ИИ может невероятно поумнеть уже в ближайшее десятилетие, допустили некоторые из специалистов, опрошенных РБК Life, в числе которых — технический директор DIS Group Олег Гиацинтов. Такая версия технологии будет способна находить решения различных задач быстрее и лучше самых умных людей. О том, как может выглядеть такой ИИ и стоит ли опасаться худшего сценария для человечества, — в материале издания. Полную версию статьи читайте в источнике. Технический директор DIS Group Олег Гиацинтов рассказал РБК Life, что сверхумный ИИ, по его мнению, — это ИИ, который принимает решения не на основе заложенных в него моделей, а вне их, придумывая нечто, ранее не изобретенное человеком. «Думаю, что он может появиться в ближайшие десять лет», — сделал прогноз специалист.

Внешняя оболочка может быть любой: и человекоподобной (так людям удобнее воспринимать), и абсолютно другой визуально — все будет зависеть от решаемых задач, считает Олег Гиацинтов из DIS Group. По его мнению, в конце концов сверхумный ИИ сможет сам себе придумать визуальную форму, если понадобится.

Олег Гиацинтов из DIS Group высказался о том, что улучшение ИИ в текущих рамках может привести к бесконтрольному распространению и использованию критичных данных, что может ухудшить ситуацию с безопасностью. «Что же касается рисков всего человечества, то это возможно в случае изобретения ИИ, способного придумывать вне рамок поставленных задач», — допустил эксперт.

Эксперты отрасли — о специфике и наиболее острых вопросах управления данными, порождаемыми на уровне систем MES, АСУТП и промышленного Интернета вещей. В результате цифровизации и роботизации количество данных на производстве растет, как снежный ком. И, как снег на голову, на специалистов промышленных компаний могут внезапно обрушиться проблемы, порожденные неэффективным управлением данными. Широкий разговор на эту тему состоялся на организованной издательством «Открытые системы» первой всероссийской конференции по управлению данными и продвинутой аналитике в промышленности Industrial Data 2024. О специфике работы с данными на производстве, о ее аспектах, требующих особого внимания, и о способах повышения эффективности управления данными мы расспросили экспертов, принявших участие в этой конференции. Ключевая специфика — в природе данных на производстве Опрошенные нами эксперты единодушны в том, что управление производственными и технологическими данными имеет свою специфику, корень которой кроется в природе этих данных. «Главная особенность данных на производстве — их аналоговый характер. Источниками обычно выступают датчики и оборудование, которые могут “шуметь”, сбоить, ломаться, поэтому для оценки качества собираемой с них информации нужно применять специальные методы, — считает Дмитрий Демидов, руководитель Лаборатории инноваций НОРБИТ. — Впрочем, иногда и в других отраслях приходится использовать характерные для производства подходы, если источниками данных выступают датчики или программно-аппаратные комплексы, например, банкоматы». С ним соглашается Сергей Евтушенко, заместитель директора подразделения консалтинга DIS Group: «Производственные компании используют большое количество данных счетчиков, датчиков, контроллеров и т. д. Эти данные отличаются значительным объемом, который, в зависимости от количества регистраторов и частоты съема показаний, может достигать огромных значений. С другой стороны, качество этих данных зависит в первую очередь от качества и своевременного обслуживания оборудования, здесь человеческий фактор оказывает только косвенное влияние». Полную версию статьи читайте на сайте “Открытых Систем”.

Сфера информационных технологий не только является одной из самых автоматизированных, именно IT-компании обычно первыми внедряют и используют передовые технологии, которые затем перехватывают в других сферах бизнеса. Поэтому их по праву можно назвать трендсеттерами в области автоматизации Чтобы понять, как обстоят дела с автоматизацией в IT-сфере, журналисты проекта “Бизнес-секреты” Т-Банка провели интервью с представителями четырех компаний разного масштаба и разных направлений деятельности: ЮMoney, 65apps, DIS Group и SP Engineering. В ходе интервью выяснили, какие процессы они автоматизируют сегодня, какие инструменты для этого используют и что пока не получается полностью делегировать технологиям. Полную версию статьи можно прочитать в источнике. Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group, отметил, что отдельная область автоматизации в IT — это информационная безопасность, для которой есть целый набор необходимых типов инструментов, используемый для эффективной защиты компании. Учитывая, как часто российские компании сегодня сталкиваются с кибератаками, мы считаем, что это направление будет активно развиваться в будущем. При всем этом важно отметить, что не все в IT можно полностью автоматизировать.

Выбор инструментов автоматизации зависит от масштаба IT-компании и готовности в них инвестировать, как деньги, так и время. При этом, как мы выяснили, несмотря на то, что у IT-компаний есть желание иметь узкоспециализированные инструменты, подходящие именно под процессы организации, зачастую они предпочитают готовые решения, которые при этом можно самостоятельно доработать. Связано это в основном с тем, что создание самописных продуктов — довольно затратно и просто невыгодно. Технический директор DIS Group Олег Гиацинтов подчеркнул, что между внедрением универсальных и специфических видов ПО важно правильно найти компромисс, чтобы было реальное ускорение основных функций, и при этом инвестиции для внедрения не превысили получаемый доход.

Мы не могли не поинтересоваться, повлиял ли на работу компаний уход зарубежных сервисов с российского рынка после 24 февраля 2022 года. В целом все ответили, что так или иначе это вызвало неудобства. Олег Гиацинтов рассказал, что в DIS Group для замены облачных решений, например, почтовых сервисов, пришлось искать способы не потерять данные и перенести их в новые решения. Это вызвало сложности у многих компаний. Также уход зарубежного ПО проблематичен тем, что приходится искать варианты поддержки ранее приобретенных решений, установленных on-premise. Причем с развитием такого ПО попроще: IT-компании часто способны сделать это самостоятельно.

IT-компании одними из первых начали проявлять интерес к нейросетям и программным роботам (RPA). Нам было интересно узнать, что думают об этих технологиях наши эксперты и действительно ли искусственный интеллект и RPA помогают в области автоматизации процессов. Технический директор DIS Group, Олег Гиацинтов, сделал акцент на том, что использование ИИ, RPA, а также MDM (решений для управления мастер-данными) прежде всего характерно для крупных производителей в сфере IT. Для небольших и средних компаний все же более важно внедрить отчетность и управление продажами. А использование нейросетей — это, скорее, попытки решить конкретный кейс или найти новое решение.

Понятное дело, автоматизация — не идеальное решение и от всех проблем не спасет. А некоторым компаниям даже может добавить сложностей. Поэтому мы попытались выяснить у экспертов, какие преимущества и недостатки автоматизации они отмечают. «В этом наша человеческая сущность, что лень является двигателем прогресса. Любая ручная операция, выполняемая долго и сложно, должна быть автоматизирована. Чем более точно операция реализована по отношению к ручной, тем она удобнее. И наоборот», — поделился мнением технический директор DIS Group Олег Гиацинтов.

В ближайшей перспективе использование компаниями искусственного интеллекта (ИИ) повысит производительность труда на десятки процентов, позволяя автоматизировать базовые творческие операции. Таким мнением 23 октября в беседе с «Известиями» поделился заместитель директора подразделения консалтинга DIS Group Сергей Евтушенко. Как отметил эксперт, сейчас ИИ доступен и используется практически повсеместно: обработка фото в смартфонах, полуавтоматическое управление автомобилем, результаты поиска и рекомендации, тексты презентаций, развлекательный контент, компьютерные игры, описание товаров на маркетплейсах и так далее. «Что касается сферы бизнеса, то искусственный интеллект всё больше используется компаниями в различных процессах, связанных с обслуживанием клиентов, автоматизацией кибербезопасности, созданием новых продуктов и услуг. Эта тенденция коснулась и работы с данными. Чтобы всё это полноценно использовать, необходимо обеспечить высокое качество, актуальность, точность, достоверность и взаимосвязанность данных. Также имеет значение, насколько оперативно можно собрать данные для решения определенной задачи и то, насколько эффективно мы сможем обучить модели ИИ работать с предоставленными данными», — сказал он. По мнению Евтушенко, в будущем благодаря ИИ генерирование данных станет доступно большему количеству сотрудников без специальных знаний. Большинство данных будет создано с использованием искусственного интеллекта. «Инструменты будут генерировать логику обработки данных на основе описания или типовых постановок. Алгоритмы обработки данных будут актуализированы под возможности ИИ. Данные будут больше использовать для базового обучения логики обработки с помощью ИИ. В целом ИИ будет еще чаще использоваться для обработки данных. Появится еще больше специализированных ИИ-сервисов под конкретные задачи с возможностью задания логики обработки запроса», — добавил эксперт. Источник: “Известия”

Переход от управления данными на предприятиях и в холдингах к управлению данными в цифровых партнерских экосистемах должен сопровождаться переосмыслением и согласованием не только технологических, но также методологических и организационных аспектов. Необходимость в этом возникает в связи с тем, что в рамках экосистем взаимодействуют компании, придерживающиеся, как правило, различных подходов к управлению данными и применяющие разные форматы, инструменты и платформы. О наиболее острых вопросах, возникающих при выстраивании управления данными в экосистемах, мы попросили рассказать участников IX форума «Управление данными» — знакового ежегодного мероприятия, посвященного стратегическим аспектам организации работы с данными и управления компаниями с опорой на данные (Data-Driven).

