В новостях про смену мировоззрения Павла Дурова с анархиста на прогосударственного французского гражданина и в скором исчезновении Флибусты есть одно немаловажное общее свойство. И там, и там, критические изменения в проекте/стартапе происходит ударом по наиболее уязвимому звену - человеку, лидеру, ключевому лицу.
В случае Флибусты на создателя проекта напал рак, а в случае Павла Дурова французская полиция. В случае Флибусты механизм наследования не был предусмотрен автором, в случае Дурова даже если бы он был, в руках полиции ключевое лицо компании, и как CEO, и как, можно предполагать, основной владелец.
С одной стороны я вижу огромное число продуктов/проектов/компаний имеют число трамвая, равное единице. Это практически все частные инициативы основанные на пассионарности и харизме основателя, а не на выстроенности процессов.
С другой многие компании отказываются от использования того или иного опенсорсного или проприетарного продукта если у него всего один разработчик. В случае опен сорса это довольно легко проверить, в случае коммерческого ПО сложнее, но то что лишь один человек стоит за чем-то важным - это очень большие риски.
Морали не будет, не думаю что мир быстро поменяется, но всегда стоит помнить что мы не вечны, как в терминах свободы так и жизни.
#thoughts
В случае Флибусты на создателя проекта напал рак, а в случае Павла Дурова французская полиция. В случае Флибусты механизм наследования не был предусмотрен автором, в случае Дурова даже если бы он был, в руках полиции ключевое лицо компании, и как CEO, и как, можно предполагать, основной владелец.
С одной стороны я вижу огромное число продуктов/проектов/компаний имеют число трамвая, равное единице. Это практически все частные инициативы основанные на пассионарности и харизме основателя, а не на выстроенности процессов.
С другой многие компании отказываются от использования того или иного опенсорсного или проприетарного продукта если у него всего один разработчик. В случае опен сорса это довольно легко проверить, в случае коммерческого ПО сложнее, но то что лишь один человек стоит за чем-то важным - это очень большие риски.
Морали не будет, не думаю что мир быстро поменяется, но всегда стоит помнить что мы не вечны, как в терминах свободы так и жизни.
#thoughts
Я как раз собирался составить очередную подборку интересного чтения про данные и понял что один из текстов стоит упомянуть отдельно и поговорить про него. Это заметка Is Excel immortal? [1] от Benn Stancil. Бэн регулярно пишет интересно про данные, венчурный рынок, стартапы, аналитику и про Excel он пишет очень правильные слова.
Основная мысль которую он доносит в том что Excel вечен и раскрывает её с тем что заменить его сложно и для этого требуется сильное долгосрочное видение и команда которая готова играть в очень длинную дистанцию. Он говорит об этом другими словами, но я лично перевожу их именно так.
Причём тут важна сильная сторона Excel, это сочетание гибкой манипуляции табличными данными, внутреннего языка и формул и (самое главное!) гибкой визуализации.
Даже в самых продвинутых сервисах с визуальной аналитикой, например, продаж и посещаемости, менеджеры скачивают Excel файлы и работают с данными внутри них.
Бэн упоминает замену в виде Tableau, но Tableau не поставляется по умолчанию на почти все десктопы и у него отсутствует (?) сильный инструмент по операциями с данными. Странно что при этом он не упоминает PowerBI от MS.
Но в, самом деле, какой может быть замена Excel к 2075 году?
Лично я много что перепробовал в своей жизни:
- Airtable для ведения таблиц онлайн. Скорее онлайн замена MS Access, непомерно дорогая при коммерческом использовании, удобная при личном, но
- OpenRefine для того что называют data wrangling. Он заменяет Excel в задачах визуальной чистки данных.
- PowerBI для визуализации данных, но, признаюсь, в простых задачах Excel удобнее
Что печально, продуктов с открытым кодом для таких задач маловато. Но и коммерческие продукты пока не тянут что-то кроме ограниченных задач.
Обратите внимание, что обычно Excel'ю противопоставляют LibreOffice/OpenOffice, но я лично считаю что времена такого сравнения давно прошли. LibreOffice/OpenOffice обладает очень ограниченными функциями визуализации и манипуляции с данными.
Каким может быть Excel будущего?
1) Разделение данных и представления. Таблицы с данными в embedded базе, а ля DuckDB или SQlite, а разметка в гипертексте, может быть на основе одного из существующих стандартов.
