Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Качество данных: скрытый барьер для внедрения AI-агентов ⚠️
Даже если в компании уже есть DWH, BI-системы и отлаженные отчеты, это не гарантирует готовность данных к работе с AI.
В рамках AI-Ready мы проводим аудит текущего состояния данных и выявляем проблемы, которые могут повлиять на работу AI-агентов:
📊 разные отчеты используют разные источники данных;
📊 отсутствуют единые правила работы с показателями;
📊 существуют дублирующие объекты и неиспользуемые данные;
📊 часть информации устарела;
📊 нет понимания, какие данные являются доверенными.
Качество данных — это не только отсутствие ошибок. Важно, чтобы информация была полной, точной, согласованной, актуальной, достоверной и уникальной.
Мы анализируем текущую архитектуру и данные, выявляем проблемные зоны и формируем единый подход к их использованию.
Это позволяет подготовить данные для работы AI-агентов и снизить риск того, что ИИ будет использовать неполную, противоречивую или нерелевантную информацию.
Даже если в компании уже есть DWH, BI-системы и отлаженные отчеты, это не гарантирует готовность данных к работе с AI.
В рамках AI-Ready мы проводим аудит текущего состояния данных и выявляем проблемы, которые могут повлиять на работу AI-агентов:
📊 разные отчеты используют разные источники данных;
📊 отсутствуют единые правила работы с показателями;
📊 существуют дублирующие объекты и неиспользуемые данные;
📊 часть информации устарела;
📊 нет понимания, какие данные являются доверенными.
Качество данных — это не только отсутствие ошибок. Важно, чтобы информация была полной, точной, согласованной, актуальной, достоверной и уникальной.
Мы анализируем текущую архитектуру и данные, выявляем проблемные зоны и формируем единый подход к их использованию.
Это позволяет подготовить данные для работы AI-агентов и снизить риск того, что ИИ будет использовать неполную, противоречивую или нерелевантную информацию.
❤6⚡4👍4
Как мы готовим корпоративные данные к работе с AI 🤖
Одна из самых трудоемких задач при подготовке данных к работе с AI — описать существующий ландшафт данных.
В крупных компаниях это тысячи таблиц, сотни отчетов и десятки информационных систем. Создать и поддерживать Data Lineage вручную практически невозможно.
Поэтому в Lasmart AI-Ready мы разработали собственное решение, которое автоматически:
📊 формирует бизнес-описание существующих данных с помощью AI;
📊 строит Data Lineage;
📊 создает основу для формирования семантического слоя.
После этого AI получает не просто доступ к данным, а понимание того, откуда они пришли, как связаны между собой и где используются.
Это открывает новые сценарии работы AI:
🔹 проводить impact-анализ и показывать, какие отчеты затронет изменение ETL или SQL;
🔹 объяснять происхождение любой метрики вплоть до системы-источника;
🔹 помогать строить отчетные витрины и выполнять ad-hoc запросы.
🔗 Подробнее о решении
Одна из самых трудоемких задач при подготовке данных к работе с AI — описать существующий ландшафт данных.
В крупных компаниях это тысячи таблиц, сотни отчетов и десятки информационных систем. Создать и поддерживать Data Lineage вручную практически невозможно.
Поэтому в Lasmart AI-Ready мы разработали собственное решение, которое автоматически:
📊 формирует бизнес-описание существующих данных с помощью AI;
📊 строит Data Lineage;
📊 создает основу для формирования семантического слоя.
После этого AI получает не просто доступ к данным, а понимание того, откуда они пришли, как связаны между собой и где используются.
Это открывает новые сценарии работы AI:
🔹 проводить impact-анализ и показывать, какие отчеты затронет изменение ETL или SQL;
🔹 объяснять происхождение любой метрики вплоть до системы-источника;
🔹 помогать строить отчетные витрины и выполнять ad-hoc запросы.
