AI-агенты для бизнес-аналитики: Анализ данных без SQL и кода | 2026.02.27 Baryshev Sergey
На этом воркшопе Сергей Барышев из КИОН ИИ (МТС медиакластер) продемонстрировал, как современные AI-агенты могут преобразовать работу с базами данных без необходимости писать SQL-запросы или код. Таймкоды: 00:00:00 - Вступление и приветствие 00:00:31 - Анонс воркшопа и обзор программы 00:02:36 - Представление спикера Сергея Барышева 00:03:06 - Тема выступления: "Общение с данными на языке бизнеса" 00:04:05 - Биография спикера и опыт работы 00:05:00 - Обзор воркшопа: Без написания кода 00:06:10 - Целевая аудитория и сценарии использования 00:08:14 - Настройка репозитория и требований 00:09:36 - Структура репозитория 00:10:50 - Процесс установки агента 00:12:42 - Сравнение OpenCode и CloudCode 00:14:51 - Понимание агентов и LLM 00:18:08 - Настройка и конфигурация агента 00:19:21 - Инструкции и документация агента 00:20:25 - Установка Docker и настройка окружения 00:25:21 - Генерация синтетических данных 00:27:40 - Настройка подключения к базе данных (ClickHouse и Redash) 00:30:30 - Извлечение схемы и документация 00:34:00 - Интеграция с Redash и экспорт запросов 00:37:00 - Живая демонстрация: Задаем вопросы данным 00:39:30 - Расчет бизнес-метрик (MAU, выручка) 00:42:30 - Продвинутые запросы и обработка ошибок 00:46:00 - Визуализация с библиотекой PyChart 00:49:00 - Создание анимированных графиков локально 00:51:30 - Результаты демонстрации и возможности 00:53:00 - Ресурсы и ссылки 00:54:00 - Сессия вопросов и ответов 01:03:00 - Вопросы безопасности и контроль доступа 01:10:00 - Ограничения моделей и лучшие практики 01:15:00 - Заключительные замечания 🔍 Что вы узнаете из этого воркшопа: - Как общаться с базой данных на естественном языке - Автоматическая генерация аналитических отчетов и графиков - Работа с ClickHouse и Redash через AI-агент OpenCode - Возможность создание дашбордов без участия разработчиков - Решение авральных запросов бизнеса в режиме реального времени 💡 Ключевые преимущества: - Бизнес-пользователи могут самостоятельно получать нужные данные - Аналитики экономят время на рутинных запросах - Автоматическая оптимизация SQL-запросов - Интеграция с существующими BI-системами - Работа с синтетическими и реальными данными 🔧 Технологии в демо: - OpenCode AI агент (Claude Code) - ClickHouse база данных - Redash для визуализации - ECharts для создания графиков - Локальная и облачная инфраструктура 🎯 Для кого это: - Бизнес-аналитики - Data Scientists - Продуктовые менеджеры - Руководители отделов аналитики - Разработчики BI-решений Практическая демонстрация показала, как AI-агент может: - Отвечать на вопросы о структуре базы данных - Автоматически считать MAU, выручку, метрики - Создавать визуализации и дашборды - Исправлять ошибки в запросах самостоятельно - Адаптироваться под специфику вашей предметной области 🔗 Полезные ссылки: - Репозиторий с материалами воркшопа - Telegram канал докладчика https://t.me/baryshev_ai - Презентация https://clck.ru/3S33s3 #AI #БизнесАналитика #DataScience #ClickHouse #Redash #MachineLearning #Аналитика #БазыДанных #SQL #BI #ИскусственныйИнтеллект #Автоматизация #АналитикаДанных #Python #MoscowPython
На этом воркшопе Сергей Барышев из КИОН ИИ (МТС медиакластер) продемонстрировал, как современные AI-агенты могут преобразовать работу с базами данных без необходимости писать SQL-запросы или код. Таймкоды: 00:00:00 - Вступление и приветствие 00:00:31 - Анонс воркшопа и обзор программы 00:02:36 - Представление спикера Сергея Барышева 00:03:06 - Тема выступления: "Общение с данными на языке бизнеса" 00:04:05 - Биография спикера и опыт работы 00:05:00 - Обзор воркшопа: Без написания кода 00:06:10 - Целевая аудитория и сценарии использования 00:08:14 - Настройка репозитория и требований 00:09:36 - Структура репозитория 00:10:50 - Процесс установки агента 00:12:42 - Сравнение OpenCode и CloudCode 00:14:51 - Понимание агентов и LLM 00:18:08 - Настройка и конфигурация агента 00:19:21 - Инструкции и документация агента 00:20:25 - Установка Docker и настройка окружения 00:25:21 - Генерация синтетических данных 00:27:40 - Настройка подключения к базе данных (ClickHouse и Redash) 00:30:30 - Извлечение схемы и документация 00:34:00 - Интеграция с Redash и экспорт запросов 00:37:00 - Живая демонстрация: Задаем вопросы данным 00:39:30 - Расчет бизнес-метрик (MAU, выручка) 00:42:30 - Продвинутые запросы и обработка ошибок 00:46:00 - Визуализация с библиотекой PyChart 00:49:00 - Создание анимированных графиков локально 00:51:30 - Результаты демонстрации и возможности 00:53:00 - Ресурсы и ссылки 00:54:00 - Сессия вопросов и ответов 01:03:00 - Вопросы безопасности и контроль доступа 01:10:00 - Ограничения моделей и лучшие практики 01:15:00 - Заключительные замечания 🔍 Что вы узнаете из этого воркшопа: - Как общаться с базой данных на естественном языке - Автоматическая генерация аналитических отчетов и графиков - Работа с ClickHouse и Redash через AI-агент OpenCode - Возможность создание дашбордов без участия разработчиков - Решение авральных запросов бизнеса в режиме реального времени 💡 Ключевые преимущества: - Бизнес-пользователи могут самостоятельно получать нужные данные - Аналитики экономят время на рутинных запросах - Автоматическая оптимизация SQL-запросов - Интеграция с существующими BI-системами - Работа с синтетическими и реальными данными 🔧 Технологии в демо: - OpenCode AI агент (Claude Code) - ClickHouse база данных - Redash для визуализации - ECharts для создания графиков - Локальная и облачная инфраструктура 🎯 Для кого это: - Бизнес-аналитики - Data Scientists - Продуктовые менеджеры - Руководители отделов аналитики - Разработчики BI-решений Практическая демонстрация показала, как AI-агент может: - Отвечать на вопросы о структуре базы данных - Автоматически считать MAU, выручку, метрики - Создавать визуализации и дашборды - Исправлять ошибки в запросах самостоятельно - Адаптироваться под специфику вашей предметной области 🔗 Полезные ссылки: - Репозиторий с материалами воркшопа - Telegram канал докладчика https://t.me/baryshev_ai - Презентация https://clck.ru/3S33s3 #AI #БизнесАналитика #DataScience #ClickHouse #Redash #MachineLearning #Аналитика #БазыДанных #SQL #BI #ИскусственныйИнтеллект #Автоматизация #АналитикаДанных #Python #MoscowPython