Дайджест статей 📰: Data Engineering Design Patterns You Must Learn in 2026 Ссылка: https://aws.plainenglish.io/data-engineering-design-patterns-you-must-learn-in-2026-c25b7bd0b9a7 Вывод одной строкой: При проектировании систем обработки данных в 2026 году важно учитывать современные паттерны проектирования, которые помогут оптимизировать архитектуру и улучшить управление данными. 📰: Эволюция PostgreSQL-хранилища размещений в Авито Ссылка: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/991950/ Вывод одной строкой: При разработке систем хранения данных важно учитывать эволюцию технологий, таких как PostgreSQL, и их влияние на производительность и масштабируемость приложений. 📰: ИИ в «Финаме»: от первого прототипа на Flutter до корпоративной платформы на 1000+ сотрудников Ссылка: https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/992654/ Вывод одной строкой: При разработке корпоративной платформы для ИИ-агентов важно учитывать масштабируемость, интеграцию с существующими системами и требования команды, чтобы обеспечить успешное внедрение и функционирование решения. 📰: Lakehouse vs Data Warehouse в 2026: что выбирать DE-команде Ссылка: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/991128/ Вывод одной строкой: При выборе между Lakehouse и Data Warehouse в 2026 году важно учитывать потребности в аналитике, гибкость архитектуры и стоимость хранения данных для достижения максимальной эффективности работы с данными. 📰: Карта российских ИИ-платформ для аналитика Ссылка: https://habr.com/ru/articles/992872/ Вывод одной строкой: При выборе ИИ-платформы для аналитики важно учитывать разнообразие доступных решений, их функциональные возможности и соответствие конкретным задачам проекта. 📰: Поиск решений управляемый данными. Детали механизма Ссылка: https://habr.com/ru/articles/993320/ Вывод одной строкой: При разработке решений, управляемых данными, важно учитывать механизмы обработки и анализа данных для достижения максимальной эффективности и точности в принятии решений. 📰: MDM: как навести порядок в НСИ и перестать чинить интеграции Ссылка: https://habr.com/ru/articles/993368/ Вывод одной строкой: Для успешного управления данными и повышения качества НСИ важно внедрять стратегии MDM, которые обеспечивают единый источник правды и упрощают интеграцию систем. 📰: 7 Advanced Feature Engineering Tricks Using LLM Embeddings - MachineLearningMastery.com Ссылка: https://machinelearningmastery.com/7-advanced-feature-engineering-tricks-using-llm-embeddings/ Вывод одной строкой: При использовании LLM-встраиваний для продвинутой обработки признаков важно применять различные техники, такие как создание новых признаков, использование контекстуальной информации и оптимизация моделей, чтобы повысить качество предсказаний и улучшить результаты машинного обучения. 📰: Стратегии партицирования базы данных: горизонтальное и вертикальное разделение Ссылка: https://habr.com/ru/articles/984980/ Вывод одной строкой: При выборе стратегии партицирования базы данных следует учитывать характер запросов, объем данных и требования к производительности, чтобы обеспечить эффективное управление и доступ к информации. 📰: asapBI: подружить DWH и AI? Ссылка: https://habr.com/ru/articles/991522/ Вывод одной строкой: Необходимо интегрировать решения для хранения данных и искусственного интеллекта, чтобы повысить эффективность аналитики и улучшить принятие бизнес-решений.