Awesome GitHub RepositoriesBI Semantic Layers

Supersonic este o platformă de analiză a datelor bazată pe LLM și un motor de strat semantic care traduce întrebările în limbaj natural în interogări SQL executabile. Funcționează ca un dashboard de business intelligence și interfață text-to-SQL, permițând utilizatorilor să recupereze metrici de business și insight-uri printr-o interfață conversațională. Sistemul decuplează definițiile de business de schemele fizice ale bazelor de date prin utilizarea unui strat logic guvernat pentru a defini metrici și dimensiuni unificate. Această modelare semantică permite platformei să mapeze tiparele limbajului uman la modele curatoriate și să traducă declarațiile semantice abstracte în SQL fizic adaptat pentru motoare de baze de date specifice. Platforma oferă un gateway de date enterprise cu control de acces granular și bazat pe roluri la nivel de dataset, coloană și rând. Capabilitățile sale includ gestionarea dialogului multi-turn, conectivitate multi-bază de date și o arhitectură de plugin-uri pentru integrarea instrumentelor terțe. Proiectul își expune funcționalitatea printr-un API programatic headless și un API de strat semantic pentru consumul extern de date.

Erupt is a framework for building administrative interfaces, business intelligence layers, and visual workflow engines. It provides a multi-tenant admin panel and an LLM admin framework that automatically generates web-based management consoles and REST endpoints from backend class definitions. The project distinguishes itself by integrating AI agent orchestration, allowing administrators to manage server operations and execute backend logic through a conversational chat interface. It also features a BI semantic layer that maps raw warehouse data into business-oriented cubes for self-service

Data warehouse learning is a reference implementation of a real-time stream processing system and open-source data lakehouse architecture. It combines stream processing engines, open lakehouse formats, and analytical data warehouses into a complete e-commerce data warehouse system built for both offline and real-time analytics pipelines. The project implements hybrid data warehouse architectures utilizing multi-layer storage models and stream-batch processing pipelines. It features change data capture pipelines that stream database transaction logs into messaging systems, progressive data tra