Data Sapience — на конференции ЦИПР-2026 👷‍♂️

Вендор принял участие в ведущем деловом мероприятии страны по цифровой экономике, где представил экспертизу в области промышленной аналитики.

🤖 Повестка ЦИПР — промышленный ИИ и платформенный подход к цифровизации производств — напрямую пересекается с практикой вендора.

Недавно Data Sapience завершила проект для агрохолдинга «Таврос». Команды разработали корпоративный ИИ-портал и специализированных ИИ-агентов для работы с документами, анализа СМИ и проработки бизнес-гипотез на базе платформы Kolmogorov AI.

«Промышленность сегодня — одна из самых требовательных отраслей к зрелости ИИ-решений. Кейс с «Тавросом» — тот случай, когда корпоративный ИИ-портал и агенты прошли путь от проектирования до промышленной эксплуатации за три месяца, а спрос со стороны сотрудников подтвердил: агенты решают реальные задачи, а не остаются демо-историей», — говорит Илья Маршаков, руководитель развития бизнеса платформы Kolmogorov AI.

🔗 Читать полностью

Data Sapience на конференции «ИТ в промышленности 2026» 🏭

🔥 Отраслевая конференция собрала CIO, CDO и руководителей цифровой трансформации крупных производственных холдингов. Фокус — на практике: от импортозамещения ПО до масштабирования ИИ на уровне целых холдингов.

Тема конференции — переход от разговоров о цифровизации к ее реальному внедрению — перекликается с нашим опытом в промышленном ИИ.

🌾 В этом году реализовали проект с агрохолдингом «Таврос», где построили корпоративный ИИ-портал на базе Kolmogorov AI с агентами для обработки документов, мониторинга новостей и проработки бизнес-гипотез.

«На конференциях вроде «ИТ в промышленности» часто звучит вопрос: готовы ли производственные компании к ИИ-агентам, или это пока история для технологичных отраслей вроде финтеха. Наш опыт с «Тавросом» отвечает на него однозначно: готовы, и спрос со стороны сотрудников это подтверждает — люди пользуются агентами не потому, что им сказали, а потому что это реально экономит время» — говорит Михаил Зайцев, владелец платформы Kolmogorov AI, Data Sapience.

🔗 Читать полностью

Data Sapience на практикуме по противодействию отмыванию доходов 2026 🛡

В июне прошел практикум «Защита от блокировок при внедрении цифрового рубля и криптовалют».

🎤Елена Куприянова, директор продукта TALYS.AML, выступила с докладом «AML-процессы ЦР, ЦФА и криптовалюты в условиях новой регуляторной реальности 2026».

В докладе была представлена архитектура криптокомплаенса, где банк выступает контрольным шлюзом между крипторынком и традиционной финансовой системой. Эксперт показала практическую модель автоматизации: скоринг транзакций и построение криптопрофиля клиента через взаимодействие банка, криптопосредника и AML-оператора, а также два режима работы: онлайн (с приостановкой операции) и оффлайн (отложенный контроль).

💰 Отдельный блок доклада был посвящен требованиям к автоматизации в связи с внедрением цифрового рубля. На примере TALYS Ocean спикер показала функциональную архитектуру: интеграционный слой для внешних систем плюс модули TALYS.AML (расследование и оффлайн-выявление) и TALYS.SDE (онлайн-контроль).

«Введение цифрового рубля и легализация оборота криптовалют — это не просто новые строчки в регламентах, а фундаментальное изменение требований к архитектуре комплаенс-систем. Наша задача как разработчика — предложить рынку решение, которое закрывает эти требования не точечно, а системно, с запасом на следующий виток регуляторных изменений», — отметила Елена Куприянова.

🔗Читать подробнее

Air Liquide в России завершила импортозамещение системы предиктивной аналитики производства 📊

⚡️Система позволяет видеть развитие дефектов на ранней стадии и снижать риск внеплановых остановок оборудования.

Крупный производитель технических газов Air Liquide заменил зарубежные системы мониторинга оборудования на связку Industrial Ocean от Data Sapience и «Умная диагностика» от Ctrl2GO Solutions. Проект охватил все производственные площадки компании в России.

