 |
Axenix разработала интеллектуальную платформу управления метаданными для корпоративного хранилища Арнест ЮниРусь
Специалисты Axenix модернизировали корпоративное хранилище данных (Data Warehouse, DWH) компании Арнест ЮниРусь, дополнив его платформой управления метаданными на основе решения Dat.ax модуль Управления метаданными с поддержкой технологий искусственного интеллекта. Платформа построена с использованием продуктов Группы Arenadata. Благодаря этому проекту Арнест ЮниРусь автоматизировала процессы документирования и валидации метаданных, высвободив ресурсы ИТ-подразделения. Проект был высоко оценен отраслевыми экспертами и получил приз в конкурсе «Проект года – 2025», который проводит сообщество Global CIO.
В 2023 году Axenix реализовала проект по миграции Арнест ЮниРусь на отечественную систему бизнес-аналитики, основанную на дата-платформе Группы Arenadata. В частности, был проведён предпроектный анализ, спроектирована архитектура хранилища, включая разработку необходимой документации на основе собственных шаблонов, разработаны и протестированы потоки обновления данных по слоевой модели, разработаны витрины данных. В ИТ-инфраструктуру заказчика были внедрены такие продукты, как Arenadata DB для основного хранилища, Arenadata QuickMarts для витрин данных, Arenadata Hyperwave для хранения неструктурированных данных, Arenadata Postgres для транзакционных задач и Arenadata Catalog для ведения каталога данных и корпоративного бизнес-глоссария. Работы были выполнены в сжатые сроки: первая волна управленческой отчётности реализована через 3 месяца, основная фаза — через 7 месяцев с даты старта проекта. Решение, разработанное Axenix, позволило заказчику получить надежное хранилище данных как основу для создания продвинутых инструментов бизнес-аналитики в режиме Self-Service.
На следующем этапе развития DWH команде Axenix необходимо было решить задачу по оптимизации и повышению эффективности процесса документирования объектов хранилища заказчика. Необходимость в этом была обусловлена, прежде всего, тем, что процесс описания (создания документации) объектов DWH для управления ими в GitLab требовал ручной валидации аналитиками. Это приводило к рискам возникновения ошибок, несогласованности форматов и операционным издержкам.
Целями нового проекта стали автоматизация процессов документирования и валидации метаданных DWH за счет внедрения автоматизированной системы на базе ИИ, создание единого источника достоверной информации об объектах DWH, доступного для бизнес-пользователей и технических специалистов, высвобождение ресурсов команды разработки.
Специалисты Axenix спроектировали для заказчика уникальную платформу управления метаданными DWH, объединив на ней ключевые компоненты собственной разработки, дающие синергетический эффект: система Dat.ax Meta обеспечивает управление метаданными на всех этапах жизненного цикла DWH, а система на основе нейросетей помогает встроить ИИ-инструменты (чат-боты, генерацию текстов и кода) непосредственно в рабочие процессы. В рамках проекта Arenadata DB хранит и структурирует описания таблиц, полей и бизнес-правил, доступных в инструментах разработчиков (DBeaver, GitLab). Arenadata Catalog выполняет визуализацию и автоматическое построение data lineage, позволяя проследить путь данных от исходных файлов через все слои DWH до витрин.
Таким образом, в корпоративном хранилище Арнест ЮниРусь появились интеллектуальные инструменты для автоматизации процесса управления метаданными: гибкие шаблоны для мгновенной адаптации документации к новым требованиям, ИИ-консультант для описания существующих объектов («as is») и проектирования новых («to be») с учетом описанных в документации к хранилищу требований, чат-бот для ревью SQL, автогенерация технического задания (ТЗ) в Word на основе SQL-кода. Платформа поддерживает глубокую интеграцию с дата-каталогом для сквозного обогащения метаданных на всех стадиях жизненного цикла.
В ходе реализации проекта специалисты Axenix также перенесли и привели к единому формату исторические метаданные, организовали ряд обучающих мероприятий для ИТ-команды заказчика.
28 января 2026 года состоялась церемония награждения победителей ежегодного конкурса «Проект года» профессионального сообщества лидеров цифровой трансформации Global CIO. Проект Axenix по созданию интеллектуальной платформы управления метаданными DWH с поддержкой ИИ для Арнест ЮниРусь занял первое место в номинации «Лучшее внедрение системы управления метаданными на базе искусственного интеллекта». Эксперты отметили инновационность, большое практическое значение и высокую экономическую эффективность внедренного решения.
«Наша компания работает по всей стране и аккумулирует в своих системах огромные объемы данных. С учетом специфики деятельности Арнест ЮниРусь подход Data-Driven является для нее важнейшим фактором сохранения лидерства на рынке. Мы уже создали у себя полноценное хранилище данных и платформу бизнес-аналитики, а текущий проект позволил повысить их эффективность на уровне метаданных. Автоматизация делает данные более прозрачными для бизнеса, снижает количество ошибок и ускоряет их обработку, помогает выполнять требования регуляторов по сдаче различных видов отчетности. Также с помощью Axenix наша ИТ-команда приобрела новую технологическую компетенцию по использованию ИИ», — комментирует Андрей Дмитриев, архитектор данных и владелец платформы DWH/BI компании Арнест ЮниРусь.
«Мы совместили платформу для управления метаданными с системой на основе ИИ, встроили это решение в сложный, гетерогенный ИТ-ландшафт заказчика, обеспечили бесшовное взаимодействие новых платформ с существующими компонентами – и все это в максимально короткие сроки. Комплексное решение автоматизировало полный жизненный цикл управления метаданными: от проектирования до сверки с продакшеном, решив проблему затратности ручных процессов и масштабируемости. Благодаря нему заказчик добился сокращения трудозатрат ИТ-команды на 7% (150 человеко-дней в год), ускорения формирования ТЗ для регламентных процессов в 3 раза, ускорения предоставления данных потребителю (Data to Market) на 15% за счет оптимизации процесса приемки», — добавляет Дмитрий Закуракин, менеджер ИТ-проектов Axenix.
«Проект, реализованный специалистами Axenix для Арнест ЮниРусь, выделяется инновационным использованием „цифрового двойника“ и ИИ в полном жизненном цикле данных — от проектирования до эксплуатации, включая автоматизацию интеллектуальных задач, что выводит управление данными компании на новый уровень технологической зрелости», — считает Максим Власюк, директор по работе с корпоративных сектором Группы Arenadata.
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 2 800 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: 23:07, 31.01.2026
Количество просмотров: 293
Страна: Россия
| Индид расширила возможности облачного сервиса Indeed MFA, Индид, 21:46, 12.03.2026, Россия96 |
| Компания «Индид», российский разработчик комплекса решений в области защиты айдентити, представила обновление облачного сервиса многофакторной аутентификации Indeed MFA. Среди ключевых изменений — гибкое управление правилами предварительной аутентификации, расширенная поддержка RADIUS-атрибутов, улучшенный контроль синхронизации каталога пользователей и возможность назначения приоритетного токена. |
| «ДиалогНаука» выполнила тест на проникновение для КБ «Москоммерцбанк» (АО), АО ДиалогНаука, 21:08, 12.03.2026, Россия95 |
| Компания «ДиалогНаука», системный интегратор в области информационной безопасности, провела аудит информационной безопасности инфраструктуры КБ «Москоммерцбанк» (АО). Был проведен тест на проникновение, позволяющий определить степень защищённости автоматизированных систем банка от внешних и внутренних атак со стороны потенциальных злоумышленников. |
|
|
