Когда типовой ERP недостаточно: автоматизируем сервисное обслуживание техники
Об особенностях автоматизации сервисного обслуживания техники — в совместном материале специалистов Axenix и «Софт-юнити».
Как российская фарма осваивает ИИ в 2026 году
Трудный путь к искусственному интеллекту: как российская фарма осваивает новые технологии. Об этом — в материале компании Axenix
Вызовы скрытой бизнес-логики: «реставрация» функциональности ERP
Как осуществлялся переход крупного производителя промышленного энергетического оборудования с зарубежной ERP-системы на «1С:ERP» — в кейсе Axenix.
Пирамида ИИ-зрелости компании: как перейти от пилотов к системному внедрению
Почему ИИ "застревает" на уровне экспериментов и что нужно изменить, чтобы получить бизнес-результат
«Ситилинк»: производительность и надежность — главные критерии выбора ноутбука
Даже при высокой узнаваемости брендов пользователи в первую очередь ориентируются на характеристики устройств, а главными стоп-факторами остаются негативные отзывы, низкий рейтинг и неоправданно высокая цена.
Почему бизнесу стоит присмотреться к своим метаданным: опыт «Арнест ЮниРусь»
Кейс: как управление метаданными помогло сократить загрузку сотрудников и увеличить скорость вывода изменений на рынок.
Почему 90% ИИ-проектов «умирают» на этапе пилота и как этого избежать?
Искусственный интеллект за последние два года прошёл путь от экспериментальной технологии до обязательного элемента цифровой повестки.
LLM в инструментах Data Governance и их практическое применение
Использование и применение моделей искусственного интеллекта как ответ на усиление требований к информационной безопасности
Как превратить электронные таблицы в управляемую среду данных предприятия
Решение «Сакура ЛИСТ» позволяет работать с корпоративными данными так же, как с Excel, но лучше — с более высоким уровнем зрелости, функциональности, надежности и безопасности.
Когда рост данных замедляет бизнес: два инфраструктурных вызова — один платформенный подход
Как выстроить архитектуру современной аналитической системы, чтобы упростить её управление и эксплуатацию и снизить риски.
Как российским компаниям адаптировать аналитическую архитектуру под современные требования бизнеса и регуляторов
В условиях бесконечного роста объемов данных, высоких требований к скорости получения инсайтов и необходимости обеспечения технологического суверенитета многие российские компании сталкиваются с архитектурным пределом.
Когда рост данных замедляет бизнес: два инфраструктурных вызова — один платформенный подход
Развитие бизнеса неизбежно приводит к усложнению данных и увеличению их объёма. Казалось бы, это должно стимулировать ускорение разработки и развитие продуктов. На практике же организации сталкиваются с противоположной ситуацией: инфраструктура превращается в набор плохо интегрируемых элементов, расходы на её поддержку растут, а управление архитектурой требует всё бóльших усилий.
Первый Data Sapience Data Day объединил экспертов data-индустрии
DSDD стал площадкой для открытого диалога о настоящем и будущем на ИТ-рынке данных.
Искусственный интеллект в бизнесе: как компании переходят от экспериментов к цифровым сотрудникам
Как ИИ превращается в «цифрового сотрудника» и берет на себя рутину, экономя бизнесу время и ресурсы
Авиация на грани: когда сбой в системе оборачивается кризисом
Что дает цифровая основа и почему гибкость и предсказуемость – новая норма?