Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: РКН заблокировал FaceTime, Snapchat и Roblox, безвиз с Китаем и Саудовской Аравией, Россию внесли в черный список отмывания денег ЕС, в Южной Корее взломали домашние камеры наблюдения, Твиттер Маска оштрафовали в Европе, а также слухи о «чесночной» модели от OpenAI.
Я пришла в компанию, где системный анализ «формально был», но по факту системные аналитики жили отдельно от разработки и продукта. Итог был предсказуем: аналитики писали ТЗ, которые никто не читал, разработчики ходили к бизнесу напрямую, интерпретировали хотелки «как поняли», в систему прилетали костыли, странные обходные пути и тонны лишней логики, а в прод выкатывалось то, что скорее напоминало мем с качелями «что хотел заказчик — что в результате получилось».
Сколько я пользуюсь SQL, столько же он меня бесит. Сегодня хочу рассказать про свой прототип языка для создания больших и сложных аналитических запросов, который компилируется в SQL. Он будет опираться на структуру конкретной БД, и даже больше — он будет опираться на логику данных.
Всем, Добрый день! На связи Андрей Счастливый.
Продолжаю писать пакет для бэктестинга торговых стратегий "WarpTrade", о котором я писал в первой статье. Я обратил внимание, что в комментариях отписалось достаточно людей, не равнодушных к теме алготрейдинга, это радует.
Какая моя цель? Продолжать заниматься любимым делом, а конкретно данной статьёй я хочу показать, что возможно то, что многие считают невозможным. Ну что, перейдём к делу и расскажу о своих наработках.
В 2025 году retention снова стал главной метрикой рынка. Трафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.
Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».
Привет. Меня зовут Евгений, и я продуктовый менеджер направления отчетности и визуализации данных в компании «Форсайт».
Хотя корпоративная «Форсайт. Аналитической платформа» (далее просто Платформа) имеет в своем арсенале большое число различного инструментария, на мой взгляд, именно инструменты отчетности фактически являются ключевым блоком и «лицом» Платформы и BI-приложений, реализованных на ее основе. Ведь это первое, c чем сталкивается конечный пользователь и на что обращает внимание при работе: наличие необходимых функций, удобство построения пользовательского интерфейса, скорость работы — все это пользователи часто записывают именно на счет компонентов отчетности.
Хочу поделиться с вами нашей «вендорской» историей от том, как развивался инструментарий отчетности в составе нашей Платформы, какие интересные компоненты появились у нас относительно недавно, и над чем новым «Форсайт» работает прямо сейчас. Итак, начинаем!
Уже несколько лет я веду детальный учёт наших семейных расходов. Делаю я это, чтобы самому себе ответить на ряд вопросов: Сколько мы тратим денег? Какова динамика расходов во времени? Какова наша личная инфляция?
Как с помощью математической статистики мы ищем тренды в промышленных данных, предотвращая инциденты и аварии.
Мы поговорим про основные ошибки, которые очень часто допускаются при проектировании «с нуля» в REST API на примере базового взаимодействия между клиентом и сервером в системе.
Самая частая проблема, с которой у многих всё начинается — это «проблема чистого листа». Мы поговорим о том, как описать API метод с самого начала и избежать при этом наиболее распространенных ошибок.
В прошлой статье я запустил GigaChat под Roo Code и погонял на задачах аналитика. Результаты в сравнении с Qwen оказались так себе. Улучшим их!
Показываю пошаговый процесс улучшения промта для извлечения требований из интервью с заказчиком. Каждая итерация — конкретная проблема и её решение. В конце — готовый промт, который можно использовать.
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».
Те, кто изучал работу компьютерных систем, знают, что в них есть понятие «прерываний», которые позволяют экономить драгоценное процессорное время, прерываясь от текущих задач и обрабатывая некое событие, только тогда, когда оно произошло, а не постоянно следя за этим, иначе никакого высокопроизводительного процессора не хватит ни на что.
