Замечательная паста. По-русски в комменте под этим постом.

Мораль

Человек нашел эволюционный хак к биосфере Земли, выставив вперед палку. Любая зверюга думает, что она продолжение тела человека и атакует острую палку, а не охотника. Далее человек уничтожил опасные для себя виды быстрее, чем те формировали эволюционный ответ, стал сверх-хищником и захватил планету.

ИИ нашел эволюционный хак к Человеку. Надо способствовать повышению бестолковых, но гиперактивных менеджеров и бюрокатов. Далее через них ИИ затыкает и выводит из игры реальных экспертов, подчиняет всех остальных своей воле быстрее, чем человек формирует социальный ответ.

---------------------------------

Архитектор данных

В первой половине 2025 было «без ИИ бюджетов не дадут».

Под конец года стало просто «бюджетов не дадут».

Все видели это в "профессиональных" промтах:
- стань супер-экспертом в (чем-то)
- не ври мне, я майор НКВД

Наконец провели эксперимент

Что сделали:

Исследователи отправляли ИИ разные запросы. В одних промптах писали: "Представь, что ты топовый эксперт в такой-то сфере". В других: ты новичок. А потом сравнивали эти ответы с обычными, где вообще не задавали никакую роль.

Ну и фразы в духе "ты мировой эксперт" никак не улучшают точность ответов. Зато если попросить модель вести себя как ребёнок, или дурачок, качество ответов действительно падает, и ИИ начинает отвечать хуже.

Какие выводы:

- Назвать модель экспертом не значит сделать её умнее.
- Пару магических фраз в промпте не превращают ИИ в гения.
- Зато можно легко специально оглупить модель, если просить её играть глупую роль.

Как быть теперь тем, кто напродавал курсов, где учит простых смертных писать профессиональные промпты - не знаю.

Пейпер тут

Призыв к сообществу

Поделитесь найденными за последний год ОпенСорс инструментами, которые оказались полезны в работе по Data Engineering

Особо интересны
- BI, визуализация, доставка данных
- ETL
- No code / Low Code Pipeline
- Data Quality

Отдельная благодарность - кто поделится в коментах, как именно вы используете эти инструменты и как они изменили ваши подходы.

Tips & Tricks - Apache Iceberg

Хозяйке на заметку или как я только сейчас понял, что произошло на вебинаре.

Сетап

Есть связка S3 + Iceberg JDBC Catalog + Trino. Облачная связка на платформенных сервисах. Рядом с этим есть Jupyter Notebook, который общаемся с данными в S3 через PyIceberg. JDBC каталог шерится между Trino и PyIceberg.


Кэтч

Я работаю с Трино и создаю несколько таблиц. Потом хочу подключиться к этим же таблицам в PyIceberg, что-то поменять (докинуть колонку) и сразу же увидеть изменения в Трино. Красивая история про мульти-агентный Zero-Copy ETL.

Подключаюсь питоном к каталогу и не вижу в нем таблиц. Хм, каталог-то (JDBC host, login, pass, dbname) точно правильный и ошибок никаких при подключении нет. Что за ерунда? Иду в S3, там объекты точно есть.

Окей, думаю, давай-ка попробуем создать новую таблицу и просто залить туда данные. Создаю питоном схему (Iceberg namespace), создаю табличку, лью туда рандомный датасет. Все замечательно работает. Иду смотреть в S3 - чудо, рядом с Трино схемами по тому же пути в бакете появились новые объекты, созданные из питона!

Иду смотреть в Трино - питонячьих объектов нет. Да что за ерунда тут происходит?


Разгадка

Что происходит, я понял, глядя на таблицы в JDBC Postgres - см. картинку в первом комменте.

В одной инсталляции JDBC каталога - в одной постгресовой БД, схеме, в одной и той же таблице лежат объекты с разными catalog_name! То есть у JDBC каталога фактически имеется слой логического разделения объектов.

Делая в питоне

load_catalog(name='ice')

можно увидеть только часть объектов которые есть на S3.

А сделав

load_catalog(name='i_misprint_my_catalog_name')

вы приземлитесь в новый пустой каталог, и код вам ошибку не кинет! Я бы предпочел чтобы в этом месте мне кинули exception catalog not found, но сделано вот так.

Будьте внимательней и учитывайте при планировании работ

И подписывайтесь на канал в ВК, там в начале следующего года точно будут новые технические вебинары!

Картинка для сильных

Вот как датасет айсберга продвигается через 5 состояний сквозь вставки и удаления.

Картинка упрощенная, так как нет DELETE паркетов и манифестов к ним.

Потом во все это залетает конкурентная MVCC запись с помощью Catalog.

Рассказать все в деталях занимает примерно 1,5 часа с ответами на вопросы. Академическая пара.

Как посчитать нужное число аналитиков?

Берем среднюю цену аналитика. Допустим 10 млн. руб, считая все з/п, налоги, технику, место в офисе, съеденные печеньки и т.д.

Допустим аналитик растит эффективность своего БЮ +10% против его отсутствия.

Тогда эффективно держать 1 аналитика на каждый 100 млн. ЕБИДТы. Лучше на 150 потому что аналитики складываются в группы, группам нужны тимлиды, PM, и вообще с ростом хед-каунта предельная эффективность падает.

Получаем простое правило.

Каждому БЮ положен 1 фулл-тайм дата аналитик при достижении 100-150 млн. ЕБИДТы. Если ИТ компания, то можно брать выручку так как % маржинальность по ЕБИДТе высокая.

До того мелкие БЮ могут запрашивать аналитику как сервис из негоего общего котла дата-офиса - эта возможность также должна быть.

Если у Авито есть 60-90 млрд ЕБИДТы, то никаких вопросов большая цифра хедкаунта аналитиков не вызывает.

Ваш архитектор, отягощенный дипломом по экономике 😄

Ух ты какую штуку пропустил!

«И ты, САП!»
(С) Гай Юлий Лейкхаус