Data Sapience

СК «Гелиос» внедрила систему принятия решений для автострахования на базе TALYS.SDE от Data Sapience 🛞 ⚡️ Главный результат: стратегии приема на страхование теперь запускаются за часы вместо месяцев. СК «Гелиос» внедрила интеллектуальную систему принятия решений для андеррайтинга КАСКО и ОСАГО на базе TALYS.SDE. Параллельно запускается ML-модель для персональной тарификации ОСАГО — она анализирует весь доступный массив данных по клиенту и автомобилю и формирует персональный тариф. Что изменилось: ▫️Бизнес-пользователи сами формируют и запускают стратегии андеррайтинга — без привлечения ИТ; ▫️ML-модель точнее отражает реальный уровень риска при тарификации; ▫️Аккуратные водители и автомобили с низким уровнем риска получают точную индивидуальную оценку; ▫️Компания быстрее принимает решение по заявке. В планах — масштабирование на другие виды страхования и новые ML-модели для работы с конверсией и оттоком.

«Внедрение системы принятия решений — это не просто автоматизация процесса. Прежде всего, это инвестиция в качество клиентского сервиса. Это переход к управляемой, прозрачной и масштабируемой логике андеррайтинга, где каждое решение можно объяснить, изменить и проверить», — говорит Андрей Педоренко, заместитель генерального директора по информационным технологиям, СК «Гелиос».

«TALYS.SDE создавался как инструмент, который возвращает контроль над бизнес-логикой в руки бизнеса, ломая барьер в виде программирования и длинных циклов разработки. Проект в «Гелиос» это подтвердил: платформа адаптируется под реальные процессы страховщика и масштабируется вместе с его амбициями», — отмечает Алексей Рундасов, коммерческий директор, Data Sapience.

🔗 Подробнее о проекте

Industrial Ocean от Data Sapience включен в Реестр отечественного ПО 🏭 Промышленным предприятиям теперь доступен отечественный продукт для цифровой трансформации производства с официально подтвержденным статусом ИИ-решения. Industrial Ocean включен в Реестр российского ПО Министерства цифрового развития РФ с пометкой «Программное обеспечение относится к сфере искусственного интеллекта» — это открывает заказчикам доступ к программам импортозамещения и дополнительным налоговым льготам. Что умеет Industrial Ocean: ▫️Сбор, интеграция и хранение телеметрии оборудования и результатов лабораторных анализов с любой глубиной истории; ▫️Контроль качества данных через объектную модель; ▫️Мониторинг ключевых показателей эффективности в режиме реального времени; ▫️Цифровые советники, обучающиеся на истории данных конкретного оборудования; ▫️Интеллектуальная диагностика нештатных ситуаций и минимизация простоев производственного оборудования; ▫️Поддержка разных сценариев развёртывания — от edge-узлов до облачных и ЦОД-кластеров. ⚙️ Продукт подходит для предприятий любой отрасли промышленности и предоставляет полный набор средств для аналитики без масштабного внедрения MES.

«Реестр отечественного ПО — один из ключевых ориентиров для заказчиков при выборе технологического партнера. Включение Industrial Ocean в реестр подтверждает, что продукт прошел необходимую проверку и соответствует установленным требованиям. Это доказывает зрелость решения и готовность работать с предприятиями, для которых вопрос технологического суверенитета принципиален», — Александр Томилов, директор продукта Industrial Ocean, Data Sapience.

