Инфраструктура — важнейший компонент любой платформы данных, и от правильного выбора соответствующих технологий во многом зависит, сможет ли компания реализовать весь потенциал имеющихся технологий. Большинство публикаций по lakehouse традиционно акцентируют внимание лишь на вычислениях и хранении, однако lakehouse также предусматривает слой инфраструктуры, отвечающий за безопасность и интеграцию вычислительных движков со слоем хранения.
Все больше организаций, которых не устраивают возможности аналитики своих систем ERP, начинают задумываться о развертывании серьезной инфраструктуры поддержки своих корпоративных аналитических платформ. Как запустить процесс внедрения аналитических инструментов, создать эффективную систему их развития и определить ответственных лиц? Как сформировать команду, способную разрабатывать или мигрировать аналитическую отчетность? Почему сотрудники, уже занимающиеся разработкой отчетности в платформах ERP, не всегда оказываются идеальными кандидатами для выполнения этих задач?
Масштаб современных задач уже превосходит возможности среднестатистического работника — справочники производственных систем могут содержать миллионы записей различной структуры и детализации. Данные поступают из множества источников, часто противоречат друг другу и требуют тщательной обработки, с которой традиционные методы уже не справляются. Для выполнения такой работы можно привлекать цифровых ИИ-помощников, на ранних этапах работы позволяющих предотвратить возможные проблемы с данными.
На рынке цифровых услуг успех компаний во многом зависит от скорости реализации новой идеи в виде минимально жизнеспособного продукта, его быстрого вывода на рынок, а также от охвата — расширения воронки инновационных идей и их эффективного воплощения в готовые продукты. Для достижения этих целей в МТС применяется навигатор Product Guide, интегрирующий процессы управления жизненным циклом продуктов и позволяющий сократить время на запуск продукта.