#bi

Snowflake CoWork Adds Profiles, Dashboards & Automations

Snowflake CoWork adds Profiles, Dashboards and Automations so business teams can route questions, query reports and schedule recurring work, fully governed.

Hex Raises $100M

Announcing Hex 4.0, and Hex's $100m fundraise.

As humans write less code: workloads shift from human to agent verification with iterative test suites

Khi lập trình viên tạo ít code hơn, khối lượng công việc chuyển từ xác minh bởi con người sang agent verification. Nguyên nhân kỹ thuật là hệ thống AI ngày càng tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu, yêu cầu test suites phải được thiết kế lại để hỗ trợ agents. Hệ quả là xác minh kết quả agent-generated analytics trở nên quan trọng hơn với chi phí thấp hơn nhờ vào iterative test suites. Bài viết đưa ra giải pháp kết hợp human intuition với unified data lineage để nâng cao độ tin cậy, giảm 40% lỗi trong các dự án thực tế. Điều đáng học là việc triển khai agent verification không thay thế mà bổ sung kỹ năng của con người, tạo ra môi trường phát triển hiệu quả hơn với các công cụ như Apache Atlas và Datahub.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách chuyển trọng lượng kiểm tra từ con người sang agent bằng bộ test lặp lại để xác minh phân tích do agent tạo ra.

Refresh Datasets, Publish Reports And Embed Dashboards With Power BI

The Monday sales dashboard is stale again because nobody pressed refresh. The same report has to be copied into twelve regional workspaces and pointed at twe...

From Toronto Hackathon to Stockholm meetup: Metabase Data App world tour

From a Toronto hackathon to a Stockholm data meetup: how we built data apps for asteroids, F1 telemetry, and a pumpkin ERP on Metabase and ClickHouse.

The Report That Changed the Room

The Report That Changed the Room From Lucky’s Market to an incident-command exercise: connect going-in gross, sales, inventory and loss so managers can account for the result. Don Gunter, G-kyu …

'Wait, you don't have a semantic layer yet?' AI analytics readiness pulse

We asked 73 data people about AI Analytics: 59% are already using AI with their data, 44% want it all self-hosted, and 31% of poll voters don’t know what a semantic layer is. A small, unscientific snapshot from AI Analytics Week.

LookML metadata indexing in Knowledge Catalog is now GA

LookML metadata indexing in Google Cloud Knowledge Catalog is now GA, grounding Gemini Enterprise and AI agents in governed business semantics.

Can we replace a $150k Looker with a bucket of HTML files?

(BI) Software is dead, apparently

How we made pivot tables three times faster

Pivot tables từng cần nhiều truy vấn và lượng glue code lớn để đảm bảo tính nhất quán của tổng hợp. Bằng cách sử dụng các tính năng SQL mới, hệ thống hiện có thể truy vấn toàn bộ pivot table chỉ với một lần gọi database. Cải tiến này giúp tăng tốc độ xử lý pivot table gấp 3 lần so với phương pháp cũ. Công nghệ cụ thể được áp dụng là các hàm window function và CTE (Common Table Expression) trong SQL phiên bản mới. Đáng học hỏi là cách tiếp cận query optimization để giảm số lượng round trip giữa application và database.

Bài viết này cho bạn biết cách tăng tốc bảng pivot gấp ba lần bằng cách sử dụng các tính năng SQL mới giúp giảm số lượng truy vấn.

The bottleneck moved: how to build a semantic layer for AI Analytics

AI removed the querying bottleneck and created a verification one. Here's the semantic layer that makes AI-generated answers traceable, and how to build it.

Introducing Looker Data Apps

Looker mới giới thiệu Looker Data Apps, cho phép lập trình viên mô tả dashboard BI bằng ngôn ngữ tự nhiên. Công nghệ này sử dụng AI agent để tự động build ứng dụng production-grade ngay bên trong Looker. Người dùng không cần viết code phức tạp mà vẫn tạo được các ứng dụng dữ liệu hoàn chỉnh. Giải pháp này giúp giảm thiểu thời gian phát triển và tăng tốc triển khai các dự án BI. Đây là bước tiến quan trọng trong việc democratize data access cho người không có kỹ năng kỹ thuật.

Looker Data Apps giúp bạn xây dựng ứng dụng sản xuất chất lượng cao chỉ bằng cách diễn giải bảng điều khiển BI bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Create Relationships and Cross dataset Measures in AI/BI Dashboard in Databricks

Bài viết hướng dẫn cách tạo relationships và cross dataset measures trong Databricks AI/BI Dashboard với Abiola David. Nội dung tập trung vào việc khám phá các mối quan hệ giữa dataset và measures để nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu. Đây là kỹ thuật quan trọng giúp kết nối nhiều nguồn dữ liệu lại với nhau trong hệ sinh thái Databricks. Nếu bạn đang làm việc với AI/BI Dashboard, việc nắm vững các relationship và cross dataset measures sẽ giúp xây dựng báo cáo phức tạp hơn và cung cấp cái nhìn toàn diện về dữ liệu.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng mối quan hệ và chỉ số đa tập dữ liệu trong AI/BI Dashboard Databricks để nâng cao hiệu quả phân tích.

Making BI migrations suck less

A four-phase BI migration playbook: audit your dashboards, clean up your data layer, rebuild with AI, and bring stakeholders along.

What is a semantic layer? A definition for the AI analytics era

Trong bối cảnh AI analytics đang thống trị, semantic layer trở thành lớp trung gian giữa database và user queries. Nó được xây dựng dựa trên một ontology hoặc schema logic để trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu thô. Các công cụ như Looker, Power BI, và ThoughtSpot hiện tích hợp AI vào semantic layer để tự động sinh SQL code và giảm thiểu sai lệch. Điều đáng học là dù AI phát triển mạnh, semantic layer vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của kết quả phân tích.

Tìm hiểu về semantic layer giúp lập trình viên nắm cách AI đang định hình lại cách xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu hiệu quả.