🔗 Подробнее о решении
❤6👍4👨💻4
Как устроен AI-Ready ⚙️
AI-Ready объединяет несколько компонентов, каждый из которых решает свою задачу. Вместе они формируют инфраструктуру, которая позволяет AI работать с корпоративными данными по единым правилам — без изменения существующей DWH- и BI-инфраструктуры.
Именно с этого начинается работа с AI-Ready — за одну неделю мы проводим аудит готовности к ИИ и формируем практический план дальнейших действий.
По итогам аудита вы получите:
✅ аудит DWH- и BI-архитектуры;
✅ карту разрывов до AI-ready уровня;
✅ целевой контур и приоритизированную дорожную карту;
✅ оценку сроков и стоимости перехода.
Узнайте, готова ли ваша инфраструктура к внедрению AI. За одну неделю вы получите объективную оценку текущего состояния, карту ключевых ограничений и план дальнейших действий.
Поставьте «+» в комментариях, чтобы получить программу аудита 🔽
AI-Ready объединяет несколько компонентов, каждый из которых решает свою задачу. Вместе они формируют инфраструктуру, которая позволяет AI работать с корпоративными данными по единым правилам — без изменения существующей DWH- и BI-инфраструктуры.
Но прежде чем внедрять AI, важно ответить на главный вопрос: готова ли к этому ваша инфраструктура?
Именно с этого начинается работа с AI-Ready — за одну неделю мы проводим аудит готовности к ИИ и формируем практический план дальнейших действий.
По итогам аудита вы получите:
✅ аудит DWH- и BI-архитектуры;
✅ карту разрывов до AI-ready уровня;
✅ целевой контур и приоритизированную дорожную карту;
✅ оценку сроков и стоимости перехода.
Узнайте, готова ли ваша инфраструктура к внедрению AI. За одну неделю вы получите объективную оценку текущего состояния, карту ключевых ограничений и план дальнейших действий.
Поставьте «+» в комментариях, чтобы получить программу аудита 🔽
❤7👍4🔥4
Перед подключением AI проверьте эти шесть пунктов ☝🏻
До подключения AI-агента должны быть готовы шесть ключевых компонентов: бизнес-глоссарий, семантический слой, методики расчета с версионированием, прослеживаемость данных, разграничение прав доступа и журнал запросов.
Каждый из них решает свою задачу — от корректной интерпретации запросов до безопасной работы AI с корпоративными данными.
Практический порядок запуска 🔽
После подготовки инфраструктуры важно соблюдать последовательность внедрения
1️⃣ Выбрать один узкий целевой сценарий и один домен данных, где ошибка заметна, а её цена понятна.
2️⃣ Описать показатели домена: термины, синонимы, формулы, разрезы и фильтры по умолчанию.
3️⃣ Выдать отдельную техническую учётную запись с доступом только на чтение в границах домена.
4️⃣ Подключить агента к подготовленному слою через MCP-сервер, а не к сырым таблицам.
5️⃣ Включить журналирование и проверить работу на контрольных запросах с заранее известными результатами.
6️⃣ После успешной проверки постепенно расширять решение на другие домены, используя уже отработанный регламент.
Как это реализовано в Lasmart AI-Ready 🔹
Lasmart AI-Ready реализует этот подход поверх существующей DWH- и BI-инфраструктуры: формирует бизнес-глоссарий и семантический слой.
Также решение управляет версиями метрик, обеспечивает прослеживаемость данных и предоставляет AI стандартизированную точку взаимодействия с корпоративными данными.
До подключения AI-агента должны быть готовы шесть ключевых компонентов: бизнес-глоссарий, семантический слой, методики расчета с версионированием, прослеживаемость данных, разграничение прав доступа и журнал запросов.
Каждый из них решает свою задачу — от корректной интерпретации запросов до безопасной работы AI с корпоративными данными.
Практический порядок запуска 🔽
После подготовки инфраструктуры важно соблюдать последовательность внедрения
1️⃣ Выбрать один узкий целевой сценарий и один домен данных, где ошибка заметна, а её цена понятна.
