Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
0 просмотренных постов скрыто

ViRush 2030⁠⁠

Я, Владислав, рассказывал на ViRush 2030 о том, как ArLift управляет 2000+ единицами техники в 22+ регионах с помощью Data-Driven подхода 🚀

Когда у тебя есть операции в Москве, Питере, Владивостоке и ещё 19+ регионах — ты не можешь позволить себе роскошь решать на интуиции. Главный вызов:

✅ Владивосток работает, Санкт-Петербург спит — а ты должен принимать решения круглосуточно
✅ 2000 единиц разной техники — каждая со своей спецификой, нужен единый стандарт анализа
✅ Отчеты идут 3-5 дней вместо того, чтобы быть моментально под рукой
✅ Данные раздроблены по 10+ источникам — нет единой картины бизнеса

Результат? CIO вынужден был выбирать: либо иметь быстрые решения, либо иметь достоверные данные.

И вот здесь вмешался управление данными как ключ к успеху.

🎯 О чем я с Анастасией говорили:

1️⃣ Оптимизация процессов
Вместо того, чтобы ждать 80% времени на сборку отчетов — Visiology свел это к нескольким часам. Автоматизация интеграции 10+ источников данных, и команда работает с анализом, а не с Excel 📊

2️⃣ Прозрачность данных — для всех 🔍
Когда в нескольких регионах случаются проблемы с техникой, руководитель видит это в реальном времени. Интуитивные дашборды Visiology — не для ИТ специалистов, а для всех сотрудников, от менеджера до директора.

3️⃣ Качество аналитики + быстрота решений ⚡
95% точность данных (ноль ручного ввода = ноль ошибок). Критичные сигналы идут не через СМС, а через систему — моментальное реагирование на алармы.

4️⃣ Масштабируемость без боли 📈
Модель работает одинаково, приходишь в новый регион — присоединяешь его к шине данных. Гибридное облачное+локальное решение = безопасность, гибкость, скорость.

🏆 Что получилось:

📌 80% экономия времени на подготовку показателей
📌 95% точность данных вместо ошибок вручную
📌 Еженедельные дашборды вместо месячных отчетов
📌 Единая корпоративная модель данных для всех 22+ регионов и 2000+ машин

Короче: не нужна суперсложная система — нужна система, которая работает как часы и дает ответы в момент, когда они нужны.

🔥 Главная идея:

CIO, который управляет данными как Visiology, становится не "блокером инфраструктуры", а стратегом, который держит руку на пульсе бизнеса. Пока конкуренты гадают — ты уже понял, где прибыль, где кровотечение, где возможность.

Управляйте данными — управляйте будущим!

На ViRush 2030 это было не про PowerBI vs Visiology, и не про облако vs локальное. Это было про то, что в эпоху ИИ компания без real-time аналитики будет отстающей. И CIO, который это понимает и внедряет, — уже выигрывает.

🎯 Хотели услышать нас? Следующий ViRush ждёт вас в 2026.

#ViRush2030 #CIOлогия #DataDriven #BusinessIntelligence #Аналитика

P.S. Всем CIO, кто ещё думает, сколько недель уходит на подготовку квартального отчета — вам срочно на ViRush 😎🚀

1 источник

Теперь подготовь большей развернутый пост на habr

5 шагов выполнено

[CIO] Как мы управляем 2000+ единицами техники в 22 регионах через единую аналитическую платформу

Владислав, CIO ArLift

На ViRush 2030 мы с коллегой Анастасией поделились кейсом, как трансформировать операционное управление в условиях географически распределенного бизнеса. В этом посте — детали внедрения, цифры и уроки, которые могут быть полезны CIO, CTO и руководителям digital-направлений.

Проблематика: почему старые подходы не работают

У ArLift 22+ региональных представительств от Владивостока до Санкт-Петербурга, более 2000 единиц разнородной техники и 10+ автономных IT-систем на периметре. Классическая модель управления — централизованный сбор отчетности, ручная консолидация в Excel, недельный цикл подготовки данных для принятия решений.

Ключевые боли до трансформации:

1. Время реакции
Отчет из регионов шел 3-5 дней. За это время ситуация успевала измениться. Владивосток работает, когда Питер спит — а управленческая команда не имела инструментов для круглосуточного мониторинга.

2. Раздробленность данных
Каждый регион использовал свои инструменты: 1С, Bitrix, разные CRM, Excel-файлы на сетевых дисках. Единой модели данных не существовало — каждый отчет был «истиной в последней инстанции» для своего владельца.

