Дайджест статей 📰 Lakekeeper и Apache Polaris: сравниваем REST-каталоги для Iceberg 🔗 https://habr.com/ru/articles/1087262/ 💡 Небольшой команде с 1-2 движками бери Lakekeeper; федерацию Glue+Hive и Delta/Hudi в одном каталоге закрывает только Polaris. 📰 Как BI‑команда краснодарского ИТ‑хаба мигрировала HR‑отчетность и собрала GuideBook 🔗 https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/1087640/ 💡 При переезде BI на ClickHouse сначала оптимизируй ORDER BY, партиции и Jinja-фильтры, потом визуал - это дало x2 по скорости. 📰 Не начинать с LangChain: как спроектировать корпоративную GenAI платформу до реализации 🔗 https://habr.com/ru/articles/1086836/ 💡 Фильтруй ACL до попадания чанков в prompt и тестируй, что RAG не обходит авторизацию, закрытую на REST-эндпоинтах. 📰 ИИ в финансовой аналитике: от текстового запроса до готового дашборда за несколько минут 🔗 https://habr.com/ru/companies/diasoft_company/articles/1089172/ 💡 Давай агенту описания таблиц и полей, а не сами данные, и проверяй сгенерированный SQL до того, как по дашборду примут решение. 📰 Semantics for the Emerging Enterprise Agent Ecosystem 🔗 https://agenticmesh.substack.com/p/semantics-for-the-emerging-enterprise 💡 Вынеси определения бизнес-терминов из датасетов в отдельный слой, на который ссылаются таблицы, иначе агенты утонут в семантических силосах. 📰 Data mart vs semantic layer when do you need both aedbad 🔗 https://medium.com/@kausik.kb.bhowmik/data-mart-vs-semantic-layer-when-do-you-need-both-ae625db547ad 💡 Начни с одной спорной метрики: пропиши контракт (grain, время, исключения, владелец) и гоняй параллельно со старой логикой. 📰 Agentic Machine Learning Modeling at Instacart 🔗 https://tech.instacart.com/agentic-machine-learning-modeling-at-instacart-fb3ecd295ee7 💡 Разделяй агента-модельера и агента-оценщика и вшей в харнесс проверки утечек - агенты подглядывают в holdout и тащат будущее в фичи. 📰 The Evolution of Ontology: From Formal Semantics to Knowledge Graphs, Decisions and AI Agents 🔗 https://medium.com/@yu-joshua/the-evolution-of-ontology-from-formal-semantics-to-knowledge-graphs-decisions-and-ai-agents-dfe8814dcc1b 💡 Описывай для агентов не только сущности, но и действия: предусловия, эффекты, обратимость и право их выполнять.