2️⃣ Описать показатели домена: термины, синонимы, формулы, разрезы и фильтры по умолчанию.
3️⃣ Выдать отдельную техническую учётную запись с доступом только на чтение в границах домена.
4️⃣ Подключить агента к подготовленному слою через MCP-сервер, а не к сырым таблицам.
5️⃣ Включить журналирование и проверить работу на контрольных запросах с заранее известными результатами.
6️⃣ После успешной проверки постепенно расширять решение на другие домены, используя уже отработанный регламент.
Последовательный запуск повышает точность ответов еще до масштабирования решения.
Как это реализовано в Lasmart AI-Ready 🔹
Lasmart AI-Ready реализует этот подход поверх существующей DWH- и BI-инфраструктуры: формирует бизнес-глоссарий и семантический слой.
Также решение управляет версиями метрик, обеспечивает прослеживаемость данных и предоставляет AI стандартизированную точку взаимодействия с корпоративными данными.
❤6👍5💯2
Заменит ли ИИ-агент аналитика? 🤖
AI-агенты уже умеют самостоятельно обращаться к корпоративным данным, строить SQL-запросы, находить нужные показатели и формировать ответы на вопросы бизнеса.
На практике меняется скорее сама роль аналитика.
AI-агент может взять на себя поток типовых запросов: найти данные, выполнить расчет, проверить результат, подготовить ответ. Но ему по-прежнему нужны правила, по которым он будет работать с данными.
Кто-то должен определить:
📊 что означает конкретный бизнес-показатель, и по какой методике он рассчитывается;
📊 какие источники и витрины использовать;
📊 какие разрезы и фильтры допустимы;
📊 как трактовать неоднозначные запросы;
📊 можно ли доверять полученному результату.
Поэтому часть работы аналитика смещается от ручного поиска данных и подготовки однотипных запросов к описанию бизнес-логики, развитию семантического слоя и контролю качества работы AI.
Чем больше задач берет на себя агент, тем важнее качество этой основы. Без нее AI может построить технически корректный запрос и получить вполне правдоподобную цифру — только бизнес-смысл этой цифры окажется неверным.
Поэтому AI-агенты скорее меняют работу аналитика, чем отменяют ее: меньше времени уходит на получение цифры, больше — на то, чтобы определить правила работы с данными и обеспечить доверие к результату.
AI-агенты уже умеют самостоятельно обращаться к корпоративным данным, строить SQL-запросы, находить нужные показатели и формировать ответы на вопросы бизнеса.
Логичный вопрос: если значительную часть этой работы можно автоматизировать, что останется аналитику?
На практике меняется скорее сама роль аналитика.
AI-агент может взять на себя поток типовых запросов: найти данные, выполнить расчет, проверить результат, подготовить ответ. Но ему по-прежнему нужны правила, по которым он будет работать с данными.
Кто-то должен определить:
📊 что означает конкретный бизнес-показатель, и по какой методике он рассчитывается;
📊 какие источники и витрины использовать;
📊 какие разрезы и фильтры допустимы;
📊 как трактовать неоднозначные запросы;
📊 можно ли доверять полученному результату.
Поэтому часть работы аналитика смещается от ручного поиска данных и подготовки однотипных запросов к описанию бизнес-логики, развитию семантического слоя и контролю качества работы AI.
Чем больше задач берет на себя агент, тем важнее качество этой основы. Без нее AI может построить технически корректный запрос и получить вполне правдоподобную цифру — только бизнес-смысл этой цифры окажется неверным.
Поэтому AI-агенты скорее меняют работу аналитика, чем отменяют ее: меньше времени уходит на получение цифры, больше — на то, чтобы определить правила работы с данными и обеспечить доверие к результату.
👍5❤4💯3
Как происходит интеграция AI-Ready? 🤖
Подготовка корпоративных данных к работе с ИИ не обязательно означает перестройку существующего хранилища или BI-систем.
