BI & DA events

🚀 Круги Громова решили, почему бы не устроить BI-челлендж Громова 2026?

➡️ Дать командам вендоров реальную задачу и показать весь процесс – честно и открыто 🔥

15 команд российских BI-платформ. Одно техническое задание. 3 млрд строк данных. Тестирование на единой облачной инфраструктуре MWS Cloud.

Каждая команда проходит один и тот же путь:
🟣разворачивает платформу,
🟣загружает 3 млрд строк,
🟣рассчитывает 13 показателей и сверяет их с эталоном,
🟣подключает план продаж из Excel и собирает 2 дашборда,
🟣проходит нагрузочный тест на 100 одновременных пользователей.

✏️ Что смотрим?
– Сойдутся ли 13 ключевых показателей с эталоном и сколько итераций для этого потребуется?
– Сколько стоит подключить новый источник?
– Выдержит ли платформа 100 одновременных пользователей?
– И на какой конфигурации это происходит по факту, а не по заявке и т.д.?

➡️ Это не гонка
У каждой платформы свой стек, своя архитектура и свой путь. Будем отмечать каждый этап ачивками, например «Эталон с первой попытки», «Без апгрейда» и «Ни одной 500».

📌 Участие бесплатное
Никаких платных мест в челлендже, все прозрачно и честно! Результаты войдут в BI-круг Громова 2026: рядом с заявленными возможностями каждой платформы будет видно, как она работает на практике.

❗️21 сентября запускаем дневник BI-челленджа
Раз в несколько дней здесь в канале будем публиковать старты участников, пройденные этапы, находки, сложности, скринкасты и фрагменты реальной работы команд – покажем весь процесс тестирования, какой он есть.

Круги Громова | Подписаться и следить за BI-челленджем ⬅️

#КругиГромова #BI #ОблачныйBIчеллендж #BIчелленджГромова

👀Кто такой по-настоящему крутой дата-инженер сегодня?

Профессия дата-инженера сильно изменилась. Еще недавно основной фокус был на надежных пайплайнах, ETL-процессах и стабильной доставке данных.

Но сейчас везде обсуждают LLM: инструменты меняются на лету, бизнес требует внедрения больших языковых моделей, и команды пока ищут устойчивые подходы к тому, как использовать их в реальных системах.

Сегодня рынок ждет от нас гораздо большего.

— Как встроить LLM в пайплайны без лишней сложности?
— Как устроены базы данных под капотом?
— Почему ломается Data Quality, когда объемы вырастают в сто раз?
— Как выстроить MLOps, чтобы модели жили долго и не деградировали?

Над этими вопросами сейчас ломают голову и мидлы, и сеньоры. И чтобы находить изящные решения, нужна хорошая архитектурная насмотренность.

Быстрее всего она появляется там, где можно вживую разобрать чужие подходы и обсудить их с коллегами из других компаний. Именно такие люди соберутся на SmartData уже этой осенью.

Среди тем программы — практический опыт команд, которые внедряют LLM в свои решения.

📆 23–24 сентября, Москва (офлайн) + онлайн.

Подробности и билеты — на сайте конференции.

⚡️С промокодом dataevents персональные билеты дешевле.

⚡️Вышло новое исследование «AI в BI Круг Громова 2026»!

ИИ в бизнес-аналитике выходит за пределы обычного чат-помощника. Следующий этап – агентная аналитика и переход от модели «вопрос–ответ» к модели «задача–результат»: ИИ не просто отвечает на отдельный запрос, а самостоятельно планирует анализ, ищет нужные данные и инструменты, выстраивает многошаговую цепочку и выполняет действия.

В отчет «AI в BI-круг Громова 2026» вошли более 10 российских BI-решений с поддержкой AI-функций, среди которых: Yandex DataLens, Навигатор BI, Insight SOLARIS, PIX BI, Easy Report, DataForge AI, Glarus AI, Visiology Cortex, Luxms AI, Polyanalyst и ТЕРН ИИ Ассистент. Решения при этом разделены на 4 архитектурных подхода: встроенный ИИ, UI-помощник, внешний ИИ-агент и ассистент на семантическом слое.

