120 миллиардов параметров, контекст 256K токенов, агентное поведение — и все это на одной видеокарте. Мы подключили Nemotron 3 Super к Luxms BI и неделю тестировали на реальных аналитических задачах. В этой статье — что получилось, где модель справляется, а где пока нет.

Главный вопрос, на который мы хотели ответить – можно ли сегодня решать реальные аналитические задачи на одной GPU там, где обычно требуется кластер.

Привет, «Хабр»! Я Александр Тютюнник, директор по развитию бизнеса ГК Luxms. И сегодня хочу поговорить с вами о теме, которая часто окутана туманом корпоративного бюрократизма, но от этого не становится менее важной. Речь об IT-стратегии.

Мы привыкли думать о стратегии как о документе где-то на пять лет, где расписаны внедрения и бюджеты. Но давайте честно: в современном мире такой план устаревает еще до момента подписания. Сегодня я хочу предложить вам взглянуть на IT-стратегию через призму биологии и нейрофизиологии. С помощью очень современного сейчас понятия аллостаза.

Забегая вперед: постоянство не является самой фундаментальной основой жизни. И вашей IT-конторы тоже.

Это заключительная часть серии «23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся». В первой мы говорили о платформенности и архитектуре, о фундаменте системы. Во второй – о классическом BI-функционале. В третьей – о возможностях, выходящих за рамки привычной бизнес-аналитики.

А сегодня расскажем о том, что принципиально отличает Luxms BI от аналогов, о фичах, которых нет в других BI-системах. Эти особенности – прямое следствие нашей экспертизы и особенных подходов к архитектуре, и они часто становятся решающим аргументом для тех, кто выбирает платформу для серьезных, долгосрочных проектов.

Это третья часть серии «23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся». В первой мы говорили о платформенности и архитектуре, о том, на чем держится система. Во второй – о классическом BI-функционале, который делает систему BI-системой.

А сегодня мы расскажем, что происходит, когда бизнес-задачи перерастают рамки стандартной аналитики. Речь пойдет о функциях, которые превращают Luxms BI из инструмента визуализации в платформу для решения сложных, специализированных задач. Именно эти возможности наши заказчики чаще всего характеризуют фразой «а вот это – действительно больше, чем BI».

Это вторая часть серии «23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся». В первой (прочитать можно здесь) мы говорили о платформенности и архитектуре — о том, на чём держится система.

А сегодня расскажем о базе, о функционале классической BI-системы, который и делает систему BI-системой.

Этот раздел про то, без чего не обходится ни одна зрелая BI-система — визуализации, переменные, геоаналитика, сводные таблицы и внутренний язык. Мы не столько гордимся самим фактом их наличия — всё это действительно есть во многих решениях, сколько тем, как именно эти возможности реализованы в Luxms BI — у нас всё заточено под скорость, гибкость и удобство.

Мы давно работаем на рынке BI и, как любой зрелый продукт, регулярно сравниваем себя с другими системами, которых с каждым годом появляется всё больше и больше — каждая со своими сильными и слабыми сторонами. И мы решили задать себе простой, но важный вопрос: а чем мы в Luxms BI действительно гордимся? Что нравится не только нам, как разработчикам, но и экспертам, которые делают на нашей платформе десятки проектов? Какие особенности мы сами считаем важными и удобными?

Так появилась эта серия: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся. Это не список «всё, что у нас есть», и не подборка базовых возможностей, которые сегодня есть почти в каждом BI-инструменте. Мы собрали то, что нас самих вдохновляет, и то, что мы чаще всего видим в успешных проектах наших клиентов.

Для удобства мы разделили эти фичи на четыре тематических блока. Начнём с первого блока — архитектура и платформенность, с того, на чём держится всё остальное. В этой статье мы расскажем, как устроена платформа Luxms BI, почему мы сделали ставку на датацентричную модель, как устроена быстрая кастомизация интерфейсов, что такое BI-Magic-Resources, и зачем внутри BI-платформы observable-сервисы. 

В отличие от классического подхода, где BI-система жестко фиксирует связи, мы реализовали модель, которая сама определяет, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшлет, и формирует оптимальный запрос «на лету». Это наша новая Адаптивная модель данных Luxms BI.

Я, Николай Павлов, инженер по обработке данных, и в статье мы разберём, как на практике построить такую модель на примере небольшого проекта: поднимем ClickHouse в Docker, создадим схему «снежинка» с тестовыми данными, соберём адаптивную модель и построим дэшборд с экономическими метриками интернет-магазина.