3. Качество и достоверность
Ручной ввод, копирование из системы в систему, отсутствие единых стандартов — ошибки достигали 15-20% в критичных показателях (загрузка техники, простои, доходность на единицу).

4. Масштабирование
При открытии нового представительства внедрение аналитики занимало 3-4 месяца. Каждый раз — заново настраивать коннекторы, дашборды, процессы.

5. Управленческая слепота
Руководитель не мог в моменте ответить: «Какая техника сейчас простаивает?», «Где мы теряем маржу?», «Какой регион не выполняет KPI?». Для ответа требовался запрос в IT, ручной сбор данных, подготовка презентации.

Цели проекта: от «иметь отчеты» к «управлять в реальном времени»

Мы сформулировали 4 стратегических приоритета:

  1. Оптимизация процессов — сократить время на сбор показателей с 3-5 дней до нескольких часов, устранить ручные операции

  2. Прозрачность данных — обеспечить доступность и понятность данных для всех подразделений

  3. Качество аналитики — повысить достоверность и глубину анализа для стратегических решений

  4. Единая модель — создать корпоративную модель данных с визуализацией и мониторингом в реальном времени

Выбор платформы: почему Visiology

Мы рассматривали несколько вариантов: Power BI, Qlik, Tableau, собственная разработка. Visiology выбрали по 4 критериям:

Экспертиза и репутация
Лидер российского рынка enterprise BI с кейсами у «Газпромбанка», «Магнита», «Леруа Мерлен» и других крупных игроков. Это не поставщик, а партнер, который понимает специфику российского бизнеса и готов к глубокой интеграции.

Гибкая архитектура
Поддержка гибридных развертываний (облако + локальная инфраструктура) — критично для compliance и требований InfoSec. Возможность подключения разнородных источников: от 1С до IoT-датчиков на технике.

Интерфейс и юзабилити
Для конечных пользователей (менеджеров, руководителей регионов) интерфейс оказался проще и интуитивнее альтернатив. Это снизило барьер внедрения и затраты на обучение.

Сообщество и поддержка
Большое комьюнити, доступное обучение, быстрая экспертная поддержка. Важно: легче найти специалистов, чем на экзотических платформах.

Архитектура решения: корпоративная шина данных

Мы не просто «подключили дашборды». Построили корпоративную шину данных на базе Visiology:

text

Источники данных → ETL/ELT → Единое хранилище → Витрины данных → Дашборды/Аналитика ↓ ↓ Контроль качества Мобильное приложение ↓ ↓ Метаданные и линейность Алармы и оповещения

Технические компоненты:

  • 10+ источников: 1С (бухгалтерия, управленческий учет), Bitrix (CRM), телематика (GPS/датчики техники), системы учета рабочего времени, Excel-файлы

  • Корпоративная модель данных: единая терминология, мастер-данные (техника, клиенты, сотрудники), линейность данных (от источника до дашборда)

  • Витрины данных: специализированные наборы для разных бизнес-направлений (операционная эффективность, финансы, продажи, техническое обслуживание)

  • Визуализация: еженедельные дашборды для оперативного управления, стратегические дашборды для C-level, мобильные дашборды для руководителей в полях

  • Мониторинг и алармы: мгновенные уведомления о критических отклонениях (простой техники, провала KPI, рисков безопасности)

Цифры и результаты: что изменилось за 12 месяцев

МетрикаБылоСталоИзменениеВремя подготовки отчетности3-5 дней2-3 часа-80%Достоверность данных80-85%95%+15%Количество источников данных10+ изолированных10+ интегрированныхЕдиная модельЧастота обновления данныхЕженедельноЕжедневно/в реальном времени+700%Время внедрения нового региона3-4 месяца2-3 недели-85%Процент ручных операций60%<10%-85%

Качественные изменения:

  • Руководители регионов получили доступ к своим дашбордам в реальном времени через мобильное приложение. Меньше вопросов к центральному офису — больше фокуса на клиентах.

  • Операционная эффективность: выявили 15% техники с низкой загрузкой, перераспределили между регионами, повысили доходность на 8%.

  • Стратегическое планирование: теперь видим не только историю, но и прогнозы на основе ML-моделей (Visiology встроенные алгоритмы).

