data

Прогнозные мультипликаторы и ключевые финансовые индикаторы по моему покрытию

Цветом выделены мои топ-пики в секторе

*Данный пост транслирует мое личное мнение, исходя из профессионального опыта. Не является инвестиционной рекомендацией и трансляцией официальной позиции моего работодателя*

Больше информации о ТМТ компаниях РФ в моем ТГ-канале (https://t.me/RichingnFinessing)

 🇷🇺 Не секрет, что одним из драйверов роста нашего целевого рынка – систем управления и обработки данных – является господдержка. Среди различных мер поддержки российских разработчиков ПО можно выделить: налоговые льготы, ужесточение требований к безопасности данных для критических инфраструктур, а также стимулирование цифровизации всех отраслей экономики.

🗓️ В сентябре на Восточном экономическом форуме (ВЭФ) состоялась презентация национального проекта «Экономика данных», а в октябре определилось финансирование проекта на ближайшие 3 года. Теперь обо всем по порядку:

▪️Нац.проект направлен на достижение «цифровой зрелости» государственного и муниципального управления, ключевых отраслей экономики и социальной сферы. Это станет возможным благодаря автоматизации большей части транзакций, внедрению цифровых платформ для хранения и обработки больших массивов данных, использованию машинного обучения и искусственного интеллекта.

▪️В результате решения аналитических хранилищ для предиктивного анализа и построения персонифицированных рекомендаций будут еще более востребованы. Продукты Группы Arenadata найдут широкое применение в социальной сфере, образовании, здравоохранении и государственных услугах.

— Менее выраженным влияние будет на Диасофт. Российские финансовые институты пользовались решениями компании еще до ухудшения геополитической ситуации. Часть решений иностранных вендоров неприменима для некоторых российских клиентов. Это связано с невозможностью получать обновления с той же скоростью, с которой происходят регуляторные изменения в банковском секторе РФ.

Привет, друзья!

Продолжаем делиться позитивными новостями.

🖇️ Группа Астра и Группа Arenadata объединяют силы для создания совместных решений для российских клиентов. Соглашение о стратегическом партнерстве было подписано в рамках форума FINOPOLIS 2024.

🧩 Совместимость: только за последний год результатом сотрудничества компаний стала поддержка решениями Arenadata операционной системы Astra Linux. Среди них продукт для потоковой обработки данных Arenadata Streaming (ADS) и аналитическая СУБД Arenadata DB (ADB).

⬆ Увеличение эффективности: адаптированность продуктов для совместного использования позволяет клиентам сократить затраты на внедрение и эксплуатацию решений.

🛡 Высокий уровень защищенности: совместимость с Astra Linux обеспечивает повышенный уровень безопасности для критических IT-инфраструктур.

Партнерство открывает новые возможности для развития обеих компаний и помогает укрепить лидерство на российском рынке IT-решений 🔥

Цветом выделены мои топ-пики на данный момент

*Данный пост транслирует мое личное мнение, исходя из профессионального опыта. Не является инвестиционной рекомендацией и трансляцией официальной позиции моего работодателя*

Больше информации и аналитики по сектору ТМТ в моем ТГ-канале (https://t.me/RichingnFinessing)

Привет, друзья!

🌟 У нас отличные новости! «Ренессанс Страхование», один из лидеров российского страхового рынка, выбрал СУБД Arenadata DB для построения своего корпоративного хранилища данных. Arenadata DB будет предоставляться как сервис в облаке Cloud.ru. 

🔀 Совместная работа над внедрением Arenadata DB c «Робуста Технологии» позволит оптимизировать расходы, улучшить масштабируемость и повысить скорость обработки данных для заказчика.

Решение Arenadata DB станет частью большой платформы, где решаются различные задачи:

✅ Сегментация клиентов и управление маркетинговыми компаниями;

✅ Предсказание выплат;

✅ Управление HR ресурсами;

✅ Формирование отчетности;

✅ Управление рисками.

Новый проект — не просто миграция данных, а переход к современной data-driven архитектуре, которая потенциально поможет «Ренессанс Страхование» быстро реагировать на изменения рынка и предоставлять клиентам еще более качественные услуги 🤝

+ 1 новый клиент в копилку Arenadata 💰

Ряд росссийских разработчиков исключили из перечня мейнтейнеров  (ответственных лиц, оценивающих изменения в проекте с открытым исходным кодом) подсистем ядра операционной системы Linux. Изменение внес разработчик Linux Грег Кроа-Хартман. Теперь они не имею доступ к базе кодов open source проекта Linux

https://www.kommersant.ru/doc/7249816

Мой взгляд: На данный момент эта новость нейтральна для публичных разработчиков ПО, но она создает рисковый прецедент.

Если остальные Open Source платформы решат учитывать политические интересы своих стран и начнут отключать от Open Source платформ российские компании, то это негативно скажется на Аренадате и Астре в части инфраструктурного ПО (в большей степени) и на других разработчиках (в меньшей степени). Positive Technologies, IVA, Диасофт и ОС Astra по доступной мне информации используют собственные базы кодов, которые уже давно ведут самостоятельно. На них не должно быть влияния.

Негативное влияние заключается в том, что при отключении от Open Source компании, которые его активно использовали, более не могут получать обновленные и исправленные усилиями всего мирового сообщества строки кодов для разработки и улучшения ПО.

👋 Привет, друзья!

Сегодня мы расскажем о решении, которое помогает компаниям получить быстрый и точный ответ на любой вопрос с помощью данных: Arenadata QuickMarts (ADQM)!

🚀 ADQM — это кластерная колоночная СУБД (это такой тип базы данных, в которой данные хранятся не в строках, а в колонках), созданная на базе технологии с открытым исходным кодом ClickHouse. Она позволяет выполнять аналитические запросы в режиме околореального времени на структурированных больших данных.

📊 ADQM — решение для компаний, которые нуждаются в быстрой аналитике:

— Крупные компании с большим штатом дата и бизнес-аналитиков

— Компании с потребностью в быстрой аналитике данных (например, банки, телеком, ритейл, e-commerce).

💪 Что умеет ADQM?

1️⃣ Быстро и одновременно обрабатывать запросы сотен пользователей;

2️⃣ Служить источником данных и реализовывать проверку гипотез для задач машинного обучения;

3️⃣ Эффективно решать задачи сбора и анализа промышленных данных (IIoT) и Web-аналитики;

4️⃣ Формировать витрины данных для оперативной подготовки отчетности.