| Date | Title | Description |
| 22.07.2026 | AI agents aren't confidently wrong because of bad context — they're wrong because of bad data engineering | You spend weeks tuning an AI chatbot. Answers are accurate. Stakeholders sign off, and you ship it. Three months later, the system is confidently wrong about a third of what users ask. Nobody changed the model, and nobody touched the prompt... |
| 16.06.2026 | AI's Data Dilemma: Upriver Secures $14M to Automate Foundation for Enterprise Intelligence | Upriver secured $14M in seed funding to automate enterprise data engineering for AI success. Its AI-native platform connects to an organization's full data stack. It autonomously resolves data quality issues. It maintains complex data pipel... |
| 11.06.2026 | Upriver raises $14M to automate enterprise data engineering for AI | Israeli data engineering startup Upriver Data Ltd. today announced it has raised $14 million in new funding to automate the data work that enterprises depend on to make artificial intelligence projects succeed.
Founded in 2024 by Chief Exec... |
| 02.03.2026 | Creating calm in complexity through data leadership | - |
| 15.01.2026 | AI data management market to hit USD $239.15bn by 2034 | - |
| 31.12.2025 | Why data governance is critical for Generative AI success | - |
| 22.12.2025 | Хроники тестирования Data Quality | В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных.... |
| 11.12.2025 | Управление данными: выход из хаоса | - |
| 26.11.2025 | Architect of Cloud Transformation Redefines Data Infrastructure for Global Finance | Share
Share
Share
Share
Email
“When we began modernizing financial data platforms, the challenge wasn’t technology; it was trust. Convincing institutions that cloud architectures could process billions of regulated transactions safely was t... |
| 21.01.2025 | Подружить Great Expectations с Impala: решение для больших данных | Всем привет, меня зовут Ольга Вишницкая, работаю главным аналитиком данных в одном департаментов Газпромбанка. Мы постоянно следим за развитием инструментов и технологий в области анализа данных, ищем и тестируем новые решения. И в какой-то... |
| 01.11.2024 | Импортозамещение Data Quality стека в нефтегазохимии: опыт СИБУРа | В СИБУРе много данных, которые текут в режиме реального времени с многочисленных датчиков на разных производствах, эти данные нужно собирать, хранить, обрабатывать и анализировать, чтобы компания могла принимать правильные бизнес-решения. И... |
| 03.05.2024 | Data сontract: давайте попробуем договориться | У всех свои контракты.
«Единственное, что есть в нашей жизни постоянного, — это изменения» (цитата из книги «Конвоиры зари» Дона Уинслоу). Фраза чуть отредактирована, но не об этом пойдёт речь. Любые изменения касающиеся условий и семантики... |
| 13.12.2023 | Инструменты продуктового аналитика VK, или Как мы работаем с большими данными | Принятие решений на основе данных является неотъемлемой частью работы аналитика. Данные помогают сделать это быстро. Но что если объём данных достигает десятков петабайт? Подобная задача становится не такой тривиальной, как может показаться... |
| 19.10.2023 | Размерности качества данных: обеспечение качества данных с помощью Great Expectations
Great Expectations
Данные
Реализация проверок качества данных в Great Expectations
Заключение... | Качество данных играет критически важную роль в любом процессе управления данными. Организации используют данные для принятия решений и улучшения различных бизнес-показателей. Однако если данные усеяны неточностями, ошибками или несогласова... |
| 06.08.2023 | Что такое Data Observability и с чем ее едят? | В последние годы растет сложность IT-инфраструктуры в компаниях и, соответственно, спрос на сервисы мониторинга ее работоспособности. Их все больше покупают, в них все чаще инвестируют. Но в данной статье мы расскажем о новом смежном тренде... |
| 09.07.2023 | Dagster и Great Expectations: Интеграция без боли | Меня зовут Артем Шнайдер, и я занимаюсь DataScience в Бланке. Сегодня я хочу рассказать вам о том, как можно интегрировать два мощных инструмента – Dagster и Great Expectations.
Great Expectations позволяет определить так называемые ожидани... |
| 29.06.2023 | Профилирование данных из СУБД Oracle с помощью DataHub и Great Expectations. Часть 2 | В первой части статьи мы подключили DataHub к базе данных Oracle, во второй части рассмотрим подключение Great Expectations к DBMS Oracle, сделаем ряд проверок качества данных, а также отправим результаты проверок в DataHub.Глоссарий
Профил... |
| 10.10.2022 | Мониторинг ML-систем. «6 лет назад vs сегодня» | Шесть лет назад я занимался стартапом FscoreLab, мы разрабатывали ML-системы для кредитного скоринга. Тогда я ещё слыхом не слыхивал о термине MLOps, да я и не уверен, что он вообще существовал. Однако, необходимость определённых практик и ... |
| 08.06.2022 | Meltano moves beyond ELT to become an ‘open-source dataops OS’ | Meltano, the data integration company spun out of GitLab last year, today unveiled version 2.0 of its platform. And to power its transition into what it calls an “open-source dataops OS,” the company also announced a fresh $8.2 million in s... |
| 14.05.2022 | Инструменты для участников соревнований по машинному обучению | Соревнования по машинному обучению - относительно новое явление.
Появилось вследствие развития технологий искусственного интеллекта.
В данный момент очень активно развивается и привлекает множество заинтересованных людей.
Преимущества, кото... |
| 04.04.2022 | 15 Open Source библиотек для повышения качества данных | Автор этого материала — программист и ML-инженер — собрала Open Source библиотеки Python, которые помогут вам сделать данные лучше, чтобы избежать траты времени и упростить анализ данных. Подборкой делимся к старту курса по анализу данных.П... |
| 10.02.2022 | Superconductive, creators of Great Expectations, raises $40M to launch a commercial version of its open source data quality tool no | Data quality — the practice of testing and ensuring that the data and data sets you are using are what you expect them to be — has become a key component in the world of data science. Data may be the “new oil”; but if it’s too crude, you ma... |
| 10.02.2022 | Superconductive Raises $40M in Series B Funding | Superconductive, the Cottonwood Heights, Utah-based provider of Great Expectations, an open source tool for data quality, raised $40m in Series B funding.
The round, which brought total funding to $64.5m, was led by Tiger Global with partic... |
| 14.12.2021 | Open source MLOps framework ZenML raises $2.7M | Hear from CIOs, CTOs, and other C-level and senior execs on data and AI strategies at the Future of Work Summit this January 12, 2022. Learn more
Munich-based ZenML, a startup providing an extensible and open source MLOps framework to accel... |
| 14.12.2021 | Open source MLOps framework ZenML raises $2.7M | We are excited to bring Transform 2022 back in-person July 19 and virtually July 20 - 28. Join AI and data leaders for insightful talks and exciting networking opportunities. Register today!
Munich-based ZenML, a startup providing an extens... |
| 23.11.2021 | Кто такой и чем занимается Data QA Engineer | Автор этой статьи в блоге Stack Overflow — Data QA Engineer, то есть инженер обеспечения качества данных. По его словам, у него есть друзья, занятые в сфере технологий и разработки ПО, которые не совсем понимают, что такое тестирование данн... |
| - | Вредные советы при построении Аналитики (Data Lake / DWH / BI) – целеполагание и результаты | Всем привет! На связи Артемий Козырь – Analytics Engineer в Wheely.
Продолжаю серию публикаций в формате “вредных советов”, целью которых является попытка обратить внимание на (не)лучшие практики и подходы в построении аналитических сервисо... |
