Ну, если графики - то это как раз или графана или Jupiter или нормальный BI

Если бы Кибана нормально умела во что-то полезное...

BI для ad-hoc графиков по результатам запроса не очень хорошо подходил на моем опыте.

Ну, зависит от того, кто пользуется. Если честный аналитик, то ему и Юпитер удобен. Если разработчик - то датагрип. Если менеджер, то BI.

Вообще идею этой системы я пощаимствовал у DBT, там ты пишешь sql,  шаблонизируешь, сохраняешь и потом по расписанию централизованно выполняешь, но dbt не умеет прям из коробки со всеми субд, плюс интерфейс мне не очень нравится там, писать код там не удобно.
DataGrip не умеет сохранять где то на сервере и выполнять по расписанию sql код, а jupyther слишком низкоуровневый, в нем не удобно писать sql код, плюс из коробки многого нет, например автозаполнения sql кода. То есть юз кейс такой:
1. Пишешь в удобном редакторе последовательность команд ddl, dml с параметрами,
2. сохраняешь в файлик
3. Ставишь на расписание

Например ты сделал один раз шаблон scd2 и его переиспользуешь

Я так и не понял, как шаблонизатор связан с шедулером

Ну когда выполняется файл по расписанию его можно как то запараметризировать, например цикл по массиву из табличек и т.д. Это конечно можно сделать на хранимых процедурах, но процедуры сложно версионировать, а тут можно git приделать и в нем код хранить, ну и язык шаблонов jinja не привязан к СУБД

кто то изобрел etl ?)

Ну не особо есть запускалка эскуэлей с возможностью связи данных между несколькими источниками

Пользователям не дашь информатику самим етл делать

Звучит как airflow :))

Звучит как нормальный ETL

А есть чат по airflow ?

Спасибо, интересная статья

Всем привет!

Что-то мы подумали подумали BIщиками и решили что этот канал важнейший для современных BIщиков :)

Провели опрос на канале вакансий BI https://t.me/biheadhunter и вот что получилось: