Дайджест статей 📰: Как мы сократили объем данных в 10 раз, не повредив пользовательскому опыту, или переезд Postgres → ClickHouse Ссылка: https://habr.com/ru/companies/kts/articles/988510/ Вывод одной строкой: При переходе с Postgres на ClickHouse важно учитывать не только сокращение объема данных, но и влияние на пользовательский опыт и производительность системы. 📰: Предиктивная аналитика в финтехе: модели, конвейер данных и риски внедрения Ссылка: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/986672/ Вывод одной строкой: При внедрении предиктивной аналитики в финтехе важно тщательно оценить модели, конвейер данных и потенциальные риски, чтобы обеспечить надежность и точность прогнозов. 📰: Как мы автоматизировали процесс найма с помощью LLM и сократили ручной труд HR на 70% Ссылка: https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/986874/ Вывод одной строкой: Автоматизация процесса найма с использованием LLM значительно снижает ручной труд HR и повышает эффективность, что делает её привлекательным решением для оптимизации кадровых процессов. 📰: Разбираемся с GlowByte, как выбрать BI-платформу в 2026: от универсальных критериев к сценарному подходу Ссылка: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/986846/ Вывод одной строкой: При выборе BI-платформы в 2026 году важно ориентироваться на сценарный подход, учитывающий уникальные потребности бизнеса и специфические задачи анализа данных. 📰: Ключевые метрики базы знаний: как измерить эффективность Ссылка: https://habr.com/ru/companies/teamly/articles/986508/ Вывод одной строкой: Для оценки эффективности базы знаний следует использовать ключевые метрики, такие как точность, полнота и скорость обработки запросов, что позволит оптимизировать работу системы и улучшить пользовательский опыт. 📰: Apache Hudi™ at Uber: Engineering for Trillion-Record-Scale Data Lake Operations | Uber Blog Ссылка: https://www.uber.com/blog/apache-hudi-at-uber/ Вывод одной строкой: При разработке систем обработки данных на основе Apache Hudi важно учитывать масштабируемость, производительность и возможности интеграции для эффективной работы с триллионами записей. 📰: LangGrant Unveils LEDGE MCP Server to Enable Agentic AI on Enterprise Databases Ссылка: https://www.infoq.com/news/2026/01/langgrant-ledge-mcp-server/ Вывод одной строкой: Выбор сервера LEDGE MCP от LangGrant для агентного ИИ в корпоративных базах данных может значительно повысить эффективность обработки данных и интеграции с существующими системами. 📰: The Best GitHub Repos for Data Engineers in 2025! Ссылка: https://medium.com/@aminsiddique95/the-best-github-repos-for-data-engineers-in-2025-b2f02d7c1833 Вывод одной строкой: При выборе репозиториев на GitHub для инженеров по данным в 2025 году важно ориентироваться на актуальные инструменты, технологии и практики, которые способствуют повышению эффективности работы с данными. 📰: From BI to AI: A Modern Lakehouse Stack with Lance and Iceberg Ссылка: https://lancedb.com/blog/from-bi-to-ai-lance-and-iceberg/ Вывод одной строкой: При переходе от бизнес-аналитики к искусственному интеллекту важно использовать современные технологии, такие как Lakehouse, чтобы обеспечить гибкость, масштабируемость и эффективную обработку данных.