GDPval: измерение производительности AI-моделей на реальных задачах
Наша миссия — обеспечить то, чтобы искусственный общий интеллект (AGI) приносил пользу всему человечеству. В рамках этой миссии мы стремимся максимально прозрачно освещать прогресс того, как AI-модели учатся помогать людям в реальной жизни. Именно поэтому мы представляем GDPval — новую систему оценки, разработанную для отслеживания того, насколько эффективно наши модели и модели других разработчиков справляются с задачами, имеющими экономическую ценность и практическое значение. Мы назвали эту метрику GDPval, потому что она вдохновлена концепцией валового внутреннего продукта (ВВП, англ. GDP) как ключевого экономического индикатора, а набор задач основан на типичных ролях в индустриях, которые вносят наибольший вклад в ВВП.
Люди часто рассуждают о масштабном влиянии AI на общество, но самый наглядный способ понять каков его потенциал, это посмотреть на то, что модели уже умеют делать на практике. История показывает, что крупным технологиям, от интернета до смартфонов, требовалось более десяти лет, чтобы пройти путь от изобретения до массового внедрения. Такие оценки, как GDPval, помогают приземлить разговоры о будущем ИИ на факты, а не на догадки, и дают возможность отслеживать прогресс моделей во времени.
Читать: https://habr.com/ru/articles/962702/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Наша миссия — обеспечить то, чтобы искусственный общий интеллект (AGI) приносил пользу всему человечеству. В рамках этой миссии мы стремимся максимально прозрачно освещать прогресс того, как AI-модели учатся помогать людям в реальной жизни. Именно поэтому мы представляем GDPval — новую систему оценки, разработанную для отслеживания того, насколько эффективно наши модели и модели других разработчиков справляются с задачами, имеющими экономическую ценность и практическое значение. Мы назвали эту метрику GDPval, потому что она вдохновлена концепцией валового внутреннего продукта (ВВП, англ. GDP) как ключевого экономического индикатора, а набор задач основан на типичных ролях в индустриях, которые вносят наибольший вклад в ВВП.
Люди часто рассуждают о масштабном влиянии AI на общество, но самый наглядный способ понять каков его потенциал, это посмотреть на то, что модели уже умеют делать на практике. История показывает, что крупным технологиям, от интернета до смартфонов, требовалось более десяти лет, чтобы пройти путь от изобретения до массового внедрения. Такие оценки, как GDPval, помогают приземлить разговоры о будущем ИИ на факты, а не на догадки, и дают возможность отслеживать прогресс моделей во времени.
Читать: https://habr.com/ru/articles/962702/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Тестирование AI-систем и роль MCP-сервера: теория и практика глазами QA
MCP — это язык, на котором AI учится общаться с инструментами. Но если дать ему слишком много «слов», получится хаос. В статье можно узнать, почему MCP нужно курировать, где начинаются риски безопасности и как этот протокол помогает сделать взаимодействие с AI осмысленным и надёжным.
Почему MCP важен ->
Читать: https://habr.com/ru/articles/963012/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
MCP — это язык, на котором AI учится общаться с инструментами. Но если дать ему слишком много «слов», получится хаос. В статье можно узнать, почему MCP нужно курировать, где начинаются риски безопасности и как этот протокол помогает сделать взаимодействие с AI осмысленным и надёжным.
Почему MCP важен ->
Читать: https://habr.com/ru/articles/963012/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Маршрутизация LLM: оптимизация путей обработки языка
В стремительно развивающемся мире искусственного интеллекта большие языковые модели (LLM) стали мощными инструментами, способными понимать и генерировать текст, близкий к человеческому. По мере роста их сложности и масштаба критичной становится эффективная организация путей обработки. Маршрутизация LLM — это стратегическое распределение и оптимизация вычислительных ресурсов внутри таких систем. По сути, это выбор того, каким путём проходит входной текст через различные компоненты/ветки, чтобы получить максимально точный и релевантный результат. Умно направляя промпты и балансируя нагрузку, маршрутизация повышает эффективность, отзывчивость и общую производительность языковых моделей.
