Проходите бесплатный мини-курс в Академии Selectel. Внутри — восемь полезных материалов, которые помогут освоить инструмент с открытым исходным кодом для работы с контейнерами. Вы научитесь:
использовать базовые команды и Podman Compose,
работать с зависимостями и переменными окружениями,
мигрировать инфраструктуру из Docker.
Примените полученные знания на практике в облаке Selectel и SELECTOS. Вы можете запросить промокод, чтобы попрактиковаться в панели управления бесплатно.
Зачем SpaceX сдала Google ИИ-серверы за 1 млрд долларов в месяц?
Перед IPO SpaceX стали известны многие подробности о новой объединённой компании (SpaceX, Starlink, xAI). Какие-то из них компания вынуждена раскрыть из-за желания стать публичной — например, убыток в 5 млрд долларов в 2025 году. Но сделку с Google, скорее всего, SpaceX заключила перед IPO специально, чтобы показать источник постоянного дохода. Однако сделка вызывает вопросы о конкурентоспособности собственной LLM-модели Grok.
SpaceX сдала вычислительные мощности с GPU Nvidia компании Google для работы ИИ-модели Gemini. Сделка заключена на срок с октября 2026 до июня 2029 года. Стоимость аренды составит 920 млн долл. в месяц, а за весь срок суммарная арендная плата может достичь 30 млрд долл. при выполнении SpaceX необходимых условий.
Сдаваемые вычислительные мощности относятся к суперкомпьютеру Colossus 1 компании SpaceX. Они включают 110 000 видеокарт Nvidia. Для Google эти вычислительные мощности важны в борьбе с дерзкими новичками — OpenAI и Anthropic, которые планируют провести триллионные IPO и на полученные средства, вероятно, расширить доступные вычислительные мощности и улучшить свои LLM-модели.
Ранее Anthropic также заключила сделку со SpaceX на доступ к её вычислительным мощностям до 2029 года за 1,25 млрд долларов в месяц.
Получается, что SpaceX не может загрузить вычислительные мощности задачами по развитию собственной LLM-модели Grok. Зато ей нужно показать источники дохода перед IPO, и в результате компания распродаёт дефицитный доступ к GPU-картам. В результате конкуренты xAI продолжат развивать свои модели и увеличат отрыв.
Почему в этом может быть смысл? Компания SpaceX не производит GPU-карты Nvidia и не может быть их долговременным поставщиком, то есть не может строить на этом долговременную модель бизнеса. Зато компания Илона Маска купила долю в Intel и к концу текущих контрактов может надеяться пересадить арендаторов на будущие ИИ-чипы X1, созданные совместно с Intel.
Более футуристический план — SpaceX на днях представила спутник A1 для вычислений в космосе. Пока это просто картинка, но если Илону Маску в очередной раз удастся сделать невозможное, то SpaceX сразу превратится в поставщика инфраструктуры для ИИ и тут-то сможет «заработать на лопатах», точнее на поставках вычислительных мощностей для ИИ на орбите.
Обеспечение технической поддержки ПО при его эксплуатации с целью устранения выявляемых в ходе использования и обновления ПО недостатков.
Общее количество вебинаров — 30. Каждому из 25 процессов ГОСТа посвящён отдельный вебинар и ещё 5 записано дополнительно на смежные темы. Запись всех вебинаров и подборка дополнительной информации доступна по ссылке: ГОСТ56939.РФ.
Цикл вебинаров проведён компанией ООО "ПВС" совместно с учебным центром "Маском". Организаторами выступили Андрей Карпов и Виталий Пиков. Совместно с приглашёнными экспертами различных компаний мы рассмотрели 25 процессов, приведённых в ГОСТ Р 56939—2024.
