Оскільки норми щодо викидів швидко розвиваються, а технології для суден розвиваються з блискавичною швидкістю, часи негнучких конструкцій суден і короткострокового мислення минули. Те, що має фінансовий і операційний сенс сьогодні, може втратити сенс через рік чи навіть шість місяців.
Вік більше не є єдиним визначальним фактором для власників суден при прийнятті рішень щодо оновлення флоту. Старі судна, які добре обслуговувались і поступово модернізувалися, можуть перевершити молодші судна, які не скористалися найкращими підходами до обслуговування та своєчасними інвестиціями в модернізацію.
Довгостроковий, цілісний погляд
Підвищення ефективності може потребувати значних капітальних витрат і, ймовірно, потребуватиме розподілу на кілька років. Ось чому сучасні власники та оператори суден все частіше приймають більш довгостроковий, більш цілісний погляд на життєвий цикл судна. Це допомагає їм робити правильні інвестиції в потрібний час і зберігати довгострокову вартість своїх активів.
Тенденція до підходу до оптимізації життєвого циклу зумовлена необхідністю декарбонізації та зменшенням витрат. Оптимізація життєвого циклу – це комплексний підхід, який враховує вплив на навколишнє середовище, ефективність експлуатації та економічну життєздатність від етапу проектування судна до кінця його терміну служби.
Індивідуальний план для кожного судна та бізнес-випадку
У морському сегменті оптимізація життєвого циклу означає різні речі для різних компаній. Деякі, як-от поромні та морські оператори, головним чином керуються необхідністю максимізувати час безвідмовної роботи судна та час між капітальними ремонтами. Інші, наприклад фрахтувальники в сегменті танкерів або балкерів, керуються необхідністю мінімізувати витрати на пальне
Щоб будь-який підхід до оптимізації життєвого циклу був успішним, важливо, щоб він базувався на глибокому розумінні загальної вартості володіння. Розвиток такого розуміння вимагає відкритості та прозорості між власниками, операторами та OEM-виробниками. З цією метою в індустрії відбувається зрушення в напрямку побудови відносин, заснованих на цих принципах.
Коли власники, оператори та OEM-виробники діляться своїм досвідом і надійними даними, вони знаходяться в набагато кращому становищі для створення підходу до оптимізації життєвого циклу, який забезпечить максимальну користь протягом життєвого циклу судна. Неминучою реальністю є те, що витрати, пов’язані з вуглецевими податками, кредитами на викиди та іншими регуляторними інструментами, лише зростатимуть. Маючи це на увазі, має сенс прийняти довгостроковий погляд, заснований на поступових покращеннях, а не на короткострокових виправленнях.
Послуги життєвого циклу вносять ясність
У все більш нестабільному та невизначеному середовищі власники та оператори суден надають велике значення елементам, які забезпечують їм певний ступінь впевненості – надійну платформу для планування на майбутнє та збереження конкурентоспроможності в довгостроковій перспективі. Послуги життєвого циклу та поради експертів можуть зробити позитивний внесок у цьому відношенні.
Динамічне планування технічного обслуговування може допомогти власникам знизити витрати протягом життєвого циклу, приймаючи розумніші рішення щодо того, коли проводити технічне обслуговування та капітальний ремонт двигуна. Щодо операційної сторони, цифрові рішення для оптимізації флоту та планування маршрутів можуть надати більш цілісний огляд продуктивності судна та споживання палива, допомагаючи визначити області для покращення.
Послуги з прогнозованого технічного обслуговування, розширені за допомогою штучного інтелекту, можуть підвищити надійність протягом життєвого циклу судна. Маючи прямий доступ до великої кількості даних про судно, ці інтелектуальні служби можуть запобігти перетворенню незначних симптомів у серйозні проблеми, надаючи екіпажам своєчасні рекомендації щодо корекції стану.
Детальні моделі імітації судна можуть продемонструвати, як модернізація та інші коригування вплинуть на загальну вартість володіння протягом життєвого циклу судна. Ця інформація допомагає приймати розумніші рішення, вносячи ясність щодо того, у що інвестувати, коли інвестувати та очікуваної прибутковості цих інвестицій.
Некомерційні організації вирішують деякі з найскладніших проблем суспільства, часто з обмеженими ресурсами. У партнерстві з глобальним рухом щедрості GivingTuesday ми запускаємо Claude for Nonprofits, щоб допомогти організаціям у всьому світі збільшити свій вплив.