В AI-Ready мы идем от обратного: не меняем то, что уже работает, а дооснащаем существующую инфраструктуру тем, что необходимо ИИ для корректной работы с корпоративными данными.
Интеграция проходит поэтапно.
1️⃣ Аудит готовности данных
Начинаем с текущей DWH/BI-архитектуры: оцениваем, как устроены данные, где находятся разрывы, и чего не хватает для работы с ИИ. Результат — карта разрывов, целевой контур и приоритизированная дорожная карта.
2️⃣ Пилот на одном домене
Не пытаемся сразу охватить все данные компании. Выбираем один приоритетный бизнес-домен и на нем выстраиваем полный AI-ready контур.
Формируем семантический слой, настраиваем прослеживаемость и контроль качества данных, описываем метрики и создаем стандартизированный интерфейс для работы ИИ.
3️⃣ Масштабирование
После проверки подхода на пилотном домене созданная система постепенно распространяется на остальные данные компании.
В результате ИИ получает не просто доступ к хранилищу, а контекст для работы с ним: понимает корпоративные термины и показатели, знает правила их расчета, обращается к нужным источникам и работает только в рамках разрешенных данных.
Интеграция AI-Ready — это не замена существующей аналитической инфраструктуры. Это новый слой над ней, который делает корпоративные данные понятными и управляемыми для ИИ.
Подробнее об AI-Ready
Подготовка корпоративных данных к работе с ИИ не обязательно означает перестройку существующего хранилища или BI-систем.
В AI-Ready мы идем от обратного: не меняем то, что уже работает, а дооснащаем существующую инфраструктуру тем, что необходимо ИИ для корректной работы с корпоративными данными.
Интеграция проходит поэтапно.
1️⃣ Аудит готовности данных
Начинаем с текущей DWH/BI-архитектуры: оцениваем, как устроены данные, где находятся разрывы, и чего не хватает для работы с ИИ. Результат — карта разрывов, целевой контур и приоритизированная дорожная карта.
2️⃣ Пилот на одном домене
Не пытаемся сразу охватить все данные компании. Выбираем один приоритетный бизнес-домен и на нем выстраиваем полный AI-ready контур.
Формируем семантический слой, настраиваем прослеживаемость и контроль качества данных, описываем метрики и создаем стандартизированный интерфейс для работы ИИ.
3️⃣ Масштабирование
После проверки подхода на пилотном домене созданная система постепенно распространяется на остальные данные компании.
В результате ИИ получает не просто доступ к хранилищу, а контекст для работы с ним: понимает корпоративные термины и показатели, знает правила их расчета, обращается к нужным источникам и работает только в рамках разрешенных данных.
Интеграция AI-Ready — это не замена существующей аналитической инфраструктуры. Это новый слой над ней, который делает корпоративные данные понятными и управляемыми для ИИ.
Подробнее об AI-Ready
❤3👍2🙏2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кому в первую очередь нужен AI-Ready? 🤖
Мы выделяем два основных сценария 🔽
1️⃣ Первый — AI-агенты уже внедрены, но ожидаемого эффекта нет: ответы недостаточно точные, сотрудники не доверяют результатам или вынуждены вручную добавлять контекст для каждого запроса.
2️⃣ Второй — компания только планирует внедрение AI и хочет заранее подготовить данные, чтобы избежать этих проблем на старте.
В обоих случаях работа с AI-Ready начинается с оценки текущего состояния: данных, метрик, отчетности и процессов работы с ними. По результатам определяем уровень зрелости, выявляем основные разрывы и формируем пошаговый план подготовки данных к работе с AI-агентами.
Подробнее о решении
Мы выделяем два основных сценария 🔽
1️⃣ Первый — AI-агенты уже внедрены, но ожидаемого эффекта нет: ответы недостаточно точные, сотрудники не доверяют результатам или вынуждены вручную добавлять контекст для каждого запроса.
2️⃣ Второй — компания только планирует внедрение AI и хочет заранее подготовить данные, чтобы избежать этих проблем на старте.