Читать: https://habr.com/ru/articles/963700/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В стремительно развивающемся мире искусственного интеллекта большие языковые модели (LLM) стали мощными инструментами, способными понимать и генерировать текст, близкий к человеческому. По мере роста их сложности и масштаба критичной становится эффективная организация путей обработки. Маршрутизация LLM — это стратегическое распределение и оптимизация вычислительных ресурсов внутри таких систем. По сути, это выбор того, каким путём проходит входной текст через различные компоненты/ветки, чтобы получить максимально точный и релевантный результат. Умно направляя промпты и балансируя нагрузку, маршрутизация повышает эффективность, отзывчивость и общую производительность языковых моделей.
Читать: https://habr.com/ru/articles/963700/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Чипсы вместо поиска: рекомендации пользователям, когда о них ничего не известно
На mir-kvestov.ru нужно давать рекомендации пользователям, про которых мы почти ничего не знаем: большинство не авторизованы, истории просмотров нет, на сайте только точный поиск по названию квеста. Т.е. не было даже нормальной истории текстовых запросов, из которой можно было бы собрать частотные подсказки или похожие запросы. Я обучил решающее дерево на 6500 анкетах пользователей, превратив 60 вопросов анкеты в 5 кликов по чипсам под строкой поиска. Так появилась фича, которая за пять шагов отправляет человека в нужный тип квестов. По пути пришлось согласовать математическую модель с пониманием стейкхолдеров о том «как правильно». Из этого конфликта родилось гибридное дерево, понятное и людям, и метрикам.
Читать: https://habr.com/ru/articles/964048/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
На mir-kvestov.ru нужно давать рекомендации пользователям, про которых мы почти ничего не знаем: большинство не авторизованы, истории просмотров нет, на сайте только точный поиск по названию квеста. Т.е. не было даже нормальной истории текстовых запросов, из которой можно было бы собрать частотные подсказки или похожие запросы. Я обучил решающее дерево на 6500 анкетах пользователей, превратив 60 вопросов анкеты в 5 кликов по чипсам под строкой поиска. Так появилась фича, которая за пять шагов отправляет человека в нужный тип квестов. По пути пришлось согласовать математическую модель с пониманием стейкхолдеров о том «как правильно». Из этого конфликта родилось гибридное дерево, понятное и людям, и метрикам.
Читать: https://habr.com/ru/articles/964048/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Бенчмарк бенчмарка Lakehouse-движков, в котором побеждает объективная реальность
Недавно на хабре вышла статья с громким заголовком “Бенчмарк lakehouse-движков, часть 1: StarRocks и Doris падают под нагрузкой, Presto аутсайдер, CedrusData быстрее всех”. В своей статье авторы из Кверифай Лабс выбрали методику TPC-DS, но вместо 99 запросов остановилась на одном, который к тому же запускается на одной машине. Обосновывается это тем, что на одном конкретном запросе нужно разобрать работу оптимизаторов. По результатам исследования делается вывод, что решение, разработанное авторами, является лучшим, в том числе для запуска одного конкретного запроса на одном узле. Давайте попробуем разобраться, действительно ли это так.
Читать: https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/964052/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Недавно на хабре вышла статья с громким заголовком “Бенчмарк lakehouse-движков, часть 1: StarRocks и Doris падают под нагрузкой, Presto аутсайдер, CedrusData быстрее всех”. В своей статье авторы из Кверифай Лабс выбрали методику TPC-DS, но вместо 99 запросов остановилась на одном, который к тому же запускается на одной машине. Обосновывается это тем, что на одном конкретном запросе нужно разобрать работу оптимизаторов. По результатам исследования делается вывод, что решение, разработанное авторами, является лучшим, в том числе для запуска одного конкретного запроса на одном узле. Давайте попробуем разобраться, действительно ли это так.
Читать: https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/964052/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Яндекс Дзен или как он вдохнул новую жизнь в ВК
В 2022 году Дзен стал двигаться вместе с ВК, но что это означало под капотом?
Разберём внутрянку технологий рекомендаций Дзена и текущих продуктов ВК по докладам Дмитрия Погорелова до 2024 и самого свежего 2025 с PML.
Узнаем самые первые архитектуры Дзена, что начали делать с увеличением нагрузки и хотелок МЛщиков. Как пришлось выкручиваться, когда столкнулись с объемами ВК.
Спойлер: нам пригодится шардирование
→
Читать: https://habr.com/ru/articles/964384/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В 2022 году Дзен стал двигаться вместе с ВК, но что это означало под капотом?
Разберём внутрянку технологий рекомендаций Дзена и текущих продуктов ВК по докладам Дмитрия Погорелова до 2024 и самого свежего 2025 с PML.
