GlowByte Journal

🆕 «К нам едет ревизор», или Как не построить космические замки на бюджете сарая при внедрении DWH В блоге GlowByte на Habr вышла новая статья📝. Автор Юлий Гольдберг рассказывает о том, как предпроектное обследование экономит и нервы, и бюджет – практический опыт с конкретными артефактами, сроками и подводными камнями. 🔍О чем статья: ➡️Почему отдельное обследование – это недорогая страховка от перерасхода в 10 раз и сгоревших дедлайнов. ➡️Когда нужно ехать к заказчику, а когда достаточно удалёнки. ➡️Почему Agile при старте DWH почти всегда губителен. ➡️Как ИИ уже помогает собирать требования, но пока не умеет снимать с заказчика ответственность. ➡️Три типа заказчиков на предпроекте: «я сам всё знаю», «вы эксперты – вам виднее» и сбалансированный. А еще там про: 🟠 цели обследования (под тендер, под внутреннее внедрение, под защиту бюджета), 🟠 почему в команде аудиторов нет джунов (только сеньоры и выше), 🟠 как не превратить 2–3 месяца в бесконечный марафон согласований, 🟠 и, конечно, про бесплатное обследование — когда оно возможно и чем может обернуться. 🗣️Если вы заметили первые звоночки в виде заявлений "вы эксперты — вам виднее", я рекомендовал бы не радоваться, а хорошо подумать, как вернуть заказчика в позицию реального заказчика» — Юлий Гольдберг🗣️ 🔗 Читать статью

ИИ в маркетинге: GlowByte и «Сарафан» обсудили границы доверия 🤖🤝 Рынок дозрел до честного разговора об искусственном интеллекте. На встрече бизнес-сообщества «Сарафан» и GlowByte эксперты из компаний крупного и среднего бизнеса различных индустрий обсудили, как перестать относиться к ИИ как к магии и начать выстраивать системную работу. ℹ️ Главный тренд: вопрос «внедрять или нет?» закрыт, фокус сместился на инженерию, операционную точность и границы контроля. 💡Ключевые выводы встречи: 🟠 Главная ошибка бизнеса – пытаться «купить ИИ» как коробочное решение. Алексей Гуров (GlowByte) сравнивает ИИ с двигателем: без выстроенных данных и процессов (то есть «колес, бензина и дороги») он никуда не поедет. 🟠 В маркетинге работает команда агентов. Загир Гатин (Data Sapience) развеял миф об одном «волшебном» ИИ-агенте и рассказал о формуле «CM Ocean AI: ML + GenAI + Agent»: в CM Ocean AI используется команда из пяти агентов в трех модулях: Predictive считает, Generative пишет, Agentic соединяет и доводит до результата. 🟠 Машина отвечает за механику, человек – за смыслы. ИИ отлично забирает на себя рутину: сегментацию, генерацию текстов, сбор аналитики. Но контекст, интуиция и, главное, ответственность за решения и доверие к бренду по-прежнему лежат на человеке. 🔗 Читать новость полностью

⚙️ Сокращение ручной работы на примере Spring Boot-проекта: OpenAPI generator, QueryDsl, OpenAI В блоге GlowByte на Хабре вышла новая статья. Java-разработчик из команды Risk & Compliance поделился практическим кейсом: как удалось уменьшить объем ручной работы при разработке backend API на Java/Spring Boot. 📎 О чём статья? Не про «серебряную пулю» и не про то, как ИИ заменит разработчика. Это честный рассказ о трёх инструментах, которые сэкономили время при разработке: 🟠OpenAPI Generator – для генерации API-слоя и DTO из спецификации; 🟠QueryDSL – для динамических типобезопасных запросов; 🟠LLM/GPT – для ускорения покрытия бизнес-логики unit и интеграционными тестами. 💡 Ключевая мысль: ни один инструмент не заменяет экспертизу. Спецификацию нужно контролировать, QueryDSL не отменяет знания SQL, а промпты от LLM – тщательного ревью. Но вместе они дают серьёзный буст продуктивности. 📖 Читать статью полностью #GlowByte #Java #SpringBoot #OpenAPI #QueryDSL #AI #Backend #Habr #Разработка

