Котятки🐱, я не обольщаюсь, что аналитиков может заменить ИИ, так как задачи синтеза почти все модели по-прежнему проваливают. Но сейчас моя большая боль - это сверки и приемки. И тут нужны аналитики от бизнеса, которые это, собственно, и делают. Изначально я, как и все, строила простенькую структуру сверок чисто на эндпоинте, наподобие вот такой, описанной для Power BI: Power BI Data Validation & Testing - Reconciliation, QA, and Trust ->Поэкземплярная (документ/запись) ->Сверка метрик по разрезам ->Суммовая / агрегатная сверка ->Row Count / полнота загрузки  Ну и учила бизнес-юзеров, что именно и с чем они должны сверять. Не нравилось. В какой-то момент я была очень увлечена идеей End-to-End Reconciliation: мне она нравилась, так как 1) не требовала вовлечения живых людей 2) неплохо работает при процессах миграции 3) в свое время мой коллега-программист на голанге заразил меня вирусной идеей трассировок и познакомил с Jaeger, что перекликается Линк с концепцией, которую можно переложить на процессы BI/DWH: https://www.smarsh.com/media/White-Paper-End-to-End-Reconciliation.pdf). Попробовала, оценила стоимость реализации и поддержки, отказалась. Сейчас у меня что-то типа пирамидки с выпадающими частями (то есть не вся пирамидка применяется для каждого отчета/пайплайна): L0 Технические: строки, контрольные суммы, дубли, NULL. L1 Данные: поэкземплярная, агрегатная, по разрезам, полнота. L2 Бизнес: балансовая, бизнес-правила, KPI. L3 Аналитическая: распределения, тренды, аномалии, межотчетная сверка. Ну и, конечно, снова нужны аналитики от бизнеса, которые будут сидеть и сверять. А они народ занятой, 2 недели минимум просят на любую выверку. Грущу короче.