🔗 Читать полностью

🤖 Ассистент, агент, команда: почему корпоративный ИИ буксует не из-за модели Многие компании уже запустили корпоративный чат на топовой модели. А эффекта – нет. И причина почти всегда не в модели. Автономность сама по себе не повышает качество ответа. Она повышает цену ошибки – если процесс, данные и права к ней не готовы. Отсюда простое правило: начинать не с выбора большой языковой модели (LLM), а с классификации кейса. Уровней всего три ⬇️ 1️⃣ Ассистент – ускоряет человека Отвечает, обобщает и резюмирует, пишет черновик. Инициатива и ответственность – у сотрудника. Быстро внедряется, даёт понятный прирост. Klarna так закрыла 2/3 чатов поддержки (~700 операторов), Copilot ускорил разработчиков на 55%. Но процесс он не меняет – только разгоняет. 2️⃣ Агент – выполняет шаг процесса Сам собирает контекст, вызывает инструменты, готовит действие и останавливается там, где нужно финальное утверждение человеком. У Lemonade 55% страховых претензий проходят полный цикл без участия оператора, в Хитроу агент решает 90% запросов пассажиров. Ценность выше – но нужны доступы, память, аудит и владелец процесса. 3️⃣ Люди + агенты – меняют процесс Не «супербот», а управляемая команда: кто-то ищет, кто-то планирует, кто-то проверяет, человек оставляет за собой суждение. Commonwealth Bank так срезал потери от скама на более чем 20%. 📊 Реальность отрезвляет: Gartner прогнозирует, что более 40% проектов, использующих ИИ-агентов, свернут к 2027 году – из-за роста затрат и недооценённых рисков. А из тысяч «поставщиков агентов» настоящими оказались ~130. Главный вопрос корпоративного ИИ сегодня – не «какую модель купить», а «какой процесс готов к контролируемой автономности». Именно там ИИ перестаёт быть демо. К 2028 г. Gartner прогнозирует 15% рабочих решений на автономных агентах. Вопрос – чьи процессы окажутся готовы. 🚀 🔗 Подробнее – в статье по ссылке #иинапальцах

Внедрили ИИ, а он не приносит результат? Разберемся, почему — в материале наших друзей.

Ассистенты, ИИ-агенты и мультиагентные системы: куда движется корпоративный ИИ 🤖 Опубликовали большой материал — Михаил Зайцев, владелец платформы Kolmogorov AI, разобрал главный вопрос, который сейчас стоит перед корпоративным рынком: не «какую модель выбрать», а «какой процесс готов выдержать автономность». Спойлер: большинство компаний, которые не получили эффекта от ИИ, ошиблись не в выборе модели. Они автоматизировали надежду на эффект вместо самого процесса. В материале — простая карта из трёх уровней, которая за пять минут позволяет отнести любой ИИ-кейс к нужному типу: ▫️Ассистент — ускоряет человека, но не владеет процессом. Быстро запускается, даёт понятный эффект в продуктивности, но имеет потолок; ▫️Агент — выполняет шаг процесса самостоятельно: собирает контекст, вызывает инструменты, сохраняет журнал действий. Выше ценность, выше порог внедрения; ▫️Люди + агенты — меняют сам процесс. Агенты берут на себя роли, человек сохраняет суждение и ответственность за результат. Ключевой тезис: автономность повышает не качество ответа, а цену ошибки. Поэтому наращивать её нужно не по принципу «модель стала умнее», а по принципу «процесс выдерживает следующий уровень риска». 🚀 Gartner прогнозирует, что к 2028 году 15% повседневных рабочих решений будут приниматься агентами автономно — против 0% в 2024-м. 🔗Читать полностью

TPC-DS в 07.2026: Lakehouse: Spark, Trino, StarRocks, Impala и Doris. Greenplum & Cloudberry vs StarRocks как MPP📊 Опубликовали на Хабре свежий бенчмарк. Тестировали все compute-движки платформы Data Ocean Nova и впервые добавили в рейтинг Apache Doris. Что тестировали: Spark 3.5 и 4.0.1 (с нативными вычислениями Comet и без), Trino трех версий, Nova StarRocks, Nova Impala — и дебютант рейтинга Apache Doris. На десерт — сравнение Greenplum, Cloudberry и Nova StarRocks в режиме Shared-Nothing MPP. Ключевые выводы: ▫️StarRocks остается лидером — с переходом на 4-ю версию еще немного прибавил в мощности; ▫️Trino заметно вырос в конкурентной нагрузке благодаря накопленным изменениям; ▫️Spark 4 в текущих релизах не добавляет производительности; ▫️Doris в конкурентной нагрузке проиграл не только StarRocks, но и Impala; ▫️Собственные доработки для Impala (tuple cache, runtime-фильтры) и StarRocks (материализация query cache на диск) дали ощутимый прирост в конкурентных сценариях. 🔗 Читать полностью на Хабре

