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
SLA как инструмент, а не отчёт
Часть 2. Масштабирование, автоматизация, AI и два компонента надёжностиЭто вторая часть разбора того, как мы выстраивали SLA и инцидент-менеджмент в большом продукте.Меня зовут Дмитрий Химион, я руководитель ML Platform в X5 Digital. В первой части я рассказал, как мы пересобрали инцидент-менеджмент как процесс и внедрили единый алгоритм расчёта потерь, позволивший бизнесу и командам прийти к общему знаменателю.
Энтерпрайз огромен, медлителен и стоит как чугунный мост. И тут появляется вайбкод
Я работаю руководителем проектов внедрения в крупной российской технологической компании, связанной с одним очень крупным банком. Мы разрабатываем собственное программное обеспечение для внутренних нужд банка, а заодно продаём и внедряем его внешним заказчикам. Чаще всего это большие компании и корпорации, где любое действие сопровождается совещанием, а любое совещание — ещё двумя совещаниями поменьше.Другими словами — классический энтерпрайз.
Рекомендательные системы для бизнеса — мой опыт разработчика
Если вы видели "С этим товаром покупают…", "Попробуйте этот урок дальше" или ощущали необычную точность автоподбора треков в музыкальных сервисах - вы сталкивались с рекомендательной системой.Но стоит ли конкретному бизнесу вообще её строить? И если да, то с чего начать, чтобы не потратить впустую месяцы инженерного времени на "чёрный ящик", который никто не понимает?Эта статья написана мной РУКАМИ (не "ИИ")
GlowByte приглашает на конференцию Fine Day Online
Данные есть – чуда нет. Знакомо?Дашборды построены, хранилища заполнены, лицензии куплены, а решения по-прежнему принимаются «на ощущениях». Это не ваша уникальная проблема – это системный разрыв между потенциалом BI и его реальным применением.
На что способна новая модель NVIDIA — Nemotron 3 Super 120B. Бенчмарки, тесты и интеграция в Luxms BI
120 миллиардов параметров, контекст 256K токенов, агентное поведение — и всё это на одной видеокарте. Мы подключили Nemotron 3 Super к Luxms BI и неделю тестировали на реальных аналитических задачах. В этой статье — что получилось, где модель справляется, а где пока нет.Одна видеокарта – это принципиально другая экономика владения. Кластер из 8 карт – это капитальные затраты, инженерная команда для обслуживания, электричество, охлаждение и площадь в серверной. Одна RTX PRO 6000 – это единица оборудования, которая встаёт в стандартную рабочую станцию. Разница в совокупной стоимости владения (TCO) – на порядок.
Ваша CRM работает на вас или против?
Чек-лист для бизнеса в 10 пунктахСегодня CRM стала почти обязательным инструментом любого современного бизнеса.
ЧАСТЬ 1: БИЗНЕС И СТРАТЕГИЯ
«Мы не видели пассажиров — только их тени». Часть 1: Как я выявил системный обман на ₹650 млн в индийских автобусахАвтор: Алексей Бобрешов, руководитель отдела ИИ Категория: Искусственный интеллект, управление проектами, бизнес-аналитика, международные проекты Время чтения: 10–12 минутВведение: Почему я взялся за этот проектЯ руковожу направлением искусственного интеллекта в одном из крупнейших федеральных холдингов России. В моём портфеле — 6 реализованных проектов
