В новом выпуске подкаста обсудили концепцию Semantic Layer – Семантический слой — Эволюция работы с метриками. Почему вообще возникает проблема которую решает семантический слой — Аналитические потребности компаний — Семантическая модель и BI — Разница между семантическим слоем и дата-каталогом — Семантичская модель и GenAI / LLM / Human language — Где место таким инструментам как Streamlit / Observable / Evidently и смогут ли они заменить BI? — Deployment best practics (fault-tolerance, k8s) — Migration from LookML? — Можно ли создать полноценное решение на основе Open Source / Core опций продукта? В подкасте: — Вопросы - ответы - мнения - дискуссия — Live demo, демонстрация интересных фичей и возможностей — Кейсы и опыт различных компаний Участники: — Даня Чепенко – synmetrix.org; автор Tg semanticlayer (
— Иван Фокеев – founding team Statsbot / Cube.dev; ex-Narrative BI; автор synmetrix.org — Михаил Шеянов - Head of Data Architecture Practice/Senior PO @ SIBUR — Артемий Козырь - Data Platform Leader @ Wheely Timecodes 00:00:00 Что такое семантический слой? Для чего, когда и почему? 00:04:39 Семантический слой как подход к проектированию аналитических систем 00:06:52 Унификация метрик / Single source of truth 00:11:32 Synmetrix Semantic Layer Demo 00:20:30 SQL API 00:23:55 Semantic Layer sync to BI systems 00:27:19 Advanced modeling / measures / window functions 00:29:40 Headless BI / Consuming data / Observable / Embedded analytics 00:33:49 Case SIBUR + Synmetrix 00:52:19 Разница Cube core, Cube cloud, Synmetrix. Как сделать выбор? 00:58:40 Влияние GenAI / LLM, генерация SQL, мнения и прогнозы 01:08:37 Миграция с других реализаций семантического слоя / LookML (Looker) 01:11:05 Отличия Synmetrix & Cube 01:12:40 Synmetrix Roadmap - ближайшие планы развития продукта 01:13:35 Несколько слов о Data Catalog / Data Governance 01:18:05 Wrap up / Заключение