🚀 «Полиэкс» и GlowByte: как российская BI-система PIX BI трансформировала управление продажами и логистикой Нефтехимическая компания АО «Полиэкс» совместно с ИТ-интегратором GlowByte построила единую аналитическую платформу на базе российской BI-системы PIX BI. 📊 Задача: Превратить разрозненные данные из Excel-файлов в наглядный инструмент для принятия стратегических решений по продажам, логистике и закупке реагентов. ⚙️ Как мы это сделали: ➡️ Провели сравнительный анализ российских и зарубежных BI-решений. ➡️ Помогли выбрать PIX BI: оптимальное сочетание функционала и русскоязычного интерфейса. ➡️ Запустили пилот в службе стратегического развития. ➡️ Помогли команде клиента разработать интерактивные дашборды для топ-менеджмента. ➡️ Обеспечили сопровождение на всех этапах — от концепции до промышленной эксплуатации. 📈 Результаты: ✅ 10+ рабочих дашбордов для руководства. ✅ Статистика перевозок: объемы, направления, динамика. ✅ Аналитика по реагентам: поставщики, цены, логистика. ✅ Коммерческая аналитика: выполнение планов, KPI по клиентам и регионам. ✅ Сокращение времени на подготовку отчетности и ускорение принятия решений. ✅ Новые точки роста: визуализация помогла выявить перспективные регионы и сегменты. 🔗 Читать новость полностью

🤖 «Ингосстрах» и GlowByte внедрили единую платформу управления ИИ‑моделями для ускорения работы с данными «Ингосстрах» совместно с GlowByte создал единую корпоративную среду для разработки, внедрения и сопровождения моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. ⚙️ Проект позволил устранить разрыв между специалистами по исследованию данных и инженерами данных, объединив их в общем цифровом пространстве на базе платформы Kolmogorov AI и Lakehouse-платформы Data Ocean Nova. 🎯 Результаты: ➡️Время развертывания новых ML-сервисов сократилось в несколько раз. ➡️В промышленной среде стабильно работают десятки моделей: скоринг, оценка рисков, персонализация. ➡️Создан центр компетенций – команда «Ингосстраха» самостоятельно управляет полным циклом ML-ландшафта. ➡️Открытая архитектура позволяет наращивать мощности без потери производительности, что важно для обработки растущих объемов Big Data и развития LLM.

Сергей Багно, директор департамента искусственного интеллекта и развития отношений с клиентами компании «Ингосстрах»: «Для страхового бизнеса скорость принятия решений и точность оценки рисков – определяющие факторы конкурентоспособности. Проект позволил перейти от разрозненных прикладных задач к применению промышленного инструмента на основе ИИ. Это означает более точную персонализацию, оптимизацию убыточности и возможность оперативно реагировать на изменения рынка, опираясь на глубокую аналитику данных».

Александр Ефимов, директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения GlowByte: «Проект в “Ингосстрахе” уникален своей комплексностью: мы не просто внедряли софт, а выстраивали методологию взаимодействия десятков команд внутри единого процесса операционализации моделей машинного обучения (MLOps). Важнейшим этапом стала глубокая проработка безопасности – мы создали доверенную среду, где проприетарные решения Data Sapience и компоненты с открытым исходным кодом (Open Source) работают как единое целое, полностью соответствуя требованиям ИБ. Платформа интегрирована более чем с 10 ключевыми ИТ-системами заказчика, включая хранилище данных (DWH) и инструментарий непрерывной разработки и эксплуатации (DevOps). Это позволило создать промышленный конвейер, рассчитанный на поддержку сотен моделей, что даёт компании принципиально иной масштаб работы с искусственным интеллектом».