➡️Отчет поможет понять:
– чем генеративный AI-помощник отличается от полноценного ИИ-агента,
– какие архитектурные подходы к AI в BI уже представлены на рынке,
– насколько решения способны самостоятельно работать с данными и выполнять аналитические задачи,
– почему семантический слой становится фундаментом надежной агентной аналитики,
– как выбирать решение с учетом требований к безопасности, изоляции данных и российской инфраструктуре.

🟣Решения проверены по 55 критериям и сопоставлены по 6 функциональным слоям AI-агентов: доступ и понимание данных, подготовка и трансформация, семантический слой, визуализация и анализ, прогнозирование и наблюдаемость.

📌 Один из главных выводов – чем автономнее ИИ, тем важнее семантический слой. Он задаёт смысл метрик, связей и бизнес-правил, снижая риск убедительных, но неверных ответов. Семантический слой делает работу ИИ более прозрачной и контролируемой.

Отдельный блок посвящен российской специфике: локализации данных, закрытым контурам, требованиям реестра ПО и санкционным рискам.

Результаты представлены не как рейтинг, а как сравнение архитектурных подходов, уровней автономии и сценариев применения – скачать отчет бесплатно!

Используйте отчет как практический ориентир, чтобы оценить зрелость AI-функций в BI и сравнить подходы к агентной аналитике.

Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️

#КругиГромова #AgenticBI #BI #ИИ #исследование_КругиГромова

Согласовано с администрацией канала.

🔜 Всем доброго дня! На следующей неделе у нас открытое техревью. Будем говорить про AI для Tableau: от экспериментов к рабочей архитектуре.

За последние несколько лет вокруг Tableau сформировалась целая экосистема AI-инструментов.
Cобрали все это в одном техревью и расскажем о пути, который прошли сами: от знакомства с новыми возможностями Tableau от Salesforce до собственных экспериментов с MCP, AI-агентами и ассистентами внутри дашбордов.

В программе:
🔘AI в Tableau: Tableau Agent, Tableau MCP и AI для Tableau Server
🔘Open WebUI + Tableau MCP: опыт использования и ограничения подхода
🔘Построение AI-ассистентов для работы с данными Tableau
🔘Выбор LLM-моделей: Claude, Ollama и другие
🔘Безопасность, управление доступом и требования корпоративной среды

❗️ Покажем реальные сценарии использования AI в Tableau и обсудим инженерные решения, которые учитывают контекст дашбордов, права доступа пользователей и требования безопасности.

🗓 18 сентября
🕑 17:00 (UTC+3)
📍 Zoom

📌 Регистрация

После регистрации отправим ссылку на Zoom в день проведения техревью. Ждем всех онлайн 🔤, запись в открытый доступ выложена не будет

Вайб-салон в Москве, 4 сентября
Соберемся в неформальной обстановке за интеллектуальными беседами и интерактивами

Vibe — потому что вайбкодинг, пятничный вечер и хорошее настроение🤓
Salon — потому что вечер в гостиной, с разговорами, идеями, музыкой и общением

Программа мероприятия Тренды бизнес-аналитики на 2026–27 «учебный год»:

ЛЕКЦИЯ

1. Культура работы с данными

▪️Базовые принципы, которые не устаревают при смене технологий.
▪️Как выстроить учет и данные так, чтобы не приходилось постоянно перепроверять сотрудников и вручную сводить отчеты.

2. ИИ для работы с отчетами

▪️Нейронки уже умеют строить дашборды, но остаются вопросы: можно ли доверять результатам и как работать с конфиденциальными данными.
▪️Вы увидите реальные кейсы, чего можно хотеть от ИИ

3. Вайбкодинг: свои ИТ-системы без бюджета

▪️Правда ли можно собрать свою 1С, CRM или BI-систему без команды программистов? Где уже можно экономить сотни тысяч на ИТ-разработках, и как не совершить ошибок.