Ключевые уроки для CIO

1. Начинайте с проблемы бизнеса, не с технологии
Мы не выбирали «BI-систему». Мы решали задачу: «Как управлять 2000 единицами техники в 22 регионах эффективно». Технология — это инструмент, а не цель.

2. Стройте корпоративную шину данных, а не просто дашборды
Дашборды без единой модели данных — это красивые картинки. Инвестируйте в построение единой терминологии, мастер-данных и линейности данных с первого дня.

3. Автоматизация > Визуализация
Визуализация важна, но главное — устранить ручные операции. 80% времени экономим не за счет «красивых графиков», а за счет автоматической интеграции и валидации данных.

4. Юзабилити для бизнеса — критичный фактор успеха
Если система требует 40 часов обучения — это провал. Выбирайте платформы, которые интуитивны для конечных пользователей. Иначе внедрение не взлетит.

5. Гибридная архитектура — не компромисс, а необходимость
Облако — быстрее, локально — безопаснее. Современные платформы должны поддерживать оба сценария. InfoSec и compliance не должны блокировать digital.

6. Масштабируемость — это не про «много серверов», а про «быстрое подключение новых бизнес-единиц»
Наша метрика: 2-3 недели на полное подключение нового региона. Если у вас это занимает месяцы — архитектура не готова к росту.

Что дальше: план на 2025-2026

Мы уже работаем над следующим этапом:

  • IoT-интеграция: подключение телематики напрямую к Visiology для предиктивного обслуживания техники

  • AI-ассистент для руководителей: нативная интеграция с мессенджерами для быстрых ответов «Почему падает выручка в регионе X?»

  • Расширение на экосистему: подключаем партнеров и поставщиков к нашей шине данных для end-to-end видимости цепочки

Заключение: почему это важно для CIO

В эпоху ИИ мир никого не ждет. Компании, которые продолжают решать «на глаз», уходят на обочину. А CIO, которые не могут предоставить бизнесу real-time аналитику, рискуют стать владельцами инфраструктуры, а не драйверами стратегии.visiology

ArLift — это не уникальный кейс. Это типовая ситуация для любой распределенной компании: розница, логистика, производство, сервис. Разница только в том, кто первым построит корпоративную шину данных и получит конкурентное преимущество.

Ваши действия сегодня:

  1. Посмотрите, сколько временя уходит на сбор отчетности в вашей компании

  2. Посчитайте, сколько ошибок в данных из-за ручного ввода

  3. Оцените, сколько дней уходит на подключение нового бизнес-подразделения к аналитике

Если сумма больше 5 дней и 10% ошибок — вам нужно срочно менять подход.

https://t.me/ciologia

Вопросы CIO в комментариях — отвечу, чем смогу. А на ViRush 2026 будем говорить про IoT и AI-ассистентов для управления техникой.

#CIO #BusinessIntelligence #DataDriven #Visiology #DigitalTransformation #EnterpriseBI

Показать полностью 2
Google analytics Bi Data Data Science IT Telegram (ссылка) Длиннопост
2
2

Как убытки Аренадата превратятся в прибыль⁠⁠

Как убытки Аренадата превратятся в прибыль

💭 Анализ текущего состояния и перспектив развития Аренадата...

💰 Финансовая часть (1 п 2025)

📊 Выручка уменьшилась на 42% и достигла отметки в 1,4 млрд рублей. Операционный денежный поток (OIBDAC) и чистый инвестиционный доход (NIC) остаются отрицательными, достигнув значений минус 1,5 млрд и минус 1,1 млрд рублей соответственно. Стоит отметить, что доходы российских компаний-разработчиков программного обеспечения сильно зависят от сезона: основной объем продаж традиционно приходится на вторую половину года, в то время как затраты распределяются относительно равномерно на протяжении всего календарного периода. Это объясняет снижение показателей операционной прибыли и чистого дохода, что является распространённой чертой отрасли.

🫰 С января текущего года компания сосредоточила усилия на оптимизации издержек, продолжая жестко контролировать расходы на оплату труда сотрудников, рекламные кампании и продвижение продукции.

💪 Финансовая устойчивость поддерживается благодаря отсутствию долгового бремени. За первые шесть месяцев 2025 года компания продемонстрировала положительную динамику свободного денежного потока, размер которого превысил отметку в 0,1 млрд рублей.

💸 Дивиденды / 🫰 Оценка

🤑 По прогнозам, компания сохранит стабильную выплату дивидендов, а уровень дивидендной доходности останется одним из самых высоких среди российских разработчиков ПО.