🔗 Подробности – в CNews

🤖 Цифровой двойник сырьевого передела: как GlowByte решила проблему «слепого» управления на цементном заводе На Двенадцатой международной конференции по цементу «Петроцем 2026» эксперты GlowByte представили кейс внедрения сквозной аналитики производственного процесса. 📊 Проблема заказчика: 🟠 Ежегодное снижение производительности без явных неисправностей оборудования; 🟠 Нехватка данных о составе сырья от карьера до помола; 🟠 «Слепое» управление процессом. ⚙️ Что сделали: ✅ Разработали математическую модель послойной укладки и забора материала; ✅ Создали виртуальные анализаторы на базе ML – без дополнительных датчиков; ✅ Объединили данные из АСУ ТП, лабораторий и горных журналов; ✅ Запустили модуль умной шихтовки и цифрового советника сырьевой мельницы. 📈 Результаты: ➡️ Рост производительности мельниц без капитальных вложений. ➡️ Стабилизация химического состава сырьевой муки. ➡️ Снижение удельных энергозатрат. ➡️ Прозрачная картина причин невыполнения плана. 🔗 Читать новость полностью #GlowByte #IIoT #цифровойдвойник #цементнаяпромышленность #Петроцем2026 #Industry40 #машинноеобучение #аналитика

🤝 Farzoom (ГК «Ростелеком») и GlowByte объединяют усилия Компании заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое направлено на продвижение платформы «Камунда.РФ» – российской системы автоматизации бизнес-процессов (BPM) с поддержкой ИИ, обеспечивающей бесшовную миграцию с Camunda Platform. Клиенты GlowByte получают прямой доступ к решению, сочетающему надежность, совместимость с привычными инструментами и готовность к внедрению ИИ-агентов. 📈Ключевые преимущества для бизнеса: ✅ Решение задач импортозамещения в сфере BPM без потери функциональности. ✅ Возможность масштабирования ИИ-инициатив при существенном сокращении затрат на сопровождение и доработку процессов. ✅ Сохранение существующей BPM-инфраструктуры с возможностью ее дальнейшего развития под задачи, включающие интеграцию искусственного интеллекта в уже реализованные процессы. 🔗 Читать новость полностью

⚡️«Дикси» и GlowByte переводят отчетность с PowerBI на Sigla Vision⚡️ 🛒 Розничная сеть «Дикси» совместно с GlowByte провела пилотный проект по миграции бизнес-отчетности на отечественную платформу self-service аналитики Sigla Vision. Проект стартовал в сентябре 2024 года. 🗓 На первом этапе выбрали 3 инструмента-кандидата. На каждый перенесли по одному сложному отчету. 🏆 Почему Sigla Vision: Платформа показала лучший результат по ключевым параметрам: ✅ высокая скорость внедрения, ✅ интуитивно понятный интерфейс, ✅ низкие трудозатраты команды. 📈 Что дальше: Сейчас внедрение масштабируют на всю сеть. GlowByte сопровождает проект техподдержкой и обучением. 🔗 Читать новость полностью

🎤 «Борьба с фродом требует перехода от таблиц к графам», – Артем Востриков, GlowByte GlowByte представила «аналитику нового поколения» для борьбы с мошенниками на II Всероссийском форуме страховых андеррайтеров. Эксперт GlowByte Артем Востриков рассказал о платформе графовой аналитики, позволяющей создать единый источник, который видит клиента и его скрытое окружение для превентивного выявления фрода. Такая система позволяет: ➡️ Объединять разрозненные данные в единый граф; ➡️ Находить «кольца» (несколько человек с разными паспортами, но одним телефоном или IP-адресом подают заявки на страхование дорогих авто); ➡️ Видеть «замкнутые схемы», где потерпевший, виновник и свидетель — связаны через агента; ➡️ Проверять новых клиентов в реальном времени на этапе андеррайтинга. 🔗 Читать новость полностью

☄️ ГК «Таврос» совместно с GlowByte, Data Sapience и Selectel внедрила гибридную ИИ-платформу ☄️ Проект объединил классические аналитические подходы и современные ML-модели – это позволило компании перейти от разрозненных данных к системному управлению на их основе. Что сделали⬇️ ✅ Построили единую платформу для работы с данными и ИИ; ✅ Интегрировали модели прогнозирования и оптимизации; ✅ Обеспечили масштабируемость решений под разные направления бизнеса. Результат – более точные прогнозы, ускорение принятия решений и повышение операционной эффективности. Первые ИИ-агенты экосистемы в ГК «Таврос»🤖: 🟠персональный RAG-агент, 🟠корпоративный RAG-агент, 🟠ИИ-агент для анализа эмоционального фона писем, 🟠ИИ-агент мониторинга новостей, 🟠ИИ-стратегический советник.

