Analytics
Databricks переносит модели принятия решений в SQL: делать самому или покупать?
Databricks сделала open-weight модели принятия решений доступными из SQL-запроса. Для команд платформы это переформатирует вопрос «строить или покупать», который должен был занять весь Q4.
Ставка Oracle на Lakehouse: 63% компаний не готовы к AI
Oracle переименовывает Autonomous Data Warehouse в AI Lakehouse, делая ставку на то, что 63% компаний предпочтут федерацию данных, а не их миграцию.
Инженер по данным за 3 часа в неделю: во что обходится теневая автоматизация платформенным командам
Вирусный пост на Reddit о data-инженере, работающем три часа в неделю, обнажает реальную проблему: теневая автоматизация, которая никогда не попадает в официальную структуру компании.
Veeam v13.1: безопасность Azure, восстановление AD и архивный уровень
Veeam v13.1 выходит с усилением безопасности Azure, восстановлением Active Directory и новым архивным уровнем. Вот что команды по данным должны с этим сделать.
AWS ADOP: ИИ-агенты в разработке, детерминированный код — в продакшне
Новая референсная архитектура AWS ADOP держит ИИ-агентов вне продакшна и генерирует детерминированный PySpark. Что это означает для бюджетов платформ и найма.
Гостиничный BI: почему шесть систем до сих пор не могут договориться о вчерашней ночи
Шесть источников данных, три категории метрик, одиннадцать вендоров — гостиничный BI до сих пор спотыкается о ту же проблему разрозненности, которую другие отрасли решили десять лет назад.
Envestnet расширяет платформу данных о благосостоянии: что нужно знать командам советников
Envestnet расширяет платформу данных о благосостоянии, добавляя бенчмаркинг и аналитику возможностей. Главный вопрос — кто контролирует лежащий в основе конвейер данных.