Узнаем самые первые архитектуры Дзена, что начали делать с увеличением нагрузки и хотелок МЛщиков. Как пришлось выкручиваться, когда столкнулись с объемами ВК.
Спойлер: нам пригодится шардирование
→
Читать: https://habr.com/ru/articles/964384/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
AI-драгдизайн: первая молекула прошла Фазу II
AI-драгдизайн: первая молекула прошла Фазу II. Разбираем, как GNN, AlphaFold 3 и $2.23 млрд на провал меняют фармакологию
Читать: https://habr.com/ru/articles/964554/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
AI-драгдизайн: первая молекула прошла Фазу II. Разбираем, как GNN, AlphaFold 3 и $2.23 млрд на провал меняют фармакологию
Читать: https://habr.com/ru/articles/964554/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Не только трансформеры: за пределами стандартных архитектур LLM
Привет! Это перевод очень крутой и захватывающей статьи, в которой автор рассматривает альтернативные архитектуры LLM: гибриды с линейным вниманием, диффузионные LLM, модели мира и малые рекурсивные трансформеры.
Каждая архитектура достаточно детально и глубоко разобрана, поэтому если вы интересуетесь LLMками, то будет очень интересно.
Читать: https://habr.com/ru/articles/964658/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет! Это перевод очень крутой и захватывающей статьи, в которой автор рассматривает альтернативные архитектуры LLM: гибриды с линейным вниманием, диффузионные LLM, модели мира и малые рекурсивные трансформеры.
Каждая архитектура достаточно детально и глубоко разобрана, поэтому если вы интересуетесь LLMками, то будет очень интересно.
Читать: https://habr.com/ru/articles/964658/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как работает цензура на государственном уровне? Разбираем на примере слитого китайского фаерволла. Часть 1
Мы скачали 500 ГБ утечку из Великого Китайского Файрвола чтобы вам не пришлось и решили их изучить. Разбираемся, как он работает, кого обслуживает и как его обходят.
Читать: https://habr.com/ru/companies/femida_search/articles/964664/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Мы скачали 500 ГБ утечку из Великого Китайского Файрвола чтобы вам не пришлось и решили их изучить. Разбираемся, как он работает, кого обслуживает и как его обходят.
Читать: https://habr.com/ru/companies/femida_search/articles/964664/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Что такое маршрутизатор LLM?
Большие языковые модели (LLM) стали основой современных ИИ-продуктов, обеспечивая работу всего - от чат-ботов и виртуальных ассистентов до исследовательских инструментов и корпоративных решений. Но LLM различаются по сильным сторонам, ограничениям и стоимости: одни лучше в рассуждениях, другие - в креативе, коде или работе со структурированными запросами. Здесь и нужен маршрутизатор LLM.
Маршрутизатор LLM работает как «умный диспетчер трафика»: он автоматически направляет промпты в наиболее подходящую модель под конкретную задачу. Вместо одной универсальной модели бизнес и разработчики повышают точность, скорость и снижают затраты, маршрутизируя запросы в реальном времени. По мере роста применения ИИ маршрутизация LLM становится обязательным слоем для масштабируемых, надёжных и эффективных систем.
Читать: https://habr.com/ru/articles/964832/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Большие языковые модели (LLM) стали основой современных ИИ-продуктов, обеспечивая работу всего - от чат-ботов и виртуальных ассистентов до исследовательских инструментов и корпоративных решений. Но LLM различаются по сильным сторонам, ограничениям и стоимости: одни лучше в рассуждениях, другие - в креативе, коде или работе со структурированными запросами. Здесь и нужен маршрутизатор LLM.
Маршрутизатор LLM работает как «умный диспетчер трафика»: он автоматически направляет промпты в наиболее подходящую модель под конкретную задачу. Вместо одной универсальной модели бизнес и разработчики повышают точность, скорость и снижают затраты, маршрутизируя запросы в реальном времени. По мере роста применения ИИ маршрутизация LLM становится обязательным слоем для масштабируемых, надёжных и эффективных систем.
Читать: https://habr.com/ru/articles/964832/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Substrait — lingua franca для баз данных
Substrait — это промежуточный формат (IR) для обмена планами запросов между системами. Он снимает боль диалектов SQL, позволяет делать pushdown в разные бэкенды и избавляет от повторного парсинга/оптимизации федеративных системах и позволяет относительно безболезненно заменять один бэкенд другим. Ниже - зачем он нужен, как устроен и кто поддерживает.
