Datalytics

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?

Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.

Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.

Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;
🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;
🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;
🔶Как искать работу без коммерческого опыта;
🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;
🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.

🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!

Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!

Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.

🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Остались считанные дни провидение разборов ❗️❗️

👉 https://t.me/+bkZhvVkXSHVkYmUy

Айтишники, горит вакансия ❗️

Позиция: Дата-аналитик
Компания: Яндекс.Маркет
Зарплата: 200,000-350,000₽
Кто хочет устроиться на такую позицию? Но в голове звучит: «Не вывезу» — скиллов ещё не хватает, ответственность слишком большая

Один товарищ — Ваня, для вас дюжину раз доказал, что даже с базовыми знаниями о Python ты можешь претендовать на такую зарплату хоть этой весной

Он сам работал продуктовым аналитиком в крупных компаниях и в блоге делится инфой, которую не расскажет ни один коллега:

- Как уверенно проходить собеседования? [Полный гайд]
- Какие ошибки не позволяют тебе получать офферы от 250,000₽? [Читать]
- Разборы задач с ваших будущих собеседований [Открыть]
Кто сохранит канал сейчас — заберёт бесплатную консультацию, где разберем твою ситуацию 👇

https://t.me/+bkZhvVkXSHVkYmUy

⚡️Вышло новое исследование «AI в BI Круг Громова 2026»!

ИИ в бизнес-аналитике выходит за пределы обычного чат-помощника. Следующий этап – агентная аналитика и переход от модели «вопрос–ответ» к модели «задача–результат»: ИИ не просто отвечает на отдельный запрос, а самостоятельно планирует анализ, ищет нужные данные и инструменты, выстраивает многошаговую цепочку и выполняет действия.

В отчет «AI в BI-круг Громова 2026» вошли более 10 российских BI-решений с поддержкой AI-функций, среди которых: Yandex DataLens, Навигатор BI, Insight SOLARIS, PIX BI, Easy Report, DataForge AI, Glarus AI, Visiology Cortex, Luxms AI, Polyanalyst и ТЕРН ИИ Ассистент. Решения при этом разделены на 4 архитектурных подхода: встроенный ИИ, UI-помощник, внешний ИИ-агент и ассистент на семантическом слое.

➡️Отчет поможет понять:
– чем генеративный AI-помощник отличается от полноценного ИИ-агента,
– какие архитектурные подходы к AI в BI уже представлены на рынке,
– насколько решения способны самостоятельно работать с данными и выполнять аналитические задачи,
– почему семантический слой становится фундаментом надежной агентной аналитики,
– как выбирать решение с учетом требований к безопасности, изоляции данных и российской инфраструктуре.

🟣Решения проверены по 55 критериям и сопоставлены по 6 функциональным слоям AI-агентов: доступ и понимание данных, подготовка и трансформация, семантический слой, визуализация и анализ, прогнозирование и наблюдаемость.

📌 Один из главных выводов – чем автономнее ИИ, тем важнее семантический слой. Он задаёт смысл метрик, связей и бизнес-правил, снижая риск убедительных, но неверных ответов. Семантический слой делает работу ИИ более прозрачной и контролируемой.

Отдельный блок посвящен российской специфике: локализации данных, закрытым контурам, требованиям реестра ПО и санкционным рискам.

Результаты представлены не как рейтинг, а как сравнение архитектурных подходов, уровней автономии и сценариев применения – скачать отчет бесплатно!

Используйте отчет как практический ориентир, чтобы оценить зрелость AI-функций в BI и сравнить подходы к агентной аналитике.

Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️

#КругиГромова #AgenticBI #BI #ИИ #исследование_КругиГромова

Как построить управляемый Data Lakehouse за неделю на Evolution Data Platform ⤵️

На вебинаре 8 сентября эксперты Cloud.​ru покажут, как за неделю с нуля построить архитектуру Data Lakehouse на Evolution Data Platform — от загрузки сырых данных до курированных витрин — с помощью управляемых сервисов, без эксплуатационной нагрузки и с фокусом на бизнес-результат.

