Бизнес-анализ | ИТ | ИИ

📊От основ и внедрения ИИ в аналитическую работу до защиты реального проекта за 136 часов обучения на курсе «Бизнес-аналитик в ИТ».

🎁 Записывайтесь на 3 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам!

1⃣28 сентября, 20:00 мск — «Инструменты ИИ в работе бизнес-аналитика»: разберём, какие ИИ-инструменты применяют в сборе требований и анализе данных, покажем примеры промптов и границы между пользой и риском.

2⃣15 октября, 20:00 мск — «Цели и метрики как одно целое»: разберём связь целей и метрик, инструменты для их согласования и почему ошибки в целях обесценивают даже точные метрики.

3⃣22 октября, 20:00 мск — «Управление изменениями требований»: обсудим, как выстроить процесс управления требованиями, чтобы изменения не разваливали скоуп проекта, и как держать реестр требований в порядке.

Записывайтесь ➡ https://otus.pw/gSyB/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Как мы перестроили корпоративную аналитику: ClickHouse и XLTable

Сложность: ☆☆☆ | Время чтения: 11 мин

Автор статьи делится опытом, почему не стали просто оптимизировать старую систему, как построили новый контур на ClickHouse и XLTable и что произошло после перехода.

📎 Читать статью

💙Бизнес-анализ | ИТ | ИИ
💬Бизнес-анализ | ИТ | ИИ

Где ИИ-агенты реально помогают, а где создают новые риски
➡️Узнайте на GoCloud Tech 2026

Каждый год Cloud․ru собирает ИТ-специалистов, чтобы вместе обсудить, как строить сложные технологии.

В этом году в программе конференции много докладов про ИИ/ML — от инженерных ограничений до инфраструктуры, которая выдерживает миллион токенов в секунду.

Обсудят:

▶️Как выбрать инфраструктуру для ИИ-проекта

▶️Как построить систему, способную выдерживать больше миллиона токенов в секунду

▶️Как защищать чувствительные данные при работе с LLM

▶️В каких задачах ИИ реально помогает

▶️Где границы применимости ИИ-агентов в разработке

15 октября, Москва + онлайн.

Зарегистрироваться на GoCloud Tech 2026

Автоматизация Data Quality: как мы изменили подход к нашим инструментам

Сложность: ★★☆ | Время чтения: 11 мин

Автор статьи делится опытом того, как прошли путь от 11 длительных ручных шагов до автоматизации через AI-агента. Почему отказались от low-code-подхода, как работает распознавание intent и почему выбрали агентскую архитектуру вместо цепочки промптов. Спойлер: решение оказалось смелее, чем планировали в начале.

📎 Читать статью

💙Бизнес-анализ | ИТ | ИИ
💬Бизнес-анализ | ИТ | ИИ

29 копий одного документа на проде — как удалить лишние и не потерять нужную

Сложность: ☆☆☆ | Время чтения: 8 мин

Автор статьи делится реальным кейсом, с которым столкнулась в работе, при разработке требований к алгоритму для очистки от дублей данных на проде

📎 Читать статью

💙Бизнес-анализ | ИТ | ИИ
💬Бизнес-анализ | ИТ | ИИ

Заказ снаружи, десятки систем внутри. Как менялся IT‑ландшафт «Петровича»

Сложность: ☆☆☆ | Время чтения: 11 мин

Это история о том, как IT‑ландшафт «Петровича» вырос из одной системы в десятки специализированных и теперь движется к единой платформе.

📎 Читать статью

💙Бизнес-анализ | ИТ | ИИ
💬Бизнес-анализ | ИТ | ИИ

Domain Driven Design и модульный монолит в Python

Сложность: ★★★ | Время чтения: 16 мин

Публикация дашборда — это не финиш внедрения. Это первый production‑релиз, после которого BI наконец начинает жить в реальной организации.

📎 Читать статью

💙Бизнес-анализ | ИТ | ИИ
💬Бизнес-анализ | ИТ | ИИ

Главная ошибка в разговоре об ИИ-агентах — оценивать их по демо. Демо почти всегда выглядит круто, но в проде все упирается в границы ответственности, данных и безопасности.

Коллеги из Cloud․ru поделились популярными мифами об ИИ-агентах и обозначили реальные границы их возможностей — читайте в карточках.

📌 Еще больше интересного контента про ИИ и технологии ребята из Cloud․ru публикуют в своем канале — подписаться

Код, агенты и чуть-чуть психологии ⚡️

Именно такой стек тем Сбер подготовил для легендарной конференции Технохаб Конф, которая состоится 19 сентября в Екатеринбурге.

В программе — два стрима от экспертов Сбера и других технологических компаний:

✔️ Инженерия и AI‑Disrupt PDLC: код, архитектура, пайплайны, метрики, интеграции. Разборы реальных ошибок и того, как их фиксили.

✔️ Новая реальность: про то, как не растеряться, когда агент берёт на себя половину задач, и сохранить экспертизу.

Ещё будут классные активности, афтепати и много нетворкинга — участие бесплатное.

Регистрируйся, пока есть места! 💚