ЖИ және BigData
Big Data & Жасанды интеллект
Қауіпсіз үлкен деректер қоймаларын құру және жасанды интеллект құралдарын енгізу.
Үлкен деректер саласындағы жобаларды іске асырудағы біздің тәжірибе:
- 7,5PB-ге қойма құрдық
- Жылдамдығы 600к сек/жол realtime analytics шешімдері
- 3,5 трлн жазбаға ең үлкен кесте
Қауіпсіз деректер қоймаларын құрудың негізгі артықшылықтары
- Құпия деректерді қорғауды қамтамасыз ету
- Кибершабуылдарға төзімділік
- Процестердің ашық аудиті
· Деректердің таралып кету қаупін азайту және шығындарды азайту
- Икемді масштабтау мүмкіндігі
Процестерге ЖИ енгізудің негізгі артықшылықтары
- Үлкен көлемдегі деректерді секундтар ішінде өңдеу, болжау және талдау
- Күнделікті тапсырмаларды автоматтандыру
- Адам факторына байланысты қателерді жою
- Бизнес-операциялардың үздіксіздігі
ЖИ негізінде чат-боттарды іске асыру
- Тілдік модельдерді қолдану
- Клитенттік қолдауды автоматтандыру
- Биздес-жүйелермен интеграция
- Алынған деректер негізінде оқыту
- Өзара әрекет етуді талдау және есеп беру
TOGAF сәйкес деректерді талдау
Деректерге жан-жақты талдау жүргізу, бизнес-архитектураны, ақпараттық жүйелер архитектурасын және технологиялық архитектураны қоса алғанда, ұйым архитектурасының тұжырымдамасын әзірлеу, кейіннен оңтайлы шешімдерге көшу және базалық архитектураға көшуді іске асыру үшін ұсынымдар қалыптастыру.
Деректер сапасын басқару
Ұйымда қолжетімді деректердің толықтығын, уақтылығын, құбылмалылығын, дәлдігін, дұрыстығын, дәйектілігін және қолжетімділігін қамтамасыз ететін шешімдерді әзірлеу және енгізу.
Деректерді құжаттау/құрылымдау
Әртүрлі ақпараттық жүйелерден алынатын ұйым деректерінің толықтығын, қол жетімділігін және сақталуын қамтамасыз ету үшін автоматтандырылған «деректер каталогын» енгізу.
Деректерді, оның ішінде ағындағы деректерді интеграциялау
Әр түрлі ақпараттық жүйелер арасындағы өзара әрекет етуді және деректермен алмасуды қамтамасыз ету, сондай-ақ соңғы пайдаланушыларға бір ортадағы барлық деректер массивтеріне қол жеткізуге мүмкіндік беру.
Lake House Architecture тәсіліне негізделген шешімдерді енгізу
Көлдер мен деректер қоймаларының артықшылықтарын біріктіретін гибридті архитектураға негізделген үлкен көлемдегі деректерді сақтау, өңдеу және талдау әдістемесі мен құралдарын енгізу.
BI-құралдары мен жасанды интеллектті пайдалануды қоса алғанда, деректердің әртүрлі қабаттарын: шала, өңдеу алдындағы, тазартылған және байытылған, пайдаланушылар одан әрі талдауға арналған қабаттарды жасау үшін конвейерді әзірлеу.
Машиналық оқыту негізінде шешімдерді іске асыру
Көптеген ұқсас деректерді шешу әдісін енгізу арқылы деректерді алу, өңдеу және сақтау процестерін автоматтандыру
Шешімдерді іске асыру қауіпсіздігі
Барлық шешімдерді енгізу кезінде заңнама талаптары мен халықаралық қауіпсіздік стандарттарын сақтау.