На прошедшей конференции основное внимание уделялось переходу к Data Mesh и современным архитектурным подходам, обсуждались роль искусственного интеллекта и нейросетевых моделей в автоматизации процессов, а также важность обеспечения качества, доверия и безопасности данных для успешного масштабирования ИИ-решений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
Ключевыми вопросами прошедшей конференции Data & AI Talks 6.0 стали стратегия управления данными, будущее и бизнес-составляющая проектов по управлению данными и ИИ.
Эффективность работы с данными в современном бизнесе зависит от интеграции стратегий управления, высокой культуры работы с данными и внедрения технологий автоматизации и платформизации. Важным трендом стало развитие умных децентрализованных систем, где качество данных и их роль как продукта играют ключевую роль в достижении бизнес-целей и искусственного интеллекта.
📌 Внедрение новых подходов, навыков и инструментов позволяет организациям повысить скорость, гибкость и качество аналитики, одновременно управляя рисками и ресурсами.
Ключевыми инсайтами с конференции про стратегию управления данными делится Борис Емельянов, технический директор в Центре по управлению данными, исполняющий обязанности CDO РТК ИТ – читайте карточки.
➡️ Напоминаем, что материалы конференции доступны на сайте
Эффективность работы с данными в современном бизнесе зависит от интеграции стратегий управления, высокой культуры работы с данными и внедрения технологий автоматизации и платформизации. Важным трендом стало развитие умных децентрализованных систем, где качество данных и их роль как продукта играют ключевую роль в достижении бизнес-целей и искусственного интеллекта.
Ключевыми инсайтами с конференции про стратегию управления данными делится Борис Емельянов, технический директор в Центре по управлению данными, исполняющий обязанности CDO РТК ИТ – читайте карточки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На конференции Data&AI Talks много внимания было уделено концепции Data Mesh. Успешное внедрение DataMesh требует перехода к децентрализованным архитектурам, основанным на принципах гибкости, масштабируемости и использования современных технологий.
📞 Мы задали вопросы участникам конференции о том, для каких типов данных и задач подходит Data Mesh и где ее точно нельзя использовать.
➡️ Результаты смотрите в видео и на официальном канале RuTube в хорошем качестве
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На конференции Data&AI Talks было подчеркнуто, что использование ИИ в управлении данными значительно повышает эффективность автоматизации, облегчая решение рутинных задач и ускоряя обработку информации.
Но внедрение ИИ требует грамотного подхода к структуре данных и ограничений полномочий, чтобы избежать деградации навыков и обеспечить ответственное использование технологий.
📞 Мы обсудили со спикерами вопросы использования ИИ в управлении данными, планы по дальнейшему использованию и задачи, где ИИ не применим.
➡️ Ответы смотрите в видео в видео и на официальном канале RuTube в хорошем качестве
Но внедрение ИИ требует грамотного подхода к структуре данных и ограничений полномочий, чтобы избежать деградации навыков и обеспечить ответственное использование технологий.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Forwarded from TData
Как мы тестируем RT.Warehouse: тестовые сценарии, сбор и анализ метрик по результатам тестирования
Наш лид направления тестирования Ольга Проскурякова поделилась на страницах Хабр своим опытом.
На примере продукта RT.Warehouse* она рассказала об основных этапах тестирования и их особенностях:
➡️ Подготовка к тестированию
➡️ Тестовый сценарий «Масштабирование кластера»
➡️ Тестовый сценарий «Восстановление данных из бэкапа (Disaster Recovery)»
➡️ Сбор данных для анализа по результатам тестирования
Такой подход даёт возможность рассмотреть проблему с новой точки зрения, упорядочить её и следить за динамикой. В результате мы получаем возможность анализировать проблему на основании фактических значений ключевых показателей и оперативно принимать меры по её устранению.
Все подробности читайте в статье на Хабре
*RT.Warehouse - массивно-параллельная СУБД для построения хранилищ данных, разработанная на базе Greenplum
Наш лид направления тестирования Ольга Проскурякова поделилась на страницах Хабр своим опытом.
На примере продукта RT.Warehouse* она рассказала об основных этапах тестирования и их особенностях:
Такой подход даёт возможность рассмотреть проблему с новой точки зрения, упорядочить её и следить за динамикой. В результате мы получаем возможность анализировать проблему на основании фактических значений ключевых показателей и оперативно принимать меры по её устранению.
Все подробности читайте в статье на Хабре
*RT.Warehouse - массивно-параллельная СУБД для построения хранилищ данных, разработанная на базе Greenplum
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2⚡1