Согласно наблюдениям Олега Гиацинтова, технического директора DIS Group, программная основа цифровых экосистем обычно не пишется с «нуля», а собирается из доступных компонентов или продуктов. Их встраивание в единую архитектуру с учетом возможностей и ограничений каждого из компонентов требует немалых затрат времени и сил. «Основная задача, которую должны выполнить создатели экосистемы, — это формирование и поддержка в актуальном состоянии всех процессов ее использования, чтобы не возникали дисбалансы, когда один компонент перегружен, а другой вообще не используется. Экосистемы вообще страдают от наличия неиспользуемых решений, при этом включение в их состав новых компонентов может оказаться затруднительным из-за сложностей с интеграцией с имеющимися компонентами, а также качеством используемых данных, — поясняет Гиацинтов. — Необходим постоянный архитектурный контроль над экосистемой и разумный подход к ее развитию». Полную версию статьи читать в источнике: Открытые Системы

Как строится управление данными в современных партнерских экосистемах и насколько оно отличается от управления данными в отдельно взятых организациях. Цифровые партнерские системы сегодня растут, как грибы после дождя. И если непременным условием появления и развития грибов являются осадки, то для цифровых экосистем обязательным условием их роста и «симбиоза» с другими организациями становятся данные — совместно используемые, взаимно полезные, качественные. Гарантированно получить их можно, только если выстроить достаточно зрелые процессы управления данными, причем не на уровне отдельных партнеров и контрагентов, а в рамках всей цифровой экосистемы. О главных отличиях управления данными в цифровых экосистемах от управления данными на отдельных предприятиях, а также о необходимых для этого технологических изменениях мы попросили рассказать экспертов, принявших участие в девятом по счету форуме «Управление данными» — единственном в России ежегодном мероприятии такого уровня, посвященном стратегическим аспектам организации работы с данными и бизнес-управления, основанного на данных (Data-Driven). «Обычно каждая организация развертывает у себя решения, исходя в первую очередь из собственных конкретных функциональных требований. При этом обеспечение совместной работы разных видов ПО нередко откладывается на более поздний период, — отмечает Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group. — Цифровые экосистемы строятся на основе охвата большей части задач целых направлений (а не отдельных функций) и полной совместимости используемых компонентов. Поэтому в цифровых экосистемах данные более эффективно используются разными модулями и реже возникает вопрос о дополнительной интеграции». Читать полную версию статьи: Открытые Системы

Современный ритейл сталкивается с беспрецедентными вызовами, от киберугроз до изменения потребительских привычек. На фоне растущей конкуренции и повышенных ожиданий клиентов компании вынуждены искать новые способы оптимизации своей деятельности и улучшения покупательского опыта. В статье рассмотрим ключевые ИТ-решения, которые могут помочь ритейлерам закрыть пробелы в операционной деятельности, повысить эффективность и предложить покупателям новые подходы к взаимодействию.

Одним из наиболее критичных вопросов для ритейлеров является обеспечение информационной безопасности. С развитием цифровой торговли количество кибератак постоянно растет, и ритейл стал одной из основных целей злоумышленников. Проблема усугубляется тем, что кибератаки часто остаются незамеченными, пока не нанесут значительного ущерба.

Использование цифровых технологий, таких как блокчейн, системы управления запасами и анализа данных, может значительно сократить затраты и ускорить процессы. Один из ярких примеров успешного внедрения ИТ-решений в логистике — это сеть магазинов «Галамарт», где была внедрена система управления данными (MDM), что позволило компании минимизировать ошибки в учете товаров и автоматизировать процессы. «В MDM-системе компании хранится около 200 000 записей в 11 реестрах. Единая точка ввода данных позволила сократить трудозатраты на управление магазинами и получение аналитической отчетности» — Сергей Евтушенко, заместитель директора подразделения консалтинга DIS Group. Такое внедрение не только улучшает точность данных, но и повышает оперативность принятия решений на всех уровнях управления.