Узнать про Substrait
Читать: https://habr.com/ru/companies/cedrusdata/articles/964800/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Substrait — это промежуточный формат (IR) для обмена планами запросов между системами. Он снимает боль диалектов SQL, позволяет делать pushdown в разные бэкенды и избавляет от повторного парсинга/оптимизации федеративных системах и позволяет относительно безболезненно заменять один бэкенд другим. Ниже - зачем он нужен, как устроен и кто поддерживает.
Узнать про Substrait
Читать: https://habr.com/ru/companies/cedrusdata/articles/964800/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как мы починили процессы в ML-команде и сократили T2M на 20%
Привет, Хабр! Меня зовут Василий Сизов. По образованию я инженер-конструктор, а сейчас работаю тимлидом в ВТБ и занимаюсь машинным обучением в CRM и проектами с LLM.
В какой-то момент мне доверили кросс-функциональную команду — и тут пришлось разбираться не только в моделях, но и в процессах, которые обеспечивают их жизнеспособность. В этой статье расскажу, как мы пересобрали эти процессы и сократили Time to Market на 20%. Возможно, вы узнаете в этих историях свои задачи и вызовы – и найдете идеи, которые помогут их решить.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/964954/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Василий Сизов. По образованию я инженер-конструктор, а сейчас работаю тимлидом в ВТБ и занимаюсь машинным обучением в CRM и проектами с LLM.
В какой-то момент мне доверили кросс-функциональную команду — и тут пришлось разбираться не только в моделях, но и в процессах, которые обеспечивают их жизнеспособность. В этой статье расскажу, как мы пересобрали эти процессы и сократили Time to Market на 20%. Возможно, вы узнаете в этих историях свои задачи и вызовы – и найдете идеи, которые помогут их решить.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/964954/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Что лучше — код или drag-and-drop в BI? Дайте и то, и другое
В последние годы анализ данных прошел путь от диаграмм в Excel до сложных интерактивных дашбордов, которые помогают принимать взвешенные решения. Одновременно с этим сформировалось устойчивое представление о дашборде как о наборе диаграмм, таблиц и фильтров, собранных в визуальном редакторе методом drag-and-drop. Этот подход действительно сделал аналитику доступной: он быстрый, понятный и не требует знаний в программировании.
Но! В нашей работе все чаще появляются нетривиальные задачи, поэтому помимо Self-Service мы, команда интерактивной аналитики Инновационного центра «Безопасный транспорт», находим новые способы реализации интересных проектов. В этой статье мы хотим поговорить о том, какую пользу приносит разработка в BI.
Читать: https://habr.com/ru/companies/visiology/articles/965324/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В последние годы анализ данных прошел путь от диаграмм в Excel до сложных интерактивных дашбордов, которые помогают принимать взвешенные решения. Одновременно с этим сформировалось устойчивое представление о дашборде как о наборе диаграмм, таблиц и фильтров, собранных в визуальном редакторе методом drag-and-drop. Этот подход действительно сделал аналитику доступной: он быстрый, понятный и не требует знаний в программировании.
Но! В нашей работе все чаще появляются нетривиальные задачи, поэтому помимо Self-Service мы, команда интерактивной аналитики Инновационного центра «Безопасный транспорт», находим новые способы реализации интересных проектов. В этой статье мы хотим поговорить о том, какую пользу приносит разработка в BI.
Читать: https://habr.com/ru/companies/visiology/articles/965324/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Бро, ты можешь тут реализоваться и т.д.
Став частью ОТП Банка, именно ты сделаешь сильнее всю команду! Расти, учись и пробуй новое — это твой шанс создать что-то по-настоящему крутое.
Присоединяйся к ребятам и делись роликом с теми, кто тоже готов к переменам 🚀
Став частью ОТП Банка, именно ты сделаешь сильнее всю команду! Расти, учись и пробуй новое — это твой шанс создать что-то по-настоящему крутое.
Присоединяйся к ребятам и делись роликом с теми, кто тоже готов к переменам 🚀
3D-карта вместо инстинктов: как робот учится ползать и прыгать
В Гонконге разработали технологию для передвижения четвероногих роботов. Теперь они почти как настоящие животные способны автономно преодолевать экстремально сложные препятствия. Роботы находят обходные пути там, где кажется, что пройти невозможно. Как это стало возможно и какие возможности открывает новая технология?
