Внедрили AI-агента в BI-систему — чистая магия в обработке и визуализации терабайтов данных
Привет, это команда Далее. На одном из проектов у нас есть терабайты данных о рекламных кампаниях, которые хранятся на десятках площадок. Это множество таблиц, агрегаций, расчетных метрик и формул.Big Data обрабатывают аналитики и дата-инженеры: приводят в нормальный вид, следят за качеством, рассчитывают дополнительные метрики. В конце концов, все приходит в BI-систему, где менеджеры делают отчеты и визуализируют информацию на дашбордах.
Data Mesh: что это и почему концепция не подходит большинству компаний в России
Объем и разнообразие корпоративных данных значительно возрастает с каждым годом. Вместе с этим появляются новые требования к их хранению, обработке и использованию.Развиваются различные подходы к архитектуре и управлению данными:Data Warehouse (DWH) для централизованной аналитики Data Lake для хранения больших объемов разнородной информации Data Lakehouse как объединение преимущества обоих подходов Data Fabric для интеграции распределенных источников данных Data Mesh — концепция, предлагающая передать ответственность за данные непосредственно бизнес-доменам
БИМ vs видеоаналитика: что внедряется на стройке в 2026 году?
Привет! С вами QMonitoring — инновационная платформа для мониторинга строительных работ. Мы занимаемся внедрением видеомониторинга на стройках и на практике видим, что между красивыми презентациями BIM и реальностью на площадке лежит огромная пропасть. Давайте разберем, почему так происходит и какие инструменты реально работают в 2026 годуBIM: обещание и реальность
VK и МФТИ открыли набор на магистерскую программу «Искусственный интеллект и социальные медиа»
Платформа VK Education и Физтех‑школа прикладной математики и информатики МФТИ запускают магистерскую программу «Искусственный интеллект и социальные медиа». Обучение направлено на подготовку специалистов по анализу данных и разработке интеллектуальных систем. Подать заявку можно до 8 июля 2026 года. Подробности о программе и этапах отбора доступны на сайте.
Когда компании пора строить свой LLM-кластер, а не пользоваться внешними API
На раннем этапе внедрения LLM в компании выглядят как быстрый выигрыш: подключается внешний API (например, ChatGPT), ускоряется работа с текстами, автоматизируются ответы, появляются первые сценарии аналитики и агентных пайплайнов через Make или n8n.До определённого масштаба этого достаточно.По мере роста компании LLM перестаёт быть вспомогательным инструментом и становится частью операционных процессов. В системе появляются чувствительные данные, требования к контролю доступа, необходимость стабильной работы, интеграции во внутренние сервисы и вопросы экономики при больших объёмах запросов.
Почти 80% компаний АПК называют неготовность данных главным технологическим барьером цифровизации
Для почти 80% компаний агропромышленного комплекса разрозненность и неготовность внутренних корпоративных данных становится главным технологическим барьером для масштабной цифровизации. К такому выводу пришли эксперты К2Тех по итогам изучения решений и культуры работы с данными на основе открытых источников, а также опроса 100 ИТ-директоров крупных компаний в АПК.
Разрыв в ИИ-компетенциях растёт. Что с этим делать компании?
28 мая мы провели в Альпине закрытую мастер-встречу про то, как растить ИИ-компетенции в команде без миллионных бюджетов. На встречу подключились более 150 специалистов из фармы, ритейла, IT, логистики и банков. Я рассказывал про наш путь в AlpinaGPT, коллеги показывали свои кейсы в маркетинге, продажах и разработке, в зале задавали вопросы CTO и L&D-директора крупных российских компаний. После трёх часов разговоров у меня осталось одно главное наблюдение — то, ради чего я и пишу эту статью.Меня зовут Жемал Хамидун, я CPO AlpinaGPT, Head of AI
AI-дайджест #1
Привет, Хабр! Я Ольга Попова, ИИ-Евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка. Подготовила дайджест новостей про ИИ. Пишите, что вас больше всего зацепило.● Минэкономразвития России продлило
Почему сотрудники бросают ИИ после первой попытки — и как это исправить
Почему даже самые мотивированные сотрудники бросают ИИ после первой попытки и как мы прошли этот путь в Alpina Digital
