Версионирование таблиц репозитория метаданных Sigla Vision

Продолжаем серию публикаций «Адаптивное администрирование Sigla Vision» . В предыдущей статье мы изложили основную концепцию построения объектной модели (ОМ), подробно разобрали сборку данных таблиц и привели код для ее развертывания. В этом материале расскажем, как построить систему версионирования для репозитория метаданных Sigla Vision (БД FineDB). Самой FineDB такая информация недоступна — там в основном данные только о текущем состоянии системы. Версионирование помогает оценить реальное использование таблиц и увидеть динамику объектов. На основе исторических данных у нас построено несколько системных отчетов, которые мы регулярно используем в работе. Описанный подход не привязан к Sigla Vision — он применим к любой аналитической системе, где метаданные хранятся во внешней СУБД с поддержкой триггеров.

https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/1036472/

#Системное_администрирование #визуализация_данных #sql #анализ_и_проектирование_систем #Business_Intelligence #FineBI #Sigla_Vision #дашборды #бизнесаналитика #PostgreSQL

Объектная модель Sigla Vision

Продолжаем серию публикаций «Адаптивное администрирование Sigla Vision». Часть наших подходов будет полезна и другим ИТ-специалистам, которые развивают или сопровождают аналитические системы — особенно те, что хранят метаданные во внешних СУБД. В этой статье подробно разберем объектную модель BI-системы. Она помогает лучше понимать работу системы, следить за ее состоянием и контролировать изменения. В предыдущей статье «Адаптивное администрирование Sigla Vision» мы посмотрели на BI-систему «из коробки» глазами тех, кто ее сопровождает: объяснили, зачем нужны дополнительные данные о работе системы и для чего создавать объектную модель, привели примеры задач, где она используется. Тема нынешней статьи — основа всего нашего дальнейшего опыта работы с Sigla Vision.

https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/1028962/

#администрирование #Business_Intelligence #BI #FineBI #Sigla_Vision #дашборды #бизнесаналитика #SQL #PostgreSQL

Адаптивное администрирование Sigla Vision / FineBI

Меня зовут Сергей Усов. В Газпромбанке я в составе небольшой команды занимаюсь развитием и сопровождением корпоративной BI-системы на базе решения Sigla Vision (российский форк FineBI). Мы хотим поделиться практическими наработками с сообществом пользователей Sigla Vision / FineBI — сделать работу с системой удобнее и облегчить жизнь администраторам. При этом часть наших подходов может пригодиться и тем ИТ-специалистам (разработчикам, дата-инженерам, аналитикам), которые сопровождают работу технических систем, имеющих в своем составе БД с репозиториями метаданных. Описанные решения являются общеинженерными и могут быть применены не только к корпоративным аналитическим системам. Это первая статья из цикла, посвященного нашему опыту администрирования Sigla Vision.

https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/1018690/

#администрирование #Business_Intelligence #BI #FineBI #Sigla_Vision #дашборды #бизнесаналитика #SQL #PostgreSQL

На что способна новая модель NVIDIA — Nemotron 3 Super 120B. Бенчмарки, тесты и интеграция в Luxms BI

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.

https://habr.com/ru/companies/luxms_bi/articles/1019774/

#ии #llm #llmмодели #nvidia #luxms #бизнесаналитика #ai #искусственный_интеллект #business_intelligence #nemotron_3_super

Разбираемся с GlowByte, как выбрать BI-платформу в 2026: от универсальных критериев к сценарному подходу

Всем привет! На связи практика Business Intelligence GlowByte. Открываем год полезной информацией. В 2022 году мы опубликовали на Habr статью про выбор BI-платформы, публикация набрала более 24 000 просмотров. Тогда наш подход был простым: составили большую таблицу сравнения по множеству критериев, поставили баллы — и вуаля, выбирайте лидера. Четыре года спустя понимаем: такой подход работал для своего времени, но сегодня устарел. В условиях большой неопределенности компании действительно искали универсальные решения "на все случаи жизни". Логика была понятной: выбираем один инструмент, который закроет максимум потребностей на годы вперед. Но рынок BI созрел. Заказчики стали подходить к выбору осознаннее, исходя не из абстрактного функционала, а из конкретных бизнес-сценариев. И оказалось, что попытка найти "универсальную пилюлю" часто приводит к разочарованию. Расскажу, как мы в GlowByte пересмотрели методику выбора BI и почему сценарный подход работает эффективнее.