2) Разделение визуализации и представления. Звучит странно, но это как с данными. Визуализация строится на основе одного из будущих стандартов описания дашбордов, а разметка это как накладываемые на неё стили.
3) Облачная синхронизация, но local-first.
4) Отсутствие ограничений на объёмы хранимых данных
5) Типизация вкладок. Сейчас когда в Excel готовят данные некоторые вкладки - это таблицы, а другие это тексты с пояснениями к ним и третьи - это формы. Нужны вкладки которые останутся дата таблицами, вкладки заметок, вкладки форм и вкладки аля markdown notebooks
Что можно добавить?
Ссылки:
[1] https://benn.substack.com/p/is-excel-immortal
#thoughts #excel #data #datatools
Основная мысль которую он доносит в том что Excel вечен и раскрывает её с тем что заменить его сложно и для этого требуется сильное долгосрочное видение и команда которая готова играть в очень длинную дистанцию. Он говорит об этом другими словами, но я лично перевожу их именно так.
Причём тут важна сильная сторона Excel, это сочетание гибкой манипуляции табличными данными, внутреннего языка и формул и (самое главное!) гибкой визуализации.
Даже в самых продвинутых сервисах с визуальной аналитикой, например, продаж и посещаемости, менеджеры скачивают Excel файлы и работают с данными внутри них.
Бэн упоминает замену в виде Tableau, но Tableau не поставляется по умолчанию на почти все десктопы и у него отсутствует (?) сильный инструмент по операциями с данными. Странно что при этом он не упоминает PowerBI от MS.
Но в, самом деле, какой может быть замена Excel к 2075 году?
Лично я много что перепробовал в своей жизни:
- Airtable для ведения таблиц онлайн. Скорее онлайн замена MS Access, непомерно дорогая при коммерческом использовании, удобная при личном, но
- OpenRefine для того что называют data wrangling. Он заменяет Excel в задачах визуальной чистки данных.
- PowerBI для визуализации данных, но, признаюсь, в простых задачах Excel удобнее
Что печально, продуктов с открытым кодом для таких задач маловато. Но и коммерческие продукты пока не тянут что-то кроме ограниченных задач.
Обратите внимание, что обычно Excel'ю противопоставляют LibreOffice/OpenOffice, но я лично считаю что времена такого сравнения давно прошли. LibreOffice/OpenOffice обладает очень ограниченными функциями визуализации и манипуляции с данными.
Каким может быть Excel будущего?
1) Разделение данных и представления. Таблицы с данными в embedded базе, а ля DuckDB или SQlite, а разметка в гипертексте, может быть на основе одного из существующих стандартов.
2) Разделение визуализации и представления. Звучит странно, но это как с данными. Визуализация строится на основе одного из будущих стандартов описания дашбордов, а разметка это как накладываемые на неё стили.
3) Облачная синхронизация, но local-first.
4) Отсутствие ограничений на объёмы хранимых данных
5) Типизация вкладок. Сейчас когда в Excel готовят данные некоторые вкладки - это таблицы, а другие это тексты с пояснениями к ним и третьи - это формы. Нужны вкладки которые останутся дата таблицами, вкладки заметок, вкладки форм и вкладки аля markdown notebooks
Что можно добавить?
Ссылки:
[1] https://benn.substack.com/p/is-excel-immortal
#thoughts #excel #data #datatools
benn.substack
Is Excel immortal?
It might not just be immortal; it might be the most immortal thing of all.
Симпатичный жанр NO SLIDES, выступления без презентаций и одноимённая конференция [1] где нет презентаций в виде слайдов, только прямая речь и демонстрация экрана. А также таблица с выступлениями прошедшей конференции со ссылками на видеозаписи на Youtube [2]. Почти всё про данные и про аналитику, есть немало интересного что посмотреть.
Но самое главное жанр, я вот лично им не владею в достаточной мере, у меня вместо этого буквально тысячи слайдов. Даже при том что я начиная с ковида сильно снизил публичную активность с выступлениями, но жанр NO SLIDES пробовал всего 3-4 раза за свою жизнь.
Ссылки:
[1] https://noslides.wtf/conference
[2] https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Wx6S3qUjjSuK-VX2tkoydTZGb1LzcYnht4N_WkBwApI/edit?ref=blef.fr&gid=0#gid=0
#thoughts #presentations #conferences
Но самое главное жанр, я вот лично им не владею в достаточной мере, у меня вместо этого буквально тысячи слайдов. Даже при том что я начиная с ковида сильно снизил публичную активность с выступлениями, но жанр NO SLIDES пробовал всего 3-4 раза за свою жизнь.
