пишется. Ответа в ветке пока нет. Выходит, у каждого пути своё место поломки: скрипт ломается при смене версии, прямое подключение тихо перестаёт получать строки. Поэтому после любого обновления первым делом стоит проверить, что новые строки приходят. Спасибо за помощь @tipadima. Если вы уже ловили ноль новых строк из Elasticsearch, подскажите в @FineBIChat, что помогло Источник: https://t.me/finebichat/30072 Скрипт: https://github.com/tipadima/finebi_export_logdb #FineBI #FanRuan #Elasticsearch #логи #администрирование #BI

DORA выходит из отдельной вкладки ИИ-агента можно научить отвечать на вопросы по данным. Но дальше возникает менее эффектный вопрос: где люди будут им пользоваться? Если ради каждого вопроса нужно открывать ещё одну систему, даже полезный агент рискует остаться инструментом для редких случаев. В DORA 1.2 заметная часть изменений как раз про то, чтобы приблизить агента к повседневной работе. Релиз вышел 1 сентября 2026 года. Во-первых, появилась мобильная версия. С телефона можно обратиться к агентам, продолжить разговор и открыть материалы из библиотеки. Важная оговорка: это доступ через мобильный браузер, а не отдельное приложение. Открыть DORA можно напрямую, через мобильный FineBI или через корпоративную рабочую платформу после настройки интеграции. Во-вторых, расширились возможности API. Теперь корпоративный портал или бизнес-приложение может обращаться к агенту DORA: вести диалог, работать с сессиями, файлами и настройками агента. Это уже другой сценарий - не «пригласить сотрудника в ИИ-платформу», а встроить аналитику в систему, где у него и возник вопрос. Есть и менее заметные, но практичные изменения. Для одного агента можно настроить несколько языковых моделей, чтобы пользователь выбирал подходящую под задачу. А если при предварительном обновлении данных из FineBI один источник выдаст ошибку, остальные продолжат обновляться; проблемный источник можно будет найти по уведомлению и открыть в FineBI для разбора. Получается важный сдвиг: DORA развивают не только как интерфейс «задай вопрос данным», но и как часть рабочего контура - доступную с телефона, встраиваемую в другие системы и более удобную в эксплуатации. И здесь хочется задать вопрос уже не про возможности модели: в каком рабочем процессе агент действительно пригодится, а где он станет ещё одной вкладкой? Подробнее - в описании DORA 1.2 #DORA #FineBI #FanRuan #ИИ #DataAgent #бизнесаналитика