Как AI реально применяется в аналитике данных скачать в хорошем качестве

Как AI реально применяется в аналитике данных

Если ты всё ещё думаешь, что “AI в аналитике данных” — это просто чат, который пишет SQL, это видео для тебя. Если ты хочешь “селф-сервис для бизнеса”, но боишься галлюцинаций и безопасности — тоже. В эфире на живом демо разбираем, как AI меняет data-аналитику: от Text-to-SQL и генерации ETL до self-healing пайплайнов, семантических слоёв, MCP-серверов и агентских систем (LangGraph), которые сами ходят в базу и строят визуализации. Это не “волшебные слова” и не презентация ради презентации — тут показано руками: как устроить работу так, чтобы LLM реально ускоряла инженеров/аналитиков, и где пока всё ещё “не прод” для бизнеса. После просмотра ты сможешь: • ✅ понять, где AI реально экономит часы (SQL, ETL, генерация витрин, прототипы дашбордов) • ✅ разобрать идею self-healing ETL: ретраи, диагностика по логам, авто-исправления (и почему это не магия) • ✅ увидеть, зачем нужен семантический слой: метрики, словарь, предсказуемые расчёты, снижение галлюцинаций • ✅ понять, что такое MCP и почему спор “MCP vs API” — это про удобство/контракты/guardrails, а не про “священную безопасность” • ✅ получить картину агентного подхода: supervisor → researcher → BI, и почему это пока сложно стабилизировать • ✅ забрать себе честный вывод: что уже можно внедрять, а что пока рано отдавать финдиру Кому особенно полезно • 🧠 аналитикам данных, BI, data engineers • ⚙️ продактам и тимлидам, которые хотят селф-сервис без боли • 🧭 тем, кто строит data-платформы и думает про governance / качество / безопасность Таймкоды (логическая нарезка) • 00:00–05:00 — старт, “без презентаций”: почему формат демо • 05:00–20:00 — Text-to-SQL + генерация витрин и ETL (на примере ClickHouse) • 20:00–35:00 — self-healing пайплайнов: ошибки, ретраи, диагностика, авто-фиксы • 35:00–50:00 — семантический слой и точность: почему “выручка” ≠ “выручка” • 50:00–65:00 — визуализация как код: быстрые дашборды без drag-and-drop • 65:00–85:00 — MCP: протокол, инструменты, спор MCP vs API, guardrails • 85:00–конец — агенты (LangGraph), сложности продакшена, честные выводы Если откликается — смотри до конца: там как раз про границы, безопасность и почему “чат для CEO” пока опаснее, чем кажется. И напиши в комментариях: ты бы дал бизнесу доступ к чату по данным или пока только инженерам? И не забудь подписаться на мои телеграм каналы: 👉 PRO анализ в ИТ - про мои личные размышления, проекты, подходы, ошибки, рефлексию и путь. https://t.me/spherical_analyst 👉 Аналитик, который думал — это канал-библиотека для системных и бизнес-аналитиков. https://t.me/analysts_thinking