🟣 «Ростелеком» внедрил аналитическую платформу TData вместо решений зарубежных вендоров.

«Ростелеком» завершил стратегическую миграцию на TData, что позволило объединить данные из разных источников в единую систему. Проект включал создание организационной структуры для улучшения взаимодействия с партнёрами, внедрение защищённого репозитория кода и контроль за нагрузкой с помощью передовых инструментов мониторинга.

В условиях возрастающих требований к технологическому суверенитету и постоянного роста объема обрабатываемых данных (до десятка петабайт) централизованная платформа становится ключевым элементом конкурентоспособности. Переход на TData способствует снижению зависимости от зарубежных решений, что критично в условиях текущей экономической и политической обстановки, а также позволяет внедрять современные self-service решения и интегрировать инструменты искусственного интеллекта для анализа данных.

⚡️Почему это важно:
🟣Экономия и независимость: Переход уже принес экономический эффект свыше 600 млн рублей, что подтверждает эффективность централизованного управления данными.
🟣Инновации в действии: Отказ от зарубежных решений снижает риски санкций и способствует развитию отечественных технологий.
🟣Будущее аналитики: Интеграция self-service решений и потенциальное применение искусственного интеллекта выводят аналитическую платформу на новый уровень.

📢 Борис Емельянов, технический директор офиса по работе с данными «Ростелекома», поделился подробностями проекта на CNews

Эта подборка статей посвящена искусственному интеллекту и его применению в разных сферах.

➡️ "Mail улучшила работу справочного центра и службы поддержки пользователей с помощью ИИ."

Статья рассказывает о внедрении новой ML-модели, благодаря которой поток обращений в службу технической поддержки снизился на 10%, а скорость обработки запросов возросла на 9%.

Узнайте детали по ссылке

➡️ "Apple Intelligence на Андроид?"

Статья исследует влияние нейросетей на мобильные устройства. Авторы описывают, как технологии, ранее доступные только на мощных компьютерах, теперь стали доступны на смартфонах благодаря специальным инструментам и адаптациям.

Хотите LLM на смартфоне, читайте статью

➡️"От подвала до облака: как обучить нейросеть в домашних условиях"

Статья предлагает практическое руководство по обучению нейросетей с использованием ограниченных ресурсов. В ней детально объясняются ключевые понятия, такие как слои, батчи и функции активации, а также приводятся примеры кода для обработки транзакций. Подход, основанный на разбивке данных на батчи, позволяет эффективно использовать память и адаптировать архитектуру нейросети для решения различных задач.

Ознакомьтесь со статьей по ссылке

❗️День больших данных в МГПУ

10 апреля в онлайн-формате состоится «День больших данных» — образовательная сессия в рамках Московского студенческого DATA-Хакатона, организованная МГПУ.

В программе:
🟣лекции от специалистов в области анализа данных и IT-технологий;
🟣методы визуализации данных и практическое применение аналитики;
🟣современные разработки в сфере работы с большими данными;
🟣практическое применение аналитики в задачах государственного управления.

⚡️11:25–12:05 Доклад TData: Разработка отечественного ПО для управления данными: опыт компании TData.
Ольга Проскурякова, начальник отдела тестирования ООО «TData» расскажет о платформе управления данными «TData», её ключевых функциях и примерах успешного внедрения в различных отраслях.

📢Где и когда: 10 апреля, 09:30 (мск), онлайн.

🔗 Форма регистрации
🔗 Подробнее о хакатоне

Конференция по анализу данных и технологиям ИИ DATA FUSION. Москва, 16-17 апреля 2025 года

➡️Сессия «Управление на основе данных в производственной компании»

Выступает: Александр Юрасов,
Директор по разработке инструментов управления данными TData

Тема: «Есть ли жизнь после внедрения? Проблемы приживаемости процессов и решений по управлению данными в производственных компанияx»

Дата и время сессии: 16 апреля 15:20-16:20
Место: Москва, Раменский бул., 1 (Кластер «Ломоносов»), зал Физика

🔗 Регистрация по ссылке

📢 Данные для ИИ или ИИ для данных?

27 марта Станислав Лазуков выступил на DATA&AI 2025 с докладом о взаимном влиянии данных и искусственного интеллекта.

В докладе поднимались темы:
🟣 как данные и искусственный интеллект влияют друг на друга;
🟣 как ИИ помогает с анализом данных — от чат-ботов до автоматизации разметки персональных данных и создания SQL-запросов;
🟣 как обеспечивать безопасный обмен данными, их обезличивание и каталогизацию;
🟣 какие инструменты и сценарии обработки позволяют получать качественные и релевантные данные для обучения моделей.


🔗 Запись выступления доступна по ссылке

📢 Подписывайтесь на RUTUBE канал TData, чтобы не пропустить новые видео!

🟣«Ростелеком» в последние годы активно расширяет спектр предоставляемых цифровых и телеком-услуг, увеличивая и пул заказчиков, многие из которых предъявляют повышенные требования к информационной безопасности.

Это вкупе с ростом сложности киберугроз требует от «Ростелекома» регулярной оптимизации мер информационной защиты. Как она устроена в группе компаний, TAdviser решил узнать у Артема Гребенюка, директора департамента эксплуатации средств информационной безопасности «Ростелекома».

Основные тезисы:
🟣Защита сети «Ростелекома»: централизованный мониторинг, проактивное выявление и блокировка DDoS‑атак, круглосуточное реагирование на инциденты.
🟣Совместные программы с университетами по подготовке экспертов.
🟣Постоянное обновление технологий и внедрение автоматизации для поддержания актуального уровня защиты.
🟣Все ключевые решения по критическим инцидентам принимает подготовленный специалист, а не «чёрный ящик» системы.