В рамках проекта реализованы:
▫️Безопасный доступ аналитических приложений к производственным данным;
▫️Мониторинг технологических параметров оборудования в режиме реального времени;
▫️Сбор и хранение «сырой» телеметрии без потерь — для выявления микроаномалий, теряющихся при усреднении;
▫️Аналитическое ядро для построения математических и экспертных моделей;
▫️Ранняя фиксация отклонений и оценка вероятности развития дефектов;
▫️Непрерывность аналитики при переходе на российский протокол — с соблюдением высоких стандартов кибербезопасности.

⚙️ Для прямой передачи неагрегированных данных команда разработала специализированный сервис-коннектор к системе SCADA.

«Переход на связку систем "Умная диагностика" и Industrial Ocean позволил не просто провести импортозамещение, но и получить более гибкий инструмент хранения и анализа промышленных данных. Мы традиционно считаем производственные данные таким же активом, как и любое оборудование производств», — говорит Владимир Чалов, ведущий аналитик по операционной эффективности, Air Liquide.

«Качество любой предиктивной модели на 90% зависит от качества данных. Industrial Ocean выступил надежным фундаментом, обеспечив сбор и хранение высокочастотной телеметрии без потерь. Мы доказали, что российские технологии обработки больших данных способны бесшовно интегрироваться в сложившуюся промышленную инфраструктуру и успешно заменять продукты мировых лидеров», — отмечает Александр Томилов, директор продукта Industrial Ocean, Data Sapience.

🔗Подробнее о проекте

РСХБ объединил маркетинговые коммуникации для юрлиц на платформе CM Ocean от Data Sapience 🏦

Банк завершил проект по консолидации маркетинговых коммуникаций для корпоративных клиентов и уже получил ощутимый бизнес-эффект:
📈 +50% к числу запускаемых CRM-кампаний без расширения штата;
💰 +30% к эффективности кросс-продаж за счет персонализации.

До проекта в РСХБ работали две отдельные системы — классическая и рекомендательная, каждая со своей витриной данных и набором каналов. Их объединили в единую платформу на базе CM Ocean, унифицировав процессы управления коммуникациями на всех этапах жизненного цикла клиента.

Что дает новая платформа:
▫️Охват всех каналов: контактный центр, клиентские менеджеры, ДБО, e-mail, SMS, сайт;
▫️Объединение витрин данных и каналов связи;
▫️Автоматический запуск регулярных кампаний по расписанию;
▫️Продвинутая аналитика и повышение эффективности кампаний;
▫️Модели ИИ для выбора канала связи, подбора кросс-продаж и прогнозирования оттока на основе транзакционной активности клиента;
▫️Гибкие правила периодов охлаждения между коммуникациями.

«Для нас этот проект — про скорость и точность. Раньше запуск новой кампании для юридических лиц требовал огромных усилий и времени. Теперь мы быстро реагируем на потребности бизнеса, предлагаем нужный продукт в нужный момент и через удобный канал», — Евгений Никитин, заместитель директора Департамента микробизнеса, РСХБ.

«Ценность решения здесь раскрывается не через функции, а через бизнес-результат: объединение данных, процессов и надежную работу без остановки. CM Ocean доказал, что может быть технологическим фундаментом для роста клиентской ценности в корпоративном сегменте», — Владимир Носиков, директор платформы CM Ocean, Data Sapience.

🔗Читать про проект подробнее

Data Sapience о рынке Lakehouse: Евгений Вилков комментирует исследование «Кругов Громова» 📊

Аналитический центр «Круги Громова» выпустил исследование «Отечественные решения Data Lakehouse 2026»: рынок преодолел этап пилотов и перешел в фазу промышленных внедрений. Свою оценку дал Евгений Вилков, технический руководитель решений Data Ocean, Data Sapience.

О двух путях развития платформ. Рынок разделился на «интегрированные платформы» (сборка из open-source компонентов) и «унифицированные системы» с целостной архитектурой.

«Не существует движка — "серебряной пули", который может решить все задачи бизнеса. На практике вокруг такой платформы со временем появится "зоопарк" разрозненных решений. Кроме того, существует риск закрытия проекта или смены лицензии. Корпоративные клиенты выбирают платформу, максимально диверсифицированную и не зависящую от одной базовой технологии», — Евгений Вилков.

О зрелости спроса. Регуляторика сформировала не просто спрос, а осведомленного заказчика:

«Если два-три года назад приходилось объяснять клиентам, что такое парадигма Lakehouse, то сейчас потенциальный клиент уже хорошо осведомлен и целенаправленно ищет решение под свои задачи».