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud4y/articles/965758/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В Гонконге разработали технологию для передвижения четвероногих роботов. Теперь они почти как настоящие животные способны автономно преодолевать экстремально сложные препятствия. Роботы находят обходные пути там, где кажется, что пройти невозможно. Как это стало возможно и какие возможности открывает новая технология?
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud4y/articles/965758/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Сверхбыстрые запросы: принципы Compaction при разделении хранения и вычислений в StarRocks и руководство по тюнингу
StarRocks при каждом импорте данных создаёт новую версию, что со временем приводит к росту числа мелких файлов и падению эффективности запросов. Фоновый процесс Compaction объединяет версии, устраняет дубликаты и сокращает количество I/O. В материале разобраны: архитектура Compaction в режиме разделения хранения и вычислений (FE — Scheduler, BE/CN — Executor), диспетчеризация по Partition и Tablet, критерии безопасной очистки данных, а также практики тюнинга. Показано, как смотреть Compaction Score на уровне Partition, отслеживать и отменять задачи, и какие параметры FE/BE/CN действительно влияют на производительность (compact_threads, lake_compaction_max_tasks и др.). Отдельно затронут мониторинг и алерты в Grafana/Prometheus. Текст ориентирован на инженеров DWH/OLAP и эксплуатацию высоконагруженных систем хранения данных.
Читать: https://habr.com/ru/articles/966322/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
StarRocks при каждом импорте данных создаёт новую версию, что со временем приводит к росту числа мелких файлов и падению эффективности запросов. Фоновый процесс Compaction объединяет версии, устраняет дубликаты и сокращает количество I/O. В материале разобраны: архитектура Compaction в режиме разделения хранения и вычислений (FE — Scheduler, BE/CN — Executor), диспетчеризация по Partition и Tablet, критерии безопасной очистки данных, а также практики тюнинга. Показано, как смотреть Compaction Score на уровне Partition, отслеживать и отменять задачи, и какие параметры FE/BE/CN действительно влияют на производительность (compact_threads, lake_compaction_max_tasks и др.). Отдельно затронут мониторинг и алерты в Grafana/Prometheus. Текст ориентирован на инженеров DWH/OLAP и эксплуатацию высоконагруженных систем хранения данных.
Читать: https://habr.com/ru/articles/966322/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как мы тестируем RT.Warehouse: тестовые сценарии, сбор и анализ метрик по результатам тестирования
Привет, Хабр! Меня зовут Ольга Проскурякова, я лид направления тестирования в компании TData. Эта статья - моя первая публикация на Хабре. Буда рада поделиться своим опытом.
Платформа, которую разрабатывает TData – это комплексное решение для работы с большими данными: сбор, управление, хранение, визуализация и анализ. В центре платформы – десяток ключевых продуктов. Все они проходят проверку нашей командой тестировщиков. Сегодня я расскажу о том, как мы тестируем один из них.
Для наглядности опишу предметную область тестирования. Это продукт RT.Warehouse - массивно-параллельная СУБД для построения хранилищ данных, разработанная на базе Greenplum.
RT.Warehouse обеспечивает высокую степень производительности и отказоустойчивости благодаря гибкости горизонтального масштабирования, использованию в ядре продвинутого оптимизатора запросов и адаптации архитектуры для хранения и обработки больших массивов данных.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/966416/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Ольга Проскурякова, я лид направления тестирования в компании TData. Эта статья - моя первая публикация на Хабре. Буда рада поделиться своим опытом.
Платформа, которую разрабатывает TData – это комплексное решение для работы с большими данными: сбор, управление, хранение, визуализация и анализ. В центре платформы – десяток ключевых продуктов. Все они проходят проверку нашей командой тестировщиков. Сегодня я расскажу о том, как мы тестируем один из них.
Для наглядности опишу предметную область тестирования. Это продукт RT.Warehouse - массивно-параллельная СУБД для построения хранилищ данных, разработанная на базе Greenplum.