Материалы будут полезны всем, кто знакомится с темой РБПО и заинтересован во внедрении зрелых подходов в работу по созданию и сопровождению качественных программных продуктов. Материал по ГОСТ Р 56939—2024 весьма актуален, так как 12 мая 2026 утверждена обновлённая "Методика ВУ и НДВ в ПО". См. заметку "Методика выявления уязвимостей и недекларированных возможностей — 2026".
P.S. Суммарное время предлагаемых к изучению вебинаров составляет около 50 часов. Это достаточно большая задача, поэтому мы решили помочь и разбили материалы на отдельные уроки по РБПО. Возможно, так вам будет проще усваивать материал, а интерфейс позволяет отмечать, с чем вы уже ознакомились.
ИИ уже не игрушка: что посмотреть, чтобы не отстать
ИИ уже перестал быть просто чат‑ботом для генерации текста.
Сейчас от специалистов ждут другого: умения строить AI‑ассистентов, подключать агентов к рабочим процессам, интегрировать LLM в продукты, автоматизировать рутину и понимать, где искусственный интеллект действительно приносит пользу, а где создаёт новые проблемы.
Если вам интересно не просто пользоваться нейросетями, а применять их в реальных задачах разработки, аналитики, тестирования и управления продуктом — собрали подборку бесплатных открытых уроков на ближайшие недели.
Вайб‑кодинг без иллюзий: почему подход работает не всегда и какие ограничения важно учитывать.
ИИ и карьера разработчика: какие навыки становятся востребованнее, а какие задачи постепенно берут на себя LLM и агентные системы.
Эти вебинары — только часть июньской программы OTUS. Если хотите выбрать урок под свою задачу, стек или направление развития, загляните в полный дайджест: там собрали бесплатные мероприятия месяца по разработке, данным, архитектуре, тестированию, инфраструктуре, управлению и AI.
Геннакер, спинакер, стаксель, гик — все эти слова уже стали привычными для корусян из яхтинг-клуба!🔥
➡️ Продолжаем рубрику #говоряткорусяне. В этом выпуске Анастасия Жизневская, HR BP департамента 1С, рассказала о том, как изменился КОРУС за несколько лет.
Одно из изменений — стало больше крутых комьюнити! Настя, например, занимается яхтингом с коллегами.
«Базальт СПО» и «Диасофт» официально подтвердили совместимость – двусторонний сертификат подписан. Для тех, кто в теме: связка российской ОС и российской СУБД теперь имеет документальное подтверждение, что конфликтов на уровне зависимостей, версий библиотек и базовых вызовов API нет.
Но если вы инженер, вы знаете: «совместимо» ≠ «будет летать».
Что даёт этот сертификат на практике
Digital Q.DataBase умеет выполнять запросы на диалектах Oracle, MS SQL Server и PostgreSQL. Это ключевая фича: код прикладного ПО переписывать не нужно. Плюс СУБД имеет сертификаты ФСТЭК и внесена в реестр отечественного ПО. Неплохо, да?
«Альт Сервер» – уже зрелая ОС для корпоративной инфраструктуры со встроенными средствами криптографии и бэкапов.
Связка даёт полностью отечественный стек для банков, госорганов и промышленности – без юридических рисков и с возможностью работы с персональными данными.
Но есть нюанс, который не напишут в пресс-релизах
Совместимость гарантирует, что база запустится и SQL-запросы выполнятся корректно. А вот с какой скоростью – зависит от дефолтного тюнинга. Практика миграций (например, PostgreSQL для 1С) показывает: «из коробки» может быть медленно, особенно под реальной нагрузкой.
Digital Q.DataBase построена на основе открытых стандартов, но дефолтные настройки производительности – это отдельный пласт работы, который ложится на инженерную команду.
Что имеет смысл проверить до прогона в прод
Не ограничивайтесь формальным «сертификат есть». Перед внедрением такой связки стоит проверить несколько вещей:
Поведение на тестовом контуре с вашей нагрузкой. Дефолтные настройки не всегда рассчитаны на реальный профиль трафика.