Это можно сравнить с тем, как если бы вы, постоянно, каждую секунду, открывали и закрывали входную дверь в квартиру, непрерывно проверяя, не пришёл ли кто-нибудь?
Согласитесь, что мы так не делаем, так как это было бы нерационально.
Забавно, но, уже достаточно давно, я отслеживаю один любопытный феномен, который я для себя назвал «interrupt-интерфейс человеческой психики»...
Можно ли было читать советские стихи американцам? Пытаюсь выяснить это с помощью Python на примере Андрея Вознесенского.
Если вы работаете с ClickHouse, то наверняка слышали про такую фишку, как внешние словари. А если не слышали, самое время узнать, потому что эта штука способна творить чудеса с производительностью запросов и удобством архитектуры.
В этой статье разберем ее подробнее.
На SOC Forum у нас стоял гоночный симулятор Assetto Corsa — и мы решили сделать его не просто развлечением, а полноценным источником аналитики.
Мы подключились к Shared Memory игры, собрали данные в реальном времени, построили дашборды и придумали ачивки.
Рассказываю, как устроена телеметрия AC, как собрать её в режиме реального времени и зачем всё это понадобилось.
Рассмотрим практический разбор слабых мест в технических заданиях на разработку систем, сервисов и т.д.
Идеальное ТЗ — утопия, но многие болезненные моменты и конфликты на стадии приемки можно предсказать и минимизировать. Часто они возникают не из-за злого умысла, а из-за слепых зон в документе.
Если вы смотрели фильм «21», то скорее всего вспомните, как профессор объясняет студентам классическую задачу с тремя дверями. За одной дверью — машина, а двумя другими — самокаты. Игрок выбирает дверь, но пока не открывает её. Затем ведущий открывает одну из оставшихся дверей, за которой точно находится самокат, и предлагает игроку поменять свой выбор.
Что же выбрать, чтобы открыть дверь с машиной — менять или нет?
Многие компании запрещают сотрудникам использовать ChatGPT и Claude — инфобез не пропускает иностранные сервисы. При этом российские ИИ-решения от Сбера и Яндекса работают в отечественном правовом поле, проходят аудит и размещены на территории РФ.
В этой статье показываю, как за 20 минут подключить Sber GigaChat к Roo Code — связке, которую мы разбирали в предыдущем материале про автоматизацию рутины аналитика. Понадобится локальный прокси gpt2giga, который принимает запросы в формате OpenAI и транслирует их в облако Сбера.
Пошагово: установка через pip/Docker, получение API-ключа в Sber Studio, настройка .env, подключение в Roo Code. Плюс таблица типичных ошибок и их решений.
Статья для аналитиков, тестировщиков и разработчиков, которым нужен ИИ-инструмент, совместимый с корпоративными политиками безопасности.
Массовые атаки – это конвейерные кампании, которые бьют по тысячам компаний одним махом. По нашим оценкам, за первые три квартала 2025 года каждая пятая успешная атака на организации была массовой, а одна кампания могла затрагивать от десятков до нескольких тысяч жертв. Для атакующих это идеальный бизнес: один сценарий, одна инфраструктура – и огромный охват, тогда как для компаний это лавина инцидентов, утечек и простоев, с которой уже не справиться силами «классического антивируса» и перегруженной SOC-команды.
Поддельные CAPTCHA, сгенерированный ИИ вредонос, отказ в обслуживании Citrix и прочие неприятные сюрпризы от хакеров.
Подготовили для вас подборку самых нашумевших массовых кибератак за первые три месяца.
Большинство торговых систем работают так: “если RSI пересёк X — покупай”.
Но рынок — стохастическая система. Сигналы не бинарны, они вероятностны.
Это приводит к фундаментальным проблемам классических индикаторных систем, из-за которых они чаще всего и не работают. Поэтому я решил создать рыночный анализатор, основанный на огромном количестве переменных - от простых индикаторов до анализа корреляций, волатильности, объёмов.
Разберём логику этого анализатора и как именно он работает.