Омниканальность не может быть успешной без грамотной работы с данными. Большие данные и аналитика открывают новые горизонты для управления покупательским поведением, запасами и логистикой. «Необходимо использовать продвинутые системы для аналитики потребительского поведения, в том числе, машинное обучение для прогнозирования спроса и анализа покупательских привычек в реальном времени. Также важны решения для управления запасами и логистики на основе больших данных, которые могут учитывать не только уровень текущих продаж, но и внешние факторы, такие как сезонность и экономические прогнозы. Кроме того, ритейлерам нужны инструменты для автоматизации персонализированных предложений на основе данных о клиентах, что поможет им значительно повысить эффективность маркетинга и улучшить клиентский опыт», — Сергей Евтушенко, заместитель директора подразделения консалтинга DIS Group. Это позволяет не только точно прогнозировать спрос, но и улучшать персонализированные предложения для клиентов, что значительно повышает эффективность маркетинга и снижает риск потерь. Читать полную версию статьи: “Компьютерра”

26 сентября директор практики Digital & Data трансформации DIS Group Александр Кулик выступил на конференции “Управление данными 2024” с докладом “Эффекты от управления данными: миф или реальность”. По итогам конференции издательство “Открытые системы” выпустило статью, в которой почеркнуло важные аспекты и тенденции, которые участники озвучили в своих докладах. Как отметили эксперты ежегодного форума, трансформация культуры играет важную роль в проектах по превращению данных в бизнес-актив. В рамках ежегодного форума «Управление данными — 2024», организованного издательством «Открытые системы» и полностью посвященного стратегическим аспектам организации работы с данными, важное место было уделено вопросам взаимодействия офисов данных с бизнесом и трансформации культуры организации. Как выяснилось, проблем в этой области меньше не становится. «Роли в управлении данными набирают вес в корпоративной иерархии. Если раньше CDO был скорее техническим владельцем данных, отвечая за их качество, то сейчас от него все чаще требуют достижения экономических показателей», — констатировал Александр Кулик, руководитель практики цифровой и дата-трансформации DIS Group. Как следствие, CDO все чаще обращаются за помощью к консультантам в обосновании экономического эффекта от внедрения того или иного инструмента. Доказать бизнесу ценность управления данными и заставить компанию принимать решения на их основе – первый шаг на пути превращения данных в актив, и это сейчас одна из ключевых задач CDO. Читать полную версию статьи: “Открытые системы”

Директор практики Digital & Data трансформации DIS Group Александр Кулик выступил на конференции “Управление данными 2024” с докладом “Эффекты от управления данными: миф или реальность”? Что важного происходит в мире данных? А что происходит у нас? Как внедрение Data Governance способно повысить эффективность бизнеса? Александр Кулик ответил на эти вопросы в рамках выступления. «Роли в управлении данными набирают вес в корпоративной иерархии. Если раньше CDO был скорее техническим владельцем данных, отвечая за их качество, то сейчас от него все чаще требуют достижения экономических показателей». Как следствие, CDO все чаще обращаются за помощью к консультантам в обосновании экономического эффекта от внедрения того или иного инструмента. Доказать бизнесу ценность управления данными и заставить компанию принимать решения на их основе – первый шаг на пути превращения данных в актив, и это сейчас одна из ключевых задач CDO. Заполните форму, чтобы получить запись доклада.

Данные нужны всем. Одним — «для коллекции» (авось, пригодится). Другим — для качественного управления бизнесом здесь и сейчас. Анализ «Б.О» показывает, что вторых становится больше Последние лет десять после того, как был озвучен тезис: «Данные — это новая нефть», в бизнес-среде возник вопрос: «Почему одни организации получают деньги из данных, а у других это не получается?» Ведь предприниматели неоднократно использовали информацию для принятия решений в целях управления своими компаниями и развития своего бизнеса. По логике, получаться должно у всех. Но нет…