Поддерживаемые версии компонентов. Не каждая версия ОС совместима с конкретной версией СУБД.
Стратегию обновлений и отката. На стыке систем откат может быть сложнее, чем обновление одного компонента.
Резервное копирование и восстановление. Восстановление всей связки целиком – не то же самое, что бэкап одной базы данных.
Зависимости для критичных сервисов. Связка может потребовать дополнительные пакеты и сервисные зависимости.
Резюмирую для технических руководителей
Сертификат совместимости – это точка опоры. Он снимает вопрос «а заработает ли вообще?» и упрощает согласование с безопасниками и закупщиками. Инженерную работу по доводке производительности он не отменяет – и это нормально.
Поэтому: берите связку как базовую платформу, и закладывайте время на профилирование и тюнинг.
UPD из комментариев к исходной новости: коллеги подсказывают, что ключевая боль миграции – не запуск, а именно производительность на дефолтных настройках. SQL везде стандартный, а вот планы выполнения и буферизация – отдельная история.
Всем дратути, я тут с помощью Fable 5 сварганил ролик на ютабе по архитектуре мета трансформеров.
Я уже нашел некоторые артефакты, но в целом качество довольно сносное, субтитры есть с норм таймингами, кто шарит по английски может посмотреть, ну и не шарит тоже, субтитры должны норм переводится.
😻 Обновление HalChat for Android: v1.0.2 (Vote or don't vote)
Что нового? 😌Теперь есть описание чатов. 🤖 Добавлено обновление данных чата. 😉 Добавлены метаданные файлов HD - мгновенное определение что за файл или какие размеры изображения. 😇 Доступны опросы/голосования в чатах.
Что исправлено? 🤓 Если получение или расшифровка пароля была прервана, то теперь он запросит заново, и пароль будет доступен в любом случае. 🫢 Теперь при получении пароля от чата, в списке чатов сообщения будут расшифроваться. 😎 Исправлена система файлов в чате, они будут отображаться всегда и в том числе изображения (исправлен баг).
Оказалось: агент перегружается и начинает игнорировать правила избирательно. Мой CLAUDE.md вырос до 8000 слов и стал работать хуже чем на 2000. Теперь: конкретные примеры из кода вместо абстрактных запретов. «Вот как мы делаем, вот что сломалось в прошлый раз» бьёт «никогда не используй X» в любой ситуации.
Я думал: агент выполнит то что попросили
Оказалось: агент соглашается с задачей, но реализует по-своему. Особенно на архитектурных решениях. Промпт строже не помогает. Помогают примеры из нашей кодовой базы. 200к строк TypeScript как контекст работают лучше любого правила.
Я думал: контекст это просто «открытые файлы»
Оказалось: когда агент начинает галлюцинировать — задача слишком большая. Контекст это не «открытые файлы», а активное управление объёмом. Теперь делю на подзадачи до старта, а не когда уже сломалось.
Я думал: skills это просто промпты в файлах
Оказалось: skills это lazy-loading для контекста. Агент подтягивает только то что нужно для конкретной задачи. После перехода с монолитного CLAUDE.md на skills расход токенов за сессию упал на 30–40%. И точность выросла, меньше лишнего в голове.
Я думал: AI-ревью заменит рутину
Оказалось: агент хорошо видит синтаксические и логические ошибки, но пропускает архитектурный дрейф. «Код работает, но растёт не туда» он не замечает. Human-in-the-loop на архитектурных решениях: не опция.
Через N месяцев Claude Code перестаёт быть инструментом для разовых запросов. Он становится партнёром. Общий язык: примеры из кода, границы модулей, точки где ты проверяешь а не доверяешь.
В сети появился слив системного промпта, который якобы управляет поведением новой модели Claude Fable 5. Объём около 120 тысяч символов, публикация от аккаунта Pliny the Liberator. Официально Anthropic утечку не подтверждала, поэтому дальше речь идёт о содержимом текста, а не о подтверждённом факте.
