Телеком

Российские компании осознают ценность данных и переходят от системо-центричной к дата-центричной ИТ-архитектуре. Ключ к успеху такого перехода — качественные и синхронизированные данные, хорошо структурированное хранилище и правильные инструменты анализа, позволяющие хранить данные вне систем бизнес-анализа.

В основе классической ИТ-архитектуры лежат приложения, каждое со своей базой данных, что обычно приводит к дублированию информации в бизнес-объектах. Ядро дата-центричной архитектуры – данные, доступные всем потребителям через единую точку, роль которой в сложных системах исполняет логическая витрина основанная на модели консолидированных данных. В чем преимущества использования онтологий для построения такой модели и как построить онтологическую модель, обеспечив гибкость и целостность?

Развитие культуры играет важную роль в успешной монетизации данных. Компания «Магнит» трансформировала операционную модель по работе с данными, внедрила ряд инициатив Data Governance, оптимизировала процессы ввода новых data-специалистов и разработала свой инструмент self-service для бизнес-аналитики. Все это положительно сказалось на процессе принятия решений, открыло новые возможности для бизнеса и обеспечило непрерывный доступ к анализу данных.

Исход западных производителей СУБД с российского рынка и активизация процессов импортозамещения обострили проблему выбора альтернативных систем, позволяющих отечественным компаниям и предприятиям решать насущные бизнес-задачи. Команда аналитиков проекта «Круги Громова» провела исследование современного отечественного рынка СУБД и попыталась систематизировать доступные сведения для построения наглядного представления, помогающего пользователям выбрать наиболее подходящую систему.

В любой новой науке не следует заниматься лишь конкретной, сиюминутной задачей, не видя дальних перспектив ее развития, считал пионер кибернетики, создатель теории цифровых автоматов и суперкомпьютеров, автор проекта цифрового государства Виктор Михайлович Глушков, которому 24 августа 2023 года исполнилось бы 100 лет.

Телекоммуникационные системы постоянно усложняются как с точки зрения функциональности, так и с точки зрения реализуемых бизнес-процессов, что требует наличия единой информационной модели предметной области и обеспечения взаимодействия различных информационных систем. Традиционные подходы к проектированию, ориентированные на построение систем, решающих частные задачи, не применимы. Требуется онтологическая модель телекоммуникационной сети, которая может использоваться как операторами связи для решения поисковых, аналитических и прогнозных задач, так и архитекторами при проектировании и модернизации телекоммуникационных систем.

За последнее десятилетие прогресс в развитии технологий глубинного обучения сопровождался рядом достижений в сфере обработки текстов и мультимедиа, что вызвало ажиотажный спрос на приложения в области искусственного интеллекта. Однако основная часть подобных разработок была связана с решением задач из индустрии развлечений: генерация реалистичных изображений несуществующих предметов, диалог с человеком, игры и пр. Насколько необходимо развитие именно этих направлений? Какие проблемы имеются на пути применения ИИ в здравоохранении, сельском хозяйстве и других отраслях реальной экономики?

ИИ обещает кардинально увеличить темпы выпуска программного обеспечения, сделав непрерывную поставку фактическим стандартом; при этом претерпят изменения процессы и роли, в особенности относящиеся к тестированию.

Если утечка коснется от тысячи до 10 тыс. субъектов персональных данных, то штраф для юридических лиц составит от 3 млн до 5 млн руб.

Продолжение внедрения облаков, гибридный режим работы, «хайп» вокруг генеративного ИИ и усложнение законодательных требований заставляют компании увеличивать расходы.