Data Sapience на бизнес-встрече «Сарафана» 🪷 18-я профессиональная встреча в формате «Белый Лотос» собрала около 300 экспертов по маркетингу, CVM и клиентскому опыту из ритейла, банков и телекома. 🎤 Загир Гатин, директор продукта CM Ocean AI, выступил с докладом о том, почему ИИ-маркетинг — это не один волшебный агент, а командная архитектура из трех типов инструментов. ❗️Центральный тезис выступления: в маркетинге при работе с ИИ нет универсального критерия «прошел тест», есть «сработало в этих условиях, для этих клиентов, в это время».

«ИИ в маркетинге — это не магия и не один волшебный агент. ML считает, GenAI пишет, агент соединяет и решает. Знать, что куда положить, — это и есть продукт», — Загир Гатин.

🎤 Владимир Носиков, директор платформы CM Ocean, модерировал панельную дискуссию «ИИ как новый участник управления взаимодействиями с клиентом». 💬Представители ритейла, банков и телекома обсудили персонализацию, сегментацию, автоматизацию процессов, перспективы генеративного ИИ и риски: от непрозрачности алгоритмов до потери контроля и избыточного давления на клиента.

«Сегодня вопрос уже не в том, использовать ИИ или нет. Разговор постепенно смещается к практическим задачам: какие идеи работают, какие сценарии можно масштабировать и где применение ИИ действительно приносит результат», — Владимир Носиков.

🔗 Читать полностью

Data Sapience на церемонии AI AWARDS 2026 🏆 🔥 AI AWARDS от Билайн Big Data & AI — отраслевая премия в сфере искусственного интеллекта. В этом году одной из центральных стала номинация «ИИ-агенты» — и это уже не прогноз, а отраслевая реальность. Data Sapience выступила партнером премии и представила собственный стенд. В фокусе — платформа Kolmogorov AI и модуль Kolmogorov Continuity-LLM — low-code инструмент для быстрого создания, тестирования и тиражирования ИИ-агентов внутри корпоративного периметра. 🤝 Ранее Data Sapience, Билайн Big Data & AI и GlowByte заключили трехстороннее соглашение о стратегическом партнерстве для создания решений на базе ИИ. Роли в альянсе четкие: ▫️Kolmogorov AI от Data Sapience— фабрика ИИ-агентов; ▫️Билайн — инфраструктура и масштабирование; ▫️GlowByte — разработка и реализация ИИ-инициатив от стратегии до промышленного внедрения.

«Data Sapience рада поддержать премию AI AWARDS, ведь мы разрабатываем платформу, с помощью которой можно построить LLM-портал и фабрику ИИ-агентов в контуре организации, и нам важно быть там, где эта тема звучит громче всего. Рынок продолжает двигаться от точечных экспериментов к системному внедрению агентов в бизнес-процессы. Именно для этого перехода создан Kolmogorov AI», — Илья Маршаков, руководитель развития бизнеса платформы Kolmogorov AI, Data Sapience.

🔗Читать полностью

Rostic's и Data Sapience на Russian Retail Show 2026 🍗 Russian Retail Show — ключевое отраслевое мероприятие о трансформации розничной торговли, которое в этом году было сфокусировано на теме «Операции вместо амбиций». Data Sapience выступила партнером деловой программы. 🎤Владимир Носиков, директор платформы CM Ocean, и Павел Чистяков, директор по развитию бизнеса Юнирест Технологии, представили совместный доклад «Как Rostic's развивает гостевой опыт через персонализацию с помощью CM Ocean». О чем кейс❓ ❗️Rostic's — крупнейшая сеть в России по количеству ресторанов — столкнулась с классической проблемой роста: большая база, высокая доля «спящих» гостей, необходимость удержания активных клиентов и ручное управление персонализацией, которое перестало справляться с масштабом. Сегменты усложнялись, A/B-тесты требовали стратификации, любые изменения занимали слишком много времени. ✔️ Решение — дополнительный аналитический и управляющий слой на базе CM Ocean поверх существующего CDP. Результат: системная работа с гостевым опытом вместо точечных кампаний, автоматизированная контактная политика и масштабируемые эксперименты.

