Визуализация данных *

Личный кейс из телекома: как мы сопоставляли биллинг, 1С, адреса, услуги и партнерскую платформу, чтобы найти, где нарушается синхронизация.

Когда говорят про DWH, чаще всего обсуждают управленческую отчетность, BI-дашборды, витрины данных и красивые графики для руководителей.

Но моя боль была в другом, и сейчас я знаю, что ценность DWH неизмеримо больше: он помогает не просто смотреть на бизнес сверху, а находить конкретные операционные ошибки, которые годами живут внутри сложной ИТ-инфраструктуры.

MacBook M3, 16 ГБ, никакого облака. Поставил свежую Gemma 4, написал инструмент: кидаешь картинку с графиком или таблицей — получаешь CSV. Три кейса из семи — идеально. На остальных модель начала врать, причём аккуратнее, чем говорила правду: вместо рваных реальных чисел подсовывала гладкие выдуманные. Разобрал по шагам — сетап на маке, грабли с llama.cpp, сам инструмент — и собрал карту, где локальному зрению можно верить, а где оно тихо галлюцинирует

Полгода назад я узнал о крутом инструменте — Apps Script. Это расширение Google для их приложений, например, Таблицы, Документы, Презентации и т. д. Сначала при помощи этого инструмента я автоматизировал выгрузку данных из CRM в Google таблицу для спортивной школы и настроил удобное отображение этих данных, а потом, когда распробовал инструмент на вкус, сделал личного Telegram-бота. Об этом и пойдет дальше речь.

Спецлаб 30 лет разрабатывал комплексную систему видеонаблюдения GOALcity, и теперь там такое огромное число настроек, что можно управлять любыми технологиями этого и еще чуть-чуть того мира. Вот любую возможность для подобных программ назовите - она там уже есть. Но есть нюанс: настроить что-либо сможет, ну, очень терпеливый пользователь.

Сегодняшнее поколение зуммеров такой продукт никогда не купит - в нем больше одной кнопки.

Всем привет. Я сделал бесплатную обучающую платформу shlyk.tech с упором на визуализацию идей и структур. Графы, системы счисления, логику, комбинаторику, индукцию здесь можно потрогать, покрутить, прошагать и понять, почему оно так работает.

Это вторая часть разбора того, как мы выстраивали SLA и инцидент-менеджмент в большом продукте.

В этой части речь пойдёт о следующем этапе — масштабировании и удешевлении. О том, что происходит, когда SLA считается корректно, цифрам уже доверяют, но компания продолжает развиваться. У неё кратно растёт количество разработчиков, архитектура усложняется и количество сбоев тоже растёт. Инциденты и сбои это наши обиходные синонимы и по ITIL это не одно и тоже, уж простите. С ростом ограничением становится не математика и перегибы полиномов высоких порядков, а люди, ручной труд, коммуникации и скорость реакции. О том, что со всем этим делать и поговорим.

В этот прекрасный июньский день хочется немного выдохнуть: фичи доделаны, образы залиты, регресс пройден, в наушниках играет приятная музыка, а впереди целое лето и каникулы.

С вами снова я — Павел Мирошин, тимлид команды разработки «Графини» (первый аналог Grafana, написанный с нуля). И сегодня хочу немного рассказать о том, что мы сделали в новом большом релизе 2026H1 «Ассамблея».

Внутри про кеширование витрин, прогнозирование, импорт дашбордов из Grafana и другие обновления.

Когда вы загружаете фотографии на Яндекс Диск, они не просто лежат в облаке: ML‑модели анализируют снимки, группируют их в альбомы и выбирают хайлайты для фотоленты в Яндекс Диске. Но чтобы улучшать такую систему, нужно уметь измерять качество её работы. И здесь начинается проблема: модель выбирает «красивые» и «удачные» кадры, а эстетика — вещь субъективная. Одному важны насыщенные цвета, другому — композиция, третьему — эмоции и лица в кадре. Если попросить асессоров ставить оценки от 1 до 10, мы быстро получим не объективную шкалу, а смесь личных вкусов, разной строгости и шума.

Поэтому мы подошли к задаче не как к обычной разметке, а как к исследованию. Вместо абсолютных оценок использовали шахматный подход. Каждая фотография стала «игроком», который соревнуется с другими по 16 признакам эстетики — цветам, фокусу, геометрии, эмоциональности и другим параметрам. Это позволило получить не просто рейтинг кадров, а инструмент для анализа того, какие визуальные признаки учитывают ML‑модели Диска.

