ИИ-агенты способны автономно решать поставленные задачи, подстраиваясь под текущее окружение и используя доступные инструменты. Однако непосредственное подключение агентов к LLM часто оказывается затруднительно и несет риски утечки конфиденциальной информации. Платформа Tengri Data архитектурно решает эту проблему, превращая ИИ-агента из внешней надстройки в полноценного цифрового сотрудника.
В логистике цена задержки информации равна цене потерянного клиента. Если данные приходят с опозданием, то решения на местах принимаются вслепую, а ресурсы распределяются по наитию. Компания СДЭК – федеральный логистический оператор – построила платформу оперативной аналитики, работающую в режиме реального времени и позволяющую до нескольких минут сократить задержку от события до получения отчета.
Геополитическая турбулентность усиливает конкуренцию на рынке логистических услуг, участники которого вынуждены переосмысливать традиционные модели ценообразования, пересматривать спектр предоставляемых сервисов и сокращать издержки, причем все это на фоне постоянного поиска новых маршрутов. Как показывает опыт транспортной компании ПЭК, без решений прогнозной аналитики и систем ИИ эффективный бизнес сегодня уже невозможен.
Фраза «Спасение утопающих – дело рук самих утопающих» стала сегодня актуальной и для бизнес-аналитики. Почему self-service BI становится устойчивой тенденцией в бизнес-аналитике и как сделать так, чтобы она стала реальным драйвером для совершенствования корпоративной культуры, а не осталась лишь благим пожеланием?
Аналитические инструменты постепенно растворяются в бизнес-приложениях – аналитика не выделяется в отдельный модуль корпоративной инфраструктуры, а благодаря self-service BI становится ее ядром, доступным из любой информационной системы компании. Для бизнес-пользователей самообслуживание становится основой работы с BI-системами, позволяя пользователям таких систем, как «Дельта BI», оперативно получать ответы на основе анализа всех доступных данных.
В современной компании имеется огромное количество данных, позволяющих улучшить качество бизнес-аналитики и для дата-инженеров задача извлечения данных из альтернативных источников в общем случае относительно понятна и проблем обычно не вызывает. Однако, при работе в экосистеме 1С имеется ряд ограничений, которые призваны устранить такие специализированные системы, как «Экстрактор 1С».
Благодаря подходам Low-сode/No-сode технологии управления данными, аналитики и искусственного интеллекта становятся доступны широкому кругу бизнес-пользователей. Соответствующие инструменты позволяют ускорить создание нужных приложений и функций, снижая при этом нагрузку на подразделение ИТ. Эксперты российских ИТ-компаний разбираются с тем, какие сегодня востребованы функции решений Low-Code/No-Code и что необходимо знать «гражданским» пользователям.
Цифровизация вызвала огромный спрос на качественные и согласованные данные, добытые из различных бизнес-подразделений и подготовленные в разных системах-источниках. Получение дополнительной прибыли и повышение производительности труда сотрудников сегодня стали уже невозможны без оперативного предоставления «гражданским» бизнес-аналитикам достоверных данных и инструментов их самостоятельной обработки. Что такое парадигма self-service и каковы необходимые условия построения систем бизнес-аналитики, предоставляющей заинтересованным специалистам инструменты для самостоятельной работы с данными?