😎 Руководство компании продолжает уверенно заявлять о высоких темпах роста в течение года. Однако важно пристально следить за реализацией заявленных целей. Несмотря на то, что выполнение плана позволит бизнесу развиваться активно даже на фоне экономического спада, текущая стоимость акций всё равно выглядит завышенной.

📌 Итог

🤔 Наблюдается значительное снижение маржинальности прибыли и показателя OIBDAC, что является тревожным сигналом, учитывая долгосрочную тенденцию ухудшения рентабельности бизнеса. Хотя первое полугодие носит скорее ознакомительный характер. Более 80% потенциальной выручки должно прийтись на второе полугодие.

✔️ Аренадата продолжает активно расширять продуктовую линейку как за счет внутренних разработок, так и через стратегические приобретения. Потенциал для роста клиентской базы остается значительным. Существенным конкурентным преимуществом компании также выступает высокий уровень клиентской поддержки.

🧐 Главные приоритеты включают разработку инновационных и надежных решений для обработки данных, освоение новых рынков для расширения ассортимента услуг, а также внедрение передовых технологий искусственного интеллекта, которые будут способствовать дальнейшему росту бизнеса в ближайшие годы.

👌 Руководство подчеркивает, что в условиях улучшения геополитической обстановки компания не столкнется с угрозами, поскольку её продукция полностью соответствует уровню зарубежных аналогов и успешно конкурирует с ними.

🎯 ИнвестВзгляд: Среднесрочно этот актив представляет особый интерес ввиду огромного потенциала роста. Показатели в финансовой части должны расти, что будет способствовать еще и увеличению дивидендов. Высокая оценка не смущает — при стабилизации результатов бизнеса она придет в норму.

📊 Фундаментальный анализ: 🟰 Держать - хотя компания демонстрирует положительные стороны, такие как отсутствие долга и растущие продажи, существенное снижение выручки и отрицательные показатели OIBDAC и NIC вызывают опасения.

💣 Риски: ⛈️ Высокие - наблюдается существенная волатильность результатов и неопределённость в реализации планов с крайне высокой конкуренцией в секторе.

✅ Привлекательные зоны для покупки: ТЕКУЩИЕ (Доля увеличена) / 100р

💯 Ответ на поставленный вопрос: Убытки Аренадаты обусловлены спецификой российского рынка ПО: большинство сделок совершаются во второй половине года, а расходы распределяются равномерно. Поэтому второе полугодие исторически будет сильнее в финансовой части.

👀 Готовится ещё одна интересная публикация.

$DATA $DATA #Аренадата #Анализ #Инвестиции #Дивиденды #Бизнес #Аналитика

Показать полностью
[моё] Биржа Инвестиции Дивиденды Инвестиции в акции Акции Data Аналитика
0
2

Nvidia: дата-центры и маржинальность — кеш-машина и бизнес мечты!⁠⁠

Nvidia: дата-центры и маржинальность — кеш-машина и бизнес мечты!

Друзья, посмотрите на график: на январь 2020 года выручка Nvidia от дата-центров была всего $3 млрд, а на январь 2025 года уже более $115 млрд! Но рост это ещё не всё — обратите внимание на маржинальность этого бизнеса:

Маржинальность дата-центров Nvidia:
По итогам Q1 2025, non-GAAP gross margin в сегменте дата-центров составила 79%. Уровень, о котором большинство IT-компаний могут только мечтать
Общая маржа около 43%, а сейчас — стабильно выше 70% по всему бизнесу, причем именно дата-центры тянут среднее вверх.
Операционная маржа по итогам года — 65%, т.е. больше половины выручки компания превращает в прибыль — фантастика.

Почему у Nvidia так получается? Ключевая причина:
Nvidia — абсолютный лидер рынка дата-центров для ИИ (более 90% рынка GPU для дата-центров) и по сути компания монополист и диктует цены.

Ну и мы очень ждём на нашем рынке представителей индустрии ЦОДов, которые уже заявляли о планах по проведению IPO!

Читайте больше новостей по аналитике рынка в тг-канале: Леонид Павликов: капитал для бизнеса.

