Дайджест статей 📰: Вы строите Lakehouse, а сторадж строит вам проблемы. Что делать? Ссылка: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/980980/⁠ Вывод одной строкой: При проектировании Lakehouse важно учитывать потенциальные проблемы со хранением данных и выбирать подходящие решения для их эффективного управления и обработки. 📰: Оптимизация Power BI: как одно свойство уменьшает размер модели на 30% Ссылка: https://habr.com/ru/companies/lemana_tech/articles/980564/⁠ Вывод одной строкой: Оптимизация Power BI с использованием определенного свойства может значительно снизить размер модели данных, что улучшает производительность и эффективность анализа. 📰: Внутренняя БД FineBI и аналитика BI-системы Ссылка: https://habr.com/ru/companies/uralsib/articles/980872/⁠ Вывод одной строкой: При использовании внутренней базы данных FineBI важно учитывать ее возможности интеграции и производительности для достижения эффективной аналитики в BI-системах. 📰: Семь «смертных» грехов настройки корпоративных баз данных …и почему они до сих пор встречаются даже в больших компаниях Ссылка: https://habr.com/ru/companies/garda/articles/978408/⁠ Вывод одной строкой: Настройка корпоративных баз данных требует внимательного подхода к избеганию распространенных ошибок, чтобы обеспечить надежность и эффективность работы систем в крупных компаниях. 📰: Обзор Lakehouse: архитектура, которая объединяет порядок и хаос Ссылка: https://habr.com/ru/companies/cinimex/articles/978522/⁠ Вывод одной строкой: При проектировании архитектуры Lakehouse важно учитывать баланс между структурированными и неструктурированными данными для достижения высокой производительности и гибкости аналитических процессов. 📰: Есть ли жизнь после Vertica или миграция DWH в Lakehouse Ссылка: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/979836/⁠ Вывод одной строкой: При миграции DWH в Lakehouse важно тщательно оценить преимущества и недостатки каждой архитектуры, а также учитывать требования к аналитике и обработке данных для достижения максимальной эффективности. 📰: Хроники тестирования Data Quality Ссылка: https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/978504/⁠ Вывод одной строкой: При тестировании качества данных важно учитывать не только технические аспекты, но и бизнес-требования, чтобы обеспечить соответствие данных ожиданиям пользователей и целям компании.