О безопасности. Сквозная аутентификация и авторизация на основе RBAC становятся критическим фактором выбора. Интеграция нескольких open-source компонентов в единую систему управления доступом — нетривиальная задача, и не все вендоры предлагают готовое решение «из коробки».

«Корпоративный заказчик ожидает готовности поставщика оказывать реальную поддержку по устранению уязвимостей в строго регламентированные сроки. Именно наличие сквозного аудита и прослеживаемости действий (Data Lineage) становится обязательным требованием служб информационной безопасности».

Об ИИ. Полноценных агентов, самостоятельно пишущих SQL, на рынке почти нет — в основном copilot-функции. Но вектор ясен:

«Спрос смещается в сторону готовности платформы к вызовам ИИ. Мы стараемся сделать интерфейсы доступными для людей, далеких от мира данных, за счет интеграции ИИ-агентов и чат-ботов».

Руководитель аналитического центра Сергей Громов резюмирует:

«Рынок отечественных Data Lakehouse сформировался и перешел в стадию зрелой конкуренции».

🔗 Читать материал
🔗 Заказать полную версию отчета

Burger King Russia перевел часть аналитического хранилища на сборку Greenplum от Data Sapience 🍔

Сеть завершила перенос части аналитического хранилища с enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора на альтернативную сборку от Data Sapience.

✔️ Проект вписан в единую концепцию снижения стоимости владения корпоративной платформой данных, которая разработана в рамках перехода на современную облачно-ориентированную архитектуру. При этом функциональность кластера была не просто сохранена, но и расширена.

❗️Проблемы, которые решал проект: инструменты графического представления запросов в Greenplum требовали доработки, задачи обслуживания кластера решались не в полном объеме, прозрачности состояния системы не хватало. Дополнительным ограничением оставался регламентный логический бэкап, сопровождавшийся вынужденной недоступностью системы. Патчей приходилось ждать по полгода.

Что изменилось:
▫️Развернут комплекс автоматизированных сервисных заданий: «умный» вакуум, ротация журналов, автосбор статистики, менеджер сессий и секций, аудит объектов;
▫️Высокая доступность на основе HAProxy, Keepalived и PgBouncer — при переключении основного мастера на резервный узел пользователи не меняют параметры подключения;
▫️Мониторинг на открытом стеке Prometheus, Grafana, Alertmanager;
▫️Физическое резервное копирование без недоступности системы — бэкап более 30 ТБ занимает около 3 часов;
▫️Лицензионная стоимость и стоимость конечного владения снижены в разы.

🚀 В планах — подготовка кластера к задачам ИИ, автоматизация оптимизации запросов и доработка мониторинга под задачи команды Burger King Russia.

«Благодаря переходу на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience команда видит состояние системы и может сосредоточиться на задачах бизнеса, а не на устранении неполадок и имплементации собственных сопроводительных сервисов. Это качественно другой уровень работы с платформой данных», — Алексей Белоус, руководитель платформы данных, Burger King Russia.

«Мы видим устойчивый запрос рынка на решения, где за качеством стоит реальная глубина экспертизы и надежность сопровождения. Основной фокус нашей технологической стратегии — это Lakehouse-платформа, однако, понимая потребности рынка, мы выпустили cost effective решение для клиентов СУБД Greenplum с относительно небольшим объемом данных и не готовых в моменте менять технологию», — Дмитрий Инокентьев, владелец продуктов Data Ocean Platform UI и Data Ocean AWH, Data Sapience.

🔗Читать про проект подробнее

СберСтрахование ускорило обработку данных с помощью Data Ocean SDI от Data Sapience ⚡️

Компания реализовала проект по построению контура обработки данных в режиме, близком к реальному времени, в рамках стратегии развития корпоративного хранилища данных 2.0.

⌛ В качестве целевого инструмента был выбран Data Ocean SDI — low-code решение для потоковой обработки и репликации данных, которое захватывает изменения из источников (CDC) с минимальными задержками.

Что сделано:
▫️ Настроена CDC-загрузка для всех ключевых источников КХД 2.0;
▫️ Одна из систем мигрировала на PostgreSQL — время простоя сокращено до интервала применения CDC-изменений, что значительно ниже времени миграции основного объема данных;
▫️ Доставка диаграмм на стенды КХД 2.0 организована в рамках DevOps-процессов с использованием Airflow и API.

