Внедрили AI-агента в BI-систему — чистая магия в обработке и визуализации терабайтов данных

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: Dalee_group 27 минут назад Внедрили AI-агента в BI-систему — чистая магия в обработке и визуализации терабайтов данных Средний 6 мин 937 Блог компании Далее Искусственный интеллект Big Data * Визуализация данных * Кейс Привет, это команда Далее. На одном из проектов у нас есть терабайты данных о рекламных кампаниях, которые хранятся на десятках площадок. Это множество таблиц, агрегаций, расчетных метрик и формул.

Big Data обрабатывают аналитики и дата-инженеры: приводят в нормальный вид, следят за качеством, рассчитывают дополнительные метрики. В конце концов, все приходит в BI-систему, где менеджеры делают отчеты и визуализируют информацию на дашбордах. Несмотря на неоспоримую пользу BI, с таким количеством разрастающихся данных все-таки остаются сложности:Отчетов может быть несколько десятков.

Технические детали

Руководителю, который их смотрит, неудобно навигироваться между ними. Не каждый может получить нужные данные самостоятельно. Если речь о сложных запросах, без аналитика не обойтись.

Менеджеру нужно знать SQL, подключаться к базе, формулировать запрос, запускать его. SQL вернет цифры, но сам процесс для менеджера трудный. Нельзя нормально переиспользовать данные.

Перенос информации в другую AI-систему придется делать вручную: скринить дашборды или парсить HTML. Это нерабочая история, не про автоматизацию. Внедрение AI в BI решило сразу все три задачи.

Отраслевые последствия

Теперь пользователь получает доступ ко всей информации в одном диалоговом окне. Может запросить трактовку показателей, сравнение и тут же все визуализировать. Внедрение AI в BI: правильная инфраструктура = 90% успехаМодель искусственного интеллекта важна.

Еще важнее — инфраструктура, на которой она работает. Главная ценность разработки решения именно в том:как хранятся данные, какие инструменты используются для их обработки,как они подаются на выход. Нам еще до реализации AI-агента удалось выстроить такую систему, с которой он будет работать эффективно.

В основе нашей структуры — семантический слой. Это отдельный сервис, который обогащает данные бизнес-логикой. Мы можем задать метаинформацию о датасете и о каждом его поле, в том числе описание для AI-агента.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.