Ссылки:
[1] https://noslides.wtf/conference
[2] https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Wx6S3qUjjSuK-VX2tkoydTZGb1LzcYnht4N_WkBwApI/edit?ref=blef.fr&gid=0#gid=0
#thoughts #presentations #conferences
noslides.wtf
NOSLIDES | Conference
NOSLIDES Conference
Хорошая статья в Системном блоке про судьбу ABBYY, их продукта Compreno и научного подхода в переводе текстов [1]. Если вкратце, то судьба печально, LLM ИИ пожирают мир. Я помню в 2010-х разговоры про Compreno как люди вовлеченные в этот проект его расхваливали, но вживую его так и не успел попробовать, а теперь уже и непонятно зачем.
А вообще то что пишет автор про то что простые методы обученные на бесконечном объёме данных дают больший эффект - это не только прогибель трансформацию компьютерной лингвистики, это и про будущее онтологического моделирования, это про судьбу проектов вроде Wolfram Alpha (похоже недолгую уже), это про применение LLM в моделировании и систематизации данных.
Вот я вам приведу пример, у нас в Dateno десятки миллионов карточек датасетов и далеко не у всех есть привязка к категориям, не у всех есть теги, не у всех есть геометки и тд.. Можно вложить усилия и категоризировать их вручную, а можно натравить одну или несколько LLM и проделать эту работу. Можно ещё на несколько задач LLM натравить и будет ещё больший эффект, вопрос лишь в цене запросов или развертывания open source LLM.
А что говорить про задачи онтологического моделирования во многих исследовательских проектах. Я всё жду когда появятся научные статьи с тезисами вроде "Мы заменили команду из 10 онтологов на LLM модель и результат был не хуже".
Ссылки:
[1] https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/
#thoughts #readings #ai
А вообще то что пишет автор про то что простые методы обученные на бесконечном объёме данных дают больший эффект - это не только про
Вот я вам приведу пример, у нас в Dateno десятки миллионов карточек датасетов и далеко не у всех есть привязка к категориям, не у всех есть теги, не у всех есть геометки и тд.. Можно вложить усилия и категоризировать их вручную, а можно натравить одну или несколько LLM и проделать эту работу. Можно ещё на несколько задач LLM натравить и будет ещё больший эффект, вопрос лишь в цене запросов или развертывания open source LLM.
А что говорить про задачи онтологического моделирования во многих исследовательских проектах. Я всё жду когда появятся научные статьи с тезисами вроде "Мы заменили команду из 10 онтологов на LLM модель и результат был не хуже".
Ссылки:
[1] https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/
#thoughts #readings #ai
Системный Блокъ
Горький урок ABBYY: как лингвисты проиграли последнюю битву за NLP - Системный Блокъ
Недавно СМИ облетела новость об увольнении всех российских программистов из компании ABBYY (тоже в прошлом российской, а теперь уже совсем нет). Теперь, когда страсти вокруг обсуждения дискриминации сотрудников по паспорту улеглись, хочется поговорить о более…
Большая область работы в дата инженерии - это геокодирование данных. Причём относится это не только к датасетам, но ко всем цифровым объектам для которых привязка к конкретной геолокации необходима.
Например, в Dateno есть геопривязка датасетов к странам, макрорегионам и субрегионам (территориям). Она, в большей части, реализована относительно просто. Изначально полувручную-полуавтоматически геокодированы источники данных, а их всего около 10 тысяч и далее с них геопривязка транслируется на датасеты. Это довольно простая логика работающая со всеми муниципальными и региональными порталами данных и куда хуже работающая в отношении национальных порталов данных, реестров индикаторов, каталогов научных данных и так далее.
Главная причина в том что национальные порталы часто агрегируют данные из локальных, научные данные могут происходить из любой точки мира, а индикаторы могут быть как глобальными, так и локализованными до стран, групп стран и отдельных городов и территорий.
Для самых крупных каталогов данных у нас есть дополнительная геопривязка датасетов через простое геокодирование стран по внутреннему справочнику и использованию pycountry.
Но это всё даёт геокодирование, максимум, 40-60% всех датасетов и многие значимые наборы данных привязки к конкретной стране/региону могут не иметь.
Что с этим делать?