В программе:
▶️принципы построения Lakehouse-архитектуры с единым слоем хранения в S3 в формате Apache Iceberg с поддержкой ACID-гарантий и версионирования;

▶️подходы к централизованному управлению метаданными и происхождением данных через Managed Metastore;

▶️способы реализации контроля качества данных в Managed Spark без остановки пайплайнов;

▶️методы организации хранения данных с разным уровнем доверия: партиционирование по качеству, time travel и разделение слоев хранения;

▶️принципы настройки единого SQL-слоя через Managed Trino с разграничением доступа;

▶️инструменты автоматизации оркестрации и мониторинга пайплайнов в Managed Airflow;

▶️возможности визуализации качества и происхождения данных в Managed BI.
➡️ Регистрация — по ссылке

⚡️ Вышел отчет «Отечественные решения Data Lakehouse-круг Громова 2026»

Российский рынок Data Lakehouse перешёл от пилотных проектов к промышленным внедрениям. При этом рынок разделился на два архитектурных подхода, а информационная безопасность стала одним из главных критериев выбора платформы.

В исследование вошли 10 отечественных решений: MWS Data Lakehouse, Платформа Selena, Digital Q.DataFactory, CedrusData Platform, Data Ocean Nova, Tengri Data Platform, Arenadata Hyperwave, VK Data Platform, YTsaurus и Yandex Data Platform.

➡️ Отчёт даст ориентиры:
– чем отличаются интегрированные платформы от унифицированных систем,
– когда важнее гибкость и технологическая свобода, а когда – простота внедрения и сопровождения,
– какие компоненты и архитектурные подходы используют российские Data Lakehouse,
– на что обратить внимание при выборе платформы для корпоративного хранилища данных.

➡️ Особое внимание уделено:
– драйверам перехода на Data Lakehouse – почему технология становится востребованной и какие задачи заказчиков стимулируют её внедрение,
– информационной безопасности – RBAC, сквозному управлению доступом, аудиту и Data Lineage,
– S3-хранилищу, которое фактически становится фундаментом производительности Lakehouse,
– AI/ML и AI-агентам: полноценные агентные возможности на российском рынке пока остаются скорее исключением, чем стандартом.

📌 Исследование основано на сравнении технологических стеков, экспертной оценке решений и анализе практических сценариев их применения. Полный отчёт доступен на сайте центра «Круги Громова» – скачать бесплатно!

Получите актуальную картину российского рынка Data Lakehouse на 2026 год.

Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️

#КругиГромова #DataLakehouse #DLH #DWH #исследование_КругиГромова

3 бесплатных курса, 30+ уроков, 100+ задач 🫠

Кажется, Симулейтив сошли с ума, они отдают бесплатно три курса, за которые многие берут деньги.

Если вы хотите прокачаться в аналитике данных - начните с бесплатных курсов по самым важным разделам. Именно эти блоки помогут вам вкатиться в профессию, спрос на которую не падает из года в год.

В наборе вы получите:

🐍 Основы Python — 10 уроков, 100+ практических задач, 3 проекта для портфолио. Реальные кейсы: аналитика продуктовых метрик, автоматизация обработки чеков. Спойлер: именно с этого начинается карьера аналитика.

🗄 Основы SQL — 12 уроков, 70 задач на PostgreSQL, оконные функции, финальный проект. Без SQL не возьмут ни на одну позицию, связанную с данными.

🐼 Pandas — библиотека, которую аналитик использует каждый день. ABC/XYZ-анализ, EDA, динамика продаж, реальный проект на данных аптечной сети.

Всё это с нуля, с поддержкой в чате и доступом сразу после регистрации.

Забирайте, пока не передумали 👉 [Забрать набор курсов]

🔥 Подборка-сохраняшка самых полезных эфиров с канала. В этом году у нас 3 фокуса - разборы резюме, мок - собесы, анализ рынка от клиентов
Этот пост будет постоянно актуализироваться новыми ТОПовыми статьями, подписывайтесь, чтобы не потерять!

• разборы резюме
• мок собесы (вы очень просили на последнем эфире)
• офферы

📹 ЭФИРЫ - РАЗБОРЫ РЕЗЮМЕ
🔴Разборы резюме project manager
🔴Разборы резюме product manager (эфир с нанимающим)
🔴Разборы резюме аналитики (разные)
🔴Разборы резюме разработчиков (эфир с нанимающим)
🔴Разборы резюме. Project, Delivery, Analyst, Developers (эфир с нанимающим)
🔴RTE, Scrum master, Agile Coach - кто все эти люди?)
🔴Разборы резюме управленцев. РМО, СТО, CIO, СРО, СМО

📹 ЭФИРЫ - МОК собесы
🔴МОк собес на проджекта
🔴МОК собес на продакта
🔴МОК собес на аналитика 1С
🔴МОК собес на аналитика (бизнес/системный)

Дополнительно:
🔴Что происходит на рынке труда прямо сейчас - рассказывают мои клиенты, с функциями РМО/ СТО / delivery / ФА 1С
🔴Как повысить ЗП на текущем рабочем месте
🔴пошаговая схема, как выйти на 1 млн руб в найме