По тексту Fable 5 позиционируется как первая модель семейства Claude 5 и относится к классу Mythos, который стоит выше Opus. Fable 5 и Mythos 5 описаны как одна и та же модель под капотом, но с разной политикой безопасности. У Fable 5 включены дополнительные ограничения для сценариев двойного назначения, Mythos 5 выдают без них только проверенным организациям.
Промпт разбит на блоки: информация о продуктах с перечнем моделей и их строковыми идентификаторами (claude-fable-5, claude-opus-4-8), правила отказов, работа с темами здоровья и психики, осторожность с юридическими и финансовыми советами. Отдельно заданы правила форматирования: проза вместо списков и жирного текста, если пользователь явно не попросил список.
Отдельный блок посвящён защите от промпт-инжекций. В промпте оговаривается, что в конец сообщения пользователя могут попадать напоминания, похожие на служебные инструкции, и модель должна игнорировать их, если они противоречат её базовым правилам. Это прямая попытка закрыть вектор джейлбрейка с подделкой системных сообщений внутри пользовательского ввода.
Из других деталей в тексте фигурируют Claude Cowork для не-разработчиков, режимы Claude в Chrome, Excel и PowerPoint, постоянное хранилище для артефактов через window.storage с методами get, set, delete, list, а также подключение внешних сервисов через MCP с приоритетом поиска коннектора в реестре до предложения альтернатив.
Важная оговорка: подлинность промпта не подтверждена. Модель может нагаллюцинировать свои инструкции или выдать устаревшую версию, так что считать текст официальным документом нельзя.
Коллеги, если вы пишите сами системные промпты, это всё равно полезный референс: видно, как лидер рынка раскладывает правила по слоям, как формулирует отказы и как отделяет доверенный ввод от данных из недоверенных источников.
В библиотеке на длинной полке с книгами, в порядке, как у всех нормальных людей стоит полное собрание сочинений В. И. Ленина, 55 томов. Известно, что в первом томе завёлся книжный червь. Он грызёт строго перпендикулярно поверхности листов. Также известно, что этот книжный червь прогрыз от первого листа первого тома, до последнего листа второго тома. Для простоты, считаем листы, а не страницы. Обложки тоже считаем за листы. Пусть передняя обложка у любой книги – это первый её лист. Известно, что в первом томе 250 листов, а во втором томе 350 листов. Сколько всего листов прогрыз книжный червь?
Привет, Хабр! Собираемся большой компанией в нашем любимом лофте, чтобы рассказать об актуальном в кибербезе: от технических вызовов до романтики CTF.
17 июня | офлайн в Москве + онлайн-трансляция
В программе 4 доклада, кофе-брейк, традиционно много качественного общения и один особенный интерактив — Cyber Match. В течение вечера вы сможете пообщаться с руководителями разных команд в формате 1х1, задать вопросы о карьере и не только.
Темы встречи:
удалённый доступ и его безопасная организация на практике;
patch management на рабочих станциях и наш опыт разработки и применения;
процесс разбора ИБ-событий и принятия решений на первой линии;
организация CTF среди сотрудников и важность соревнований для компании.
Собеседование. Часть 3: Магия коллекций в Kotlin — от лямбд до скрытых аллокаций
В прошлых частях мы препарировали алгоритмы и заглянули под капот хэш-таблиц. Сегодня поговорим о том, за что разработчики так искренне любят Kotlin — о коллекциях.
На собеседованиях этот блок вопросов — мой любимый детектор. Он отлично показывает, умеет ли человек отличать красивый синтаксический сахар от суровой реальности JVM.
Уровень 1: Синтаксический сахар и интерфейсы
Я спрашиваю: «В чем фундаментальная разница между List и MutableList в Kotlin?» Ожидаемый ответ: Kotlin изящно разделил интерфейсы на читаемые (read-only) и изменяемые. У List просто нет методов add или remove. Это спасает нас от случайных мутаций состояния, особенно когда мы гоняем данные в реактивном UI.