«Когда данных становится очень много, ими очень сложно управлять. Процесс выбора того, какой именно информацией воспользоваться, как именно данные лучше всего применить, с какой стороны подойти к тому или иному кейсу, а также как всем этим управлять, в этой ситуации становится весьма и весьма непростым делом», — высказал свое мнение в телеграм-канале компании DIS Group ее технический директор Олег Гиацинтов. Рыночные эксперты на основе анализа множества кейсов считают, что задачу управления данными можно быстро и эффективно решить, сохранив при этом доверие к данным, только изменив сам бизнес, а для этого требуется выстроить процессы монетизации, которые обычно делятся на три составляющие. Во-первых, внешний по отношению к бизнесу контур по продаже данных или организации их безопасного перемещения между участниками рынка с последующим использованием. Во-вторых, внутренний контур — все, что касается снижения издержек на сбор, хранение и обработку. В-третьих, обеспечение соответствия требованиям регуляторов благодаря предложению собственной экспертизы и консалтинговых услуг. «Чтобы сделать из данных деньги, необходимо понимать, что представляют из себя ваши данные! Организации необходимо создать непрерывный бизнес-процесс, который даст понимание о расположении данных, их ценности, сути и качестве. Это означает, что должны существовать модель данных, аналитические инструменты для их обработки и методики применения полученных результатов, а также механизмы безопасной корректировки исходной информации на базе непрерывного конвейера обработки информации. Все вместе это называется процессом управления данными (Data Governance), главная задача которого — вовремя обеспечить потребителя качественными и достоверными данными для управления бизнесом и его развития», — добавил эксперт.

Внедрение классических инструментов Data Governance в наше время начинается с импортозамещения ряда core-систем: без хранилищ и озер данных, включая высоконагруженные базы данных, дальше двигаться невозможно. В мае 2024 года большой поток новостей пришел из города на Неве. Осуществленные там проекты можно считать референсными в этой сфере для банков ниже уровня топ-10. Поэтому расскажем о кейсе подробнее. Банк «Санкт-Петербург» совместно с IT-партнером GlowByte реализовал проект по созданию отказоустойчивого решения для платформы управления данными на стеке Hadoop с помощью инструмента Data Ocean Flex Loader. Ян Гузов, CDO банка «Санкт-Петербург», отметил: «Платформа управления данными является источником для критичных отчетов, в том числе регуляторных. Платформа отличается повышенными показателями отказоустойчивости и относится к классу business critical, что делает ее уникальной на российском рынке. Для систем такого класса требуется создание резервного контура, что само по себе является трудной задачей в окружении Hadoop “из коробки”». В банке исторически существовало корпоративное хранилище данных, построенное на решениях компании Oracle. На тот момент оно покрывало необходимый объем задач, но команда организации понимала, что платформа достигла максимума своих функциональных возможностей и перестала удовлетворять потребностям бизнес-заказчиков. В дополнение к этому в феврале 2024 года состоялось открытие «Дата-центра № 1». Стратегическим партнером проекта выступил якорный клиент Центра обработки данных, банк «Санкт-Петербург», а ключевым инвестором — оператор IT-решений «ОБИТ».

Такая важная часть Data Governance, как Data Quality и Master Data Management, понадобилась банку «Синара», который к июлю 2024-го внедрил решение «Единый клиент» от HFLabs, чтобы следить за достоверностью, полнотой и актуальностью сведений, содержащихся в информационных системах. «Ошибки в данных приводят, например, к подаче некорректной отчетности регуляторам. Из-за этого организация может получить штрафы. А если из базы не убраны записи-дубли, организация не знает точного количества своих клиентов. С такими проблемами часто сталкиваются банки, независимо от их масштаба», — прокомментировала вопрос Роза Литвинова, руководитель проекта со стороны HFLabs. В 2024 году ОТП Банк вошел с реализованной концепцией новой мультикомпонентной Data Platform, состоящей из озера данных, реляционного хранилища на базе MPP-архитектуры, ETL-платформы и BI-инструментов. Один из бизнес-эффектов налицо: уменьшено отставание данных в реляционном хранилище от систем-источников с одного дня до двух часов. Помимо этого реализована возможность хранить и обрабатывать любые виды данных, в том числе неструктурированные, а также увеличена глубина хранения данных — до бессрочного для ряда источников. Еще один проект с доказанным экономическим эффектом завершил к началу 2024 года МКБ, перейдя на отечественное ETL-решение «Плюс7 формИТ», которое обеспечивает оптимальное наполнение корпоративного хранилища данных. Решение позволяет интегрировать данные в разных форматах и из различных источников, включая как внутренние корпоративные, так и внешние системы. Производительность системы позволяет бизнес-пользователям получать данные уже утром следующего дня. Особенно важные данные будут предоставляться с частотой не реже одного раза в час. Читать полностью статью: Банковское обозрение