«CM Ocean позволил перейти от ручных процессов к полноценному CVM-конвейеру: единая витрина данных, автоматическая контактная политика, стратифицированные эксперименты — в едином контуре с существующим стеком. Именно такую задачу и решает CM Ocean: не заменить то, что уже работает, а дать маркетинговой команде инструмент для управления масштабом», — Владимир Носиков.

🔗Читать полностью

Data Sapience на АКПО-Конф 2026 🤝 🔥Ежегодная кросс-отраслевая конференция объединила более 2000 участников — представителей нефтегазовой, финансовой, телекоммуникационной и других отраслей. В центре дискуссий: ▫️платформенный подход к управлению ИТ-ландшафтами; ▫️промышленное внедрение ИИ в крупных корпорациях; ▫️экономика ИИ-решений и переход от пилотов к инфраструктуре; ▫️импортозамещение и технологический суверенитет. Повестка конференции напрямую перекликается с практикой Data Sapience. Живой пример — наш кейс с агрохолдингом «Таврос»: LLM-портал на базе Kolmogorov AI, 100+ активных пользователей и более 900 обращений к ИИ-агентам.

«Корпорации переходят от точечных внедрений к системной работе с данными и ИИ как с инфраструктурой. Именно для этого мы разрабатываем решение Kolmogorov AI и единую AI-ready среду — от управления данными и их качеством до промышленной эксплуатации ML-моделей и ИИ-агентов, использующих LLM-модели, в корпоративном периметре», — комментирует Михаил Зайцев, владелец платформы Kolmogorov AI, Data Sapience.

🔗 Читать полностью

🚀 Data Sapience выпустила летнее обновление Lakehouse-платформы Data Ocean Nova Релиз 2026.2.0 — фокус на информационной безопасности в рамках сертификации ФСТЭК и зрелости процедурного расширения LPSQL. Что нового: 🔒 Информационная безопасность Устранено 5 733 уязвимости, из них 340 критического уровня. Общее снижение числа известных уязвимостей — 97,8%, закрыто 1 103 уникальных CVE. Усилены ограничения прав для служебных компонентов инициализации LPSQL. ⌛ Процедурное расширение LPSQL Регистронезависимый вызов функций упрощает перенос скриптов из других СУБД. Параметры сессии теперь автоматически применяются ко всем вложенным запросам — для единообразного исполнения логики и точности расчётов. ⚡️ Nova StarRocks Интеграция с Greenplum, кэширование CTE QueryCache для Iceberg-таблиц, поддержка CTAS-запросов для внешних каталогов unified, управление правами на объект PIPE через Ranger. 🔍 Nova Impala Импортирован TupleCache из версии 5.0 — исключает повторные чтения. Переход на инструкции AVX2 и AVX-512 для парсинга CSV сокращает время выполнения запросов к текстовым данным на актуальных процессорах. 🗂 NIM, Resource Bank, Nova Ranger, Hue, qModel Поддержка nim_client в Jupyter, подключение к нескольким тенантам, улучшения в API Ranger и Hue, повышение точности предсказаний потребления памяти SQL-запросов.

«Мы сделали акцент на усилении мер информационной безопасности продукта. Наши решения эксплуатируются в жёстких условиях, которые накладываются регулятором, и мы должны быть готовы к таким вызовам. Продолжаем активно развивать процедурное расширение LPSQL и улучшать процессинговый движок обработки данных StarRocks», — Евгений Вилков, технический руководитель решения Data Ocean Nova.

