🔥 Компания «ДАР» — на втором месте в рейтинге российских интеграторов корпоративных хранилищ данных 2025

Аналитики «Компьютерры» изучили рынок, и компания «ДАР» (входит в ГК «КОРУС Консалтинг») вошла в ТОП-3 лучших игроков отрасли.

«ДАР» проектирует и разрабатывает корпоративные хранилища данных и Big Data на базе технологий с открытым кодом и передовых отечественных платформ, которые полностью соответствуют политике импортозамещения.

Александр Зенькович, руководитель направления DWH & ML компании «ДАР»: Второе место в рейтинге — подтверждение профессионализма и слаженной работы нашей команды. Мы постоянно наращиваем компетенции, актуализируем свой портфель новыми подходами, включая Data Lakehouse, и современными продуктами. В работе мы фокусируемся на требованиях клиентов к результатам задач, предлагая лучшие решения on-premises/cloud на open source или решениях вендоров.

⭐️ Как превратить эксперименты с ИИ в реальные бизнес-результаты?

Спросили Екатерину Торсукову, руководителя направления Data Science «ДАР» (входит в ГК «КОРУС Консалтинг»).

🔴 ИИ — не волшебная палочка
Если нет чёткого понимания, какую конкретную бизнес-задачу решает ИИ, проект рискует превратиться в дорогостоящий эксперимент. С чем чаще всего сталкиваются на старте: неясные цели и слабая коммуникация между бизнесом и разработкой, нехватка или низкое качество данных, отсутствие нужной инфраструктуры и компетентной команды.

🔴 Фундамент успешной разработки
ИИ/ML-модели обучаются на исторических данных, но после внедрения они сами начинают менять бизнес-среду: пользователи адаптируются, процессы перестраиваются. Поэтому важно выстроить цикл постоянного обучения: внедрение → обратная связь → адаптация → обновление. Без этого модель быстро теряет актуальность.

🔴 Как минимизировать риски на каждом этапе

➖ Этап 0: идея. Определение реальной бизнес-проблемы и построение «дорожной карты».
➖ Этап 1: исследование. Поиск необходимых данных и формирование целевых гипотез. Частая ошибка: работать с некачественными или нерелевантными данными.
➖ Этап 2: прототипирование. Разработка простого решения для проверки гипотез. Тестируем на ограниченных данных и оцениваем эффект. Ошибка: запуск «сырого» прототипа в продакшн без A/B тестирования.
➖ Этап 3: пилот. Здесь большая часть ИИ-проектов терпит неудачу из-за допущенных ошибок анализа и оценки. Необходимо: четкая оценка бизнес-эффекта, итеративный подход и постоянная связь с пользователями.
➖ Этап 4: Масштабирование и поддержка. После внедрения модели необходимо адаптировать бизнес-процессы, продолжать обучать модель по мере появления новых данных, а также обучить пользователей, иначе доверие к ИИ быстро исчезнет.

➡️ Все эти этапы разберём на реальном кейсе производственной компании на вебинаре — регистрируйтесь и приглашайте коллег.