Я работаю в компании GlowByte, а в целом в ИТ – более 20 лет. В последние годы в основном занимаюсь проектами и решениями в области AI, аналитики, больших данных, но приходилось иметь дело с большим списком разнообразных ИТ-услуг и форм взаимодействия заказчиков и подрядчиков. По роду деятельности мне приходится много заниматься подготовкой, оценкой, запуском ИТ-проектов. Очень часто нормально проведенное предпроектное обследование становится залогом успешного проекта, поэтому решил, что мои мысли про предпроект, его цели и подводные камни могут быть интересны аудитории. 

Привет, Хабр! Пишет команда Business Intelligence GlowByte. Каждый год мы проводим Fine Day Online – конференцию про бизнес-аналитику, где практики из разных компаний делятся честным опытом. 22 апреля собрались спикеры из сети “Галамарт”, банков Уралсиб и ОТП, а также FanRuan, и все пять докладов оказались про одно и то же: данные есть, деньги в инструменты вложены, а бизнес по-прежнему принимает решения на ощущениях.

В этом материале хотим поделиться: что обсуждали спикеры, какие цифры называли, что пошло не так и чем закончилось.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я Java-разработчик в GlowByte. Работаю в практике управления рисками и комплаенс (Risk & Compliance). Хочу поделиться своим опытом и в целом рассказать о том, чем мы здесь занимаемся. А занимаемся мы автоматизацией систем управления рисками – от AML (противодействие легализации доходов) и операционных рисков до коллекшна (взыскание просроченной задолженности) и систем принятия решений.

Моё направление – как раз последнее: системы принятия решений (СПР). Если коротко, мы автоматизируем стратегии, где нужно в реальном времени перерабатывать кучу входных параметров, учитывать множество факторов и выдавать сложные, комплексные решения. Типичные примеры: оценка риска, предстраховые проверки, системы мониторинга, расчет резервов, расчет комиссионных вознаграждений страховым агентам и многое другое.

Чем это интересно? На выходе – не просто «да/нет», а полноценное управляемое бизнес-правило, которое можно быстро менять без переписывания кода.

В этой статье хочу поделиться опытом разработки backend API на Spring Boot-проекте, где нам пришлось много работать с OpenAPI-спецификацией, динамическими запросами и тестированием бизнес-логики.

Привет, Хабр!

Меня зовут Денис Пашков, я – ведущий архитектор данных в группе компаний GlowByte. В этой публикации я бы хотел поделиться опытом работы с MPP-решением StarRocks, набирающим популярность на российском рынке. Все, кто интересуется данной темой, уже, наверное, не сомневаются, что StarRocks очень хорошо себя показывает в аналитической нагрузке. Мои коллеги из Data Sapience регулярно делятся результатами нагрузочных испытаний платформы данных Data Ocean Nova (ознакомиться можно: 1, 2 и 3). Сегодня же речь пойдет о неочевидном сценарии использования – OLTP-нагрузке.

Ценообразование в рознице – это арена напряженной конкурентной борьбы. Розничные сети в сегментах фармы, продуктов питания, e-com, доставки и дрогери соперничают за внимание и кошельки покупателей, изобретая все более сложные ценовые тактики. На первый взгляд, кажется, все просто: есть обычные цены и акционные. Но реальность гораздо сложнее. Сегодня попытаемся разобраться, как систематизировать подход к анализу цен конкурентов, научиться классифицировать различные типы цен и корректно их идентифицировать для построения эффективной собственной ценовой стратегии.

Меня зовут Алексей, работаю бизнес-архитектором в GlowByte в практике, занимающейся розничными решениями: помогаем ритейлерам в ценообразовании, управлении промо и ассортиментом через проведение аналитики и внедрение специализированных инструментов, выполняем комплексную автоматизацию процессов коммерции, проводим аудит процессов, выстраиваем управление данными, создаем многоканальные стратегии для работы с лояльностью, составляем карты коммуникационных кампаний и строим методики оценки эффективности.

Вместе с коллегами мы проанализировали, в какую сторону будет направлен вектор развития искусственного интеллекта в наступившем году. Особенное внимание уделили IT-инфраструктуре, организации корпоративной среды и будущему AI-агентов.

