Внедрение Data Governance и единого каталога данных для AstraZeneca
Создана единая система управления данными для повышения их качества, доступности и прозрачности
Цифровая трансформация обладает огромным потенциалом создания новых ценностей для бизнеса, изменения жизни потребителей и расширения социальных выгод.
Data‑driven подход предполагает использование аналитики данных, гармонично встроенной во все ключевые бизнес‑процессы организации. Наши предложения по цифровизации бизнеса включают в себя консультационные услуги по Data‑driven трансформации, а также услуги по разработке и сопровождению фабрик данных и отчетности, включая Big Data / Data Lakes на различных технологических стеках, в том числе отечественные и Open Source.
Кроме того, мы готовы предложить нашим клиентам разработку специализированных индустриальных и функциональных решений на основе технологий продвинутой аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
AI‑driven разработка data‑продуктов
Лариса Малькова, директор практики Data&AI AXENIX, рассказывает о новой методологии компании AI‑Powered Data Delivery по полной трансформации цикла разработки data‑продуктов, используя возможности, которые дает GenAI. Вы узнаете, как перейти от классического подхода к непрерывному AI‑native конвейеру создания и развития data‑продуктов и какие преимущества это может принести бизнесу
ИИ‑агенты в действии: экономика и управление
В материалах представлены базовые свойства, уровни автономности и возможности ИИ‑агентов, оценка долей рынка по странам и регионам, информация о драйверах и барьерах развития. Кроме того, описаны различные модели управления ИИ‑агентами, включая AI Governance, а также представлены модели монетизации и анализ ключевых аспектов экономической эффективности
Мы помогаем выстроить бизнес-стратегию, подкрепленную конкретными данными и аналитикой, в рамках которой информация превращается в безусловную и измеряемую ценность
Применение интеллектуальных алгоритмов и различных методов анализа к одним и тем же данным позволяет превратить информацию в источник дополнительной прибыли
Современная высокопроизводительная архитектура позволяет обрабатывать данные из различных источников, используя единый комплекс инструментов и сервисов
Мы создаем индустриально- или функционально-специфичные решения, используя визуальную аналитику, компьютерное зрение, распознавание речи и другие технологии
Ценность данных определяется их актуальностью, доступностью и удобством использования. Наши эксперты помогают выстроить необходимые процессы и внедрить специализированные инструменты
Чтобы выявить новые источники роста, мы готовы предложить интеллектуальные решения для поиска и аналитики ваших неструктурированных данных
Мы разработали и успешно внедряем собственные AI-продукты, которые будут полезны в самых разных областях бизнеса — от разработки ПО до металлургии
Мы создаем уникальные AI‑решения для повышения эффективности бизнеса — от прогнозирования спроса в ритейле до экономии сырья на производстве
Мы оказываем полный спектр услуг по внедрению ГенИИ — от определения ключевых инициатив до обучения сотрудников работе с ГенИИ
Пройдите краткий опрос и получите рекомендации от экспертов практики Data&AI
AXENIX и FanRuan Software, лидер китайского рынка и вендор BI, являются официальными партнерами. Сертифицированные FanRuan специалисты AXENIX имеют успешный опыт по развертыванию платформы и разработке BI-отчетности для крупных российских клиентов. Они готовы поделиться с заказчиками навыками работы с Fine BI
Сравнительные анализы использования различных BI-инструментов подтверждают преимущества Fine BI в области аналитики, безопасности, администрирования и других аспектов по сравнению с другими платформами. Пользователи могут получить от Fine BI всё, чего они ожидают от Tableau, Power BI, Qlik, и даже больше. Многие компании, в том числе в России, уже получили позитивный опыт использования Fine BI
Подробнее о трех уровнях изучения Fine BI
СмотретьКомплексная среда для управления и развития платформ данных и аналитических систем. Объединяет инструменты полного цикла работы с данными, от проектирования хранилищ до вывода ML‑моделей в промышленную эксплуатацию
Структуры данных и ELT‑процессы генерируются по шаблонам, поэтому код остается единообразным независимо от числа команд
Пользователи сами загружают, объединяют и проверяют данные из разных источников в режиме low‑code
Единый репозиторий моделей, публикация в пакетном режиме или как сервис, мониторинг и управление модельным риском
Решение работает внутри текущего конвейера поставок и сокращает время вывода релизов
Создана единая система управления данными для повышения их качества, доступности и прозрачности
Внедрено единое цифровое решение Dat.ax, охватывающее весь дегустационный цикл
Разработка и внедрение системы бизнес‑анализа
Руководитель практики «Прикладной Искусственный Интеллект»
Директор, руководитель направления «Аналитика данных для продуктовых компаний»
Директор, руководитель направления «Инженерия и архитектура данных»
Директор, руководитель направления «Аналитика данных» для банков и ресурсных компаний
Старший менеджер, руководитель направления «Машинное обучение и искусственный интеллект»
Какие ИИ‑сценарии приносят бизнесу реальную пользу и почему качество данных и регуляторные требования остаются главными барьерами для внедрения технологий.