🎤 Александр Ефимов, директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения, GlowByte: «Сегодня искусственный интеллект перестал быть просто технологией – он стал фундаментом операционной эффективности бизнеса. Мы наблюдаем, как ИИ проникает во все сферы корпоративной деятельности, и в основе этого процесса лежит не просто внедрение отдельных моделей, а формирование целой экосистемы ИИ-агентов, способных решать прикладные задачи – от анализа документов до поддержки принятия решений. Создавая гибридную ИИ-платформу для ГК “Таврос”, мы вдохновлялись лучшими мировыми практиками, такими как Perplexity, которые задают стандарты удобства и качества работы с информацией. Но наша цель была амбициознее – мы спроектировали решение, релевантное и доступное российскому бизнесу с учетом его инфраструктурных и регуляторных особенностей. Мы улучшили архитектуру, сделав ставку на гибридность и возможность безопасной работы с корпоративными данными в защищенном контуре. В результате ИИ-портал сочетает передовую функциональность мирового уровня с полным соответствием требованиям российского корпоративного и ИБ-сектора».

🔗 Подробнее о проекте

🎙 Эксперт GlowByte – в масштабном исследовании издательства «Открытые системы» об управлении бизнесом на основе данных Руководитель направления GlowByte Юлий Гольдберг принял участие в исследовании OSP об управлении бизнесом на основе данных. ➡️ Результатом стали четыре последовательные статьи, в которых эксперты рынка разобрали ключевые условия перехода к Data‑Driven, необходимые организационные изменения, инструментарий и реальную ценность такого подхода для бизнеса. Ключевые выводы эксперта и детали обзора —📎 по ссылке

StarRocks вместо Oracle на смешанной аналитической нагрузке. Проверяем на практике☄️ ✏️В блогах GlowByte и Data Sapience на Habr вышла новая статья. Все знают, что StarRocks хорош в аналитической нагрузке. Коллеги из Data Sapience регулярно делятся результатами нагрузочных испытаний платформы данных Data Ocean Nova (статьи 1, 2 и 3). Но что насчет OLTP-нагрузки?⁉️ В новом материале речь пойдет не о классическом OLTP с десятками тысяч TPS, а о субсекундном отклике на чтение и запись по ключу в условиях смешанной аналитической работы. 🧑‍💻 Покажем на практике, как собственные разработки команды Data Ocean Nova в StarRocks помогают решать реальные бизнес-задачи. 🔗 Читать статью

«Дикси» при поддержке GlowByte переводит бизнес-отчетность с PowerBI на Sigla Vision 📈 Розничная сеть «Дикси» совместно с компанией GlowByte провела пилотный проект по миграции бизнес-отчетности с PowerBI на российскую платформу для self-service аналитики Sigla Vision. Реализация проекта происходила поэтапно с сентября 2024 г. В рамках первого этапа были определены три инструмента-претендента для работы с данными, в том числе Sigla Vision. ➡️ В последующем на каждый из инструментов был пробно перенесен один из сложных отчетов. 💻 Пилотный проект с использованием Sigla Vision показал наилучший результат и продемонстрировал преимущества платформы, в частности: ➡️низкие трудозатраты, ➡️высокую скорость внедрения, ➡️интуитивно понятный интерфейс, благодаря которому можно снизить порог входа бизнес-пользователей для работы с новым инструментом. 🔗 Читать новость полностью

