Записи Дмитрий Гольцов

Мегапьютер стал членом отраслевого комитета «Инновации и Производительность труда» Делового объединения кластеров России. Компания «Мегапьютер Интеллидженс», один из ведущих отечественных разработчиков решений в области искусственного интеллекта объявляет о вступлении в отраслевой комитет «Инновации и Производительность труда» в рамках Делового объединения кластеров России. Это стратегическое решение открывает новые возможности для масштабирования наших технологий, кооперации с лидерами промышленности и прямого влияния на цифровую трансформацию отечественных предприятий. О Деловом объединении кластеров России. Объединение является ключевой платформой для развития промышленной кооперации в стране, объединяя более 1500 организаций из 61 региона России и 17 стран. Его миссия — создание единой экосистемы для совместной реализации проектов, обмена опытом и повышения глобальной конкурентоспособности российской экономики. В структуре объединения работают 23 отраслевых комитета, от авиастроения и фармацевтики до энергетики и ИТ. ДРУГИЕ НОВОСТИ И СТАТЬИ Узел PolyAnalyst «Анонимизация сущностей»: как работать с данными, не нарушая приватность. Узел «Анонимизация сущностей»: как работать с данными, не нарушая приватность. Команда Мегапьютер…

Узел «Анонимизация сущностей»: как работать с данными, не нарушая приватность. Команда Мегапьютер подготовила и публикует новое видео, которое раскрывает потенциал одного из популярнейших узлов для работы в регулируемых отраслях — «Анонимизация сущностей». Зачем это нужно? Узел позволяет автоматически скрыть в данных некоторые сущности, выявленные предшествующим узлом «Извлечение сущностей» : имена людей, номера документов, реквизиты и другие чувствительные данные. Это ключевой инструмент для соблюдения законодательства (152-ФЗ, GDPR) и защиты приватности. Что в видео? В ролике мы показываем на практике, как: Извлечь стандартные сущности (например, имена сотрудников) с помощью узла извлечения. Анонимизировать их, заменив на заданное пользователем значения, шифры или аналогичные наименования сущностей. Создавать собственные правила на языке XPDL для поиска уникальных сущностей (например, номера скважин, договоров, внутренние коды). Восстанавливать исходные данные для авторизованных пользователей, когда это необходимо (работает только с методом «шифр»). В чем прикладная польза для бизнеса? ➡️В первую очередь — безопасный аутсорсинг аналитики. Передавайте обезличенные наборы данных внешним подрядчикам…

От Excel-таблиц к живым формам! Загружайте демо-решение для сбора данных из маркетплейса PolyAnalyst! Мы часто говорим о продвинутой аналитике, искусственном интеллекте и сложных моделях. Но цифровизация начинается с простого — сбора данных от коллег и подразделений. Мы выложили в маркетплейс готовый демонстрационный проект, решающий задачу сбора заявок на отгрузку со склада. Это шаблон, который может стать вашей отправной точкой для создания собственных форм ввода в PolyAnalyst. Скачать проект Проблемы, которые решают формы ввода: Разрозненность данных, когда заявки приходят в чаты, на почту, в Excel на разных компьютерах Ручная работа сотрудников тратит время на сбор и консолидацию данных из разных источников. Риск опечаток, неверных форматов, потерянные файлы. Что делает решение? 1) Создает единую веб-форму для ввода данных («Форма для заполнения»), доступную нескольким пользователям одновременно. 2) Автоматически сохраняет все заявки в единую таблицу на сервере PolyAnalyst. 3) Визуализирует все внесенные заявки на второй странице дашборда («Все заявки») в реальном времени. Результирующую таблицу…

