В последние несколько дней мне попались несколько интересных примеров/вопросов, которые могут возникнуть в любой компании. 1️⃣ Мы платим Montecarlo 100k$ в год за всякие data quality, observability. Dbt tests не работают, так как нужен UI, чтобы не технические пользователи смогли сами все сделать. Нужно взять Claude Code и создать агентов, чтобы они сами все проверяли и писали SQL и если нужно, можно это все где-то хостить и добавить красивый UI. Я подумал, ну реально дураки, платят 100к в год вендору, а Claude Code все на раз-два завайбкодит. Заодно можно попросить отвайбкодить Snowflake, HighTouch, Airflow, Fivetran и другое=) В этой ситуации видны хотелки менеджеров. Вам Claude, не чтобы за вас работу делать, а чтобы вы заменили вендоров. Это же AI, он все может…. 2️⃣ PM кто кайфует от Claude Code и уже сам может делать end-to-end одноразовые дашборды поверх google sheets, заявил, что нам бы надо использовать Make .com или Zappier .com, чтобы накрутить всякие там автоматизации, и все быстренько работало, но то есть куяк-куяк и в продакшн, то есть надо быть AI-first + serverless. А я вот со своим традиционным дата инжинирингом замедляю прогресс. А то, что половина его хотелок уже давно в дашбордах, это уже не принципиально. Негоже современному продукт менеджеру пользоваться технологиями из прошлого. И вот непонятно, неужели data engineering уже такой bottle neck для бизнеса. По мне чувак вообще одноразовую фигню какую-то придумал. 3️⃣Последний пример был не про AI, и он больше как открытый вопрос. Возьмем любой стартап, у кого еще аналитика в начальной стадии. Как бы я сделал - добавил Airflow, dbt и там уже по ходу смотрел, где чего добавить. Все просто и понятно, любой человек без опыта научится за несколько месяцев. Но у этой истории есть альтернатива - взять managed Kubernetes на облаке и туда вставить open source Kafka и все остальное, чтобы данные летали в real time, и все было по взрослому и на долгую перспективу. Нужно или не нужно это не самое главное, главное, что теоретически в будущем когда компания вырастит, будет круто иметь все в real-time и можно всякие интеграции бизнесовые делать. Этот кейс интересный, ведь когда компания выбирает для себя путь, особенно если у нее есть возможность использовать западный стек, от первоначального выбора будет зависеть очень много. Мой подход был всегда использовать такие решения для конкретных кейсов, но технически реально сразу его использовать для всего, только вопрос, стоит ли это того или нет.