Синтетические данные давно перестали быть просто «искусственной картинкой» — сегодня это полноценный инструмент для тестирования, разработки и даже обучения моделей машинного обучения

Корпоративные системы данных долгое время строились вокруг четких границ: базы данных отвечали за транзакции, хранилища — за аналитику, озера данных — за хранение больших массивов сырой информации

В современном мире данных всё чаще требуется не только предоставлять пользователям интерактивные инструменты для анализа, но и жёстко контролировать, кто и к каким данным может обращаться

Аналитический ландшафт стремительно меняется. Если последние десять лет прошли под флагом Big Data, тяжеловесных кластеров Hadoop и бесконечных пайплайнов на Apache Spark

В этой статье я расскажу, как поднять полноценную инфраструктуру для аналитических запросов, используя QueryFlux — высокопроизводительный SQL-прокси на Rust

ПредположенИИе 🤖

В первой части Утиных историй мы детально разбирали, как DuckDB переворачивает принципы локальной и встраиваемой аналитики

StarRocks — это аналитическая MPP-база данных нового поколения

Автор: Джейкоб Мэтсон

В мире больших данных, где счет идет на петабайты, а задержка измеряется миллисекундами, выбор правильного аналитического движка определяет успех продукта