Один путь - это использовать существующие открытые и коммерческие API геокодирования такие как Nominatim, Geonames, Googe, Yandex, Bing и другие. У автора библиотеки geocoder они хорошо систематизированы и можно использовать её как универсальный интерфейс, но одно дело когда надо геокодировать тысячи объектов и совсем другое когда десятки миллионов. Кроме того остаётся то ограничение что может не быть отдельных полей с данными геопривязки у первичных датасетов. На национальном портале могут быть опубликованы данные у которых геопривязка может быть только в названии или в описании, но не где-то отдельным полем.
Вот, например, набор данных исторических бюджетов города Мальмо в Швеции на общеевропейском портале открытых данных. Там геопривязка есть только до страны поскольку сам датасет в общеевропейский портал попадает со шведского национального портала открытых данных. При этом в публикации на шведском портале открытых данных можно через API узнать что там есть геокод города Malmo через Geonames и есть он в оригинальных данных на портале данных города.
При этом геоидентифицирующие признаки могут быть разнообразны, начиная со ссылок на geonames, продолжая ссылками на справочники Евросоюза, тэгами и просто текстовым описанием на любом условно языке.
Другой путь в попытке применить LLM для геокодирования в идеале так чтобы отправить туда JSON объект с кучей атрибутов и запросом на то чтобы по нему получить код территории/страны по ISO 3166-1 или ISO 3166-2.
Что выглядит интересно ещё и потому что у всех API геокодирования есть серьёзные ограничения на число запросов и на их кеширование.
И, наконец, данные о геопривязке могут быть в самих данных датасета, но это самая дорогая операция поскольку требует уже принципиально других вычислительных усилий.
#opendata #dateno #geodata #thoughts
Например, в Dateno есть геопривязка датасетов к странам, макрорегионам и субрегионам (территориям). Она, в большей части, реализована относительно просто. Изначально полувручную-полуавтоматически геокодированы источники данных, а их всего около 10 тысяч и далее с них геопривязка транслируется на датасеты. Это довольно простая логика работающая со всеми муниципальными и региональными порталами данных и куда хуже работающая в отношении национальных порталов данных, реестров индикаторов, каталогов научных данных и так далее.
Главная причина в том что национальные порталы часто агрегируют данные из локальных, научные данные могут происходить из любой точки мира, а индикаторы могут быть как глобальными, так и локализованными до стран, групп стран и отдельных городов и территорий.
Для самых крупных каталогов данных у нас есть дополнительная геопривязка датасетов через простое геокодирование стран по внутреннему справочнику и использованию pycountry.
Но это всё даёт геокодирование, максимум, 40-60% всех датасетов и многие значимые наборы данных привязки к конкретной стране/региону могут не иметь.
Что с этим делать?
Один путь - это использовать существующие открытые и коммерческие API геокодирования такие как Nominatim, Geonames, Googe, Yandex, Bing и другие. У автора библиотеки geocoder они хорошо систематизированы и можно использовать её как универсальный интерфейс, но одно дело когда надо геокодировать тысячи объектов и совсем другое когда десятки миллионов. Кроме того остаётся то ограничение что может не быть отдельных полей с данными геопривязки у первичных датасетов. На национальном портале могут быть опубликованы данные у которых геопривязка может быть только в названии или в описании, но не где-то отдельным полем.
Вот, например, набор данных исторических бюджетов города Мальмо в Швеции на общеевропейском портале открытых данных. Там геопривязка есть только до страны поскольку сам датасет в общеевропейский портал попадает со шведского национального портала открытых данных. При этом в публикации на шведском портале открытых данных можно через API узнать что там есть геокод города Malmo через Geonames и есть он в оригинальных данных на портале данных города.
При этом геоидентифицирующие признаки могут быть разнообразны, начиная со ссылок на geonames, продолжая ссылками на справочники Евросоюза, тэгами и просто текстовым описанием на любом условно языке.
Другой путь в попытке применить LLM для геокодирования в идеале так чтобы отправить туда JSON объект с кучей атрибутов и запросом на то чтобы по нему получить код территории/страны по ISO 3166-1 или ISO 3166-2.
Что выглядит интересно ещё и потому что у всех API геокодирования есть серьёзные ограничения на число запросов и на их кеширование.
И, наконец, данные о геопривязке могут быть в самих данных датасета, но это самая дорогая операция поскольку требует уже принципиально других вычислительных усилий.
