Публикации команды BIART об управлении данными, бизнес-аналитике, облаке и банковских технологиях.
ИИ и машинное обучениеК 2026 году AI-агенты перешли из демо в продакшен. Пять практических сценариев — от триажа обращений до финансовой сверки — и важные архитектурные решения.
Технический анализКогда центральная data-команда становится бутылочным горлышком, Data Mesh предлагает выход через доменное владение и федеративный governance. Для каких организаций он подходит и каких ловушек избегать.
Большие данныеС поддержкой Snowflake, AWS и Databricks Iceberg стал де-факто стандартом открытых табличных форматов. Конец vendor lock-in или новая сложность?
ИИ и машинное обучениеRetrieval Augmented Generation связывает LLM с собственной базой знаний организации, снижая галлюцинации и давая каждому ответу источник. Три слоя правильно построенной RAG-системы.
ИИ и машинное обучениеБольшие языковые модели за год перешли из демо в продакшен. Три практических паттерна их интеграции в корпоративные системы и важные меры по снижению рисков.
Большие данныеKafka — опорная конструкция event-driven архитектур. При правильной настройке она радикально меняет связь операционных систем с аналитикой.
Облачная архитектураНеконтролируемо раздувающиеся облачные счета — реальность, с которой рано или поздно сталкивается каждая организация. FinOps — дисциплина, держащая стоимость и ценность в устойчивом балансе.
Большие данныеОзеро и хранилище всё ещё решают разные задачи. Lakehouse объединяет их, но матрица выбора важна как никогда.
Технический анализКлассический спор Кимбалла по-прежнему значим: star против snowflake и что именно меняется в облачную эпоху.
Бизнес-аналитикаSelf-service BI ускоряет бизнес-подразделения, но без governance производит хаос. Три опоры, на которых стоит правильно построенный self-service.
ИИ и машинное обучениеМодель с 92% точностью в блокноте не приносит ценности, пока не выйдет в продакшен. MLOps дисциплинирует путь от обучения до устойчивой эксплуатации.
Банковское дело и финансыКак безопасно использовать продакшен-данные в тестовых средах? Сравнение статического маскирования, динамического маскирования, псевдонимизации и синтетических данных с рекомендациями.