ИИ в аудите. Тренд Gartner на 2026 и как PolyAnalyst превращает вызовы в возможности К 2026 году более 70% руководителей аудита (CAE) сделают ИИ и аналитику данных ключевым приоритетом. Об этом говорит свежий прогноз консалтинговой компании Gartner. Также в исследовании утверждается, что 83% аудиторских подразделений (в США) уже тестируют или используют ИИ в рабочих процессах. При этом, уверенность в достижении целей по ИИ остаётся низкой в силу нескольких основных проблем: Низкое качество данных; Нехватка технических навыков у аудиторов; Сложности с поиском рабочих сценариев применения. Это создает серьезную угрозу отсутствия от существенных инвестиции в аналитику ожидаемой отдачи. Для нивелирования этой угрозы эксперты, опрошенные компанией советуют сфокусироваться не на «аналитике везде», а на целевых, высокоценных применениях, которые дают измеримый результат. Как это применить на практике с PolyAnalyst? PolyAnalyst закрывает целый ряд болей аудиторов: Работа с «грязными» данными из разнообразных источников.Наличие широкого набора коннекторов в PolyAnalyst позволяет с высокой скоростью осуществлять сбор данных для…

Что такое Таксономия «Точно в Срок»? Сегодня важный день. Возможно, вы только что выпустили на рынок новый продукт или услугу. Возможно, сегодня были опубликованы результаты опроса клиентов. Десятки тысяч комментариев, вопросов, отзывов, заявок в службу поддержки или каких-то еще текстовых документов заполонили вашу систему, и вашей команде необходимо всё это как можно скорее осмыслить и выявить ключевые паттерны и тренды, чтобы успеть эффективно использовать окно возможностей для принятия верных бизнес-решений. Но для этого кто-то должен структурировать полученный массив документов и перевести его в поддающуюся осмыслению форму. Эта задача решается путем выявления иерархической системы категорий, называемой таксономией, которая помогает структурировать основные темы, встреченные в массиве документов. Используя традиционные методы, команде из нескольких аналитиков может потребоваться 3–4 недели на таксономизацию данных. За это время выявленные проблемы уже перезреют, возможности будут упущены, а критически важное окно для быстрого реагирования закроется. Конечно, вы можете использовать ранее заготовленную таксономию, но она будет охватывать только те…

Автоматизация регламентной отчетности: экспорт данных из PolyAnalyst в шаблоны Excel и Word Системы PolyAnalyst и PolyAnalyst Grid предоставляют мощные инструменты для автоматического экспорта результатов анализа данных в структурированные отчеты по заданным шаблонам. Это позволяет исключить рутинную ручную работу, обеспечивает точность и единообразие конечных документов. Данная инструкция описывает два способа экспорта: в таблицы Excel и в документы Word. Экспорт данных в шаблон Excel Хотя PolyAnalyst и PolyAnalyst Grid уже умеют экспортировать данные в различные табличные форматы (CSV, Excel, JSON, HTML), зачастую требуется не просто плоская таблица, а готовый отчет по заданному шаблону. Для этих целей можно использовать Python-скрипт, который мы планируем интегрировать в систему как встроенный функционал в ближайшем будущем. Метод экспорта в шаблон Excel идеально подходит для автоматического формирования регулярных отчетов, ведомостей, реестров и других табличных документов, где важно сохранить корпоративное форматирование, формулы и структуру. Шаг 1: Подготовка шаблона в Excel Создайте файл Excel (.xlsx), который будет служить вашим шаблоном….

Интервью Сергея Ананяна в преддверии конференции «Генеративный искусственный интеллект в отраслях экономики и социальной сфере: Pro&Contra 2025». Оригинал интервью размещен на сайте конференции GAI: Pro&Contra 2025. Внедрение технологий генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в повседневную и профессиональную деятельность людей не просто облегчает их быт и труд, а кардинально трансформирует роль человека в мире. Такое мнение высказал основатель российской ИТ-компании «Мегапьютер» Сергей Ананян. Мы побеседовали с Сергеем Михайловичем в преддверии конференции «Генеративный искусственный интеллект в отраслях экономики и социальной сфере: Pro&Contra 2025». Напомним, что конференция пройдет с 1 по 4 октября в гибридном формате: очные секции запланированы в Москве, Уфе и Томске, а для удаленных участников организуют онлайн-трансляции. Это международное событие, где эксперты академической среды, бизнеса и государства обсудят тренды и нормы в сфере искусственного интеллекта. Организаторы конференции — Факультет государственного управления (ФГУ) МГУ и Университетский консорциум исследователей больших данных (Консорциум Big Data). — Сергей Михайлович, какую проблему в развитии ГИИ вы…

