Будучи участниками рынка бизнес-систем, в том числе CRM и программ лояльности, мы мониторим ситуацию, изучаем тенденции, общаемся с вендорами и заказчиками. Мы также изучаем рейтинги CRM-систем и часто замечаем, что показатели в них разные, а зачастую в исследованиях вообще не учтены чуть ли не самые крупные игроки. Видимо, по причине конфликта интересов.

Поэтому мы решили впервые опубликовать собственное исследование этого рынка. В нем рассматривались более 3,4 тыс. проектов внедрений CRM-систем и систем лояльности за последние 10 лет в России.

Этот пост будет интересен владельцам бизнеса, аналитикам, исполнительным и ИТ-директорам и всем, кто изучает, внедряет или использует системы CRM. Так что, велком под кат.

Мы постоянно тестируем новые решения для наших проектов и недавно решили разобраться, что под капотом у Cisco Umbrella. Сам вендор заявляет, что это облачное решение для защиты угроз со стороны интернета из пяти компонентов:

1) защищенный рекурсивный DNS;

2) веб-прокси с возможностью отправки подозрительных файлов на анализ в песочницу;

3) L3/L4/L7 межсетевой экран (Cloud Delivery Firewall);

4) Cloud Access Security Broker (CASB);

5) инструмент для проведения расследований.

Желающих узнать, что же находится под капотом каждого из этих компонентов, приглашаю под кат.

Начав экспериментировать с Kubernetes, многие сталкиваются с одним из самых больших заблуждений: они считают в проде K8s будет работать так же, как и в среде разработки или тестирования.

Не будет.

Когда речь заходит о Kubernetes, и вообще о контейнерах и микросервисах, существует большая разница между запуском в «лабораторных» условиях и в полноценной эксплуатации. Такая же разница, как между просто запуском и запуском с обеспечением безопасности и надёжности.

В чем разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science?

1. Эти шаги касаются практически любого датасайнс-проекта. Но некоторые моменты вызваны эффектом хайпа вокруг CV, некоторой славой «серебряной пули» у компьютерного зрения и желанием заказчика, «чтоб было с нейросетью».
2. Я говорю о том, что эти шаги в первую очередь проходит сам датасайнтист, но некоторые из них хочется делегировать — менеджеру проекта, бизнес-аналитику или иному коллеге. С моей точки зрения, стоит исходить из предпосылки, что этого коллеги или нет (маленькая компания, другая структура работы и т.п.) или он в любом случае не знает так хорошо ограничения машинного обучения и нейросетей, как профильный специалист — то есть нуждается в консультации и совместном разборе каких-то вопросов.

Key promoter X