#opendata #dateno #geodata #thoughts
К вопросу о дата-инженерии и Dateno, одна из особенностей проекта в том что практически вся работа с данными построена на собственных инструментах с открытым кодом, что имеет кучу преимуществ при старте, и накапливающиеся ограничения в будущем которые уже хочется избежать.
И здесь не последнюю роль играет выбор итогового технического стека который, в свою очередь, ограничен спецификой проекта, данных, их источников и тд.
Вот некоторые важные особенности:
1. Почти все первичные данные в Dateno - это JSON, JSON lines, и сильно реже CSV, которые тоже преобразуются в JSON. Отсюда и хранение первичных данных в MongoDB как наиболее естественно подходящем хранилище. Хотя уже можно рассматривать альтернативы. В любом случае сейчас в проекте нет SQL, за исключением DuckDB для аналитики и экспериментов.
2. В отличии от корпоративной дата инженерии тут огромное число неуправляемых внешних источников метаданных. Их более 10 тысяч всего из которых 5 тысяч уже подключено и индексируются. Вместе с отсутствием SQL это делает малопригодными классические оркестраторы задач и ETL/ELT инструменты.
3. Другая особенность в итеративности задач и в работе с первичными данными. Логика сбора построена на постобработке первичных данных. Вначале они собираются AS IS из первоисточников и далее, отдельными процессами, преобразуются в эталонную схему и финальную базу данных (поисковый индекс). При этом все первичные данные хранятся и используются для аналитической работы когда надо построить новый фильтр, то вначале проверяется есть ли опора для него в первичных метаданных.
4. Конвееры данных могут оперировать как очень большими, так и очень малыми данными. Число датасетов из каталога данных Всемирного банка может быть более 6 миллионов за раз, а из ряда малых каталогов данных это может быть всего 2-3 датасета.
5. Если рассмотреть инструменты для оркестрации и ETL/ELT в контексте этих особенностей то вылезает следующее:
- Meltano - ключевая фишка в большом числе коннекторов которые надо писать под каждый источник данных. Потенциальный ETL/ELT инструмент в связке с инструментом оркестрации.
- Dagster - выглядит симпатично на небольшом числе конвееров, нет результатов экспериментов на большом их числе, условно на тысячах.
- Kestra - внешне выглядит неплохо, но написан полностью на Java что заранее накладывает сомнения применимости в Python-only инфраструктуре.
- Airflow - чистый оркестратор, может быть применён в связке с собственной или донастроенным внешним ETL/ELT
- Prefect - хорошо выглядящий оркестратор на Python, но с заложенными ограничениями в бесплатной версии.
6. Какой стек работы с данными в итоге выбрать? Из того что я видел на практике, ни один нельзя использовать как единственно возможный и даже выбрав надо всё равно делать свой дашборд мониторинга работы с источниками данных потому что пока ни в одном из инструментов я ещё не встречал работы с цепочками конвееров данных.
7. И это ещё не доходя до вопроса контроля качества данных. Контроль качества данных вроде как должен быть частью конвееров сбора данных, но практика в том что неполнота и недостаточное качество не должно быть ограничением для включения в поисковый индекс, но должно быть механимом пост-контроля выявления проблем и перезагрузки датасетов или доработкой процедур обогащения и очистки данных.
8. Поэтому один из путей решения - это условное разделение источников поступления эталонных данных. Неважно как именно отработал пайплайн, оркестратором, ad-hoc скриптами или пушем из другого сервиса, главное что он соответствует заданной схеме и проходит валидацию. Поступающие данные идут в staging (промежуточную) базу данных, а уже в ней работает конвеер по преобразованию данных в эталонные.
9. Это позволяет переводить инфраструктуру сбора и обработки метаданных датасетов на конвееры итеративно, но требует документирования схем, хорошего их проектирования под дальнейшую эволюцию и тд. Впрочем проектирование схем это нечто неизбежное поскольку без них контроль качества данных недостаточен.
#dateno #thoughts #dataengineering #elt #etl #datapipelines
И здесь не последнюю роль играет выбор итогового технического стека который, в свою очередь, ограничен спецификой проекта, данных, их источников и тд.
Вот некоторые важные особенности:
1. Почти все первичные данные в Dateno - это JSON, JSON lines, и сильно реже CSV, которые тоже преобразуются в JSON. Отсюда и хранение первичных данных в MongoDB как наиболее естественно подходящем хранилище. Хотя уже можно рассматривать альтернативы. В любом случае сейчас в проекте нет SQL, за исключением DuckDB для аналитики и экспериментов.