Далее переходим к функциям-расширениям. Кандидат пишет классическую цепочку: users.filter { it.age > 18 }.map { it.name }
Выглядит чисто. Здесь же я подкидываю вопрос про reduce и fold. Оба метода сворачивают коллекцию, но если кандидат бездумно использует reduce, я с легкой улыбкой спрашиваю: «А что будет, если список окажется пустым?» Будет больно и UnsupportedOperationException. Поэтому fold с его стартовым значением — выбор тех, кто хочет спать спокойно.
Уровень 2: Срываем покровы компилятора
Когда кандидат уверенно жонглирует лямбдами, пора заглянуть под капот. Я задаю вопрос: «А что конкретно создается в памяти, когда ты вызываешь listOf(1, 2, 3) или mapOf(1 to "A")?»
Многие верят в уникальную магию Kotlin. Но продвинутый разработчик знает, что мы всё еще живем в мире JVM.
mapOf() под капотом вернет java.util.LinkedHashMap. Но! Контракт Map не гарантирует сохранение порядка. Если вам критически важен порядок вставки, не надейтесь на реализацию «под капотом» — пишите linkedMapOf() явно, иначе в один прекрасный день обновление языка сломает вам логику.
listOf(1, 2, 3) вернет не обычный java.util.ArrayList. Он вернет внутренний класс java.util.Arrays$ArrayList. И разница тут колоссальная. Это fixed-size обертка над массивом. Если любитель хардкора решит сделать (list as MutableList).add(4), он моментально получит краш в рантайме.
Далее вопрос на засыпку: «Если мы в цикле вызываем filter { ... }, не убиваем ли мы Garbage Collector созданием анонимных классов для лямбд?» Отличный кандидат вспомнит про модификатор inline. Компилятор физически вставляет тело функции в место вызова, поэтому аллокации объектов лямбд не происходит.
Уровень 3: Экспертный взгляд и ловушка Sequences
Вроде бы inline нас спас? И да, и нет. Тут начинается территория архитектуры и производительности. Я возвращаю кандидата к его коду: users.filter { it.age > 18 }.map { it.name }
«Модификатор inline спас нас от лямбд, — говорю я. — Но что будет, если в списке 100 000 юзеров? Что произойдет с памятью?»
Эксперт должен увидеть угрозу: каждая стандартная функция (filter, map) создает новую промежуточную коллекцию. Сначала создастся список из 50 000 взрослых юзеров, а потом еще один из 50 000 их имен. Это колоссальная аллокация памяти.
«Как этого избежать?» Ответ: использовать Sequences — users.asSequence().filter {...}.map {...}.toList(). Последовательности работают лениво, протаскивая каждый элемент по цепочке поштучно, без создания огромных временных списков.
Финальная ловушка. Я спрашиваю: «Значит ли это, что нужно использовать asSequence() вообще везде?» Истинный эксперт скажет: Нет. У Sequence есть свои скрытые налоги: создание объектов-оберток (TransformingSequence, FilteringSequence) и накладные расходы на виртуальные вызовы next()/hasNext() для каждого элемента. На коротких списках обычная цепочка filter/map отработает быстрее. Бенчмарки показывают, что Sequence начинает выигрывать только на объемах примерно от 1 000 элементов (в зависимости от тяжести цепочки). Не стоит заниматься преждевременной оптимизацией там, где она не нужна.
Резюме
Коллекции в Kotlin невероятно удобны. Но за синтаксический сахар всегда нужно платить. Важно видеть, как человек переходит от слепого восторга красивым кодом к прагматичному пониманию
Каждый год на рынок выходит более 30 000 новых продуктов, но успеха добиваются лишь 15–20% из них. Часто проблема не в качестве продукта, а в том, что рынок меняется быстрее, чем команды успевают адаптироваться к новым запросам пользователей и технологиям.
