Тренды, разобранные по делу
Разработка ПО, импортозамещение, прикладной ИИ, безопасность КИИ и интеграция – без хайпа, с практикой системного интегратора.
Озеро данных на практике: архитектура под аналитику и ИИ
Как построить озеро данных для аналитики и машинного обучения: зоны хранения, каталог, управление качеством и доступом в B2B и госсекторе.
ЧитатьУправление мастер-данными (MDM): единый источник правды
Что такое MDM, зачем бизнесу и госсектору единый источник правды по справочникам и контрагентам, и как выстроить процесс управления мастер-данными.
ЧитатьПрогнозная аналитика: от отчётности к управлению решениями
Как перейти от исторических отчётов к прогнозным моделям, которые подсказывают решения. Практика внедрения в бизнесе и госсекторе.
ЧитатьОзёра данных vs хранилища: что выбрать под аналитику и ИИ
Чем озеро данных отличается от корпоративного хранилища, когда нужно каждое из них и как строить архитектуру под аналитику и машинное обучение.
ЧитатьХранилища данных и BI: как навести порядок перед аналитикой
Как подготовить хранилище данных и BI: единая модель, качество данных, контур безопасности. Практика для бизнеса и госсектора.
ЧитатьGDPR применяется: чек-лист соответствия для работы с данными ЕС
С 25 мая 2018 года действует GDPR. Разбираем чек-лист соответствия для компаний и госструктур РФ, работающих с персональными данными граждан ЕС.
ЧитатьBI-дашборды для руководителя: данные, которым доверяют
Как построить BI-дашборды для топ-менеджмента: единый источник истины, прослеживаемость метрик и доверие к цифрам в B2B и госсекторе.
ЧитатьBig Data в госсекторе: от хранилищ к аналитике принятия решений
Как госорганам перейти от пассивных хранилищ к аналитике, которая поддерживает решения: архитектура, импортозамещение СУБД и реальные сценарии.
ЧитатьSelf-service BI: аналитика без очереди к ИТ-отделу
Self-service BI снимает нагрузку с ИТ-отдела: бизнес сам строит отчёты. Разбираем, где это работает, а где нужен контроль над данными.
ЧитатьАудит, где хранятся ваши данные: подготовка к новым требованиям
Как провести аудит хранения персональных данных и подготовить инфраструктуру к локализации: инвентаризация, классификация, карта потоков и план миграции.
ЧитатьМиграция с проприетарных СУБД на PostgreSQL: с чего начать
Практический план перехода с Oracle и MS SQL на PostgreSQL: с чего начать миграцию, как оценить риски и спланировать перенос данных и логики.
ЧитатьNoSQL в продакшене: когда реляционная СУБД мешает росту
Когда переходить с реляционной СУБД на NoSQL: профили нагрузки, выбор между документной, ключ-значение и колоночной моделью, риски эксплуатации.
Читать