В этой статье расскажем про новую адаптивную модель данных в Luxms BI. Мы реализовали подход, при котором модель сама понимает, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшборд, и строит оптимальный SQL-запрос. Это делает аналитику быстрее, а работу с данными — действительно self-service.

Расскажем как это работает, чем отличается от старого подхода и какие преимущества дает аналитикам и бизнесу.

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.

В крупных федеральных организациях всё активнее используется подход управления на основе данных, который требует активного использования и постоянной переделки, развития, модификации аналитических приложений, отчётов, данных. Тот опыт и наши наработки, которыми мы хотим поделиться в рамках данной статьи, приносят пользу на многих проектах, где речь идёт о сотнях аналитических отчётов и дэшбордов, нескольких тысячах показателей и сотнях и тысячах активных пользователей, где, самое главное, вендорские решения кастомизируются внутренними командами заказчика. Для таких случаев всё, о чём мы расскажем дальше, очень важно, для остальных — надеемся, что будут полезны отдельные мысли и технические решения.

Начнём с простого и наболевшего. Когда создаётся первая версия дэшборда, задача звучит просто: «показать данные хоть как-нибудь и побыстрее». Не до архитектуры, не до производительности — главное, чтобы цифры появились, и руководство смогло принять правильное управленческое решение. Потом уточняется задача, добавляются новые требования, меняются источники, добавляются разрезы данных, растёт нагрузка. И вот тот самый дэшборд, собранный на скорую руку, оказывается в проде — и технически работает не так и не с той скоростью, как нужно. А далее необходимо развивать функционал, обновлять версию. И сложности растут.

В этой статье команда авторов ГК Luxms, вендора платформы бизнес-аналитики Luxms BI, расскажет, почему так происходит и почему «оптимизация» — это не про критику, а про работу с реальностью, со сложной реальностью мира IT и мира данных. А еще — почему важно не только чинить, но и уважать чужой код. 

Для быстрого создания какого-то продукта часто используют различные open source решения. Но применение открытого ПО несёт в себе определённые риски: от финансовых до юридических. Потому что разработка на базе ПО с открытым исходным кодом не означает бесконтрольное использование созданных на этом коде продуктов из-за действия соответствующей лицензии: BSD, GNU, MIT, LGPL, AGPL, BSPL, SSPL, Demoware License, Apache License 2.0, RSAL и других. А в соответствии со статьями 1252 и 1301 ГК РФ иски о нарушении лицензионного права предъявляются к юридическому лицу, использующему указанное программное обеспечение. 

Меня зовут Алексей Розанов, я руководитель пресейл-направления и работы с партнёрами ГК Luxms, и в этой статье я хочу рассмотреть несколько примеров использования open source решений на рынке BI-аналитики и подсветить юридические риски для компаний, которые используют BI-системы на их основе.

В последние несколько лет мы все чаще слышим о self service подходе в BI, он становится всё более важным для бизнеса, предоставляя пользователям возможность самостоятельно анализировать данные и принимать решения без участия IT-служб. Self service BI предоставляет бизнес-пользователям гибкость и контроль над своими отчётами и дэшбордами, позволяя работать с данными без навыков программирования.

Мы в ГК Luxms, понимая этот запрос со стороны рынка, сделали значительный шаг в развитии self service функционала на нашей платформе Luxms BI. 

Luxms BI — платформа бизнес-аналитики данных с высочайшим быстродействием и горизонтальной масштабируемостью. У неё мощные функциональные и визуальные возможности, а также быстрая обработка больших объёмов данных благодаря своей датацентричной архитектуре. В Реестре российского ПО.

Сейчас многие крупные клиенты, такие как Почта России и Департамент здравоохранения Москвы, активно используют Luxms BI именно как полноценный инструмент для самостоятельного анализа данных. 

Меня зовут Алексей Розанов, я руководитель пресейл направления и работы с партнёрами, и в этой статье я расскажу, как мы целенаправленно работали над этим направлением и что уже сделали, чтобы сегодня наша платформа являлась мощным аналитическим решением для решения self service задач.

Сегодня у большинства крупных компаний есть схожая задача: в условиях санкционных рисков, постепенном «отключении» зарубежных систем и политики импортозамещения — перейти на отечественные решения, сохраняя при этом функционал, привычное качество решений и свои наработки.

Меня зовут Алексей Розанов, я руководитель пресейл направления и работы с партнерами ГК Luxms, вендора платформы Luxms BI.