👀 КТО? СКОЛЬКО ПОЛУЧАЕТ?
Все наши каналы с анонимными историями по ЗП аналитики, проджекты, продакты, разработчики, HR

💵 Офферы и истории
🔴Оффер на 14,6 млн в год на Head of engineering за 5 месяцев
🔴Куда расти аналитику, который достиг стеклянного потолка
🔴Оффер на продакта на 930к по году!!!
🔴Оффер на Project manager на 575к
🔴32 оффера в апреле
🔴47 Офферов в МАРТЕ

Запись на бесплатную КАРЬЕРНУЮ ДИАГНОСТИКУ, чтобы примерно прикинуть свои шансы на рынке труда: по ЗП, роли, оценить сроки на поиск https://forms.gle/W6jTrFNDtgvJakte8

📊 Глубокое погружение в профессиональные инструменты на реальных проектах. Записывайтесь на курс «Системный аналитик. Экспертный уровень».

🎁 Учавствуйте в 3 бесплатных вебинарах — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам!

6 августа, 20:00 мск — «Пользовательские сценарии (Use Cases) на реальном примере»: от бизнес-требования до задачи разработчику. Анализ требований, создание Use Cases, связь с разработкой, Q&A.

13 августа, 20:00 мск — «Управление данными в MSA»: цена ошибок дублирования данных, оптимизация инфраструктуры и выбор БД (SQL vs NoSQL), единый глоссарий и контракты данных без бюрократии, требования к качеству данных для ИИ, чтобы модели не «галлюцинировали».

20 августа, 20:00 мск — «Аналитическая дженга»: как проектировать и управлять изменениями системы через BACCM, (4+1) и C4, чтобы архитектура не рассыпалась.

Записывайтесь

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

📊 Данные сейчас растут быстрее, чем компании успевают под них перестраиваться. Поэтому всё больше переходят на Lakehouse — архитектуру, которая совмещает гибкость Data Lake и надёжность классического хранилища данных.

Почему это важно прямо сейчас: переход на Lakehouse в среднем снижает затраты на инфраструктуру на 40% и ускоряет получение аналитики с недель до дней. А ещё 85% компаний уже строят на Lakehouse свои ИИ-модели — без такой платформы AI-проекты просто не на чем разворачивать.

В России эта технология только набирает обороты, поэтому специалисты, которые умеют такие системы проектировать и разворачивать, — на вес золота. Yandex Cloud предлагает два экзамена, чтобы подтвердить это официально:

1⃣ Data Engineer — базовый экзамен для тех, кто работает с данными на Yandex Cloud: загрузка, хранение, обработка данных, оркестрация ETL/ELT-процессов. Рассчитан на специалистов с опытом работы от 6 месяцев, 50 вопросов, 90 минут.

2️⃣ Lakehouse Data Engineer — продвинутый экзамен для тех, кто уже проектирует и разворачивает решения на архитектуре Lakehouse. Для специалистов с опытом работы от 2 лет, 30 вопросов, 45 минут.

🎓 На оба экзамена — скидка 50%, если успеть зарегистрироваться до 25 сентября 2026.

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?

Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.

Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.

Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;
🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;
🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;
🔶Как искать работу без коммерческого опыта;
🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;
🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.

🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!

Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!

Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.

🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Присаживайся на диван к аналитикам Авито 👀

Команда AvitoTech запустила проект «Диванная аналитика». Это серия материалов, где специалисты из Авито рассказывают, как принимают решения в одной из крупнейших экосистем страны.

Если ты работаешь с данными, то вот 3 причины зайти на лендинг прямо сейчас:

1️⃣ Все выпуски опираются на реальный опыт — аналитики рассказывают о том, что уже применили у себя и что сработало.
2️⃣ Царит приятная атмосфера: по сути, все видео — это недушные мини-лекции с наглядной презентацией.
3️⃣ Разбираются разные темы — от ML до стратегического планирования.

Контент может пригодиться опытным аналитикам и менеджерам, которым надо говорить с командой на одном языке.

Смотри готовые выпуски и подпишись на новые — телеграм-бот пришлёт уведомление о новом видео!

Посмотреть, что там интересного

🔥 Okko Analysts’ One Day Offer* — твой шанс попасть в команду аналитиков Okko

🛎️ Регистрация скоро закроется: подать заявку можно только до 28 июня, 23:59 МСК.

😁 Okko ищет продуктовых и дата-аналитиков уровня middle+ и senior.

