Епонский городовой!
"Когда попросил написать олимпийский скрипт" ...

Оппа))) Аналитика по чатам приехала

Но это не всё) Подробности позже

📊 BARC Benchmark: Сравнение производительности Power BI и Qlik в реальных условиях

Только что опубликовано первое в мире независимое исследование производительности и масштабируемости BI-платформ от авторитетной аналитической компании BARC (Германия). В фокусе — два гиганта рынка: Microsoft Power BI и Qlik.

🔍 Что это за исследование?

BARC разработала методологию для объективного сравнения BI-решений в условиях, максимально приближенных к реальным: одинаковые данные, модели, сценарии использования и нагрузка. Измерялось не только «сырое» быстродействие, но и продуктивность пользователей и способность системы масштабироваться под нагрузкой.

🧪 Ключевые метрики:

- Продуктивность: сколько задач может выполнить пользователь в час.
- Масштабируемость: как система ведёт себя при росте числа пользователей и объёма данных.
- Скорость отклика: время открытия и обновления отчётов, фильтрация.

📈 Главные выводы (основано на тестах до 50 concurrent users и 10 млн записей):

Общий счёт (BARC Benchmark Score)
PBI - 40% от Qlik 100%

💡 Что важно знать:

- Qlik показал значительно более стабильную производительность и предсказуемость под нагрузкой.
- Power BI иногда демонстрировал сильные колебания времени отклика — до нескольких минут в отдельных сценариях.
- Оба решения справились с нагрузкой, но Qlik сделал это в 2 раза эффективнее по итоговому счёту.
- Исследование проводилось на стандартных облачных версиях (не Enterprise/Premium).

❗Почему это важно?

Производительность — ключевой фактор принятия BI-систем пользователями. Задержки более 2–3 секунд ведут к снижению вовлечённости, особенно среди непрофильных пользователей. В эпоху AI и агентов, которые могут генерировать сотни запросов, масштабируемость становится критически важной.

Более глубокое исследование на эту тему от qwen

Всем привет!
Я тут задумался, провести платный вебинар на тему:

Как создать и использовать ии модельку c RAG локально (или не очень локально, но не дорого)

Там несколько вариантов есть:
- все в докере и без внешних моделей
- часть в докере и клаудру
- часть в докере и яндекс облако
- все в клаудру или все в яндекс облаке

Конечная цель вебинара:
Ваш телеграм бот, в который можно кидать файлы и моделька будет отвечать на вопросы по этому файлу (или сотне файлов)

Длительность - до 2 часов, успеть за 1,5 (разжевать) и 30 минут на вопросики

Цена - 2000 рублей (оплата будет через @tribute бота, можно картами мир платить)

Дешевле делать не буду, после будет опросник. Мне нужно понимать - готовится или нет. Вебинар будет если наберется не менее 10 человек.

P.s. я почти все для себя уже выучил, нужно структурировать и красиво преподнести, чтобы вам не пришлось страдать (как мне)

🆕 qlik_download : qlikview

📂 QlikView.OCX.OEM.zip (64.70 MB)
📂 QlikView.OCX.OEM.zip.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewDesktop_x64Setup.exe (424.66 MB)
📂 QlikViewDesktop_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewServer_x64Setup.exe (275.50 MB)
📂 QlikViewServer_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewWorkBench_x64Setup.exe (7.07 MB)
📂 QlikViewWorkBench_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QvPluginSetup.exe (50.54 MB)
📂 QvPluginSetup.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlikview #september_2025 #september_2025 #qlikview_september_2025

🔗️ release url

🕔 last update : 2025-09-23 07:01:07

✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlikview

📂 QlikView.OCX.OEM.zip (64.70 MB)
📂 QlikView.OCX.OEM.zip.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewDesktop_x64Setup.exe (424.66 MB)
📂 QlikViewDesktop_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewServer_x64Setup.exe (275.50 MB)
📂 QlikViewServer_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewWorkBench_x64Setup.exe (7.07 MB)
📂 QlikViewWorkBench_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QvPluginSetup.exe (50.54 MB)
📂 QvPluginSetup.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlikview #september_2025 #september_2025_ir #qlikview_september_2025_ir

🔗️ release url

🕔 last update : 2025-09-23 08:07:33

✍️ by @chernovdev