ПРАКТИКА

1. Симулятор ИИ-аналитика
Будем задавать бизнес-вопросы ИИ-агенту и поймем, как найти с ним общий язык

2. Решение кейса в группах
Вы получите описание проблемы и набор данных, в команде с нуля разработаете аналитический дашборд и проверите, помогает ли он принять решения.

После таких практик каждый участник найдет для себя неожиданные открытия "Вау, а что так можно было!?"
———

Пятница, 4 сентября, Нижняя Сыромятническая,11, стр.1
19:00-22:00

Оргвзнос 2000 ₽.
Регистрация

📆 Где послушать «Круги Громова» в ближайшее время?

🟣Офлайн:
➡️ 9 сентября, Москва – Международный технологический конгресс

Эксперты «Кругов Громова» примут участие в панельной дискуссии «Цифровая трансформация: триада успеха – технологии, безопасность, люди» в рамках МТК2026 совместно с клубом Цифровые лидеры бизнеса. Участники обсудят, как измерять качество цифровой трансформации, какие ошибки мешают получать бизнес-эффект, где ИИ дает максимальную ценность и какие риски создает, а также как выстроить баланс между технологиями, управлением данными и развитием компетенций.

➡️ 18 сентября, Москва – ProcessTech Форум 2026

Виктория Рамейкина, директор Аналитического центра «Круги Громова», выступит в рамках дискуссии «Беги или замри: как внедрять изменения и защищать эффекты в условиях турбулентности» на ProcessTech Форуме 2026. Вместе с другими экспертами Виктория обсудит практические подходы к управлению изменениями и сохранению достигнутых бизнес-эффектов в условиях высокой неопределенности.

➡️ 30 сентября, Москва – BI битва 2026 – Время AI

«Круги Громова» примут участие в конференции «BI Битва 2026 – Время AI» с докладом о ключевых BI- и AI-трендах российского рынка бизнес-аналитики. В основе выступления – инсайты новых исследований: «AI в BI-круг Громова 2026» о применении искусственного интеллекта в российских BI-платформах и переходе от классических дашбордов к агентной аналитике и флагманского исследования «BI-круг Громова 2026», которое выйдет в конце года.

Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️

#КругиГромова #форум_ИИ #ИИ #AgenticAI #гдепослушать_КругиГромова

🤖 Тренды BI второго полугодия 2026: рынок просит доверие, а не витрины

Ещё недавно AI в BI был чем-то вроде умного собеседника, который писал запрос, находил показатель и объяснял аномалию. Теперь ему хотят дать больше — собрать отчёт, разобраться в причинах, предложить следующий шаг, а в перспективе — выполнить разрешённое действие.

Отсюда и главные тренды второй половины 2026: AI-агенты, семантика как контекст для AI, conversational BI от ответа к рекомендации, decision governance, MCP и объединение данных, AI и действий в единый контур.

Это уже не футуристический сценарий: такие возможности появляются в продуктах и пилотах прямо сейчас. Другое дело, что до кнопки «управляй бизнесом сам» пока далеко 🙃

И это, пожалуй, главный вывод: чем больше AI умеет делать самостоятельно, тем важнее понимать, что именно мы готовы ему доверить, где заканчиваются его полномочия и кто отвечает за результат.

🔗Полный разбор трендов — в нашей статье.

Microsoft Research выложил Flint - новый язык для визуализации данных, заточенный под агентов и LLM

Концепция - разделить то, что график значит, и то, как он рисуется. Агент пишет компактный семантический спек. Детерминированный компилятор выводит из данных, семантических типов и энкодингов всё остальное - шкалы, оси, отступы, раскладку. Дальше один и тот же спек компилируется в Vega-Lite, ECharts, Chart.js, Plotly и нативные чарты Excel.

Flint интересен не как инструмент для чартов. Как готовый образец того, из чего собирается интерфейс между агентом и системой.

https://microsoft.github.io/flint-chart/