Результаты в цифрах:
📊 CDC обеспечен для 2175 таблиц из 13 баз-источников и 20 очередей RabbitMQ;
⏳ От транзакции в системе-источнике до появления данных в ODS проходит около 20–30 минут;
⚙️ Заложена основа гибридной архитектуры — «быстрое» плечо (real-time и near real-time конвейеры) и «медленное» плечо (пакетная обработка) для широкого спектра аналитических и продуктовых сценариев.

«Успешное внедрение Data Ocean SDI в СберСтраховании доказывает конкурентоспособность отечественных решений в сфере обработки данных. Наш продукт не только обеспечил полную замену старого решения, но и создал техническую основу для дальнейшего развития платформы данных клиента» — Алексей Рундасов, коммерческий директор, Data Sapience

🔗Читать про проект подробнее

Data Sapience — на карте рынка «Цифровизация банков 2026» от TAdviser 🏦

Аналитический центр TAdviser опубликовал ежегодную карту рынка «Цифровизация банков 2026» — обзор ИТ-компаний и продуктов для автоматизации банковских процессов.

Data Sapience представлена сразу в четырех блоках карты:
▫️«Продажи, маркетинг, CRM» — платформа CVM-маркетинга CM Ocean;
▫️«Работа с данными» — платформа данных Data Ocean, решение для управления данными Data Ocean Governance и платформа аналитики, ML и LLMOps/MLOps Kolmogorov AI;
▫️«Управление рисками» и «Борьба с мошенничеством (антифрод)» — платформа интегрированного управления рисками TALYS Ocean.

Присутствие компании во всех этих направлениях отражает зрелость продуктового портфеля и экспертизу в работе с данными и клиентами в финансовом секторе.

🔗Читать подробнее

Data Sapience выпустила летнее обновление системы принятия решений TALYS.SDE 26.3.0 🚀

Обновление сосредоточено на удобстве совместной разработки диаграмм и расширении возможностей платформы.

Что нового:

💬 Параллельная работа с диаграммой
Теперь несколько пользователей могут одновременно работать с одной диаграммой в отдельных ветках, без блокировок, а изменения можно опубликовать или слить с актуальной версией автоматически.

⚙️ Узел «Обогащение параметров»
Позволяет задавать значения атрибутов комплексного типа в зависимости от того, с какой ветви диаграммы поступили входные данные, без дублирования логики.

📊 Тестирование диаграммы
Кнопка «Сбросить до используемых переменных» формирует во входном сообщении JSON только с теми переменными, которые реально участвуют в расчете.

🔍 Доработки узлов «Коммуникация» и «Предложение»
Добавлены иконка-подсказка с названием атрибута, сортировка по столбцу «Обязательность» и поиск по переменным.

📚 Переработка справочника функций
Функции теперь разделены по типам, уточнены описания, а справочник пополнился новыми функциями для работы с массивами, статистики, математики, дат и текста.

🔗 Узнайте больше о возможностях релиза TALYS.SDE 26.3.0

Data Sapience — генеральный партнер сессии ИИ на Форуме ИТ и инноваций в ритейле 🛒

📆 3 сентября в Центре событий РБК пройдет Форум ИТ и инноваций в ритейле.

Data Sapience выступит генеральным партнером сессии «Практики ИИ (AI) трансформации розничной торговли». Дискуссия пройдет в зале «Стратегии» с 15:00 до 16:30.

🎤 С совместным докладом «Вкус будущего: сохранить традиции, внедрить инновации» выступят:
▫️Михаил Зайцев, директор продукта Kolmogorov AI, Data Sapience;
▫️Юлия Гришина, руководитель направления архитектуры, ПАО «Группа Черкизово».
Спикеры разберут реальный пример интеграции ИИ в производственные процессы.

Ждем всех, кому интересна тема ИИ в ритейле 👋

Ак Барс Банк построил корпоративное хранилище данных на базе Data Ocean Nova от Data Sapience 🏦

Банк внедрил КХД на базе Lakehouse-платформы Data Ocean Nova. Основные интеграционные работы и замещение legacy-хранилища выполнены силами собственной команды банка, подготовленной по программам обучения Data Sapience.

Что сделано за 12 месяцев:
▫️ Команда банка разработала схему данных, архитектуру и построила новое хранилище;
▫️ Организован ODS с загрузкой транзакционных журналов в режиме реального времени;
▫️ Сформирован DDS — более 200 логических сущностей, покрывающих основные области данных банка;
▫️ Платформа развернута в режиме высокой доступности на двух контурах с синхронизацией S3-кластеров в реальном времени.