Проблема ценообразования на ИТ-услуги и, в частности, вопрос об определении оптимальных ставок на работы по T&M напрямую влияет на бизнес многих ИТ-компаний. Тут есть множество интересных нюансов. Предлагаю рассмотреть их в данной статье. Возможно, это поможет осознанно выбирать лучшие варианты, когда придется принимать очередное решение на эту тему.   

Всем привет! На связи практика Business Intelligence GlowByte. Открываем год полезной информацией. 

В 2022 году мы опубликовали на Habr статью про выбор BI-платформы, публикация набрала более 24 000 просмотров. Тогда наш подход был простым: составили большую таблицу сравнения по множеству критериев, поставили баллы — и вуаля, выбирайте лидера.

Четыре года спустя понимаем: такой подход работал для своего времени, но сегодня устарел. В условиях большой неопределенности компании действительно искали универсальные решения "на все случаи жизни". Логика была понятной: выбираем один инструмент, который закроет максимум потребностей на годы вперед.

Но рынок BI созрел. Заказчики стали подходить к выбору осознаннее, исходя не из абстрактного функционала, а из конкретных бизнес-сценариев. И оказалось, что попытка найти "универсальную пилюлю" часто приводит к разочарованию.

Расскажу, как мы в GlowByte пересмотрели методику выбора BI и почему сценарный подход работает эффективнее.

Привет, Хабр! На связи Марк — ведущий архитектор группы компаний «ГлоуБайт». Сегодня мы немного расширим результаты нагрузочного тестирования из предыдущей статьи «Нагрузочное тестирование GP6 vs GP7 vs Cloudberry» и поделимся результатами тестирования YMatrix. Сразу оговорюсь, что это дополнение к предыдущей статье, для того, чтобы сформировать понимание сравнимости результатов различных форков GreenPlum, поэтому акцентировать внимание будем только на YMatrix. Детали по методике тестирования и как были получены результаты для GP6, GP7 и Cloudberry 1.6, можно прочитать в предыдущей статье по ссылке выше. 

Представьте: ваши дашборды, от которых зависят ежедневные решения, внезапно перестали обновляться. Скрипты интеграций сломались, а поддержка отвечает шаблонными письмами. Знакомая ситуация? После ухода Qlik, Tableau и других игроков многие российские компании оказались в аналитическом вакууме. Мы прошли через это же и в ответ создали Sigla Vision. В этой статье я покажу, как мы решали технические вызовы, с которыми сейчас сталкиваетесь вы.

Уходящие с рынка западные BI-решения оставили компании перед сложным выбором. Как найти альтернативу, которая не только заменит функционал, но и позволит масштабировать self-service аналитику на всю организацию? В этой статье делимся реальным кейсом компании t2 (бывший Tele2), которая за два года превратила FineBI в backbone корпоративной аналитики с одной из самых больших инсталляций в России. 400+ разработчиков отчетности, 3500+ общих лицензий, кластерная архитектура и автоматизированное обучение — рассказываем, как это работает на практике.

Привет, Хабр! На связи Марк — ведущий архитектор группы компаний «ГлоуБайт». В этой статье я поделюсь результатами нагрузочного тестирования, которое мы с коллегами провели для сравнения Greenplum 6 с Greenplum 7 и Cloudberry.

Всем привет! Сегодня только ленивый не пишет про искусственный интеллект. Это и понятно: тема не просто популярна, применение ИИ‑технологий в различных индустриях стало настоящим трендом современности. Искусственный интеллект меняет подход и к бизнес‑аналитике, делая её быстрее, точнее и доступнее. FanRuan активно внедряет ИИ в свои продукты, создавая решения нового поколения, что подтверждается действиями: FanRuan занял 6 место в престижном рейтинге «Top 100 Chinese AI Companies 2025», опубликованном авторитетным ресурсом EqualOcean и Университетом Цинхуа. Это признание — результат постоянной работы над тем, чтобы сделать искусственный интеллект реальным помощником в бизнес‑аналитике. FanRuan активно развивает AI‑аналитику (ABI) в FineBI, инструменты позволяют бизнесу в режиме реального времени анализировать данные, находить скрытые закономерности и принимать решения на основе инсайтов, сгенерированных ИИ. Но за этой историей стоит целая экосистема ИИ‑продуктов FanRuan, о которой мы, команда Business Intelligence GlowByte, расскажем подробнее.