⚡️GlowByte, Selectel и Data Sapience объявили о партнерстве в области ИИ⚡️ Сотрудничество направлено на создание управляемых и масштабируемых ИИ-систем для корпоративных заказчиков: от бизнес-задачи до промышленной эксплуатации. ➡️Совместные решения партнеров ориентированы на широкий спектр сценариев, где требуется: ✅ автоматизация сложных корпоративных процессов с использованием ИИ-агентов; ✅ внедрение интеллектуальных систем поддержки принятия решений; ✅ обработка и анализ больших объемов распределенных корпоративных данных; ✅ построение частных ИИ-сред в условиях строгих требований к безопасности; ✅ интеграция генеративных моделей и агентных систем в существующую ИТ-инфраструктуру без ее радикальной перестройки. ✅ GlowByte выступает интеграционным партнером, обеспечивая консалтинг, архитектурное проектирование и внедрение ИИ-решений в бизнес-процессы заказчиков. Компания берет на себя задачи разработки и дообучения ИИ-моделей, адаптации решений под конкретные сценарии и последующего сопровождения и развития ИИ-систем. 🔗 Читать новость полностью

📊 5 человек, 1 300 дашбордов, 2 200 пользователей в месяц. Как не сойти с ума... 🧑‍💻 В Уралсибе self-service BI вышел на масштаб, который сложно представить: 12 000 датасетов, 200+ разработчиков в разных бизнес-блоках, 1 000 потоков данных обновляются каждый день. И всё это поддерживает команда из пяти человек. 📎 При таком масштабе неизбежно появляются дубли, забытые дашборды, сломанные компоненты, разработчики, которые не знают о существовании друг друга, и пользователи, которые всё ещё спрашивают «а зачем BI, если есть Excel?». Как с этим справляться? ➡️Семён Юников расскажет про систему, которую они выстроили: 🟠 автоматические рассылки разработчикам с рекомендациями по их же объектам, 🟠 кастомный каталог дашбордов с ИИ-поиском, 🟠 геймифицированный марафон на 80 разработчиков, после которого количество сломанных компонентов сократилось вдвое. 🟠 И да, заставки на корпоративных ноутбуках с надписью «Ты ещё в Excel? Переходи в FineBI» — тоже часть стратегии. 🗓 22 апреля | 15:00 МСК | FineDay Online 2026 | GlowByte Бесплатно, онлайн ~3 часа 🔗 Регистрация

🔜 Две попытки миграции FineBI, поломанная синхронизация кластера и выводы, которые пригодятся и вам На FineBI 6.0 единственным способом резервирования было копирование папки через rsync. Восстановление медленное, переключение на резервный сервер требовало ручной правки конфигураций. Проще было чинить прод, чем восстанавливаться из бэкапа. ➡️В ОТП Банке решили мигрировать сразу на 7.0: нужен был кластер, нормальное резервирование и новые фичи. Первая попытка выглядела логично, прошла без ошибок, но на выходе получился кластер с поломанной синхронизацией между нодами. ❗️Как нашли рабочую схему со второй попытки, почему заменили стандартный балансировщик на корпоративный и какие точки отказа остались, расскажет Евгений Иванов на FineDay Online – конференции GlowByte и FanRuan. 🗓 22 апреля | 15:00 МСК | FineDay Online 2026 Бесплатно, онлайн, ~3 часа 🔗 Регистрация

Когда бизнес получил self-service BI и построил внутри него собственное хранилище данных 📈 📎 Знакомая ситуация: вы даёте бизнесу инструмент для самостоятельной аналитики, а через год обнаруживаете, что FineBI выполняет функции корпоративного хранилища. Данные загружаются из файлов, логика считается прямо в датасетах, одни и те же «велосипеды» пересобираются десятки раз. Документации нет, доверия к отчётам всё меньше.📉 В ОТП Банке за год с момента запуска FineBI выросли до 1 000 пользователей и 660 отчётов при приросте 50 пользователей в месяц. Масштаб впечатляет, но вместе с ним пришло и теневое хранилище.⌛ Пётр Гордиенко, руководитель команды BI в ОТП Банке, расскажет на конференции GlowByte и FanRuan, как они к этому пришли, почему осознанно выбрали «больше свободы» на старте и какой план из трёх шагов готовят, чтобы вернуть контроль, не убив при этом скорость. 🗓 22 апреля | 15:00 МСК | FineDay Online 2026 Бесплатно, онлайн, ~3 часа 🔗 Регистрация

