Новые подходы к обработке корпоративных данных представлены на международном железнодорожном салоне PRO//Движение.Экспо.
Директор управления по работе с большими данными и аналитике, ООО «Цифровые сервисы» (входит в цифровой холдинг «РЖД-Технологии») Алексей Гайдабура отметил, что классическая BI-отчетность (Business Intelligence) – уже «слепок вчерашнего дня». Такая отчетность — это система аналитических отчетов, построенных на основе данных компании. Она позволяет автоматически собирать и агрегировать информацию из разных источников — ERP, CRM, бухгалтерии и других систем, формировать интерактивные дашборды, анализировать ключевые показатели (KPI) в реальном времени и поддерживать управленческие решения на основе фактических данных.
«Хотелось бы принимать решение на основе данных, которые мы получаем в режиме реального времени. Это про скорость, про эффективное предоставление информации, когда она действительно нужна. Добиться этого позволяет разговорный слой аналитики, который мы выстраиваем поверх классической BI-отчетности. Вы на естественном языке обращаетесь с вопросом в приложение и получаете обоснованный ответ со ссылкой на корпоративные данные, которым вы можете доверять. Вы начинаете «разговаривать» с корпоративными данными», — сказал он. По его словам, разговорный слой аналитики позволяет преодолеть ограничения, действующие при анализе дашбордов, так как он выстраивает над существующими отчетами дополнительное пространство преобразования данных. Вместе с этим инструментом проще находить решения.
«Чтобы разговор с данными был эффективным, необходимо выстроить Lakehouse – единый контур данных, где будут связаны все корпоративные хранилища, озера данных и прочие источники информации. Очень важно выстроить единый логический слой данных и предоставлять его BI-аналитике, аналитике в реальном времени, AI-агентам, LLM (Large Language Model — большие языковые модели)», — сказал Алексей Гайдабура.
Новый подход базируется на технологии MCP (Model Context Protocol)— открытый стандарт, который позволяет унифицировать взаимодействие LLM с внешними системами, инструментами и источниками данных.
По мнению эксперта, такой подход существенно ускоряет процесс получения инсайтов. «Вы находите и проверяете гипотезы в моменте, а не спустя сутки, экономите время аналитиков, которые могут направить усилия на решения других сложных задач. Применять эти технологии можно везде, где есть корпоративное хранилище данных или любая другая форма отчетности и требуется оперативное принятие эффективных решений: в производстве, в e-commerce, в государственном секторе», - считает Алексей Гайдабура.
Результаты проекта позволят обеспечить принципиально новый уровень защиты передачи данных для широкого круга пользователей
Проекты направлены на решение реальных задач цифровой трансформации холдинга РЖД
Всего пользователям доступно семь маршрутов
Цель сотрудничества – повышение качества подготовки будущих специалистов.