RT.Warehouse обеспечивает высокую степень производительности и отказоустойчивости благодаря гибкости горизонтального масштабирования, использованию в ядре продвинутого оптимизатора запросов и адаптации архитектуры для хранения и обработки больших массивов данных.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/966416/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍1
Как создать динамическую сводную таблицу на Power BI Report Server
Всем привет! Меня зовут Максим Кушнер, и я занимаюсь BI-разработкой в команде HR-аналитики «Лемана Тех». Дашборды, которые создаёт и поддерживает наша команда, охватывают широкий круг HR-процессов компании, в т. ч. состояние и движение персонала, расходы на персонал, продуктивность, контроль использования рабочего времени, обучение, профессиональное развитие, вовлечённость, внутренние конкурсы, различные рейтинги и др. Пользователями дашбордов могут быть все 40 000+ сотрудников нашей компании – от топ-менеджмента до любого работника в магазине. Соответственно, количество различных срезов данных и бизнес-показателей в дашбордах может исчисляться десятками.
И очень часто наши коллеги говорят: «Ваш дашборд, конечно, классный, но нам хочется самим покрутить данные». Другими словами, пользователи хотят построить аналитику в нужных им разрезах и структуре, которые не предусмотрены разработчиком по умолчанию.
Если не пытаться решить эту боль пользователя, то он просто экспортирует сырые данные из дашборда в Excel, где использует инструмент сводных таблиц (pivot tables) для выстраивания аналитики в нужном ему виде. Но тогда встаёт вопрос: зачем нужен такой дашборд (и его разработчики), если пользователь использует его как перевалочный пункт, а основную ценность извлекает из другого инструмента?
Читать: https://habr.com/ru/companies/lemana_tech/articles/965670/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Всем привет! Меня зовут Максим Кушнер, и я занимаюсь BI-разработкой в команде HR-аналитики «Лемана Тех». Дашборды, которые создаёт и поддерживает наша команда, охватывают широкий круг HR-процессов компании, в т. ч. состояние и движение персонала, расходы на персонал, продуктивность, контроль использования рабочего времени, обучение, профессиональное развитие, вовлечённость, внутренние конкурсы, различные рейтинги и др. Пользователями дашбордов могут быть все 40 000+ сотрудников нашей компании – от топ-менеджмента до любого работника в магазине. Соответственно, количество различных срезов данных и бизнес-показателей в дашбордах может исчисляться десятками.
И очень часто наши коллеги говорят: «Ваш дашборд, конечно, классный, но нам хочется самим покрутить данные». Другими словами, пользователи хотят построить аналитику в нужных им разрезах и структуре, которые не предусмотрены разработчиком по умолчанию.
Если не пытаться решить эту боль пользователя, то он просто экспортирует сырые данные из дашборда в Excel, где использует инструмент сводных таблиц (pivot tables) для выстраивания аналитики в нужном ему виде. Но тогда встаёт вопрос: зачем нужен такой дашборд (и его разработчики), если пользователь использует его как перевалочный пункт, а основную ценность извлекает из другого инструмента?
Читать: https://habr.com/ru/companies/lemana_tech/articles/965670/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Forwarded from Типичный программист
С кем знакомятся типичные программисты: 2D-тян или живая девушка?
Согласно недавним исследованиям Vantage Point Counseling Services, треть американцев хотя бы раз состояла в романтических отношениях с ИИ. Появилось даже приложение Loverse для виртуальных знакомств, где вместо реальных людей роль партнёров выполняют чат-боты с искусственным интеллектом.
Мы решили провести своё исследование и выяснить где и с кем сегодня знакомятся пользователи стран СНГ. Пожалуйста, пройдите наш небольшой опрос. Это поможет нашему исследованию.
Пройти опрос.
Согласно недавним исследованиям Vantage Point Counseling Services, треть американцев хотя бы раз состояла в романтических отношениях с ИИ. Появилось даже приложение Loverse для виртуальных знакомств, где вместо реальных людей роль партнёров выполняют чат-боты с искусственным интеллектом.
Мы решили провести своё исследование и выяснить где и с кем сегодня знакомятся пользователи стран СНГ. Пожалуйста, пройдите наш небольшой опрос. Это поможет нашему исследованию.
Пройти опрос.
👎1
Как устроена ценуза изнутри. На примере слитого китайского фаерволла (блокировки Tor, VPN, анализ трафика)
Продолжаем нашу серию статей с разбором работы Китайского Firewall'а (GFW). В этой статье углубимся в техническую часть этой системы
Читать: https://habr.com/ru/companies/femida_search/articles/966980/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Продолжаем нашу серию статей с разбором работы Китайского Firewall'а (GFW). В этой статье углубимся в техническую часть этой системы
Читать: https://habr.com/ru/companies/femida_search/articles/966980/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
🔥1