✅Подходит, если у тебя есть опыт в аналитике от 2 лет, ты уверенно работаешь с SQL, Python, BI-инструментами, умеешь быть партнёром для бизнеса и понимаешь влияние задач на продукт.

Твои возможности в Okko:
👉 Работа в удобном формате — гибрид или удалённо
👉 Забота о здоровье — ДМС со стоматологией
👉 Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта
👉 Задачи, которые влияют на миллионы зрителей
👉 Комьюнити, внутренние активности и многое другое

📎Подробнее об условиях, этапах интервью и возможностях работы в Okko — на сайте.

📌 Подай заявку до 28 июня, 23:59 МСК по ссылке.

* Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko.

Гарантируем вам трудоустройство в аналитике уже в 2026 году!

Ребята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите прокачаться как специалист, для вас есть классная новость: сейчас ваше время сделать первый шаг! Симулейтив гарантируют ваше трудоустройство и берут оплату только после вашего трудоустройства!

Данных вокруг всё больше, бизнесу нужны люди, которые умеют превращать цифры в решения. И именно этим занимаются аналитики данных - профессия, которая стабильно востребована уже много лет и не собирается сдавать позиции.

Курс-симулятор «Аналитик данных» от Simulative

Что внутри:
➖12 модулей: SQL, Python, BI, статистика, продуктовые метрики и не только;
➖Практика на реальных кейсах, которые помогут нарастить ваше портфолио;
➖Свободный формат, можно легко совмещать с другой учебой или работой;
➖Наставники, которые реально помогают и ведут за руку;
➖Рекомендации по составлению резюме и поиску работы;
➖Возможность трудоустройства сразу после курса.

Кому будет полезно:
1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля;
2. Тем, кто устал от своей текущей работы и хочет получить новую профессию;
3. Тем, кто начал учиться самостоятельно, но нуждается в системном обучении.

Simulative сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройство своих студентов!

🔗 ПОЛУЧИТЬ ГРАНТ НА ОБУЧЕНИЕ

Почему AI-агенты ошибаются, даже если у них есть доступ ко всем данным? 🤖

Многие компании уже экспериментируют с AI-агентами для поиска информации, аналитики и работы с корпоративными знаниями. Однако на практике доступ к данным еще не гарантирует качественный результат.

Причина часто кроется не в самой модели, а в архитектуре данных: отсутствует семантический слой, бизнес-логика не формализована, а данные не готовы к работе с ИИ.

📆 23 июня в 11:00 мск компания Lasmart приглашает на бесплатный вебинар «Почему 90% данных не готовы к работе с ИИ: архитектурный фундамент AI-агентов».

👨‍💻 Спикер: Павел Хамрин — руководитель AI-направления Lasmart. Более 10 лет занимается внедрением аналитических решений, DWH и BI-систем, развивает практики применения AI в аналитике и работе с данными.

В программе вебинара:
— почему прямого доступа к данным недостаточно для AI-агентов;
— откуда берутся «галлюцинации» при работе с корпоративными данными;
— зачем нужен семантический слой;
— какие компоненты включает AI-Ready архитектура;
— как подготовить DWH, BI и корпоративные данные к работе с ИИ;
— практическая дорожная карта внедрения и масштабирования AI-агентов.

Вебинар будет полезен CTO, CIO, CDO, руководителям AI-проектов, Head of BI, Head of Analytics, архитекторам данных и специалистам, отвечающим за развитие корпоративной аналитики.

🎁 Бонус участникам — персональный разбор стека данных и рекомендации по подготовке архитектуры для запуска AI-агентов.

🔗 Регистрация по ссылке

Лучший аналитик — ленивый аналитик

Если вы когда-нибудь пользовались Авито, то знаете, что в сервисе есть доставка. Она платная, зато удобная: можно купить вещь в городе на другом краю страны. Чтобы рассчитать цену на неё, нужно учесть много деталей: категорию товара, службу доставки, города, скидки и комиссии. Нужно найти такую стоимость, чтобы и бизнес не ушёл в минус, и покупателю с продавцом было выгодно.

Эту задачу решал аналитик Илья Цедяков, и в новом выпуске «Диванной аналитики» он рассказал, как подходил к работе:

1️⃣ Сначала оценил исходный алгоритм и его проблему медленной работы.
2️⃣ Затем попробовал эволюционный алгоритм — скорость стала отличной, но упала точность.
3️⃣ В итоге подход пересобрали при помощи линейного программирования.