🔗 Узнайте больше о возможностях релиза Data Ocean Nova 2026.2.0

Data Sapience выпустила обновление TALYS.SDE 26.2.0 🛠 Релиз 26.2.0 сосредоточен на операционной гибкости: меньше рутины при сопровождении диаграмм в продакшене, больше инструментов для сложной бизнес-логики. Что нового: 🔄 Редеплой поддиаграмм Точечная замена отдельной поддиаграммы — без перезапуска всей корневой структуры. Снижает риск захватить непроверенные изменения и ускоряет доставку обновлений в продуктив. Работает для всех режимов развёртывания: Separate, Inline и Separate Inline; ⚙️ Автоподбор параметров памяти Платформа сама рассчитывает оптимальные значения на основе размера и сложности диаграммы. Ручной подбор при деплое — в прошлом; 🚀 Интеграция с Apache Ignite Новый источник данных для сценариев с жёсткими требованиями к задержкам. Доступны создание объекта «Источник данных» и полноценная работа с базой через стандартные узлы «Чтение» и «Сохранение в БД»; 🔍 Новые операторы узла «Фильтр» «В списке», «Не в списке», «По маске», «Не по маске» — для точной маршрутизации и многоуровневой бизнес-логики; 📊Улучшения тестирования узлов В режиме теста отображаются только переменные, участвующие в текущем расчёте, с полным сохранением иерархии — удобно при работе с переменными с одинаковыми именами; 📆 Расширение справочника функций Новый блок для работы с датами и временем: преобразование форматов, день недели, смещение дат, первый и последний день месяца, извлечение времени; ✔️Пустое значение входной переменной Входные переменные в маппинге запроса к внешнему сервису теперь можно оставлять пустыми, если их заполнение не является обязательным по логике интеграции.

«В релизе 26.2.0 мы закрыли один из самых востребованных запросов наших пользователей — возможность обновлять отдельные части диаграммы, не затрагивая всю систему. Вместе с автоподбором ресурсов это упрощает сопровождение решений в продуктиве», — говорит Дарья Соловьева, владелец продукта TALYS.SDE.

🔗 Узнайте больше о возможностях релиза TALYS.SDE 26.2.0

Data Sapience выпустила обновление TALYS.SDE 26.2.0 🛠 Релиз 26.2.0 сосредоточен на операционной гибкости: меньше рутины при сопровождении диаграмм в продакшене, больше инструментов для сложной бизнес-логики. Что нового: 🔄 Редеплой поддиаграмм Точечная замена отдельной поддиаграммы — без перезапуска всей корневой структуры. Снижает риск захватить непроверенные изменения и ускоряет доставку обновлений в продуктив. Работает для всех режимов развёртывания: Separate, Inline и Separate Inline; ⚙️ Автоподбор параметров памяти Платформа сама рассчитывает оптимальные значения на основе размера и сложности диаграммы. Ручной подбор при деплое — в прошлом; 🚀 Интеграция с Apache Ignite Новый источник данных для сценариев с жёсткими требованиями к задержкам. Доступны создание объекта «Источник данных» и полноценная работа с базой через стандартные узлы «Чтение» и «Сохранение в БД»; 🔍 Новые операторы узла «Фильтр» «В списке», «Не в списке», «По маске», «Не по маске» — для точной маршрутизации и многоуровневой бизнес-логики; 📊Улучшения тестирования узлов В режиме теста отображаются только переменные, участвующие в текущем расчёте, с полным сохранением иерархии — удобно при работе с переменными с одинаковыми именами; 📆 Расширение справочника функций Новый блок для работы с датами и временем: преобразование форматов, день недели, смещение дат, первый и последний день месяца, извлечение времени; ✔️Пустое значение входной переменной Входные переменные в маппинге запроса к внешнему сервису теперь можно оставлять пустыми, если их заполнение не является обязательным по логике интеграции.

«В релизе 26.2.0 мы закрыли один из самых востребованных запросов наших пользователей — возможность обновлять отдельные части диаграммы, не затрагивая всю систему. Вместе с автоподбором ресурсов это упрощает сопровождение решений в продуктиве», — говорит Дарья Соловьева, владелец продукта TALYS.SDE.

