Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
SLA публичного облака: что в нём написано и что в нём не написано
Разбор того, где заканчивается ответственность поставщика и где начинается ответственность заказчика - и почему это важно до инцидента, а не после.
Роботы на складе: считать нужно не только FTE, но и предсказуемость потока
Экономика складской автоматизации не сводится к замене людей. Главный выигрыш - SLA, трассировка и стабильность операций.
Логи как источник данных, а не мусор: что можно увидеть ещё до появления SIEM
Как относиться к логам как к операционному материалу - для диагностики, аудита и аналитики - даже без специализированной платформы.
Self-service BI: как не превратить свободу отчётов в фабрику противоречий
Самостоятельная аналитика работает только при общем словаре метрик и доверии к данным - иначе каждый отдел приходит на совещание с собственной правдой.
NoSQL без фанатизма: когда это работает, а когда усложняет
Рамка применимости NoSQL через три реальных измерения: согласованность, нагрузка и стоимость сопровождения.
MDM против зоопарка ERP и локальных таблиц
Почему большинство провалов BI-проектов - это на самом деле провалы мастер-данных, а не аналитики и не инструментов.
Резервное копирование после виртуализации: почему старые схемы больше не помогают
Наличие резервных копий и способность восстановиться - это разные вещи. Виртуализация меняет оба параметра, и старые подходы к бэкапу часто создают иллюзию защиты там, где её нет.
Виртуализация - не облако: где проходит практическая граница
Гипервизор делает серверы гибче, но не делает инфраструктуру сервисной. Разбираем, в чём разница между виртуализацией и облаком и почему это важно для бизнес-решений.
Качество данных раньше аналитики: почему грязная справочность съедает любой BI
Дашборды и BI-системы дают ответы ровно такого качества, какого качества данные под ними. Пока нет порядка в справочниках и мастер-данных, визуализация только делает беспорядок убедительнее.
Hadoop по-деловому: где оправдан кластер, а где достаточно нормального DWH
Hadoop не заменяет хранилище данных и не является ответом на любой вопрос про большие объёмы. Разбираем, для каких задач кластер нужен, а для каких - избыточен.
Open data и API: зачем компании думать как платформа уже сейчас
API - это не модный интерфейс и не способ выглядеть технологично. Это дисциплина интеграции, которая определяет, насколько легко ваши системы будут работать вместе через год.
После Stuxnet: почему сегментация АСУ ТП - это уже не опция
Как заземлить тему безопасности промышленных систем через реальные активы, подрядчиков, технологические окна и минимальный базис изоляции.