ПодробнееПартнеры будут создавать отраслевые решения для цифровизации производственных и корпоративных процессов.
ПодробнееЭксперты рассказали, почему развитие ИИ‑агентов требует от бизнеса более зрелого подхода к качеству, хранению и использованию данных.
ПодробнееЭксперты Axenix и DIS Group рассказали, как Self‑service помогает ускорить работу с данными — от извлечения и исследования до аналитики и ИИ‑сценариев.
ПодробнееЧерез 3–5 лет крупным российским компаниям потребуется отдельный специалист, отвечающий за развитие ИИ, — ИИ-лидер.
ПодробнееИнтервью Ларисы Мальковой на Радио РБК о том, как внедрять ИИ‑агентов для работы с данными в компаниях.
ПодробнееИсследование AXENIX показывает, как мультиагентные системы меняют бизнес‑процессы, подходы к управлению и оценке эффективности.
ПодробнееСтатья на Хабре о том, как пользовательские функции помогают переносить сложные SQL‑правила в Spark и сохранять гибкость аналитических сценариев.
ПодробнееРезультат сложных ИТ‑проектов зависит не только от технологий и экспертизы, но и от зрелой коммуникации между участниками внедрения.
ПодробнееСтатья Анны‑Марии Лонь в ежеквартальном деловом издании Ассоциации европейского бизнеса о мультиагентных системах.
ПодробнееТакие компетенции помогут управлять ИИ‑трансформацией и переводить пилотные проекты в бизнес‑результат.
ПодробнееКак отличить безопасную корректировку целей проекта от разрушительного разворота и почему Agile без дисциплины приведет к хаосу.
ПодробнееNumira помогает интегрировать ИИ‑агентов в корпоративные системы и бизнес‑процессы.
ПодробнееИсследование AXENIX и ИЦИИ МГУ показывает, как агентные системы меняют бизнес‑процессы, управление и подход к эффективности.
ПодробнееСовместный подход объединит стратегию, интеграцию и технологии для внедрения ИИ в реальные бизнес‑процессы.
ПодробнееСтатья на Хабре о роли семантического слоя в построении единой логики метрик и развитии AI‑аналитики.
ПодробнееСтатья на Хабре о сборе и систематизации требований к системе управления беспилотным грузовым автотранспортом с помощью ИИ.
ПодробнееСтатья о том, как ИИ расширяет возможности CRM и помогает бизнесу точнее работать с клиентами, данными и продажами.
ПодробнееПроект внедрения платформы управления данными для фармацевтики получил премию DATA AWARD 2026 в номинации «За командную работу».
ПодробнееКейс: как управление метаданными помогло сократить загрузку сотрудников и увеличить скорость вывода изменений на рынок.
ПодробнееС развитием ИИ-агентов бизнес ожидает получить самостоятельного исполнителя для сквозной автоматизации процессов.
ПодробнееСтатья на Хабре о применении ArchiMate и GenAI для проектирования системы управления беспилотным автопарком.
ПодробнееВ ближайшие 5-7 лет эксперты ожидают переход от одиночных ИИ-моделей к координированным мультиагентным системам.
ПодробнееОбновлённая платформа позволяет собирать ИИ‑агентов из готовых компонентов и запускать без глубоких технических знаний.
ПодробнееAXENIX и ИЦИИ МГУ представили вторую редакцию исследования, посвящённого экономике, рискам и эволюции ИИ‑агентов.
ПодробнееИИ‑агенты дают бизнесу новый уровень автоматизации, но вместе с ним требуют продуманного управления рисками.
ПодробнееЭксперименты с ИИ в российских компаниях все чаще выходят за рамки пилотов и меняет функционал разных ролей и организационной структуры.
ПодробнееСтатья Ларисы Мальковой о трендах в интерфейсах: от сенсорных экранов к голосу, нейроморфизму и ИИ‑агентам, которые меняют роль человека.
