ДАЙДЖЕСТ СТАТЕЙ 📰: The 2026 Data Engineering Roadmap: Building Data Systems for the Agentic AI Era Ссылка: https://medium.com/@sanjeebmeister/the-2026-data-engineering-roadmap-building-data-systems-for-the-agentic-ai-era-8e7064c2cf55⁠ Вывод одной строкой: При разработке систем обработки данных для эпохи агентного ИИ важно учитывать эволюцию технологий, требования к масштабируемости и гибкости, а также необходимость интеграции с различными платформами и инструментами. 📰: Взгляд разметчика данных Ссылка: https://habr.com/ru/articles/983886/⁠ Вывод одной строкой: При выборе методов разметки данных важно учитывать специфику задач, качество данных и потребности команды, чтобы обеспечить высокую точность и эффективность в обучении моделей. 📰: Deloitte Tech Trends 2026: почему AI требует не автоматизации, а пересборки бизнеса Ссылка: https://habr.com/ru/companies/technokratos/articles/981972/⁠ Вывод одной строкой: При внедрении искусственного интеллекта в бизнес-процессы важно не только автоматизировать существующие задачи, но и пересмотреть и адаптировать бизнес-модели для достижения максимальной эффективности и конкурентоспособности. 📰: Очень странные дела или подключаем YDB в AWS NoSQL Workbench Ссылка: https://habr.com/ru/articles/983678/⁠ Вывод одной строкой: При использовании YDB в AWS NoSQL Workbench важно учитывать особенности интеграции и настройки, чтобы обеспечить эффективное взаимодействие и производительность базы данных. 📰: Metadata Is the Real Bottleneck in Modern Data Lakes Ссылка: https://dzone.com/articles/metadata-not-data-volume-is-the-real-bottleneck-in⁠ Вывод одной строкой: При проектировании современных дата-озер необходимо уделять особое внимание метаданным, так как именно они становятся основным узким местом, влияющим на производительность и эффективность работы с данными. 📰: How to speed up mass data inserts in PostgreSQL when using Spring Ссылка: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/981938/⁠ Вывод одной строкой: Для ускорения массовых вставок данных в PostgreSQL с использованием Spring необходимо применять оптимизированные методы, такие как пакетная вставка и использование транзакций, а также учитывать настройки базы данных и параметры подключения. 📰: Каким будет энтерпрайз-СУБД в эпоху ИИ Ссылка: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/981696/⁠ Вывод одной строкой: Энтерпрайз-СУБД в эпоху ИИ должна обеспечивать высокую производительность, масштабируемость и интеграцию с инструментами машинного обучения для эффективной обработки и анализа больших объемов данных.