Дайджест статей 📰 BI-движок на остатках Cursor токенов за месяц 🔗 https://habr.com/ru/articles/1030948/ 💬 Автор за выходные на остатках месячного лимита Cursor собрал кроссплатформенный аналог VertiPaq — DAX-движок на C# с TDD-сверкой против Power BI, плюс выполнение DAX внутри Markdown-отчётов вместо классических дашбордов. 💡 Вывод: стоимость воспроизведения нетривиальной BI-инфраструктуры на ИИ-кодинге упала до уровня «потратить остатки подписки за выходные» — это меняет переговорную позицию команд по отношению к вендорам и означает, что внутренние реализации узких BI-задач становятся реалистичной альтернативой лицензиям, а не теорией. 📰 Лаборатория решений DataLens: как российский BI помогает бизнесу принимать решения (по метаданным) 🔗 https://habr.com/ru/articles/1031892/ 💬 Обзор конференции DataLens с точки зрения практика из фармы: эволюция корпоративной аналитики от Excel к платформенному BI на российском стеке. 💡 Вывод: российский рынок BI после ухода Power BI и Tableau консолидируется вокруг DataLens — для CDO в РФ это де-факто базовая ставка, а не одна из опций; имеет смысл оценивать кадровый и интеграционный долг при выборе альтернатив. 📰 Как мы автоматизировали аналитику маркетплейсов в Yandex DataLens 🔗 https://habr.com/ru/articles/1031902/ 💬 Классический разбор перехода от «бизнес-логика в Google Sheets» к слоистой архитектуре: Python-загрузчики API WB/Ozon → BigQuery как сырой слой → SQL views как слой бизнес-логики → DataLens только как интерфейс, плюс Telegram-бот для мониторинга джобов. 💡 Вывод: главный сдвиг — вытащить бизнес-логику из таблиц и зафиксировать её в SQL-views поверх сырого слоя; это превращает аналитику из ручного ремесла в управляемый конвейер и снимает потолок масштабирования, упирающийся в количество людей, поддерживающих формулы. 📰 LinkedIn Consolidates Hiring Data Pipelines to Power AI-Driven Talent Systems 🔗 https://www.infoq.com/news/2026/05/linkedin-unified-hiring-platform/ 💬 LinkedIn запустил унифицированную интеграционную платформу, стандартизирующую и сверяющую данные о найме между системами; заявлено сокращение времени онбординга на 72%, улучшение консистентности и полноты данных. 💡 Вывод: универсальный паттерн «фрагментированные источники → единая интеграционная платформа» воспроизводится во всех крупных AI-инициативах — без слоя, нормализующего данные, ИИ-агенты строятся на песке; это аргумент в пользу того, что master data management и data contracts становятся обязательной инфраструктурой для AI, а не «гигиеной для зрелых компаний». 📰 The Data Warehouse Concurrency Playbook 🔗 https://dzone.com/articles/dw-concurrency-playbook 💬 Сценарий «Super Bowl moment» для хранилища: что делать, когда одновременная нагрузка пробивает архитектурные допущения и DWH захлёбывается. 💡 Вывод: предсказуемая граница масштабирования у современных DWH — не объём данных, а конкурентность запросов; имеет смысл проектировать рабочие нагрузки с учётом worst-case concurrency (отдельные warehouses под BI, ETL и ad-hoc), а не средней нагрузки, иначе самый дорогой инцидент — это успешный маркетинг. 📰 RAG Done Right: When to Use SQL, Search, and Vector Retrieval 🔗 https://dzone.com/articles/rag-sql-search-vector 💬 Разбор того, когда использовать SQL, полнотекстовый поиск и векторный retrieval в RAG-пайплайнах и как их комбинировать. 💡 Вывод: «vector-only RAG» — это уже устаревший дефолт; зрелый RAG — это маршрутизация запроса по типу: структурные факты → SQL, точные термины → keyword search, семантика → vector; кто продолжает строить «всё через embeddings», платит за это точностью и стоимостью инференса. 📰 Как устроена ML-платформа Michelangelo и какие базовые принципы из неё важно усвоить 🔗 https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1031378/ 💬 Подробный разбор архитектуры Michelangelo от Uber — от ранней схемы 2015 года до зрелой версии с control plane (Pipeline/PipelineRun, Model, InferenceServer, Deployment), feature store (Hive + Cassandra → Palette), Horovod для distributed training и эволюции в сторону LLMOps; с проекцией на российские реалии.