ПодробнееСтатья Ларисы Мальковой о том, где ИИ заявит о себе, как повлияет на рынок труда, технологии и культуру, а также о том, какие угрозы он несет человеку.
ПодробнееКак предпроект с использованием ИИ помогает навести порядок в мастер‑данных и оценить качество информации.
ПодробнееИнтервью Владимира Селянкина, руководителя тверского офиса — об открытии ИИ‑лаборатории на базе ТвГТУ.
ПодробнееЭксперты Global CIO высоко оценили проект, выделив его технологическую новизну и высокую экономическую эффективность.
ПодробнееИскусственный интеллект прочно занял место в бизнесе как инструмент, но все критичные решения и ответственность за них остаются за человеком.
ПодробнееСтатья Ларисы Мальковой о том, какие вызовы и неочевидные издержки влечет применение агентских решений.
ПодробнееПроект локализации охватил весь процесс — от проектирования архитектуры до разработки витрин данных, что позволило сократить сроки и снизить риски.
ПодробнееЛариса Малькова в интервью «Технологии и тренды» рассказала о том, как дефицит мощностей встречает рост спроса на ИИ в России.
ПодробнееИсследование раскрывает финансовые, организационные и отраслевые эффекты внедрения ИИ‑агентов, подтверждённые моделированием и реальными кейсами.
ПодробнееКоманда AXENIX помогает адаптировать российскую платформу TData для управления большими данными и построения единого контура корпоративной аналитики.
ПодробнееСовременные цифровые технологии помогают металлургическим предприятиям становиться гибче, быстрее и эффективнее.
ПодробнееВ 2025 году впервые в истории премии в состав жюри вошел искусственный интеллект, а церемония стала пространством для разговора о будущем технологий.
ПодробнееНа Хабре опубликована статья о применении функции aggregate для расчёта экспоненциальной скользящей средней (EMA) во временных рядах.
ПодробнееИИ меняет ритейл по всему миру — от Китая до Европы. Компании автоматизируют процессы, повышают точность прогнозов и улучшают клиентский опыт.
ПодробнееГрамотная предпроектная аналитика позволяет учесть ключевые риски, составить реалистичный план и выполнить проект в срок с нужным результатом.
ПодробнееДенис Белых о критериях качества данных и их значимости. Точность, полнота, актуальность, согласованность, валидность, уникальность, непредвзятость и, конечно, контроль.
ПодробнееУже сегодня ИИ помогает снижать операционные затраты и увеличивать прибыль. Андрей Мальков рассказывает, как лучше выстроить процесс интеграции ИИ в бизнес‑процессы.
ПодробнееСтатья о способах трансформации MDM-систем с помощью ИИ, об уже работающих решениях и о вызовах, которые предстоит преодолеть, чтобы ИИ стал полноценным помощником в MDM.
ПодробнееСтатья Владимира Кравцева о цифровых сотрудниках. Они заняты в продажах, аналитике, кодах и так далее. Кто такие ИИ‑агенты и почему они интересны для бизнеса?
ПодробнееЛариса Малькова о том, как высокая ключевая ставка влияет на стратегию бизнеса и какие последствия может иметь отказ от инвестиций в пользу накоплений.
ПодробнееСтатья Марии Плаутиной о важности профилирования данных. Работа с некорректными, устаревшими данными сводит на нет аналитическую работу и оборачивается убытками.
ПодробнееНовый материал в блоге AXENIX «Прогнозирование спроса, оптимизация ценообразования/промо/ассортимента» рассказывает об инструментах оптимизации для ритейла и FMCG.
ПодробнееВ статье Ларисы Мальковой рассматриваются ключевые тренды развития ИИ и автономных ИИ‑агентов, вызовы и возможности на рынке труда, связанные с развитием инноваций.
ПодробнееРезультаты тестирования показали, что решения китайских вендоров для анализа больших данных превосходят по производительности решения на базе open source.
ПодробнееЛариса Малькова о ключевых трендах, перспективах и проблемах развития ИИ. Автономность, персонификация, коммуникации, обратная связь, обучение и многое другое.
ПодробнееО трендах развития ИИ: узнаваемое лицо ИИ (персонификация), ИИ‑агенты и автономность, физическое тело ИИ (роботы), «петля обучения» (взаимная адаптация ИИ и человека).
ПодробнееСервис позволит заказчикам по упрощенной схеме подключать экспертную команду AXENIX для решения задач в сферах управления данными, аналитики и искусственного интеллекта.