🔗 Узнайте больше о возможностях релиза TALYS.SDE 26.2.0

От интуиции к ИИ: Data Sapience о том, как современная розница работает с аналитикой🛍 Представляем новое интервью для CNews в рамках обзора «Цифровизация ритейла 2026». ❗️Традиционные архитектуры с разрозненными витринами данных и ручными выгрузками перестали отвечать требованиям розницы к скорости принятия решений. Маркетинг в режиме реального времени становится одним из условий выживания бизнеса. 💬В материале технический руководитель решений Data Ocean Евгений Вилков и директор платформы CVM-маркетинга CM Ocean Владимир Носиков рассказывают о том, как платформы нового поколения помогают выигрывать в условиях жесткой конкуренции.

«В отличие от классических хранилищ, где добавление новых знаний о клиенте могло занимать недели, синергия Lakehouse- и CVM-платформ обеспечивает бесшовный и быстрый сбор данных из всех точек касания. Это позволяет мгновенно превращать сырые данные в точные персонализированные сценарии и сокращает время запуска маркетинговых кампаний, что повышает конкурентоспособность ритейлера», — Владимир Носиков.

«Такое объединение меняет сам характер аналитики. На определенном этапе зрелости маркетинговой платформы бизнесу необходим выход за рамки стандартного интерфейса. Прямой доступ к данным внутри единого контура открывает возможности для глубокой ad-hoc аналитики и самостоятельного профилирования, помогая находить скрытые ранее точки роста. Технологически это упрощает весь ИТ-ландшафт», — Евгений Вилков.

🔗Читать интервью

«Будущее аналитики — за интеллектуальными агентами»: Data Sapience о рынке платформ данных🔥 Представляем новое интервью для CNews в рамках обзора «Большие данные и аналитика 2026». ❗️Этап точечной замены западных СУБД в российском бизнесе сменяется запросом на создание единых технологических систем. В материале пресейл-менеджер Андрей Прохоров и владелец платформы Kolmogorov AI Михаил Зайцев рассказывают о: ▫️интегрированных решениях, которые оптимизируют утилизацию серверных мощностей; ▫️интеллектуальных агентах как будущем аналитики; ▫️тренде на уход платформы «в тень»; ▫️единой ИИ/дата-платформе на базе продуктов Data Ocean Nova и Kolmogorov AI и ее возможностях.

«Нельзя обучить модель без качественных данных, поэтому организация их поставки — критический момент», — Михаил Зайцев.

«Эволюция интерфейсов неизбежна, и наша задача — не просто адаптироваться к переменам, а возглавить их», — Андрей Прохоров.

🔗Читать интервью

Data Sapience на «MLечном пути»: «Мечтают ли агенты об ИИ-платформах» ✨ 💬На конференции обсудили, как ИИ перестает быть экспериментом и превращается в рабочий бизнес-инструмент. Директор продукта Kolmogorov AI Михаил Зайцев выступил с докладом и показал, как за последние полтора года рынок прошел путь от простых разговорных ассистентов до полноценных агентов с: ▫️использованием баз знаний (RAG); ▫️долгосрочной памятью; ▫️инструментами (MCP); ▫️возможностями исполнения кода. ❗️Сегодня агенты превратились в крупные кодовые артефакты со сложной логикой и множеством интеграций с конечными системами, поэтому для их разработки и внедрения требуется отдельный слой платформизации и операционализации. ⚙️В докладе была представлена двухэтапная архитектура корпоративной агентской платформы: эксперт рассказал об ее устройстве и продемонстрировал, как эта архитектура реализована в Kolmogorov AI. В завершение выступления был представлен совместный проект Data Sapience, Selectel и GlowByte с агрохолдингом «Таврос». 📹Смотреть запись 🔗Читать полностью

Побывали на GO Digital: AI & Innovation 2026 🔥 Data Sapience приняла участие в одной из ключевых технологических конференций года — 500+ участников, 100+ спикеров, три профильных трека. Площадка, где сосредоточены команды, принимающие решения о цифровой трансформации в крупнейших российских корпорациях. 🚀 В центре обсуждения: ▫️переход к AI-native архитектуре; ▫️массовое применение ИИ-агентов в корпоративных процессах; ▫️сдвиг от пилотных ML-проектов к промышленному ИИ.

