Запрос на дашборд часто начинается со списка показателей и заканчивается красивым отчётом, по которому непонятно, что делать дальше. На примере BI-дашборда для сравнения подразделений разбираю, как перейти от пожеланий к конкретному решению, проверить сопоставимость данных и построить структуру отчёта от отклонения к деталям.

Ниже не попытка восстановить всю работу над проектом по дням, а структура подхода, к которой я пришёл на практике.

Здравствуй, Хабр!

Давно хотел поделиться своими мыслями и изысканиями на тему: «Чем внедрение ИИ‑агентов в бизнесс‑процессы организаций отличается от всего, что мы привыкли делать раньше, внедряя информационные системы».

И вот, когда индекс ИИ‑хайпа от @anti_agi вышел на плато, а Билл Гейтс сообщает нам, что мы не готовы к эпохе ИИ — по‑моему, самое время это сделать!

Привет, Хабр.

Мы в Диасофт развиваем Digital Q.Sensor BI — промышленную BI‑платформу, в которую команда продукта встраивает мультиагентные ИИ‑системы. И поэтому хорошо понимаем, почему вокруг AI‑native аналитики сегодня столько споров.

Сторонники self‑service BI со встроенными LLM обещают бизнесу свободу: дашборд теперь собирает не BI‑разработчик за три недели, а сам аналитик за десять минут — обычным текстовым запросом. Скептики возражают: вместе со свободой компании могут получить сотни несогласованных отчетов, цифры с неясным происхождением и решения, принятые на основе галлюцинаций языковой модели.

В статье эксперт «Диасофт» делится своими выводами — без попытки представить единственно правильный ответ. Скорее, это взгляд человека, который непосредственно работает с внедрением мультиагентных ИИ‑систем в промышленную BI‑платформу и наблюдает за тем, как меняется сам подход к аналитике.

Кстати, тех, кто дочитает статью до конца, ждет бонус.