Это разве аналитика?

Главный вопрос к AI не «умеет ли он», а «умеешь ли ты ставить ему задачу» Такую мысль услышал в подкасте о том, как AI трансформирует аналитику в Яндексе. Я часто ловлю себя: делегируешь LLM сбор проекта, радуешься скорости, а потом видишь вывод, который звучит логично, но не учитывает нюанс, который ты держал в голове. Контекст не передаётся по щелчку — его нужно выписывать, структурировать, формализовать. И это отдельная работа, за которую всё ещё должен отвечать человек. Близко сопротивление сеньоров: «Я сделаю быстрее сам». И я делал. Но аргумент ломается, когда ресурсов в команде меньше, а задач больше. Тогда агент перестаёт быть игрушкой и становится единственным способом успеть. Хорошая мысль в подкасте была и про KPI: важно измерять не само использование AI, а его результат. Иначе инструмент начинают осваивать ради галочки. И последнее — про привычку. Сначала работа с ИИ может быть медленной и неловкой — потом не представляешь работу иначе. Это правда касается любого инструмента, не только ИИ.

Обратный ETL через Superset и премудрости корп архитектуры Словарь архитектора по-простому. Прямой ETL это когда аналитики забирают информацию с прода. Обратный ETL - когда прод забирает полезное из дата стека. Открыл для себя что один из самый простых способов поставить данные из КХД на прод - через Superset API. Там есть несколько методов программно по HTTP выдрать датасет из-под чарта. Опа! https://superset.company.name/api/v1/chart/{chart_id}/data/ - и готово! И это здорово, так как не порождает никаких доп процессов и систем. Суперсет-то все равно работает. Данные - обычный датасетик-витрина, легко создается и обмазывается теми же DBT тестами. Всяко лучше, чем городить силами дата офиса отдельные сервисы на FastAPI. Ноль лишних сущностей для команды данных. И самый смех в том, что в условиях кровавого энтерпрайза эта конструкция легко протаскивантся через самые жесткие комитеты. Включая кибербезников. Сами посудите 1️⃣ Данные идут из готовой системы, которая уже утверждена по высокому классу безопасности. А как по-другому, в BI в любом случае содержатся и перс данные и корп тайна. 2️⃣ Ролевая модель доступа - есть. Достаточно замороченная (для целей BI - слишком замороченная). Авторизация - есть, причем уже сынтегрированная с принятыми в вашей конторке SSO и LDAP-ами. Даже RLS можно сделать! Даже секьюрити аудит через логи суперсета можно устроить. 3️⃣ HTTP протокол, значит он легко убирается за доп слои безопасности, за любые балансировщики и фаерволлы, хоть NGFW с анализами паттернов доступа. Накинуть серты Минцифры - запросто! Его же легко замониторить, он понятен разработчикам на абсолютно любом стеке. 4️⃣ Готовый MCP сервер заказывали? А он там есть. В итоге на первый взгляд - элемент дендрофекальной архитектры. А на деле - надежный энтерпрайзный паттерн интеграции. 🧐🧐🧐