В таких условиях важно не только следить за конкурентами, но и замечать сигналы, которые только начинают набирать силу.
Ксюша, руководитель продукта Project Ruler, поделилась практическим подходом к трендвотчингу: где искать ранние сигналы, как системно работать с трендами и какие изменения уже сейчас заметны на рынке управления проектами.
Что такое трендвотчинг
Трендвотчинг — это системный навык замечать ранние изменения в технологиях, поведении пользователей и бизнес-контексте до того, как они становятся очевидными для всех.
Это не фиксация текущего состояния рынка, а попытка понять, куда он движется дальше.
Почему простого анализа конкурентов уже недостаточно
Конкурентный анализ показывает, что происходит на рынке прямо сейчас. Но он редко помогает понять, куда рынок движется дальше.
Трендвотчинг позволяет смотреть шире:
какие технологии становятся доступнее;
какие решения набирают популярность в смежных индустриях;
какие темы растут в поиске и популярны в отраслевых обзорах.
Так можно заметить изменения раньше, чем они станут массовыми.
Где искать ранние сигналы
Один источник редко дает полную картину, поэтому я стараюсь комбинировать разные форматы.
Чаще всего использую:
Product Hunt, Trend Hunter и Springwise — чтобы следить за новыми продуктами и идеями;
Google Trends и Яндекс.Вордстат — чтобы анализировать интерес пользователей;
консалтинговые отчеты и отраслевые исследования — чтобы видеть долгосрочные изменения рынка.
Как понять, что тренд действительно важен
Чтобы понять, насколько тренд действительно волнует пользователей, важно подкреплять наблюдения количественными данными.
Практический подход примерно такой:
Сформулируйте базовый запрос, используя ключевые слова и фразы, связанные с вашей отраслью.
Расширьте его синонимами и альтернативными формулировками.
Сравните данные по регионам и сегментам аудитории.
Посмотрите динамику и сезонные всплески интереса.
Автоматизируйте мониторинг, создав дашборды и оповещения.
Как встроить трендвотчинг в рабочий процесс
Чтобы работа с трендами не превращалась в хаотичный серфинг, полезно автоматизировать сбор сигналов. Здесь помогают RSS-фиды и ридеры, которые собирают статьи, рассылки и обновления в одном месте.
Когда сигналы собраны, их можно структурировать с помощью:
Trend Canvas — для глубокого анализа тренда;
упрощенного SWOT-анализа — для быстрой первичной оценки.
Чек-лист работы с трендами
Формулировка цели и задач исследования.
Сканирование сигналов — системный поиск и сбор информации.
Интерпретация и систематизация.
Оценка и приоритизация.
Эксперименты и тесты — прототипы, MLP, пилоты.
Масштабирование и интеграция.
Какие тренды уже заметны на рынке
Один из самых заметных трендов сегодня — развитие low-code и no-code подходов.
Пользователи ожидают, что сложные процессы можно будет настраивать быстрее и без глубокой технической подготовки.
Крупные игроки уже активно развивают это направление, а аналитики прогнозируют дальнейший рост рынка в ближайшие годы.
Параллельно растет интерес к автоматизации, встроенным ИИ-функциям и более гибким системам управления проектами.
Почему выигрывают внимательные
Трендвотчинг не помогает предсказать будущее со стопроцентной точностью. Но помогает раньше замечать изменения, проверять гипотезы и принимать решения.
Выигрывают не те, кто просто хорошо делает свою работу, а те, кто умеет смотреть чуть дальше других и внедрять тренды раньше конкурентов.
Но не всегда важно быть первым. Иногда достаточно быть тем, кто заметил сигнал и сумел превратить его в осмысленное продуктовое решение :)
О том, как важно и нужно поверить в молодого коллегу
Сегодня в эфире — Михаил Киреев, директор департамента 1С. Михаил поделился кейсом о том, как важно и нужно поверить в молодого коллегу, чтобы дать большой буст его росту.
