Что такое Data Driven и как применять подход управления на основе данных? Узнайте, какие подходы в маркетинге и стратегии позволяют компаниям принимать эффективные бизнес-решения с помощью анализа данных

Нефтегазовая индустрия сегодня сталкивается с множеством вызовов, среди которых сокращение легкодоступных месторождений и уменьшение объема добычи на зрелых активах. Как на эти вызовы в 2026 г. помогают отвечать технологии машинного обучения и причем тут большие данные? Разбираемся в статье.

Машинное обучение уже давно перестало быть экспериментальной технологией. ML-инструменты активно используются в промышленности, ритейле, финансах, логистике — везде, где на первый план выходят эффективность, скорость принятия решений и работа с большими объемами данных. При этом рынок стал четче ставить вопросы. Компании все реже спрашивают «нужно ли нам ML?» и все чаще — «какие именно ML-решения дадут измеримый эффект?».

По прогнозам Global AI Market, к 2030 г. мировой рынок ИИ достигнет 1 236 млрд долл. США. Россия сегодня находится в фазе активного догоняющего спроса – число проектов по внедрению генеративного ИИ в российских организациях с каждым годом серьезно растет. Разбираемся, на какие тренды в сфере искусственного интеллекта ориентируется отечественный бизнес и в каких процессах не боится внедрять умных помощников.

Из модной технологии искусственный интеллект постепенно превращается в мощный инструмент, способный кардинально изменить управление компаниями. Аналитики Artificial Intelligence Index Report 2025 сообщают, что уже 78% компаний по всему миру активно используют ИИ-решения. Всплеск интереса фиксируется и в России — по данным Statista, к 2031 году рынок ИИ преодолеет планку в 20 млрд долларов при ежегодном росте на 26%.

Объем мирового рынка ИИ, как ожидают аналитики Grand View Research, до 2030 вырастет на 45% и достигнет $70,5 млрд. Неудивительно – технологией сегодня интересуется все больше компаний, нацеленных на “умную” автоматизацию процессов. Объясняем, как собрать ИИ-агента под нужды своего бизнеса и каких ошибок лучше избегать.

Многие думают, что Big Data представляет собой просто кучу цифр и букв. Но это нечто большее. Big Data – это большие массивы данных, с которыми обычные программы не справляются. Что имеется в виду под большими данными? Представьте бурный поток информации, который льется из соцсетей, датчиков, приложений, даже камер на улице. Термин «большие данные» (или, по-английски, Big Data) появился, когда компании поняли: старые базы данных трещат по швам. Нужно что-то посерьезнее, чтобы укротить этот цифровой хаос. Суть Big Data сводится к превращению этого хаоса в понятные выводы. В Москве, например, Билайн использует большие данные Big Data, чтобы разобраться, чего хотят клиенты, и подстроить под них тарифы или рекламу. Определение больших данных звучит просто, но за ним стоит целая экосистема: технологии, люди, методы. Все ради решений, которые реально работают. А как иначе в мире, где данные – как вторая нефть, только цифровая? Big Data создает большие возможности. Каждый ваш клик, шаг с фитнес-браслетом, покупка в магазине – все это данные. Они могут рассказать о вас больше, чем вы сами. Вопрос в том, как их собрать, сохранить и превратить в пользу. И вот тут начинается самое интересное.

ИИ-агенты в 2025 году превратились в один из инструментов повышения эффективности бизнеса. Автономные интеллектуальные системы сегодня способны справляться с довольно сложными задачами, помогая компаниям автоматизировать рутинные процессы. Объясняем, что из себя представляет современный ИИ-агент, и как понять, что он вам точно нужен.