Дискуссии в потоках AI & Data и Digital Enterprise лишний раз подтвердили: успех ИИ-трансформации определяется зрелостью платформы данных. Именно поэтому мы развиваем Data Ocean Nova и Kolmogorov AI как единую AI-native среду, в которой ИИ-агенты получают качественные данные в real-time режиме и могут масштабироваться от пилота до промышленной эксплуатации», — отмечает Илья Маршаков, руководитель развития бизнеса платформы Kolmogorov AI.

🔗Читать полностью

🚀 Data Sapience выпустила обновление системы принятия решений TALYS.SDE Релиз 26.1.0 — это глубокая переработка интерфейса в сочетании с укреплением инфраструктурного фундамента. Что нового: 🎨 Редизайн рабочей области диаграммы Новая палитра с цветовой дифференциацией по категориям, миникарта для навигации, режим отдаления при масштабе менее 30%, улучшенный поиск по типу блока. ⚙️ Обновление ключевых узлов Компактное отображение «Набора правил», «Стратификации» и «Проверки контактной политики» — меньше кликов, больше скорости. Новый узел «Обновление коммуникации» для интеграции с CM Ocean Communication. 📊 Таблицы принятия решений Пагинация для быстрой загрузки больших таблиц и новый оператор «Не в списке» (Not in) для гибкой фильтрации. 🔄 Версионность При восстановлении снэпшота теперь можно выбрать: обновить зависимые объекты до актуальных версий или зафиксировать их состояние на момент сохранения. ⌛ Интеграции и инфраструктура Поддержка Tarantool 3.5 CE, хранение тел сообщений в S3, формирование ключа Kafka-сообщений через переменные, исправлена недоступность интеграций с CM Ocean при постустановочной настройке. 🔓Безопасность Унифицированная обработка конфиденциальных полей: шифрование хранения и управление видимостью прямо из интерфейса. 🔗 Узнайте больше о возможностях релиза TALYS.SDE 26.1.0

Управление мастер-данными и НСИ может заметно повлиять на прибыльность бизнеса 🪙 🎤 Михаил Маслов, директор практики управления данными направления MDM, и Даниил Зайцев, директор продукта Ingresso One, — в интервью TAdviser. Эксперты Data Sapience рассказали: ▫️какие требования сегодня предъявляют заказчики к MDM и НСИ; ▫️как меняются подходы к работе с данными; ▫️какую роль в этом процессе играет искусственный интеллект.

«На мой взгляд, рынок прошел фазу хайпа и входит в стадию осознанности. Если несколько лет назад проекты запускались во многом потому, что «так надо» и это было модно, то сейчас заказчики гораздо лучше понимают, какие задачи они решают и какие инструменты для этого нужны», — говорит Михаил Маслов.

«Бизнесу сейчас не интересны проекты ради «галочки» или абстрактного повышения качества данных. Все смотрят на эффект. Первое и главное — скорость адаптации бизнес-процессов. Второе — возможность self-service. При этом качество данных остается базовым требованием — оно вне времени», — отмечает Даниил Зайцев.

🔗Читать интервью полностью

От хаоса к промышленному ИИ: как «Ингосстрах» выстроил ML-конвейер⌛ В «Ингосстрахе» создана единая среда для разработки, внедрения и сопровождения моделей машинного обучения и ИИ на базе решений Data Ocean Nova и Kolmogorov AI. ➡️Было ▫️Каждая команда — со своими инструментами; ▫️Датасеты не версионировались; ▫️Специалисты конкурировали за вычислительные мощности; ▫️Число моделей и нагрузка продолжали расти. ✔️Стало ▫️Весь цикл — от бизнес-запроса до вывода модели из эксплуатации — в одном контуре; ▫️Время развёртывания ML-сервисов сократилось в разы; ▫️Интеграция с 10+ корпоративными системами; ▫️Десятки моделей в продакшене; ▫️Полный контроль версий и мониторинг.

«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», — Сергей Багно, директор департамента ИИ, «Ингосстрах».

🔗Полный разбор проекта