Doprovodný text pro lidi, kteří to SQL skutečně píší.
Jak zaznělo v AISQL není BI s AI — je to data science v hávu SQL: AI funkce vypadají jako SQL, ale přístup, kterou vyžadují, je vypůjčený z data science. Tato příručka popisuje praktické postupy pro stavbu AI analytických pipeline ve Snowflake (nebo jinde) s ohledem na náklady, výkon a spolehlivost.
(Pokračování textu…)Spojením dvou respektovaných značek české datové scény vzniká jedna z nejsilnějších nezávislých skupin v oblasti dat, business intelligence a AI na českém a slovenském trhu.
Co každý vlastník projektu AI analytiky potřebuje vědět, než projekt začne
(Pokračování textu…)Kolikrát jste čekali tři dny, než vám BI tým doručil report, který jste mezitím přestali potřebovat? A kolikrát jste si k těm číslům museli dohledávat e-maily, stížnosti a zápisy, abyste pochopili, co se vlastně stalo? Na obojí má Snowflake od listopadu 2025 odpověď. Jmenuje se to Snowflake Intelligence a nestaví na dalším dashboardu — staví na agentech.
Když odstraníte model z dbt projektu, tabulka ve vašem datovém skladu zůstane.Vyvinuli jsme makro, které porovnává aktuální zdroje dbt projektu (modely, seedy a snapshoty) s objekty, které již existují ve vaší databázi. Makro vyhledává existující databázové objekty v informačním schématu (information schema) a skenuje aktuální zdroje dbt projektu pomocí dbt grafu. Následně tyto dvě sady porovná.
Pokud dbt nenajde pro daný dbt zdroj odpovídající databázový objekt, dokáže vygenerovat nebo dokonce spustit příkaz DROP. To vám umožní udržovat databázi čistou a bez nepoužívaných objektů.
V tomto článku prozkoumáme praktický příklad toho, jak lze tento postup využít v praxi.
(Pokračování textu…)
