 |
В России создали новую методологию GenAI-driven разработки дата-продуктов
Компания Axenix сообщила о создании первой в России методологии, позволяющей организациям выстроить эффективное, безопасное и системное использование инструментов генеративного ИИ для проектов по интеграции данных и разработке дата-продуктов. Новый подход призван перевести корпоративные ИИ-эксперименты из режима точечного применения в управляемый процесс с прозрачными расчетами, которые опираются на отслеживаемые данные и дают контролируемый результат.
Методология предназначена для компаний, которые уже используют или планируют использовать LLM-инструменты и ИИ-агентов в разработке решений по управлению данными.
В ее основе лежит концепция Data Governance, переосмысленная с учетом современных возможностей генеративного ИИ. Дата-продукты являются разновидностью программного обеспечения, однако обладают целым рядом особенностей, требующих отдельной методики разработки. В традиционной разработке основной фокус сосредоточен на функциях продукта: интерфейсе, бизнес-логике, пользовательских сценариях, фронтенде и бэкенде. В случае с дата-продуктами он направлен преимущественно на сами данные — их происхождение, определения, взаимосвязи, контекст и правила интерпретации.
Ключевая задача методологии — сделать так, чтобы данным можно было верить. В корпоративной среде недостаточно получить цифру, которая выглядит правдоподобно. Важно понимать, из каких источников она получена, по каким правилам рассчитана, какие исходные данные использовались, кто отвечает за определения, можно ли воспроизвести расчет и т.п. Качество данных особенно важно для бизнес-аналитики, управленческой и регуляторной отчетности.
Ошибка в одном показателе или неоднозначность в трактовке данных может привести к неверным руководящим решениям, в том числе стратегическим, а также к претензиям со стороны надзорных органов.
Предложенный подход включает ряд ключевых этапов:
• оценку текущей зрелости компании в работе с данными и ИИ-инструментами;
• адаптацию методологии к конкретным бизнес-реалиям и ИТ-ландшафту;
• определение функциональной архитектуры будущей системы;
• анализ уже существующих инструментов Data Governance, каталогов, глоссариев и средств контроля качества данных;
• выявление недостающих элементов;
• выбор инструментов для поддержки целевого процесса;
• запуск пилотного проекта по созданию дата-продукта по новой методике;
• формирование контекстного и семантического слоя для уже существующих источников.
Методология вводит понятие опорного слоя и придает ему особое значение. Опорный слой включает в себя онтологию и семантику, а также так называемый контур доверия. Без него невозможно обеспечить единое понимание бизнес-понятий, метрик и правил интерпретации данных на уровне всей компании. Именно опорный слой должен стать связующим элементом между бизнес-смыслом, источниками данных, методиками расчета показателей и ИИ-инструментами, которые участвуют в разработке, а в дальнейшем, и потреблении данных.
Методология также предполагает бережное отношение к уже сделанным компанией инвестициям. Если у нее есть каталоги данных, бизнес-глоссарии, инструменты контроля качества или другие элементы Data Governance, их не нужно заменять автоматически. В них уже накоплены метаданные, определения и управленческий контекст. Задача состоит в том, чтобы встроить существующие активы в новую архитектуру, определить недостающие элементы и обеспечить совместимость старого и нового подходов.
«Есть иллюзия, что с помощью ИИ можно в считанные минуты сгенерировать нужное приложение, имея только бизнес-идею. На самом деле это не так просто, особенно в отношении дата-продуктов. Крайне важно определить для ИИ «смысл» данных компании, погрузить его в контекст. В противном случае есть серьезный риск получить «черный ящик», корректность и безопасность работы которого невозможно проверить. Наша методология объясняет, как сформировать грамотную среду управления данными и построить взаимодействие с ИИ так, чтобы дата-продукты были предсказуемыми, прозрачными и воспроизводимыми и как результат, давали корректную аналитику», — комментирует Лариса Малькова, управляющий директор практики «Данные и прикладной ИИ» Axenix.
О 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: 16:50, 27.08.2026
Количество просмотров: 310
Страна: Россия
| Группа «Борлас» (ГК Softline) и ООО «Адванс Инжиниринг» заключили партнерское соглашение о продвижении CAE Fidesys, Группа "Борлас", 23:46, 15.09.2026, Россия143 |
| Группа «Борлас» (ГК Softline), крупный российский интегратор в сфере информационных технологий и цифровой трансформации промышленности, мастер-дистрибьютор CAE Fidesys, и ООО «Адванс Инжиниринг», эксперт в области разработки, интеграции инженерного ПО и проведения высокоточных инженерных расчетов, объявили о заключении партнерского соглашения. |
| Indeed PAM 3.2.2 сертифицирован ФСТЭК России, Индид, 23:45, 15.09.2026, Россия148 |
| Компания «Индид», российский разработчик решений в области защиты айдентити, успешно завершила процедуру оценки Indeed Privileged Access Manager версии 3.2.2 в системе сертификации ФСТЭК России по 4 уровню доверия. |
| «Системный софт» получает статус Золотого партнёра Ideco, Syssoft, 23:39, 15.09.2026, Россия152 |  |
| «Системный софт» получил статус Золотого партнёра в программе российского разработчика средств сетевой безопасности Ideco. Переход на высший уровень сотрудничества подтверждает зрелость экспертизы команды и открывает доступ к расширенным инструментам для реализации комплексных проектов по защите корпоративных сетей. |
| ГАРАНТ улучшил еще один сервис, Гарант, 23:30, 15.09.2026, Россия87 |
| В сентябре 2026 года в сервисе «ОКПД 2. Поиск кодов и особенности закупок» системы ГАРАНТ появился новый раздел «Баллы для подтверждения происхождения промышленной продукции». |
|
|
