13 Nov 2025, 12:53 UTC115 views1 reactionsread 9 August 2026 Forwarded from @subquery_channel
Семантический слой
Когда-то, работая аналитиками, мы делали сотни дашбордов.
Заказчики использовали их реже, чем обещали, дашборды теряли актуальность, а данные между ними неизбежно расходились.
Семантический слой позволил унифицировать данные, а его реализация с помощью Cube дала возможность вообще позабыть про дашборды, кроме отдельных случаев.
Вдобавок к этому недавно прошла конференция СБЕРа на тему использо…
🔥1
14 Oct 2025, 18:44 UTC202 views5 reactions1 Starread 9 August 2026 Photo
Что, на самом деле происходит в слиянии Fivetran и dbt
Думаю, все уже слышали о самом свежем слиянии в мире data-индустрии. Было довольно трудно собрать воедино всю картину — зачем это делается и что на самом деле стоит за этим шагом.
Попробую объяснить, почему это происходит.
Коротко (TL;DR):
Fivetran зажимают с двух сторон, а dbt достиг потолка роста. Они объединяются, чтобы попытаться забрать часть денег у вендо…
👍4❤1
29 Sept 2025, 01:24 UTC184 viewsread 9 August 2026 кажется наблюдаем закат движения modern data stack
https://www.theinformation.com/articles/data-startup-fivetran-talks-buy-dbt-labs-multibillion-dollar-deal
26 Aug 2025, 05:15 UTC220 viewsread 9 August 2026 прочитал слегка старую (от июня), но годную заметку от General Analysis про уязвимости в связке Supabase MCP + RLS.
Ключевая идея: даже если использовать service_role и включить row-level security, остаются сценарии, где ИИ-ассистент может «обойти» защиту. Достаточно хитро сформулированного запроса и модель вставит в ответ данные, к которым у пользователя не должно быть доступа (например, токены интеграций).
Что по…
22 Aug 2025, 05:16 UTC172 views1 reactionsread 9 August 2026 Photo
Photo, posted without a caption
😢1
25 Jun 2025, 19:11 UTC235 viewsread 9 August 2026 Photo
результаты. использовали Llama-3.1-8BInstruct
и сравнивали с другими text-to-sql подходами
DAIL-SQL
CodeS
DTS
25 Jun 2025, 19:10 UTC173 viewsread 9 August 2026 Photo
то же самое, но в картинках. так немного попроще.
25 Jun 2025, 19:05 UTC189 views2 reactionsread 9 August 2026 reasoning-first подход к Text-to-SQL
прочитал китайскую статью об адаптации text-to-sql через reasoning, поэтому небольшой обзор.
Few-shot prompting справляется с простыми схемами, но требует гигантских подсказок (тысячи токенов) и всё равно ломается на нескольких джоинах или вложенных запросах.
Seq2Seq fine-tuning (RAT-SQL) хорошо обрабатывает знакомые паттерны, но не даёт прозрачности, почему именно сгенерирован…
🔥2
21 Apr 2025, 11:58 UTC232 views3 reactionsread 9 August 2026 привет!
планируем в ближайшее немного больше писать практического контента по теме семантического слоя.
а это тема напрямую завязана на библиотеку cube.
пока статьи пишутся, сделал телеграм-чат — t.me/cubejsru
подключайтесь!
👍3
5 Apr 2025, 21:14 UTC289 viewsread 9 August 2026 Photo
В блоге dbt вышла (относительно давно, но я только сейчас дошёл) интересная заметка о том, как SDF реализует концепцию SQL comprehension.
SQL comprehension – это способность системы анализировать и интерпретировать SQL-код. Но это не единичная функция, а целая цепочка технологий, которые раскрываются по мере развития инструментария.
Самая популярная система, которая анализирует анализировать и интерпретировать SQL-к…
11 Mar 2025, 20:07 UTC259 viewsread 9 August 2026 Есть такой стартап Tobiko, который делает конкурента dbt — SQLMesh.
На поверхности всё то же самое: Jinja-шаблоны, версионирование, коллаборация, поддержка Python.
Но отличие в том, что SQLMesh строится на time-based моделировании, упрощая исторические партиции и инкрементальные пересчёты. В dbt нужно отдельно прописывать max-даты, проверять режим запуска (full refresh или incremental), а в SQLMesh всё работает в о…
26 Feb 2025, 17:11 UTC203 viewsread 9 August 2026 записали недавно подкаст про то, что сегодня представляет из себя семантический слой. спасибо Артемию за то, что всех собрал!
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @semanticlayer. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.