2. В отличии от корпоративной дата инженерии тут огромное число неуправляемых внешних источников метаданных. Их более 10 тысяч всего из которых 5 тысяч уже подключено и индексируются. Вместе с отсутствием SQL это делает малопригодными классические оркестраторы задач и ETL/ELT инструменты.
3. Другая особенность в итеративности задач и в работе с первичными данными. Логика сбора построена на постобработке первичных данных. Вначале они собираются AS IS из первоисточников и далее, отдельными процессами, преобразуются в эталонную схему и финальную базу данных (поисковый индекс). При этом все первичные данные хранятся и используются для аналитической работы когда надо построить новый фильтр, то вначале проверяется есть ли опора для него в первичных метаданных.
4. Конвееры данных могут оперировать как очень большими, так и очень малыми данными. Число датасетов из каталога данных Всемирного банка может быть более 6 миллионов за раз, а из ряда малых каталогов данных это может быть всего 2-3 датасета.
5. Если рассмотреть инструменты для оркестрации и ETL/ELT в контексте этих особенностей то вылезает следующее:
- Meltano - ключевая фишка в большом числе коннекторов которые надо писать под каждый источник данных. Потенциальный ETL/ELT инструмент в связке с инструментом оркестрации.
- Dagster - выглядит симпатично на небольшом числе конвееров, нет результатов экспериментов на большом их числе, условно на тысячах.
- Kestra - внешне выглядит неплохо, но написан полностью на Java что заранее накладывает сомнения применимости в Python-only инфраструктуре.
- Airflow - чистый оркестратор, может быть применён в связке с собственной или донастроенным внешним ETL/ELT
- Prefect - хорошо выглядящий оркестратор на Python, но с заложенными ограничениями в бесплатной версии.
6. Какой стек работы с данными в итоге выбрать? Из того что я видел на практике, ни один нельзя использовать как единственно возможный и даже выбрав надо всё равно делать свой дашборд мониторинга работы с источниками данных потому что пока ни в одном из инструментов я ещё не встречал работы с цепочками конвееров данных.
7. И это ещё не доходя до вопроса контроля качества данных. Контроль качества данных вроде как должен быть частью конвееров сбора данных, но практика в том что неполнота и недостаточное качество не должно быть ограничением для включения в поисковый индекс, но должно быть механимом пост-контроля выявления проблем и перезагрузки датасетов или доработкой процедур обогащения и очистки данных.
8. Поэтому один из путей решения - это условное разделение источников поступления эталонных данных. Неважно как именно отработал пайплайн, оркестратором, ad-hoc скриптами или пушем из другого сервиса, главное что он соответствует заданной схеме и проходит валидацию. Поступающие данные идут в staging (промежуточную) базу данных, а уже в ней работает конвеер по преобразованию данных в эталонные.
9. Это позволяет переводить инфраструктуру сбора и обработки метаданных датасетов на конвееры итеративно, но требует документирования схем, хорошего их проектирования под дальнейшую эволюцию и тд. Впрочем проектирование схем это нечто неизбежное поскольку без них контроль качества данных недостаточен.
#dateno #thoughts #dataengineering #elt #etl #datapipelines
Не успела появится профессия BI Engineer как её скоро заменит AI [1]. Полезная статья в блоге Rill о применении AI для корпоративной аналитики.
Это, кстати, вполне реалистичное применение технологий. Вместо построения дашбордов использование естественного языка для получения аналитики. Правда аналитики останутся без работы даже быстрее чем многие другие профессии. Потому что ничто не мешает членам совета директоров хотья прямо на совещании делать промпты на естественном языке к языковой модели которая имеет доступ к корпоративному хранилищу и получать почти моментальные ответы.
Ссылки:
[1] https://www.rilldata.com/blog/bi-as-code-and-the-new-era-of-genbi
#bi #analytics #ai #thoughts
Это, кстати, вполне реалистичное применение технологий. Вместо построения дашбордов использование естественного языка для получения аналитики. Правда аналитики останутся без работы даже быстрее чем многие другие профессии. Потому что ничто не мешает членам совета директоров хотья прямо на совещании делать промпты на естественном языке к языковой модели которая имеет доступ к корпоративному хранилищу и получать почти моментальные ответы.
Ссылки:
[1] https://www.rilldata.com/blog/bi-as-code-and-the-new-era-of-genbi
#bi #analytics #ai #thoughts