❓ Когда у тебя 50 отчётов в FineReport, 100+ дашбордов в FineBI, и никто не знает, откуда берутся данные Знакомая история: дашборды живут своей жизнью, новый сотрудник открывает отчёт и не понимает, что значит «ТО 5 руб.», а когда что-то ломается, полдня уходит на то, чтобы пройти по цепочке ETL и найти, где именно. В "Галамарте" решили это системно: подключили дата-каталог DataHub к продуктам FanRuan. Как именно это сделали, какие стены пришлось пробить и чего не нашлось ни в одной документации, расскажет Дмитрий Конюхов на FineDay Online. Что получили на выходе⬇️ 🟠бизнес-глоссарий, где каждый термин привязан к формуле, источнику и конкретным дашбордам; 🟠lineage от витрины до сырых данных — в одном окне, за пределами FanRuan; 🟠возможность за секунды найти, в каких из 100+ дашбордов используется нужная метрика; 🟠базу для self-service: аналитики переиспользуют существующие датасеты вместо создания новых. 🗓 22 апреля | 15:00 МСК | FineDay Online 2026 Бесплатно, онлайн, ~3 часа 🔗 Регистрация

Дашборды построены, хранилища заполнены, лицензии куплены, а решения по-прежнему принимаются «на ощущениях». 🙃 Это не ваша уникальная проблема – это системный разрыв между потенциалом BI и его реальным применением. 🗓22 апреля в 15:00 (МСК) приглашаем вас на Fine Day Online 2026 – ежегодную онлайн-конференцию от GlowByte и FanRuan, где мы разберем, как этот разрыв закрыть. 🖥 В программе: 🟠 От данных к ИИ-инсайтам – как превращать сырые данные в умные решения, а не просто красивые графики (Вилл Ченг, FanRuan); 🟠 Интеграция FanRuan + DataHub – реальный опыт построения связной экосистемы данных (Дмитрий Конюхов, “Галамарт”); 🟠 1 500 дашбордов для 2 500 пользователей – как сделать BI удобным и востребованным в масштабе (Семён Юников, Уралсиб); 🟠 Shadow DWH – тёмная сторона self-service аналитики и как с ней справляться (Пётр Гордиенко, ОТП); 🟠 Миграция FineBI с 6.0 на 7.0 – практический опыт и подводные камни (Евгений Иванов, DevOps BI-платформы, ОТП). ➡️Онлайн, бесплатно, ~3 часа концентрированной пользы. 🔗 Зарегистрироваться

🏆 Проект «СберСтрахования» и GlowByte стал победителем премии FINNEXT 🏆 7 апреля в Центре событий РБК состоялась торжественная церемония вручения Премии FINNEXT.

ℹ️ Премия FINNEXT учреждена Издательским домом «Регламент» и порталом FutureBanking для популяризации успешных кейсов российских банков и компаний по цифровой трансформации финансового рынка, а также формированию новой партнерской среды и корпоративной культуры.

🥇 Совместный кейс «СберСтрахования» и GlowByte «Платформа графовой аналитики окружения клиента для „СберСтрахования“» стал победителем премии в номинации «FINNEXT Большие данные». Проект, основанный на базе специализированного ПО FastGraph, открывает новые подходы к аналитике и работе с данными страховой компании. Помимо классического анализа отдельных записей, система позволяет в реальном времени исследовать сложные цепочки взаимосвязей между клиентами, объектами страхования и событиями.

🎤«Благодаря механизмам анализа связей в реальном времени и хранению исторических слепков графа платформа, реализованная GlowByte для «СберСтрахования», позволяет выявлять аномальные кластеры и группы риска. Это минимизирует участие человека в ручной перекрестной сверке данных, сокращает время расследования страховых случаев, что, в свою очередь, уменьшает убыточность портфеля и высвобождает ресурсы службы безопасности для работы с действительно сложными кейсами. Нам приятно, что профессиональное сообщество и экспертное жюри Премии FINNEXT высоко оценило наше решение», — комментирует Артём Востриков, эксперт по бизнес-стратегиям и ИТ-решениям, GlowByte.

🔗 Читать новость