ПодробнееЛариса Малькова, руководитель практики «Прикладной Искусственный Интеллект» AXENIX, вошла в список CNews из топ‑10 женщин, играющих важную роль в развитии российского ИТ‑рынка.
ПодробнееОльга Тихонова о том, как организовать хранилище больших данных, чтобы цифровизация производственных процессов на основе ИИ стала максимально эффективной.
ПодробнееКомплексная среда разработки, управления и развития платформ данных и аналитических систем Dat.ax от AXENIX включена в Единый реестр российских программ Минцифры.
ПодробнееЗавершающая, 3-я часть статьи в блоге AXENIX, посвященной Greenplum. Вы продолжите знакомство с Greenplum и узнаете, на что обратить внимание при оптимизации запросов.
ПодробнееЛариса Малькова, управляющий директор AXENIX, выступила в качестве эксперта в новом выпуске аналитической передачи «Международное обозрение» на телеканале «Россия‑24».
ПодробнееСистема поддержки принятия решений Smartax награждена в специальной номинации CX‑AWARD — Качество сервиса за функциональность, клиентоориентированность и совершенство.
ПодробнееСтатья о роли данных и важности управления ими в сфере FMCG в России, о подходах и методах работы с данными, о возможностях и преимуществах цифровых сервисов Dialog X5.
ПодробнееСтатья Дмитрия Кузина в блоге AXENIX о способах построения карты глубины для оценки реальных геометрических размеров изображений в системах компьютерного зрения.
ПодробнееСтатья Анастасии Остапенко в блоге AXENIX о логической, физической и компромиссной моделях BI, об их особенностях, сферах применения, достоинствах и ограничениях.
ПодробнееАртем Глазков о подходе к управлению жизненным циклом риск‑правил, который поможет банку получить увеличить количество и качество привлекаемой клиентской базы.
Подробнее6 октября в Пушкине состоялось награждение лауреатов Международной премии имени Александра Беляева. Членом оргкомитета в этом году выступила Лариса Малькова.
ПодробнееИсследования и разработки в области систем ИИ будут проводиться в современной лаборатории AXENIX на площадке Тверского государственного технического университета (ТвГУ).
ПодробнееГеоргий Савичев о генеративном ИИ как важном аспекте индустриальной цифровизации: автоматизация работы с клиентами, создание клиентских экосистем, факторы риска.
ПодробнееЛариса Малькова об ожиданиях, возможностях и рисках, связанных с эволюцией ИИ, о перспективах конвергентных систем, где человек и машина дополняют друг друга.
ПодробнееИлья Катчан об особенностях российского рынка СППР и неизбежности перехода на отечественные продукты, о критериях выбора решений и способах минимизации рисков.
ПодробнееЛ. Малькова о векторах развития цифровой реальности: взаимодействие с информацией, ИИ-экосистемы, опыт метавселенных, нейротехнологии, человеческий интерфейс.
ПодробнееLow-code система Smartax СППР создана для финансовых организаций и позволяет настраивать, тестировать и внедрять в бизнес-процессы стратегии принятия решений.
ПодробнееБлог AXENIX продолжает знакомить с Greenplum. Из статьи вы узнаете о том, что такое DDL в этом хранилище, а также какие правила желательно учесть при работе с данными.
ПодробнееЛариса Малькова, управляющий директор практики «Данные и прикладной ИИ», о проблеме создания AI Governance – комплекса методов, политик и технологий для работы с ИИ.
ПодробнееЕлена Мимоглядова рассказывает о моделях ИИ, способных работать с информацией разных форматов (текст, звук, изображение) как о закономерном пути эволюции ИИ.
ПодробнееСергей Алексеев о доминировании английского над другими языками в работе генеративного ИИ и о проблемах развития LLM на базе региональных языков.
ПодробнееСтатья Ларисы Мальковой, управляющего директора AXENIX, о роли инноваций, создаваемых «умными» технологиями, в конкурентной борьбе.
ПодробнееСтатья в блоге AXENIX, посвященная использованию математической оптимизации для решения бизнес-задач. В качестве примера выбран бизнес пассажирских авиалиний.
ПодробнееПодписано соглашение о сотрудничестве между AXENIX и Беляевским фондом, которое предполагает совместное освещение выдающихся достижений в области ИИ.
ПодробнееВ новой статье на Хабр обсуждаем опыт миграции витрины данных с проприетарной СУБД Teradata на свободную СУБД GreenPlum, задачи, подводные камни и найденные решения.