Недавно писал, что вписался консультантом в проект Signal. Бекенд развернут на self-host Supabase. Мне дико не нравится работать с их логами, поэтому решил поднять VictoriaLogs + VictoriaMetrics и прикрутить Grafana как UI.
Вся эта связка живет на одной железке в докере. У такого конфига есть только одна огромная проблема это безопасность. Виктория из коробки вообще не идет ни с какой авторизацией. Обычно это не парит: засовываешь всё за VPN и забываешь. Но с 2025 года с VPN всё туго. Его надо постоянно поддерживать и оживлять, а времени на это нет.
Отсюда вопрос: как не светить Викторию голой в сеть, но при этом иметь доступ к админке, если вдруг что сломается?
Докер сам строит внутри себя сети, и контейнеры отлично общаются по адресам типа grafana:3000. Мой локальный браузер про эти внутренние адреса на VPS, конечно, ничего не знает. Но оказалось, что кто-то уже столкнулся с этой проблемой до меня и собрал докер-образ с Хромом (lscr.io/linuxserver/chromium).
Работает это так: на удаленной виртуалке поднимается браузер, к которому я подключаюсь из своего обычного браузера. Получается такой фрейм прямо в приватную сеть докера. Сидишь и вбиваешь в строку имена контейнеров. Естественно, сам веб-интерфейс этого Хрома надо закрыть паролем, иначе вся затея теряет смысл.
Штука прикольная. Можно даже срезать качество картинки и FPS, если инет тупит. Но есть боль с буфером обмена. Текст просто так не скопируешь, приходится пихать его в отдельное окошко. Плюс у меня Мак с cmd+c/v, а на сервере крутится линукс с ctrl и мозг при переключении немного ломается.
Как итог, костылем я доволен. Собрал себе админку без VPN, в которую буду залезать может раз в полгода, но зато без боли.
А как вы сейчас прячете внутренние тулзы на пет-проектах? Страдаете с ключами и туннелями или есть решения проще?
➡️ Дарья Сидорова, руководитель методологической группы в департаменте бизнес-планирования в «КОРУС Консалтинг», рассказала о ярком моменте во взаимодействии с клиентами.
А еще о том, как именно корусяне решают задачи клиентов. Спойлер: в нас видят партнера⚡
Быстрая визуализация управленческих данных Digital Q.Sensor BI
Для эффективного управления руководителю нужна цельная картина бизнеса в реальном времени, а не разрозненные графики и таблицы.
Как быстро и легко создавать управленческие дашборды на основе любых корпоративных данных, а при необходимости развернуть полноценный ситуационный центр для мониторинга компании «здесь и сейчас», покажем на вебинаре 19 июня в 14:00.
Вы узнаете, как объединить финансовые, операционные и маркетинговые метрики в одном интерфейсе и за считанные минуты собрать интерактивные дашборды для руководителей. Разберем реальные сценарии: подключение источников данных, кастомизация экранов мониторинга и запуск автоматического алертинга, который сообщит о любых изменениях метрик на дашбордах в реальном времени.
На вебинаре в прямом эфире продемонстрируем, как легковесная система Digital Q.Sensor BI предлагает современный подход к визуализации и управлению данными, превращая их в стратегический актив и инструмент для принятия управленческих решений.
О чем поговорим на вебинаре:
14:00 - 14:10 Коротко о платформе визуальной аналитики Digital Q.Sensor BI
14:10 - 14:20 Создаем дашборды при помощи no-code инструментов. Используем интуитивный no-code редактор
14:20 - 14:30 Создаем графики и диаграммы при помощи ИИ. Визуализируем данные по текстовому описанию
14:30 - 14:40 Ситуационный центр в вашей компании. Что такое ситуационный центр и как быстро настроить метрики и алертинг