Всем привет! Я Всеволод Мещеряков из службы разметки Yandex Crowd Solutions. Мы собираем и размечаем фото, видео, тексты — в общем, готовим данные, на которых учатся ML‑модели. В этой статье расскажу, как подход из мира шахмат помог нам связать субъективное восприятие фотографий с математическими оценками и сделать фотоленту Яндекс Диска ещё красивее.

Привет, Хабр! Я Дмитрий Клепиков из команды Modus. 

После прошлой статьи захотелось взять тот же стек — ИИ-агента и пару MCP-серверов — и собрать через него в нашем BI-портале DQ-шаблон. DQ здесь — это Data Quality, то есть проверка качества данных: полнота, корректность, уникальность, согласованность, актуальность и всё то, из чего потом складывается доверие к данным.

Шаблон получился не универсальным в духе «подставь любую таблицу, и всё само поймётся». Скорее универсальным оказался каркас: одни и те же этапы, одна таблица результатов, один набор отчётов, история запусков и каталог правил. А вот сами правила остаются доменными. В адресном реестре это КЛАДР, ФИАС, ГКН, кадастровые номера и нюансы вроде «ё» в названиях улиц. Для контрагентов будут ИНН, КПП и ОГРН, для продаж — совсем другой набор проверок.

В качестве тестового датасета я взял открытый Реестр адресов Москвы. Задача была такая: агент через postgres-mcp смотрит схему, выбирает проверки из каталога правил, запускает SQL, пишет результаты в dq_snapshots, а потом через modusbi-mcp собирает отчёты в портале. Ниже расскажу, как именно он шёл, что получилось на выходе и почему после такого эксперимента агенту всё равно нельзя просто верить на слово.

Продолжаем серию «Адаптивное администрирование Sigla Vision». Разберем кейсы, где триггеры в базе FineDB помогают решать задачи администрирования Sigla Vision.

Привет, Хабр! Меня зовут Всеволод Коваленко. В Газпромбанке я занимаюсь развитием функционала BI-системы на базе Sigla Vision.

В предыдущей статье «Версионирование таблиц репозитория метаданных Sigla Vision» мы разобрали исторические таблицы, которые хранят данные о состояниях записей в БД. Версионирование таблиц мы тоже строили на триггерах FineDB. Теперь покажем, как те же триггеры решают еще ряд задач администрирования Sigla Vision.

Не знаю, только ли мне это свойственно, но я испытываю какой-то первобытную радость, когда вижу сложные паттерны, возникающие из сред, кажущихся хаотичными.

Представьте галереи колоний муравьёв, невероятно идеальные шестиугольники пчелиных сот или прожилки листьев. Никаких архитекторов или чертежей, лишь набор простых правил, приводящий к созданию великолепных узоров. Не знаю почему, но наблюдение за такими структурами всегда вызывает положительные ощущения.

Люди тоже их создают. Для меня один из самых удивительных паттернов, которые мы придумали — это дороги.

Иногда я представляю инопланетян из далёких галактик, которые откроют Землю уже спустя много времени после нашего ухода. Леса, снова занятые природой, города, превратившиеся в развалины; однако между ними всё равно заметен слабый паттерн — сеть дорог. Мне нравится думать, что они будут чувствовать то же самое, что и я, когда смотрю на природные паттерны: «Ого, кто-то действительно это продумал».

Градостроительные симуляторы и их дороги

Должен сказать, что дороги восхищали меня с детства.

До сих пор помню, как в возрасте шести-семи лет впервые играл в SimCity 2000. Я понял не особо многое и не знал, что такое зонирование, налоги и спрос. Но дороги сразу меня восхитили.

Я считаю, что дороги — основа каждого градостроительного симулятора. Ткань, из которой создаются города. С того времени я играл почти во все градостроительные симуляторы, действие которых происходит в наше время. Тем временем я начал замечать дороги в реальном мире. Исследовать их более детально.

Развязки. Перекрёстки с круговым движением. Эстакады. Сужения полос. Замечал каждую мелочь.

Хотя в каждой новой игре происходит шаг вперёд по сравнению с предыдущей, что-то всё равно продолжало казаться неестественным.