https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/986846/

#BI #Business_Intelligence #GlowByte #анализ_данных #визуализация_данных #selfservice_BI #выбор_ИТрешений #управленческая_отчетность #дашборды #ИТконсалтинг

Внутренняя БД FineBI и аналитика BI-системы

Привет, Хабр! Меня зовут Юлианна Валиуллина и я главный эксперт по развитию BI в банке Уралсиб. Для начала немного о нас: мы практикуем self-service подход, в банке более 200 разработчиков, из них 150 имеют опубликованные дашборды, остальные делают аналитику для себя. Более 1200 опубликованных дашбордов, MAU около 1500. Большая часть дашбордов в нашем банке работает в spider(extract) режиме, доля direct 15-20%. Такое количество пользователей и разработчиков требует высокого уровня автоматизации для осуществления поддержки и администрирования. В этой статье хочу рассказать о том, как мы строим внутреннюю аналитику BI системы.

https://habr.com/ru/companies/uralsib/articles/980872/

#finebi #bi #business_intelligence #selfservice #selfservice_bi #FineDB #FineBI_LogDB

Больше, чем BI: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся. Часть 3: решения для специализированных задач

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».

https://habr.com/ru/companies/luxms_bi/articles/972946/

#функциональность #bi #business_intelligence #бизнесанализ #импортозамещение #luxms #отчетность #writeback #расчеты #бизнес_аналитика

Today in our #Business_Intelligence module, we explored a data science case study on UK road collisions, using the latest dataset (updated Sep. 2025) from the Department for Transport (DfT), United Kingdom.

We went through the analytics cycle: business & data understanding, data preparation, developing a predictive model and model evaluation.

What‑if анализ сегодня: от Excel‑зоопарка к ИИ‑агентам

Сегодня анализ “что если” превращается из экселевской игрушки в реальный управленческий инструмент, который можно автоматизировать. В этой статье мы заглянем в прошлое what-if, сравним с настоящим и попробуем представить, каким он станет в ближайшем будущем. Сейчас подобный анализ в большинстве компаний – это огромный ручной труд и Excel. Мнение, что вопрос решит интеграция ИИ – всего лишь иллюзия, которая исчезает, когда начинаешь работать с большими выборками данных, хранилищами, с крупными справочниками на сотни и тысячи позиций. И, самое главное, – когда начинаешь считать. Поделюсь своим взглядом на этот счет, а также вариантами решения проблемы, и расскажу, как можно нивелировать риски.

https://habr.com/ru/companies/sapiens_solutions/articles/962124/

#bi #аналитика #ai #ии #ииассистент #ииагенты #what_if #что_если #анализ_данных #business_intelligence

Как мы наводим порядок в BI: опыт внедрения процесса ревью отчётов

В 2019 году центральная BI-команда нашей компании столкнулась с типичной задачей: как небольшой командой разработчиков обеспечить качественную аналитику для тысяч сотрудников в условиях быстро растущего бизнеса и высокой самостоятельности подразделений? Мы сделали ставку на модель self-service BI: инструмент передали бизнес-пользователям, чтобы они могли сами строить отчёты. Идея «демократизации данных» поначалу казалась удачной. Но без чётких правил, стандартов и контроля всё быстро превратилось в BI-хаос: тысячи разрозненных отчётов, низкая производительность, противоречивые метрики и перегруженная инфраструктура на Premium P3. Пользователи жаловались, доверие к BI падало, а управлять этим потоком становилось всё сложнее. В этой статье мы — Ринат Хабибрахманов, руководитель практики BI в Лемана Тех, и Лариса Фернандес, ведущий разработчик аналитических систем, — делимся опытом нашей команды. Расскажем, как мы шаг за шагом внедряли процесс ревью Power BI-отчётов, чтобы вернуть контроль, улучшить качество аналитики и восстановить доверие пользователей к BI-системе. Ключевым шагом стало внедрение процесса ревью. Ниже подробно разберём, зачем он понадобился, какие цели мы ставили и как его организовали.

https://habr.com/ru/articles/948004/

#bi #business_intelligence #ревью