Корпоративные ИТ-инфраструктуры обычно строились на моновендорных решениях, включающих контроллеры домена, серверы удаленного управления рабочими станциями, системы резервного копирования и хранения данных и пр. Широкое распространение получили инфраструктуры на базе ОС Windows, однако с уходом зарубежных вендоров перед российскими компаниями возникла проблема развертывания, например, домена Linux на базе российской ОС, объединив различные, централизованно управляемые компьютеры, работающие в рамках общей корпоративной политики обеспечения информационной безопасности.
На базе стека Open Source в «Газпромбанке» развернута система, позволившая решить ключевые задачи управления качеством данных. Наличие конструктора проверок, системы визуализации и рассылки уведомлений, а также инструментов интеграции с любыми системами, работающими в контуре организации, позволяет оперативно выстраивать процессы контроля основных показателей качества данных и интегрировать их в бизнес-процессы.
В цифровую эпоху компании должны уметь принимать взвешенные решения, основанные на реальных данных, и современные системы бизнес-аналитики позволяют решать такую задачу. Однако, на фоне ухода из страны зарубежных поставщиков, компании вынуждены пересматривать свои стратегии по выполнению проектов миграции систем и данных на отечественные решения бизнес-аналитики. С какими проблемами приходится сталкиваться компаниям и какую роль играет архитектура платформы при замене западных систем бизнес-аналитики.
Подход low-code трудно назвать новинкой, однако до сих пор многие компании не понимают его суть, верят в мифы и заблуждения, циркулирующие вокруг минимального кодирования. В чем суть наиболее распространенных заблуждений и мифов по поводу low-code и почему они ошибочны?
Разные компании цифровой экономики находятся на разных уровнях зрелости процессов принятия решений в зависимости от поколения аналитических платформ. Для оценки текущего положения конкретной компании либо сравнения различных компаний с точки зрения их готовности к изменениям требуется шкала зрелости аналитических платформ. Чем выше степень зрелости системы управления, тем выше готовность компании к изменениям.
Для распространения знаний среди сотрудников вертикально интегрированных корпораций обычно используются специализированные, как правило зарубежные, системы, что несет в себе риски утечки конфиденциальной информации, не говоря уже о том, после исхода западных вендоров из России возникла проблема поддержки и развития ПО.
Почтовый сервис по сей день остается одним из самых популярных продуктов Microsoft в России, но реалии отечественного ИТ-рынка таковы, что российским компаниям нужно выбирать, на какое ПО переходить. И здесь важно знать, на что следует обратить внимание и как в поиске оптимального решения не попасть в круговорот миграций от одной программы к другой.
Сегодня на рынке систем бизнес-аналитики пока лидируют продукты зарубежных поставщиков, тем не менее у российских решений, использующих в том числе современные технологии с открытым кодом, имеется ряд неоспоримых преимуществ. Несмотря на негативную ситуацию с внедрением отечественных систем бизнес-аналитики, есть примеры удачного развертывания и эксплуатации подобных решений.
По отдельным категориям товаров убытки розничных сетей из-за cнижения доступности товара могут доходить до 20% оборота. Реализованная в группе компаний X5 платформа прогнозирования позволила существенно сократить такие нежелательные события, как отсутствие товара на полке, нарушение выкладки или отсутствие ценника.
ИТ-индустрия столкнулась с нехваткой DevOps-инженеров – опыт и навыки которых определяют сегодня успех работы практически всех цифровых предприятий. Масштабный проект компании «Ростелеком» по подготовке специалистов призван исправить ситуацию.
В помощь специалистам, хорошо знакомым с устройством реляционных СУБД, планирующим переход на PostgreSQL, желающим разобраться в отличиях SQL-клонов, которых не устраивает работа с базой данных как с черным ящиком, издательство «ДМК Пресс» выпустило книгу «PostgreSQL 15 изнутри».
Декабрьский выпуск журнала Computer (IEEE Computer Society, V. 55, No. 12, 2022) посвящен теме умных мегаполисов будущего с экономикой, основанной на возобновлении ресурсов.
Генеративные системы искусственного интеллекта, в том числе построенные на основе нейросетевой архитектуры «трансформер», существуют уже давно, однако появление ChatGPT – вопросно-ответного интерфейса к большой языковой модели GPT-3 – многие ассоциируют с революцией. Способны ли системы типа ChatGPT генерировать новое знание или могут лишь пересказывать уже известное? Как такие системы повлияют на поиск в Сети, развитие интеллектуальных помощников, образование и рынок труда?