RU

Предиктивное обслуживание в промышленности: три системных условия, без которых технологии не работают

Сотни миллиардов вложены в IIoT, предиктивную аналитику и цифровые двойники. Но часто проекты предиктивного ТОиР достигают технологического успеха —…

bigdataискусственный интеллектindustrial iotдетектор аномалиймониторинг оборудования
Habr
RU

Пишем свой Native Filter плагин для Apache Superset: пошаговый рабочий туториал

Всем привет! Меня зовут Александр Цай, я ведущий инженер-аналитик в МТС Web Services. Занимаюсь всем, что связано с данными и ИИ. Найти, заполучить,…

apache supersettutorialdyiвизуализация данныхsqlbigdataapachefrontendtypescript
Habr
RU

От 12 часов к 30 минутам: как мы join’им миллиарды товарных движений в ClickHouse

Всем привет! Меня зовут Муса. Наша команда занимается витринами данных по товарному учёту. Каждый день мы доставляем около 10 млрд записей…

highloadclickhousebackendsystem-designbigdataбазы данныsqlolapархитектура данныхozon tech
Habr
RU

Пилот дата-агента: шаблон брифа, приёмка по 50 вопросам и пять метрик, по которым его закрывают

Привет, это команда BI GlowByte. Это третий разбор материалов FanRuan про дата-агентов. В первом смотрели , чем агент отличается от ИИ-помощника. Во…

finebifanruandorabigdataagentdashboardпилотирование технологийfinereportdatavizдашборд
Habr
RU

Пять вопросов, на которые должны отвечать ваши данные, прежде чем с ними начнёт работать ИИ-агент

Привет, это практика BI GlowByte. В прошлой статье мы говорили про новый продукт FanRuan Dora – дата-агентов поверх BI. Мы разобрали, как устроены а…

dorafinebifanruanbigdataaibibusiness intelligencedashboarddatavizagent
Habr
RU

От ANN к честному KNN на GPU: как мы пересобрали отбор кандидатов в рекомендациях Ozon

Привет! Мы команда рекомендательной системы Ozon, и сегодня мы хотим рассказать о нашем пути от приближённого поиска соседей (ANN) к точному KNN на…

annrecsysbigdataretrievalknnsparkpytorchgpuрекомендательные системыozon tech
Habr
RU

От legacy до промышленной платформы: инженерная эволюция OSA в «Магнит»

Как мы провели проект через четыре «эпохи» — от ручных запусков на Windows‑планировщике до Spark + k8s на масштабе сет…

data engineerbigdatamlopsdata scienceosapysparkоблачные вычисленияархитектура системыdatalake
Habr