Стрим клуба №24 от 14.10 Встреча с экспертом " ИИ аналитика данных"

Спикер: Сергей Филькин Говорим о: — Как устроен конвейер: учётная система → ClickHouse → Агент / DataLens — Как работать с данными из 1С, iiko и Frontol в одной архитектуре — Чем сырые данные отличаются от готовых витрин (mart) — Почему точность зависит не только от AI, но и от семантического слоя — Ограничения бесплатного облака DataLens 👥 Кому будет полезно: разработчики, аналитики, консультанты, тимлиды, архитекторы 📊 Уровень: 4/5 0:00 Открытие эфира, 1С AI Club, Павел Ступко 0:28 Сергей Филикин: 20 лет в 1С, франчайзи в Краснодарском крае, торговля 2:07 Тема: общение с данными на естественном языке через AI-агентов 2:15 Почему агент напрямую в 1С это тяжело: MCP Toolkit, HTTP-сервисы, OData, страхи бизнеса 4:26 Выгружаем данные из 1С наружу: безопасность базы и анонимизация персональных данных 5:56 Куда выгружать: ClickHouse, DuckDB, Postgres, сравнение 7:50 Что такое ClickHouse и DuckDB простыми словами 10:19 Архитектура: обработка в 1С, ETL, витрины, дашборд и агент над ClickHouse 11:27 Эволюция ETL: Frontol и кассы, агент на Rust, затем Go, затем bash-скрипт в Docker 14:26 Расписание ETL: оперативные витрины каждые 15 минут, тяжёлые ночью 15:51 Какие витрины считаем: выручка, маржа, сотрудники, склады, кассы, виды оплат 17:13 Изменения задним числом в 1С: перевыгрузка дня, трёх дней и месяца, дедупликация в ClickHouse 19:01 Скорость: маленькая база за секунды, 50 тысяч номенклатуры за 30 минут 19:29 Как устроена выгрузка: батчи по буквам номенклатуры и по дням, фоновые задания, HTTP со сжатием 22:10 Четыре базы в ClickHouse, права агентских пользователей, лимиты на запросы 23:47 Что можно зашить в ETL: ABC-классификация, расчёт неликвида по дням на полке внутри группы 26:25 Как агент работает с ClickHouse: скиллы, словарь данных, MCP ClickHouse 28:02 Свой CLI для DataLens: программная генерация чартов и дашбордов, сохранение правок пользователя 29:15 Демо: обработка выгрузки из 1С в ClickHouse в несколько потоков 31:22 Чем это отличается от Power BI, история DataLens 33:56 Тест на дешёвых моделях: Haiku и подготовленные Opus вопросы директора 35:22 Откуда запрос: бизнес не знает, что так можно, вау-эффект 35:51 Почему Hermes: шлюзы к мессенджерам, планировщик, саморефлексия скиллов 36:53 Сравнение моделей на 14 вопросах: Luna, GLM, Qwen Flash, DeepSeek Flash 38:51 Какую модель давать бизнесу и почему подписка Codex 40:40 Сколько стоит решение, как продаются подписки, SaaS или нет 43:47 Гипотеза: 1С становится бэкендом, интерфейсы уходят в агентов 45:00 Демо дашборда DataLens, сгенерированного программно, кросс-фильтрация 47:50 Безопасность: взломы, публичный доступ к BI, три атаки за день 50:09 Интерфейс для бизнеса: Telegram-бот, Hermes, BB IDE поверх Codex 52:01 Персональные данные и 152-ФЗ: не выгружать, коды вместо ФИО, локальная модель на одной видеокарте 55:40 Демо: диалог с данными в Claude Code, сверка ответов с 1С 56:49 Локализованные модели у операторов, Яндекс AI Studio, суверенные модели 59:04 Цена DataLens: бесплатно на одну учётку, 990 рублей за дополнительную 59:39 Дашборды внутри агентов: Claude, Kimi, Hermes, ChatGPT 1:01:35 Завершение, следующий эфир через неделю Коротко о чём эфир Сергей Филикин показал, как дать бизнесу возможность задавать вопросы к данным 1С на естественном языке, не пуская агента в саму базу. Данные регламентно выгружаются из 1С в ClickHouse, ночью и каждые 15 минут ETL считает витрины, над ними работают AI-агент и дашборд в DataLens.