В обоих случаях работа с AI-Ready начинается с оценки текущего состояния: данных, метрик, отчетности и процессов работы с ними. По результатам определяем уровень зрелости, выявляем основные разрывы и формируем пошаговый план подготовки данных к работе с AI-агентами.
Подробнее о решении
👍5❤3🔥3
Отвечаем на частые вопросы по AI-Ready 📝
При обсуждении AI-Ready чаще всего возникают вопросы о существующей инфраструктуре, сроках внедрения и привязке к конкретным AI-инструментам. Собрали основные в одном посте.
1️⃣ Нужно ли менять существующее хранилище?
2️⃣ AI-Ready подходит только для ритейла?
3️⃣ Когда можно получить первый результат?
4️⃣ Нужно ли заранее выбирать конкретный AI-инструмент?
Остались вопросы про AI-Ready?
Задавайте их в комментариях — соберем продолжение FAQ 🔽
При обсуждении AI-Ready чаще всего возникают вопросы о существующей инфраструктуре, сроках внедрения и привязке к конкретным AI-инструментам. Собрали основные в одном посте.
1️⃣ Нужно ли менять существующее хранилище?
Нет. AI-Ready работает поверх существующей инфраструктуры: DWH остается источником данных, а сверху добавляются семантический слой и AI-интерфейс. Перестраивать хранилище или останавливать текущие процессы не требуется.
2️⃣ AI-Ready подходит только для ритейла?
Нет. Подход не привязан к отрасли. Он применим в компаниях, где уже есть DWH и стоит задача использовать корпоративные данные в AI-аналитике.
3️⃣ Когда можно получить первый результат?
Первый измеримый результат — через 6-10 недель на пилотном домене данных. За это время один выбранный бизнес-домен проходит полный AI-ready цикл.
4️⃣ Нужно ли заранее выбирать конкретный AI-инструмент?
Нет. Архитектура AI-Ready не привязана к конкретному вендору или модели. Это позволяет использовать разные AI-инструменты и менять их без перестройки всего контура данных.
Остались вопросы про AI-Ready?
Задавайте их в комментариях — соберем продолжение FAQ 🔽
❤3👍3🔥2
Что меняется, когда данные готовы к работе с AI? 🤖
AI-Ready закрывает сразу несколько задач, которые возникают при внедрении AI-агентов в корпоративный контур: от подготовки контекста до дальнейшего сопровождения решения.
Результат — меньше затрат на внедрение, единый контекст для AI, более быстрый выход на окупаемость и централизованное управление изменениями.
В карусели разобрали четыре ключевых эффекта AI-Ready 🔼
AI-Ready закрывает сразу несколько задач, которые возникают при внедрении AI-агентов в корпоративный контур: от подготовки контекста до дальнейшего сопровождения решения.
Результат — меньше затрат на внедрение, единый контекст для AI, более быстрый выход на окупаемость и централизованное управление изменениями.
В карусели разобрали четыре ключевых эффекта AI-Ready 🔼
🔥4❤3👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
От корпоративных хранилищ до AI-агентов: решения Lasmart для фармацевтической отрасли ➕
Приняли участие в конференции «Зеленый Крест», где Дмитрий Смирнов представил опыт Lasmart в проектах для аптечных сетей, фармпроизводителей и дистрибьюторов.
Более 17 лет Lasmart занимается решениями для работы с корпоративными данными. Фармацевтическая отрасль — одно из ключевых направлений нашей работы, поэтому в докладе сосредоточились на конкретных задачах и реализованных проектах:
🔹 построение корпоративных хранилищ данных и BI-отчетности;
🔹 рефакторинг существующей инфраструктуры и проекты импортозамещения;
🔹 аналитические порталы для сравнения коммерческих предложений и поддержки закупок;
🔹 системы тендерной аналитики для фармпроизводителей;
🔹 партнерские порталы для предоставления поставщикам данных о продажах и остатках;
🔹 ML-прогнозирование маркетинговых активностей и кластеризация клиентской базы;
🔹 подготовка корпоративных данных к работе с AI и внедрение AI-агентов для аналитических задач.
