Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
Эксперименты и A/B-подход: чему учат цифровые продукты
Не все решения требуют годового проекта. Часть из них стоит проверять быстрыми опытами - даже в промышленной среде.
Data scientist, аналитик, инженер: роли пора разводить
Почему специалист по данным - уже недостаточно точная роль, и как размытые ожидания топят команды до начала работы.
Человек в контуре: почему автоматизация решений всё чаще требует человека рядом
Чем серьёзнее риск решения, тем важнее управляемая полуавтоматизация. Полная автономия системы и полное ручное управление - обе крайности проигрывают.
ODS, витрины, DWH: почему аналитический ландшафт нельзя строить одной аббревиатурой
Каждый слой аналитической архитектуры решает свою задачу, работает с разной скоростью и требует своего владельца. Смешение слоёв - источник большинства аналитических проблем.
Трансграничное облако: где физически данные и как это проверяется
Доверие к облачному провайдеру требует конкретных ответов: где данные хранятся физически, кто имеет к ним доступ и как это подтверждается на практике.
Поток против пачки: когда streaming оправдан, а когда ночной batch честнее
Прежде чем выбирать архитектуру обработки данных, стоит честно посчитать стоимость задержки - и понять, платит ли за неё бизнес.
BYOD перестаёт быть ИТ-вопросом и становится управленческим
Когда личные устройства сотрудников входят в корпоративный контур доступа, это уже не проблема айтишников - это решение, которое должен принять руководитель.
Роботизированный picking: экономика складывается только при хорошем контуре данных
Робот без качественных справочников и стабильной телеметрии быстро упирается в операционный хаос.
SIEM без зрелости превращается в дорогой генератор тревог
Хороший SOC начинается с нормальной телеметрии и проработанных сценариев, а не с покупки платформы.
Персональные данные по-взрослому: защита начинается с модели обработки
Без карты потоков данных невозможно честно построить ни информационную безопасность, ни соответствие требованиям.
Продажи, сервис, логистика: где предиктивная аналитика даёт прибыль
Точная модель - это только начало. Прибыль появляется там, где есть сценарий действия и порог, при котором оно запускается.
Контейнеризация на горизонте: рынок ищет переносимую поставку приложений
Почему боль с окружениями становится системной проблемой и что из доступных подходов помогает её решить.