Привет, Хабр! Пишет команда Business Intelligence GlowByte. Каждый год мы проводим Fine Day Online – конференцию про бизнес-аналитику, где практики из разных компаний делятся честным опытом. 22 апреля собрались спикеры из сети “Галамарт”, банков Уралсиб и ОТП, а также FanRuan, и все пять докладов оказались про одно и то же: данные есть, деньги в инструменты вложены, а бизнес по-прежнему принимает решения на ощущениях.

В этом материале хотим поделиться: что обсуждали спикеры, какие цифры называли, что пошло не так и чем закончилось.

Почти все HEX-редакторы выглядят как унылый список байтов, в котором невозможно найти ничего интересного. Но достаточно добавить цвета — и человеческий мозг сам начнёт замечать магические сигнатуры, последовательности чисел, сжатые данные и даже скрытые изображения.

В этой статье будет рассмотрено, как работает подсветка байтов и какие hex-редакторы поддерживают это.

В предыдущей публикации я представил веб-инструмент для построения линий влияния в многопролётных шарнирных балках. Инструмент позволяет визуализировать линии влияния поперечных сил Q, изгибающих моментов M и реакций опор R, а также получать численные значения для любого заданного сечения.

Теперь — следующий шаг.

Я хочу поделиться идеей, как с помощью уже работающего инструмента автоматически строить эпюры Q и M для всей балки целиком. На данный момент это концепция и алгоритм, который я планирую реализовать. Буду рад услышать мнение сообщества.

Я проанализировал 20 лет своей переписки и превратил 1,2 миллиона сообщений в структурированное хранилище своей жизни — чтобы завоёвывать друзей и влиять на людей. Вместо этого я узнал кое-что о своём эмоциональном состоянии, циклах привязанности и периодах полураспада дружбы.

Привычная многим картина, когда бизнес «с полей» запрашивает дополнительную аналитику, менеджер идет выбивать ресурсы команды под задачу, аналитик вручную «перемалывает» данные и собирает обновленные дашборды…проходят недели, бюрократические жернова перемалывают прибыль, "гиря ударяется о пол" и бизнес в итоге принимает решение «на глазок».

С приходом AI в индустрию бизнес-аналитики забрезжила надежда, что эти темные времена останутся только в воспоминаниях тех, кто еще застал пейджер и охоту на мамонта.

В сегодняшней статье разберём, как на базе версии Apache Superset с поддержкой MCP и связки Foundation Models от Cloud.ru можно собрать рабочего AI-агента аналитика, который фразу «построй мне аналитику по продажам» за минуты превращает в полноценный дашборд с возможностью скейлинга в продакшене.

Я занимаюсь разработкой ПО для строительной механики. В процессе работы над одним из проектов возникла потребность в простом инструменте для построения линий влияния в многопролётных шарнирных балках. Готового решения под рукой не оказалось, и я написал свой веб-модуль.

Результатом захотелось поделиться с сообществом — вдруг кому-то тоже пригодится. Под катом — описание того, что получилось, как это работает, и где может быть полезно.

Привет! На связи Анна Астахова, директор по развитию ИТ-интегратора «Белый код». Недавно мы внедрили аналитику для сети аптек, в которой более 300 точек. В результате BI помог компании быстрее получать точную информацию, а также анализировать данные. 

Привет, Хабр!

Меня зовут Ольга, я финансовый директор и руководитель продукта Аспро.Финансы. За несколько лет работы с компаниями разного масштаба я раз за разом вижу одно и то же: открываете отчет — вот ПиУ, вот ДДС, дашборды зеленые. Красота. Но через неделю компании не хватает денег на зарплату. А месяц был прибыльным. Как так?

Наш прежний SLA формально выглядел корректно: была формула, «четыре девятки» и отчёты. Но в моменты сбоев это не помогало ответить бизнесу на вопросы: сколько времени мы были недоступны, какова потенциально недополученная прибыль и каким был вклад разных подразделений в «наши девятки». Команды по‑своему считали простои и потери, называли разные цифры, и формально все были правы, но временами договориться про общий знаменатель в расчётах становилось слишком сложно.

Меня зовут Дмитрий Химион, я руководитель ML Platform в X5 Digital. В статье расскажу, как мы «жили у границы потери доверия к SLA» и что с этим сделали: от запроса руководства и пересборки инцидент-менеджмента до доверенного алгоритма расчёта потерь и разделения SLA на бизнес- и технический уровни.