Показать полностью
Инвестиции в акции Инвестиции Биржа Дивиденды Фондовый рынок Финансы Анализ рынка Трейдинг Data IT
2
187

Коллекция бесплатных датасетов для обучения моделей⁠⁠

Недавно мы опубликовали подборку онлайн-курсов по машинному обучению, а в этом посте мы собрали подборку ресурсов, из которых вы сможете выбрать подходящие данные для своих проектов по машинному обучению, анализу данных и визуализации.

Работая с датасетами, важно учитывать их структуру, объем и качество данных. Хорошо подготовленный датасет может значительно упростить обучение модели и повысить точность прогнозов.

Бесплатные датасеты

1. Kaggle Datasets — огромная коллекция датасетов для задач машинного обучения, анализа данных и визуализации. Здесь вы найдете как классические наборы данных (например, Titanic или MNIST), так и необычные, такие как данные по сериалу «Игра престолов» или статистика футбольных матчей.

1/2

2. Awesome Public Datasets — GitHub-репозиторий с огромным списком бесплатных датасетов на все случаи жизни. Здесь вы найдете данные по здравоохранению, финансам, географии, а также редкие специализированные наборы для узких исследований. Отличный ресурс для вдохновения и поиска необычных датасетов.

Коллекция бесплатных датасетов для обучения моделей

3. UCI Machine Learning Repository — классический источник датасетов для исследований и экспериментов. Этот репозиторий существует уже много лет и содержит сотни датасетов для задач классификации, регрессии и кластеризации. Отличный выбор для тестирования новых алгоритмов.

Коллекция бесплатных датасетов для обучения моделей

4. Google Dataset Search — поисковик от Google, который помогает находить открытые датасеты по любым темам: от научных исследований до социальных и экономических данных. Удобный инструмент для быстрого поиска нужной информации.

Коллекция бесплатных датасетов для обучения моделей

5. Hugging Face Datasets — библиотека от платформы Hugging Face, где собраны датасеты для задач обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и машинного обучения. Поддерживает удобную интеграцию с моделями и фреймворками для обучения ИИ.

Коллекция бесплатных датасетов для обучения моделей

6. Azure Open Datasets — коллекция открытых датасетов от Microsoft Azure. Здесь вы найдете данные для задач в области здравоохранения, финансов, демографии, транспорта и многого другого. Отлично подходит для использования в облачных проектах и при работе с большими данными.

Коллекция бесплатных датасетов для обучения моделей

7. Registry of Open Data on AWS — реестр открытых данных на платформе Amazon Web Services (AWS). Включает датасеты для анализа изображений, работы с текстами, биоинформатики, данных о климате и многого другого. Удобен для использования в облачных вычислениях.

Коллекция бесплатных датасетов для обучения моделей

Использование готовых датасетов экономит время и позволяет сосредоточиться на анализе и построении моделей, а не на сборе данных. Это также помогает новичкам быстрее погружаться в практику машинного обучения, работая с реальными данными.

Показать полностью 8
Обучение Машинное обучение Data Длиннопост
18
0

$DATA — Аренадата пирует во время чумы!⁠⁠

$DATA — Аренадата пирует во время чумы!

Сегодня эмитент впервые с момента IPO опубликовал отчет, который сразу же превзошел все ожидания.

☄️ Ведь всего за год компания сумела нарастить выручку аж в 2 раза, сменив убыток на солидную прибыль.

Исходя из чего можно сказать, что работа менеджмента над снижением сезонности бизнеса не прошла даром.

💰 К тому же при текущей ставке весьма радует отсутствие долга в совокупности с наличием депозита.

Да и техническая картина в акциях после размещения выглядит уж очень уверенно.

❗️ Так что я подумываю над перекладыванием средств из разочаровавшего Позитива именно в Аренадату!

А чтобы и дальше оставаться в курсе значимых новостей и знать, какие акции покупать, а от каких лучше избавиться, переходите в профиль.

Гарантирую, что с нами вы всегда будете в курсе дела 🤝

Показать полностью
[моё] Биржа Инвестиции в акции Инвестиции Дивиденды Трейдинг Data Ключевая ставка
0
9

UE5 short tutorials: Из Блендера в UE5 через DataTables и InstancedMeshes⁠⁠

выгоняем из блендера массив точек с координатами, вращением и скейлом, подгружаем его в UE5, интерпретируем данные в таблицу и подгружаем в блюпринт, делаем instanced meshes в блюпринте на основе этих координат. Актуально для большого числа объектов.

[моё] Unreal Engine 5 Blender Data Видео YouTube
3
Посты не найдены