Цифры проекта:
📊 60 Тб полезных сжатых данных с потенциалом роста до 110 Тб;
⚙️ 63 внутренних источника данных интегрированы в хранилище.

До конца года банк планирует ввести в эксплуатацию 35 форм обязательной отчетности, витрины для маркетинговых коммуникаций и отчетность по мотивации персонала, а также внедрить Data Ocean SDI для потоковой онлайн-интеграции.

«Одно из преимуществ платформы — консолидация функции и данных аналитического хранилища в единой системе вместо нескольких разрозненных. Решение развернуто на типовом оборудовании commodity-класса. Эти два фактора определяют невысокую стоимость владения и улучшенную доступность сервисов данных», — Иван Зипухо, начальник управления технологий сбора и хранения данных, Ак Барс Банк.

«Внедрение платформы Data Ocean Nova в Ак Барс Банке — хороший пример того, как зрелое решение на базе современного технологического стека вместе с профессионализмом внутренней команды способны вывести бизнес-процессы на уровень современного цифрового банка», — Евгений Вилков, технический руководитель решения Data Ocean Nova, Data Sapience.

🔗Читать про проект подробнее

🤖 Приглашаем на фабрику ИИ-агентов

Рынок переполнен ИИ-агентами, они отлично смотрятся в презентациях, но в боевой инфраструктуре «падают» из-за нагрузки, нестабильности и сложности управления. Внедрить ИИ-агентов в бизнес — сложная задача, которая требует комплексного подхода. 

⚡️ GlowByte, Selectel и Data Sapience объединили экспертизу и создали готовое решение, закрывающее этот запрос, — фабрику ИИ-агентов: 
▫️Софт от Data Sapience,
▫️Инфраструктура от Selectel,
▫️Внедрение под ключ от GlowByte. 

Уже упаковано, протестировано на нагрузках, работает в облаке и на мощностях заказчика (on-premise).

✔️ 10 сентября в прямом эфире покажем фабрику в деле. 

Программа вебинара: 
▫️Что происходит с рынком искусственного интеллекта сейчас;
▫️Training vs Inference: где живет экономика ML-продукта;
▫️Фабрика агентов Kolmogorov AI на инфраструктуре Selectel;
▫️Живая демка и ответы на вопросы. 

Приходите, если устали от концепций и хотите увидеть работающую фабрику агентов. 

📌 10 сентября | 12:00 | Онлайн 

🔗 Зарегистрироваться

Как мы научили ML предсказывать смерть насоса за 60 дней и выяснили, что все время чинили не то ⚙️

📝Новая статья на Хабре от Сергея Михайлова, эксперта по промышленности в Data Sapience, — первая из двух частей о том, как строилась система предиктивной аналитики для реального НПЗ.

Проблема: насос ломался каждые три месяца, простой стоил миллионы рублей в час, а механики раз за разом меняли подшипники — без результата.

🔥 Автор рассказывает о четырех «всадниках апокалипсиса» промышленного ML, которые мешали решить проблему, реальной ситуации на заводе и подходе, который был разработан в ходе проекта.

Что сделали: команда предложила не просто мониторить вибрацию, а искать скрытые закономерности в данных всех датчиков, которые косвенно связаны с работой насоса, — и обучила на них модель.

Что получилось: модель начала выдавать аномалии за 60 дней до того, как проблему заметил персонал. Но главным открытием стало не время, а причина поломок.

Результаты проекта:
▫️Время на подготовку к ремонту сократилось на 70%;
▫️Простой технологической установки исключен;
▫️Затраты на обслуживание снижены на 15–20% на одном активе;
▫️Принято решение о выводе под онлайн‑мониторинг более 50 единиц оборудования

Отдельно рассказываем, как описанный функционал сегодня реализован в платформе Industrial Ocean.

🔗 Читать полностью на Хабре

ВТБ Пенсионный фонд внедрил платформу автоматизации целевого маркетинга CM Ocean от Data Sapience 💼

🏆 Проект стал одним из первых на российском рынке НПФ внедрений собственного изолированного инструмента для персонализации и автоматизации коммуникаций.