Подробный рассказ о том, как разрабатывали новый алгоритм, смотрите в свежем выпуске «Диванной аналитики»:

📌 YouTube
📌 VK Видео

AI-компании начали менять токены на доли в компаниях

В мае 2026 OpenAI предложила каждому стартапу текущего батча Y Combinator $2M в API-токенах за долю. И токены — не по себестоимости: маржинальная стоимость инференса в разы ниже розничной цены, по которой считается сделка

Но дело не в том, что инференс дёшев. Инференс стоит денег — GPU, электричество, мощности. Дело в другом: эти мощности и так бы крутились. OpenAI отдаёт то, что и так производит

Но обычно он продаёт инференс за деньги. Разовая сделка, конец. А здесь он отдаёт тот же инференс — и берёт долю

Стартап не может обналичить токены. Не может потратить на зарплаты, на аренду. Токен тратится только на инференс — то есть обратно у OpenAI. И тем же инференсом стартап строит свой продукт быстрее. Тот самый продукт, долей в котором OpenAI теперь владеет

Это как если бы магазин давал тебе кашу, от которой ты лучше работаешь, и брал за это долю твоей выросшей зарплаты

Токен из операционного расхода становится капитальной валютой. Расход остаётся расходом — мощности всё равно горят. Меняется то, чем он становится: долей в будущем, которое сам же производишь

Один и тот же токен и товар, и доля: стартап потребляет товар, OpenAI владеет долей

Это уже было. В конце девяностых Cisco, Lucent и Nortel давали телеком-стартапам оборудование в долг и брали долю — стартапы на это оборудование строились, вендоры росли вместе с ними

И если довести до конца — это уже не про один батч и не про $2M. Если инференс — это сырьё, то поставщик сырья берёт долю в каждом, кто из сырья что-то строит. Как если бы электрическая компания владела долей в каждом заводе, работающем на её токе

Тот, кто владеет вычислениями, начинает владеть тем, что на вычислениях построено

Как вкатиться в аналитику, с зарплатой в 3 раза выше, чем у остальных 2026 году❓

Если следовать обычному треку развития карьеры аналитика, рост зп будет медленным и постепенным. К тому же во время кризисов бизнес, хуже нанимает и чаще сокращает тех, кто не расширяет свой стек и не прокачивает знания вокруг основной области.

Все это не относится к фулл-стек аналитикам, доля вакансий которых активно растет в общей массе вакансий аналитиков.

В связи с этим приглашаю вас
на эфир 📉📉📉📉📉📉

📹 На эфире будет разобрано:
— Почему рынку реже нужны узкие специалисты и чаще — fullstack-аналитики
— Как войти в профессию с нуля и устроиться на работу быстро
— Кому подходит fullstack-путь, что нужно изучить и как новичку дойти до оффера

Эти и ещё кучу важных вопросов для вас разберёт Илья Ковалёв - лид команды клиентской аналитики в Dodo Brands. Илья нанимает аналитиков и проводит собеседования: знает, что реально требует рынок в 2026

🎁 Всем зарегистрировавшимся на вебинар мы пришлют видеоурок по собеседованиям и карту компетенций fullstack-аналитика.

📊 Зарегистрироваться бесплатно

⚡️Вышло новое исследование Self-Service-круг Громова 2026

Оно показывает, как российские платформы помогают бизнес-пользователям работать автономно во всей архитектуре данных, а не только в BI.

В отчет вошло 20+ российских решений: от BI, ETL и IBP-систем до облачных сервисов и платформ по работе с семантическим слоем. Среди которых: Yandex DataLens, Modus BI/ETL, Loginom, Dat. ax, DataForge,Visiology, PIX BI, Rapeed и другие.

➡️Отчет поможет понять:
– где self-service – реальная управляемая модель, а где – набор разрозненных функций или маркетинговая декларация,
– какие элементы инфраструктуры критичны и как безопасно интегрировать AI,
– как балансировать свободу пользователя и управляемость среды.

➡️Особое внимание уделено:
– AI в self-service: без бизнес-контекста AI может давать убедительные, но неверные ответы.
– и семантическому слою: пользователю недостаточно просто дать доступ к данным; нужно зафиксировать показатели, правила расчета, связи и ограничения интерпретации.

📌Исследование Self-Service-круг Громова 2026 основано на анализе документации и тестировании систем. Полный отчёт доступен на сайте центра «Круги Громова» – скачать бесплатно!

Используйте готовые ориентиры для оценки зрелости self-service в вашей компании.

Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️

#КругиГромова #ИИ #AgenticAI #SelfService #SemanticLayer