Luxms BI — платформа бизнес-аналитики данных с высочайшим быстродействием и горизонтальной масштабируемостью. У нее мощные функциональные и визуальные возможности, а также быстрая обработка больших объемов данных благодаря своей датацентричной архитектуре. В Реестре российского ПО.

И как человек, который постоянно общается с заказчиками, я прекрасно понимаю, насколько сложным может быть переход с одной системы бизнес-аналитики на другую. Перенос данных, настройка ETL-процессов, интеграция с текущими бизнес-процессами, полная перестройка работы ИТ-служб — всё это требует значительных усилий. А для тех, кто использует Power BI и работает с многомерными кубами, задача усложняется многократно.

В этой статье я расскажу, как Luxms BI помогает нашим клиентам успешно адаптироваться к новым условиям, не теряя в гибкости и эффективности аналитики на примере реализации поддержки MDX-запросов.

Привет! Меня зовут Илья Гурешидзе, занимаюсь разработкой фронтенда, сопровождением и внедрением кастомных решений на базе платформы Luxms BI.

И хочу предложить в новогодние праздники почитать статью-руководство по кастомизации платформы Luxms BI для фронтенд-разработчиков, которые хотят добавить яркие и запоминающиеся элементы в свои дэшборды.

В ней расскажу как создать необычные визуализации, например, новогодние ёлки и шары, с использованием React и библиотеки Echarts. Технические особенности, код, архивы, инструкции, мемы и немного юмора — под катом.

В преддверии новогодних праздников предлагаю прочитать статью специально для виноманов! Меня зовут Ярослав Золотухин, я QA Lead Luxms.  И сегодня хочу поговорить о том, как с помощью данных и платформы бизнес-аналитики Luxms BI сделать выбор вина более осознанным и приятным.

Я - Алексей Розанов, руководитель отдела пресейл и работы с партнерами Luxms, хочу с вами честно поговорить о том, что собой представляет Luxms BI. Поскольку полагаться только на рейтинги нельзя, а опыт других компаний сильно зависит от их задач, требований и условий, то хочу предложить вам еще один взгляд - взгляд вендора. 

Это будет объективный, насколько это вообще возможно, обзор плюсов и минусов платформы Luxms BI, основанный на общении с нашими партнерами, действующими и потенциальными заказчиками. Я не буду голословным и предоставлю максимальное количество подтверждений тому, о чем буду говорить. 

Наш заказчик столкнулся с реальной проблемой, когда из-за использования устаревшего ETL-инструмента StreamSets оказался в ситуации, в которой его система начала давать сбои, а это напрямую влияло на финансовые результаты. Мы решили помочь, организовав миграцию на более современное решение — Luxms Data Boring.

В этой статье мы, Николай Павлов и Наталья Глодя, делимся опытом нашей команды в поисках потерянных данных и рассказываем о том, как важно не дожидаться критических ситуаций, а заранее обновлять свои инструменты. Узнайте, как мы смогли не только решить проблему заказчика, но и обеспечить надежность и эффективность бизнес-процессов с помощью отечественного ПО, подходящего под условия импортозамещения.

Мы, Luxms, создаём передовые решения для обработки и анализа данных. В этой статье мы поговорим о том, как на основе рейтингов можно пропустить подходящий вам BI-инструмент и о том, как выбрать неподходящий.

Рейтинг кажется находкой для бизнеса: посмотрел кто в топе, выбрал лучшее решение среди более чем сотни существующих на рынке. Но всё не так просто: рейтинги ошибаются, не дают полной картины, иногда даже намеренно вводят читателей в заблуждение.

Хотите разобраться, как подобрать BI-решение для своего бизнеса? Узнать, что делать, чтобы не полагаться только на рейтинги? Или просто заглянуть за кулису того, как работают аналитические инструменты и почему они бывают неточны? Заходите под кат, там всё расскажем и дадим советы по осознанному выбору: наш материал для всех ЛПР и ЛВР, а также технарей, которым будет забавно увидеть, как искажаются канонические термины и названия продуктов.

Сейчас нейросети – это хайп, который, кажется, прошёл свой пик завышенных ожиданий на кривой Гартнера, и внутри компании мы периодически спорим о полезности нейросетей и об их будущем. Один из споров даже вышел за пределы компании на Форум Data&AI с темой "AI мифы, хайп и реальность".

В статье мы расскажем, как по запросу одного из клиентов развили нашу платформу в части интеграции с нейросетевой моделью GigaChat.