ПодробнееЛариса Малькова объясняет, почему бизнес роет себе яму, ожидая ИИ чуда от внедрения ИИ и одновременно затягивая с его освоением.
ПодробнееЦикл статей Василия Замолотова, посвященный роли математической оптимизации в бизнесе, открывает публикация об оптимизационных решениях для пассажирских авиалиний.
ПодробнееРассказываем о задачах управления данными, уровнях этого управления и его значимости для создания успешных импортозамещающих решений в России.
ПодробнееВасилий Крикунов, эксперт в области ИИ и продвинутой аналитики AXENIX, рассказал о том, как изменится ChatGPT в ближайшие годы и о влиянии развития технологии на жизнь и бизнес.
ПодробнееРассматривается проблема качества информации, используемой для развития ИИ и машинного обучения, и синтетические данные как способ успешного решения проблемы.
ПодробнееРассматриваем особенности использования ИИ в качестве ассистента при разработке ПО и разбираем практический результат конкретного кейса.
ПодробнееВ статье описано решение на базе стандарта GenICam и библиотеки Harvester, обеспечивающее универсальную платформу для работы с камерами в системах компьютерного зрения.
ПодробнееAXENIX разработал для масложирового направления ГК «Русагро» интегрированную платформу управления чистой выручкой (NRM).
ПодробнееСтатья рассказывает о вопросах гармонизации и стандартизации мастер-данных, а также о группах задач, решаемых при помощи MDM-систем.
ПодробнееВ рубрике «Экономика» «Известий» опубликована статья Ларисы Мальковой, Управляющего директора практики AXENIX «Данные и прикладной ИИ» о ближайших перспективах ИИ.
ПодробнееВ статье Анастасии Остапенко, руководителя Центра Компетенций BI в AXENIX, приведен сравнительный анализ трех популярных Open Source продуктов.
ПодробнееЗавершен первый этап внедрения новой высокоэффективной системы бизнес-анализа данных на основе платформы Arenadata для компании «Юнилевер Русь».
ПодробнееКомпании заключили соглашение о совместном продвижении единой отечественной платформы по управлению данными для государственных и коммерческих организаций.
ПодробнееЛ. Малькова возглавляет в AXENIX практику «Данные и прикладной искусственный интеллект». Премией отмечен цикл ее авторских материалов на темы футорологии и развития ИИ.
ПодробнееВ очередной статье РБК из цикла «Технологии» Руслан Чернышев рассказывает о растущей роли ИИ в вопросах управления, обработки больших данных и безопасности.
ПодробнееAXENIX анонсировано создание Центра развития аналитических продуктов. Ядром новой команды стали специалисты, ранее работавшие в российском офисе глобальной компании SAS
ПодробнееПроект внедрения CRM от AXENIX и OmniLine для масложирового бизнес-направления ГК «Русагро» стал победителем конкурса Global CIO «Проект года-2022»
ПодробнееИнтеллектуальная система, создаваемая на базе машинного обучения, будет подбирать пары оператор-абонент, чтобы сделать общение более эффективным и комфортным.
ПодробнееAXENIX займется продвижением флагманского BI-решения компании Visiology — одноименной импортозамещающей платформы для цифровизации и автоматизации бизнес-процессов
ПодробнееАналитический прогноз AXENIX предсказывает высокую востребованность импортозамещающих BI-решений в России и потенциал роста этого сегмента рынка до 40% в 2023 г.
ПодробнееКомпетенции и опыт AXENIX гарантируют успешную разработку и воплощение проектов трансформации управления активами, включая организационные изменения, методологическое сопровождение и информационное обеспечение
Сохраняем опыт и знания, традиции и ценности одного из глобальных технологических лидеров
Предлагаем широкий спектр end‑to‑end проектов, от создания и внедрения стратегий до разработки технологических решений и аутсорсинга
Создаем высокоэффективные импортозамещающие решения и опираемся на более чем 30‑летний опыт успешного сотрудничества с лидерами индустрий
Предлагаем разработки и экспертизу специалистов высшей квалификации в современных офисах в Москве, Твери, Санкт‑Петербурге и Ростове‑на‑Дону
Адаптируем лучшие достижения и создаем собственные конкурентоспособные продукты, предоставляем сервисы самого высокого мирового уровня
Сохраняем приверженность принципам устойчивого развития, формируем долговременные, взаимовыгодные, доверительные отношения с партнёрами