Текстовый анализ для работы с Excel: как легко превратить «сырые» таблицы в чистые данные Каждый, кто работает с данными, знает эту боль. Вы получаете Excel-файл от коллег или из внешней системы, а внутри — хаос: несколько таблиц на одном листе, объединённые ячейки, «шапки», занимающие три строки, и, конечно же, никаких шаблонов. Прежде чем начать анализ, нужно потратить часы на форматирование. Но что, если бы этот процесс можно было полностью хотя бы частично автоматизировать? PolyAnalyst, благодаря своим инструментам текстового анализа, действует как «интеллектуальный робот-аналитик», который не просто читает текстовое содержимое таблиц Excel, а понимает структуру и содержание документа. Он самостоятельно находит все таблицы, правильно их интерпретирует и преобразует в структурированный вид, готовый к анализу. Автоматическая обработка «сырых» данных Инструменты текстового анализа PolyAnalyst автоматически обнаруживают и сегментируют таблицы на листе Excel. Система не требует, но и не исключает, ручного указания диапазона ячеек (например, A1:D10). Текстовые алгоритмы автоматически сканируют весь лист Excel, идентифицируют…

Обновление PolyAnalyst 31ХХ:Зацикливаемся на аналитике! Компания Мегапьютер, представила очередную стабильную версию системы интеллектуального анализа данных PolyAnalyst 6.5. 31ХХ. Ключевые нововведения ✅ Циклы – автоматизация повторяющихся процессов. ✅ Накопление данных – сохранение результатов между запусками. ✅ Улучшенный импорт/экспорт Excel – работа с листами и именованными диапазонами. ✅ Обновление модуля OCR — подсчет печатей и подписей в документах, и интеграция с Vision-Language Model (VLM)✅ Новые визуализации – хордовые диаграммы, радиальные столбчатые, японские свечи и многое другое! Запись презентации обновления Запись на Youtube Запись на VK Video Презентация из вебинара ДРУГИЕ НОВОСТИ И СТАТЬИ МИРЭА и Мегапьютер запускают совместную образовательную программу по анализу данных с использованием PolyAnalyst Институт информационных технологий РТУ МИРЭА и Мегапьютер начинают подготовку специалистов по аналитике данных на PolyAnalyst. Компания Мегапьютер, разработчик платформы для… Читать далее 29.05.2025 Конференция «Современные тенденции исследования социальных настроений граждан: теория и практика» Представитель Мегапьютер выступил с докладом «Большая языковая модель + классический text mining: гибридный…

Институт информационных технологий РТУ МИРЭА и Мегапьютер начинают подготовку специалистов по аналитике данных на PolyAnalyst. Компания Мегапьютер, разработчик платформы для интеллектуального анализа данных PolyAnalyst, и МИРЭА — Российский технологический университет заключили соглашение о научно-образовательном сотрудничестве. В рамках партнёрства для студентов вуза будут запущены актуализированы и обновлены две новые дисциплины, направленные на подготовку специалистов в области data science и предиктивной аналитики. Ключевые направления сотрудничества 1. Первая дисциплина называется «Интеллектуальный анализ данных». Курс посвящён работе с PolyAnalyst как с low-code платформой для обработки преимущественно неструктурированных текстовых данных. Студенты освоят: Основы ETL-процессов: импорт данных, поиск аномалий и выбросов, очистка, нормализация. Визуализацию и статистику: построение графиков, сводных таблиц, расчёт корреляций. Продвинутые методы: Текстовая аналитика: обучение моделей классификации текстовых данных, извлечение именованных сущностей и фактов. Кластеризация больших наборов текстовых данных. Автоматизацию созданных аналитических решений. В практической части планируется реализация проектов по анализу текстовых данных, в том числе данных из соцсетей, нормативно-правовых актов и научных публикаций….