Что развернули:
▫️CM Ocean Audience — автоматическая сегментация клиентской базы вместо ручных выборок;
▫️CM Ocean Batch Flow — запуск и управление маркетинговыми кампаниями;
▫️CM Ocean Communication — единая логика отправки предложений по SMS, email и через колл-центр;
▫️CM Ocean Policy — прозрачное управление политикой контактов с ограничениями по частоте и содержанию коммуникаций.

Эффект для фонда: клиенты получают только релевантные предложения вместо избыточного потока сообщений, а команда маркетинга сокращает ручной труд и работает в более управляемом и прозрачном процессе.

🚀 В планах — масштабирование платформы на сайт и личный кабинет, а также развитие работы с клиентами в реальном времени и применение ИИ и ML-моделей для дальнейшей персонализации.

«Пенсионный продукт живет с клиентом десятилетиями. За это время у человека меняются доход, семья, планы — а вместе с ними и то, что ему важно услышать от фонда. Внедрение такого решения — не просто техническое обновление, это шаг к тому, чтобы быть с клиентом в нужный ему момент с важной для него информацией», — Наталья Опарина, начальник управления отношений с клиентами, НПФ ВТБ.

«Рынок НПФ только начинает переходить к персонализированным коммуникациям такого уровня. НПФ ВТБ — в числе первых, кто внедрил подобное решение, и созданный контур для фонда не финальная точка, а база: глубину персонализации можно наращивать дальше, не начиная внедрение заново» — Владимир Носиков, директор платформы CM Ocean, Data Sapience.

🔗Читать про проект подробнее

650 млн точек, 3 поломки и PI System: технический разбор предиктивной аналитики на НПЗ ⚙️

📝Новая статья на Хабре от Сергея Михайлова, эксперта по промышленности в Data Sapience, — вторая из двух частей о том, как строилась система предиктивной аналитики для реального НПЗ.

Если в первой части речь шла про результат (60 дней упреждения и найденную причину поломки), то здесь автор открывает капот и показывает, как это было сделано технически.

🔥При интеграции с промышленными системами команда встретилась с тремя сущностями, прядущими нить судьбы насоса: одна медленно прядет нить, другая дает жребий, третья готова ее перерезать. Кто есть кто — узнаете в статье.

Главная техническая развилка проекта: как детектировать аномалии, когда за всю историю завода было всего три задокументированных поломки? Автор разбирает два алгоритма без учителя, объясняет, почему один из них «сходит с ума» на многорежимном оборудовании и какая комбинация в итоге дала рабочий результат.

Также в статье:
▫️причины, почему data engineering съел 80% трудозатрат проекта;
▫️два подводных камня, которые заставили переписать пайплайн;
▫️10 технических уроков, вынесенных из проекта.

Отдельно — как весь этот кастомный путь сегодня закрывает «из коробки» платформа Industrial Ocean.

🔗 Читать полностью на Хабре

Data Sapience — генеральный партнер форума «Управление данными 2026»

Приглашаем присоединиться к нам на одном из главных мероприятий года в сфере работы с данными!

📆 24 сентября, Москва, Radisson Blu Leninsky Prospect.

Главная тема года — подготовка корпоративных данных к ИИ и развитие дата-инструментария после базового импортозамещения. У нас три выхода на сцену.

🎤 13:40, трек «Технологии» — Кирилл Евдокимов, CPO Data Ocean Governance (EMM+DQ), доклад «Каталог данных AI-Ready»
▫️что должна уметь платформа управления данными, чтобы поддерживать ИИ-агентов;
▫️как меняется управление данными при масштабировании ИИ;
▫️чем семантический слой отличается от бизнес-глоссария;
▫️как автоматизировать работу дата-стюардов.

🎤 15:45, секция «Финансы. Страхование» — Ирина Панфилова, ведущий аналитик, доклад «MDM 2.0: Инфраструктура доверия эпохи ИИ и вайбкодинга»
▫️почему низкое качество данных стало главным барьером ИИ-инициатив;
▫️чем MDM 2.0 отличается от классического MDM;
▫️как вайбкодинг без управляемого слоя мастер-данных превращает скорость разработки в риск.

💬 17:15 — дискуссия «Перезагрузка дата-стратегии финансового сектора в эпоху интеллектуальных агентов». От нас — Михаил Маслов, директор практики управления данными направления MDM.

🎟 Промокод dm_ds15 — скидка 15% от текущей стоимости билета для наших партнеров и заказчиков

До встречи на форуме! 👋

🔗 Программа и регистрация