Поделились и результатами реальных проектов. Например, для одной из крупных российских аптечных сетей удалось повысить точность прогнозирования маркетинговых активностей с 60 до 85%.
Спасибо организаторам «Зеленого Креста» и участникам конференции за встречу и интерес к нашим решениям!
Приняли участие в конференции «Зеленый Крест», где Дмитрий Смирнов представил опыт Lasmart в проектах для аптечных сетей, фармпроизводителей и дистрибьюторов.
Более 17 лет Lasmart занимается решениями для работы с корпоративными данными. Фармацевтическая отрасль — одно из ключевых направлений нашей работы, поэтому в докладе сосредоточились на конкретных задачах и реализованных проектах:
🔹 построение корпоративных хранилищ данных и BI-отчетности;
🔹 рефакторинг существующей инфраструктуры и проекты импортозамещения;
🔹 аналитические порталы для сравнения коммерческих предложений и поддержки закупок;
🔹 системы тендерной аналитики для фармпроизводителей;
🔹 партнерские порталы для предоставления поставщикам данных о продажах и остатках;
🔹 ML-прогнозирование маркетинговых активностей и кластеризация клиентской базы;
🔹 подготовка корпоративных данных к работе с AI и внедрение AI-агентов для аналитических задач.
Поделились и результатами реальных проектов. Например, для одной из крупных российских аптечных сетей удалось повысить точность прогнозирования маркетинговых активностей с 60 до 85%.
Спасибо организаторам «Зеленого Креста» и участникам конференции за встречу и интерес к нашим решениям!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥4👍3
Roadmap внедрения Lasmart AI-Ready: путь к готовым данным 📊
Внедрение AI-Ready начинается с определения задач бизнеса и оценки текущего состояния данных. Дальше компания последовательно проходит несколько этапов:
🔹 Определение целей. Фиксируем задачи проекта и ожидаемый результат от AI-агентов, проводим GAP-анализ.
🔹 Пилотный проект. Выбираем 1–2 бизнес-области, внедряем AI-Ready подход и интеграцию с AI.
🔹 Инвентаризация данных. Формируем бизнес-описания, выстраиваем data lineage, унифицируем данные и отчетность.
🔹 Единый источник для AI. Создаем семантический слой и готовый framework, через который AI получает необходимый бизнес-контекст.
Следующие этапы — интеграция с AI, внедрение data quality и процессов, которые позволяют поддерживать данные в актуальном состоянии по мере развития решения. На схеме — весь путь внедрения Lasmart AI-Ready и основные задачи на каждом этапе.
Оставьте заявку — проведем оценку текущего состояния и определим следующие шаги для перехода к AI-Ready 🤝
Внедрение AI-Ready начинается с определения задач бизнеса и оценки текущего состояния данных. Дальше компания последовательно проходит несколько этапов:
🔹 Определение целей. Фиксируем задачи проекта и ожидаемый результат от AI-агентов, проводим GAP-анализ.
🔹 Пилотный проект. Выбираем 1–2 бизнес-области, внедряем AI-Ready подход и интеграцию с AI.
🔹 Инвентаризация данных. Формируем бизнес-описания, выстраиваем data lineage, унифицируем данные и отчетность.
🔹 Единый источник для AI. Создаем семантический слой и готовый framework, через который AI получает необходимый бизнес-контекст.
Следующие этапы — интеграция с AI, внедрение data quality и процессов, которые позволяют поддерживать данные в актуальном состоянии по мере развития решения. На схеме — весь путь внедрения Lasmart AI-Ready и основные задачи на каждом этапе.
Хотите понять, с какого этапа начинать подготовку данных в вашей компании?
Оставьте заявку — проведем оценку текущего состояния и определим следующие шаги для перехода к AI-Ready 🤝
❤5👍3🔥3