➡️ Читайте полное интервью по ссылке

В этом посте мы подробнее ознакомимся с вызовами и методами, связанными с аналитикой данных в различных областях.

➡️ Применение методов машинного обучения для анализа цен на вторичное жильё в Липецке
Статья показывает, как машинное обучение и кластеризация применяются для анализа цен на вторичное жилье в Липецке, что помогает выявить ценовые тренды и лучше понимать рынок недвижимости.

➡️ Миф о чистых данных: почему ваш аналитик похож на сапёра
Статья обсуждает проблему “чистых” данных, подчеркивая важность подготовки и очистки информации, необходимой для успешной бизнес-аналитики.

➡️ Как организовать разметку данных для ML? Советы от Data Light
Также в статье рассматривается разметка данных, ключевой этап в работе с искусственным интеллектом, где сравниваются внутренние, краудсорсинговые и аутсорсинговые подходы.

Москва строит собственное «госозеро» — систему обезличенных данных для обучения ИИ. Она будет наполняться только информацией от госорганов и мэрии, а частичный доступ к ней планируют дать и бизнесу, но условия пока не раскрыты.

Perplexity делает ставку на сбор пользовательской информации другим путём: их новый браузер Comet будет отслеживать всю активность пользователей в интернете — от покупок до бронирования отелей. Цель — гиперперсонализированная реклама. Команда уверена, что такой подход даст более релевантные рекомендации, а пользователи не будут против слежки. 🤔

А Microsoft снимает видео с помощью ИИ. Рекламный ролик Surface полностью создан с использованием генеративных инструментов — дизайнеры сделали фото, остальное доработали с помощью нейросетей, таких как Hailuo и Kling. И, судя по комментариям к ролику, никто не заметил использования ИИ. По мнению Джона Фридмана, ИИ превращает дизайнеров в редакторов, позволяя быстрее воплощать сложные идеи.

В этом посте мы рассмотрим, как аналитика данных влияет на разные сферы, от вулканологии до финансов.

➡️ Уловимые частицы: как сервисы Яндекса помогают прогнозировать последствия извержений вулканов
Статья описывает, как в России осуществляется мониторинг вулканической активности, включая использование машинного обучения для прогнозирования извержений, что показывает, как современные технологии помогают минимизировать риски.

➡️ Инструменты продуктового аналитика VK, или Как мы работаем с большими данными
Статья знакомит нас с инструментом Metida, который позволяет продуктовым командам легко анализировать большие объемы данных и принимать обоснованные решения.

➡️ Ваш первый A/B-тест: гайд для тех, кто ещё ничего не пробовал
В статье обсуждаются AB-тесты, как важный метод для повышения конверсии и улучшения взаимодействия с пользователями, позволяя компаниям основывать свои решения на данных, а не на догадках.

⚡️ Проект TData «Внедрение RT.DataGovernance для управления данными в ЕВРАЗе» стал участником премии CIPR Digital-2025 в номинации «Промышленный масштаб»!

🟢9 000+ производственных показателей уже загружено в систему, из них 3 000 имеют подробное описание в бизнес-глоссарии

🟢За первые 3 месяца число уникальных пользователей платформы превысило 400 человек

🟢Скорость разработки новых показателей удвоилась, а затраты на эти процессы значительно снизились

🟢Бизнес-глоссарий и каталог данных RT.DataGovernance за счёт построения DataLineage обеспечили контроль над источниками и потоками данных

«Благодаря внедрению RT.DataGovernance удалось не только в 2 раза увеличить скорость разработки новых производственных показателей и дашбордов, но и положить начало развитию культуры управления на основе данных», — отмечает Станислав Лазуков, генеральный директор TData

🏆 Поддержите команду TData

Проголосуйте прямо сейчас:

1. Авторизуйтесь в личном кабинете CIPR

2. Перейдите в раздел «Промышленный масштаб»

3. Отдайте свой голос за проект TData

Спасибо за вашу поддержку!

Квантовые вычисления представляют собой сложную и многогранную область, изучение которой требует понимания их принципов, алгоритмов и потенциальных вызовов. В этой подборке статей мы углубляемся в технические аспекты квантовых компьютеров и обсуждаем текущие проблемы и эксперименты.

➡️ Квантовые эксперименты на дому. Строим квантовый компьютер из лазера и полимеров
Статья демонстрирует, как можно проводить квантовые эксперименты на дому и выполнять квантовые алгоритмы, такие как алгоритм Дойча.

➡️ Причины и пути устранения квантовых ошибок
Статья поднимает важный вопрос коррекции квантовых ошибок, необходимых для создания надежных систем.

➡️ Сознание через призму квантовой неопределенности: Новая граница науки?
В статье обсуждаются более философские аспекты, включая теории о связи квантовой неопределенности и природы сознания, что открывает новые горизонты для дальнейших исследований.

📢 ИИ в Data Governance

На Хабре вышла новая статья от нашего коллеги, аналитика в команде разработки продукта RT.DataGovernance компании TData, Антона Зубарева: «ИИ в Data Governance: как мы ускорили маркировку персональных данных».

➡️ В статье Антон рассказывает:

🟣Как ИИ избавил команду от рутинной маркировки.

🟣Зачем важна скорость в работе с метаданными.

🟣Что получилось на выходе — цифры и эффект.

🟣Сравнение с другими решениями на рынке.

🟣Почему всё это можно было сделать без радикальных изменений в продукте.

Если вы работаете с данными и интересуетесь применением ИИ для оптимизации процессов управления данными, эта статья будет вам полезна.

➡️ Читайте подробнее по ссылке