 |
Axenix открывает лабораторию данных Data Lab
Axenix объявляет о запуске лаборатории данных Data Lab. Сервис будет доступен компаниям по модели подписки. Это позволит клиентам по упрощенной схеме подключать команду специалистов Axenix к выполнению задач в области управления данными, аналитики и искусственного интеллекта.
Data Lab работает в формате Consulting as a Service (CaaS). По словам руководителя направления «Аналитика данных» для банков и ресурсных компаний Axenix Дениса Шипулина, это минимизирует формальности и предполагает более гибкие условия сотрудничества, чем при классической форме проектной работы. Так, команды Axenix могут привлекаться к точечным задачам по мере необходимости (в отличие от схемы непрерывного вовлечения), что позволяет заказчикам форсировать реализацию своих потребностей без серьезных затрат на привлечение внешних ресурсов.
Data Lab оказывает услуги в области управления данными (Data Governance), разработки и аналитики (Data Engineering and Data Analytics) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence). У Data Lab предусмотрен пробный период – 1 месяц, в течение которого компании могут протестировать новую услугу и оценить качество сервиса. Для дальнейшей работы заказчику необходимо приобрести платную подписку, предусматривающую SLA в соответствии с запрашиваемым объемом и скоростью реализации потребностей.
Специалисты Axenix готовы разработать Data-стратегию, проанализировать качество данных, наполнить каталоги и словари терминов, а также закрыть другие потребности компаний в области управления данными. В сфере инженерии и аналитики данных в рамках Data Lab доступны такие услуги, как формулирование бизнес-требований и технических заданий к витринам данных и BI-отчетам, разработка части хранилища данных (DWH), интеграция систем-источников с хранилищем и др.
Компании, внедряющие технологии искусственного интеллекта, могут использовать Data Lab для разработки и тестирования ML-моделей, GenAI. Кроме того, Data Lab может быть полезна на старте ИИ-проектов, когда необходимо сформулировать бизнес-требования к моделям машинного обучения и компьютерного зрения, оценить потенциальные бизнес-эффекты от реализации проекта, исследовать данные для более эффективного обучения моделей, подготовить датасет, найти и устранить ошибки в работе моделей.
«Компании все чаще ищут быстрые и малозатратные способы тестирования технологических решений. Наш подход позволяет клиентам минимизировать риски, оперативно проверять гипотезы и оценивать потенциал технологий без сложных бюрократических процессов, что делает сервис особенно актуальным в текущих рыночных условиях. Мы уже видим интерес заказчиков к такой модели работы и уверены, что спрос на услуги Data Lab будет расти», — отметил Денис Шипулин.
По его словам, у Data Lab доступен также коллаборативный режим работы по согласию заказчиков, когда разные компании видят кейсы друг друга в общей библиотеке, могут оценить и использовать в своих целях успешные результаты предыдущих работ. В Axenix отмечают, что в Data Lab есть все необходимые процессы, чтобы быстро применять накопленную экспертизу для разных клиентов.
О компании Axenix
Российская компания Axenix (ранее Accenture) осуществляет деятельность под юридическим наименованием ООО «АксТим». Axenix предоставляет широкий спектр профессиональных услуг в области цифровых сервисов, облачных технологий и решений для обеспечения информационной безопасности. В офисах и центрах разработки в Москве, Твери, Ростове-на-Дону, Краснодаре, Санкт-Петербурге и Алматы работают около 2 000 сотрудников. Благодаря сочетанию уникальных знаний, опыта и компетенций более чем в 40 отраслях, предлагает услуги в области стратегии и бизнес-консалтинга, технологических решений и других операций, направленных на цифровизацию бизнеса.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Axenix
Добавлен: 19:31, 17.03.2025
Количество просмотров: 315
Страна: Россия
| ГИГАНТ - Компьютерные системы: госзакупки серверов выросли на 42%, ГИГАНТ, 17:06, 12.07.2026, Россия68 |
| СЕО компании «ГИГАНТ — Компьютерные системы» Сергей Семикин подвел итоги 2025 года и спрогнозировал динамику ИТ-рынка на 2026-й, он рассказал о реальных драйверах роста серверов и СХД, изменении структуры госзакупок и переходе заказчиков к расчету совокупной стоимости владения вместо ажиотажных закупок. |
| CICADA8 автоматизировала комплаенс-аудит подрядчиков, CICADA8, 17:04, 12.07.2026, Россия68 |  |
| Разработчик решений по управлению уязвимостями и цифровыми угрозами в реальном времени CICADA8 добавил модуль «Опросы» в платформу CyberRating. Решение автоматизирует аудит внутренних процессов информационной безопасности контрагентов, которые невозможно оценить исключительно техническими средствами. |
| ПО мониторинга и управления «Гравитон» совместимо с РЕД ОС 8, «Гравитон», 16:14, 12.07.2026, Россия52 |
| Компании «Гравитон», разработчик и производитель российской вычислительной техники, и РЕД СОФТ, разработчик программного обеспечения, объявили о подтверждении совместимости программного обеспечения мониторинга и управления «Гравитон» с российской операционной системой РЕД ОС 8. |
| ГК «Умные решения» модернизировала сетевую инфраструктуру АПК «Камский», Умные решения, 17:01, 12.07.2026, Россия75 |  |
| Группа компаний «Умные решения» завершила проект по модернизации сетевой инфраструктуры АПК «Камский» (бренд «Сосновоборская»). В рамках проекта компания спроектировала и создала современную отказоустойчивую сетевую инфраструктуру и защищенный периметр сети на базе решений Qtech и Ideco. |
| Беарпасс объявила о начале процедуры сертификации ФСТЭК, Беарпасс, 16:57, 12.07.2026, Россия72 |
| Компания «Беарпасс» (входит в Группу «Индид»), российский разработчик решения BearPass для корпоративного управления паролями и доступом к секретам, начала процедуру сертификации ФСТЭК России по 4-му уровню доверия. |
| НТЦ АРГУС: ИИ заставит операторов по-новому планировать аплинк, НТЦ АРГУС, 16:54, 12.07.2026, Россия49 |
| Российский разработчик OSS-решений НТЦ АРГУС отмечает: развитие ИИ-сервисов, видеоаналитики, IoT и агентных систем меняет профиль нагрузки на сети. Операторам придется точнее учитывать не только общий объем трафика, но и рост обратного канала, связь нагрузки с конкретными сервисами, клиентами и участками сети. |
|
|