Привет, Хабр! Меня зовут Матяш Артем, работаю в GlowByte ведущим аналитиком. Сегодня расскажу о своем пути к статусу сертифицированного процессного аналитика и поделюсь своими рассуждениями о том, почему сертификация имеет большое значение для сферы управления бизнес-процессами. 

Привет, Хабр! На связи Business Intelligence GlowByte. 

Три года назад мы в GlowByte провели первую конференцию, на которой рассказали о китайском инструменте продвинутой аналитики FineBI. Тогда же мы впервые познакомили вас и с нашим партнером FanRuan, с которым решили сегодня немного рассказать о том, как в Китае обстоит дело с искусственным интеллектом и как ИИ связан с бизнес-аналитикой. 

Китай сегодня — не просто лидер в области искусственного интеллекта (ИИ), он формирует устойчивую цифровую экосистему, глубоко интегрированную в экономику. Особенно активно технологии развиваются в B2B-сегменте и BI-индустрии. В то время как в России продолжает формироваться культура продвинутой бизнес-аналитики, Китай делает ставку на масштабное внедрение решений нового поколения — ABI (Augmented Business Intelligence). Этот опыт стоит изучить, а, возможно, и перенять, особенно в условиях курса на импортозамещение и цифровой суверенитет.

Почему, по данным экспертов GlowByte, целых 80% проектов внедрения систем бизнес-аналитики выходят за рамки изначально запланированного бюджета? Ответ парадоксально прост и сложен одновременно: компании систематически недооценивают реальную совокупную стоимость владения BI-системами. Наши наблюдения показывают, что большинство заказчиков концентрируются исключительно на очевидных статьях расходов, игнорируя множество "скрытых" факторов, которые неизбежно проявляются по мере развития проекта.

За годы работы с десятками проектов внедрения аналитических систем мы в GlowByte выявили закономерность — даже опытные ИТ-директора порой не учитывают до 40% реальных затрат при планировании бюджета на BI-инициативы. В этой статье я поделюсь инсайтами о наиболее типичных "финансовых ловушках", которые подстерегают компании на этом пути.

Привет, ХабрДруг! Сегодня погружу тебя в особый, интригующий мир GlowByte… Это не про фэшн, но ребята там стильные. И не про лето, хоть атмосфера там – пожар. Знакомься: комьюнити #Сарафан!

«Спасение утопающих — дело рук самих утопающих». Иногда это звучит не так уж и плохо.

Привет, Хабр! Меня зовут Юлий Гольдберг, работаю в GlowByte (занимаюсь платформами данных, BI, аналитическими решениями больше 20 лет). Сегодня хочу поделиться некоторыми наблюдениями о том, про что нужно не забывать, чтобы Self‑Service BI стал реальным драйвером развития корпоративной культуры работы с данными, а не остался благим пожеланием.

Привет, друзья! В январе 2025 года на книжных полках нашей страны появилась книга Брюса Сильвера «BPMN. Метод и стиль», а 25 февраля в стенах GlowByte Ассоциация BPM-профессионалов провела ее презентацию. Одна из фундаментальных книг по моделированию процессов стала доступна на русском языке. За появлением этого издания на наших полках стояло много работы: переводчиков, переговорщиков (надо было договориться со всеми участниками, включая самого Брюса), а также спонсоров – компаний GlowByte и ELMA.

Но давайте сделаем шаг назад и попытаемся понять, что такое BPMN и почему именно эту книгу называют фундаментальной.

Привет, Хабр! Сейчас российский ритейл стоит на пороге революционных изменений в сфере ценообразования. От привычной стратегии Hi-Low ритейлеры начинают переходить к другим моделям – EDLP, EDPP, Mid-Low, прогрессивным скидкам на регулярные цены. Как найти баланс между привлекательностью промо для покупателей и устойчивостью бизнес-модели для ритейлеров и поставщиков? В этой статье я, Алексей Чванов, бизнес-архитектор практики Retail Solution GlowByte, рассмотрю актуальные тренды ценообразования, расскажу, как оценить риски и возможности разных стратегий, порассуждаю о том, как новые подходы к ценообразованию будут сочетаться с передовыми технологиями и трендами в ритейле, а также поделюсь исследованием, которое мы провели с коллегами в GlowByte. Мои тезисы в статье комментируют эксперты сетей «Лента» и «О’кей» и платформы ценовой аналитики PriceTuner.