Багато некомерційних організацій уже використовують Claude для досягнення своїх цілей. Epilepsy Foundation надає цілодобову підтримку через Клода 3,4 мільйонам американців, які страждають на епілепсію. Міжнародний комітет порятунку використовує Клода для зв’язку з місцевими партнерами та швидшого аналізу польових даних у гуманітарних ситуаціях, де важливий час. IDinsight, дослідницька організація, що підтримує світових лідерів розвитку, повідомляє, що з Клодом працює в 16 разів швидше. SkillUp і Robin Hood також використовують Claude для кодування та адміністративної роботи, яка в іншому випадку потребувала б значно більше ресурсів.
Ці організації навчили нас, що працює, а що ні. Від наших партнерів ми знаємо, що ШІ допомагає найбільше, коли він вписується в існуючі робочі процеси, підтримує конфіденційність, яку очікують їхні спільноти, і є доступним.
Claude for Nonprofits включає три речі: доступ зі знижкою до 75% до Claude, підключення до нових некомерційних інструментів — Blackbaud, Candid і Benevity — і безкоштовний курс «AI Fluency for Nonprofits», розроблений, щоб допомогти командам ефективніше використовувати ШІ.
Доступ зі знижкою до планів Team і Enterprise
Некомерційні організації тепер мають право на знижку до 75% на плани Team і Enterprise.
Наш командний план розроблено для невеликих організацій, які хочуть співпрацювати через спільні проекти та організаційні знання. Наш корпоративний план підходить для великих некомерційних організацій, яким потрібні додаткові функції безпеки та адміністративний контроль.
За зниженою ціною Claude for Nonprofits включає доступ до Claude Sonnet 4.5 і Claude Haiku 4.5. Sonnet 4.5 найкраще підходить для таких складних завдань, як написання грантів і аналіз програм, тоді як Haiku 4.5 пропонує майже передову продуктивність із набагато вищою швидкістю. Крім того, Claude Opus 4.5 доступний за запитом — якщо ваша команда використовує Claude for Enterprise, ви можете звернутися до команди свого облікового запису, щоб отримати доступ.
Підключення нових послуг до Claude
Claude підтримує ряд конекторів, які зв’язують ШІ з платформами, якими вже користуються команди, зокрема Microsoft 365, Google Workspace, Asana, Slack і Box.
Зараз ми додаємо три з’єднувачі з відкритим кодом до некомерційних інструментів і плануємо незабаром запустити ще більше. Тепер Клод може підключитися до:
Бенівіті, за допомогою якого можна отримати доступ до понад 2,4 мільйонів підтверджених некомерційних організацій для підтримки волонтерства та пошуку пожертв у Клоді;
Блекбо, який надає інструменти CRM та збору коштів для управління донорами, відстеження кампаній та оптимізації надання; і
відвертий, який надає дані про некомерційні організації та спонсорів для виявлення організацій, грантів і благодійних можливостей.
У цьому відео показано, як Клод використовує Benevity Connector для виявлення ключової інформації та пошуку конкретних неприбуткових організацій.
Ми також співпрацюємо з The Bridgespan Group, Idealist Consulting, Vera Solutions і Slalom, які надають спеціалізований досвід некомерційним організаціям, які впроваджують нові технології. Ми працюватимемо разом, щоб підтримувати некомерційні організації в їхній загальній стратегії, вимірюванні впливу та впровадженні ШІ в масштабах організації.
Штучний інтелект для некомерційних організацій
У партнерстві з GivingTuesday ми розробили безкоштовний курс «Штучний інтелект для некомерційних організацій». Навчальна програма зосереджується на тому, як персонал може ефективніше використовувати ШІ для написання грантів, оцінки програм, залучення донорів, організаційної ефективності тощо. Він створений для тих, хто вперше знайомиться зі штучним інтелектом, і не потребує технічної підготовки.
ШІ Fluency для некомерційних організацій тепер доступний через нашу антропну академію. Ми доповнюємо це колекцією покрокових посібників, доступних тут, щоб підказати додаткові ідеї щодо ключових робочих процесів некомерційних організацій, як-от написання грантів і звітування про вплив.
Навчання у наших партнерів і клієнтів
Ми співпрацюємо з Constellation Fund, Robin Hood і Tipping Point Community, щоб пілотувати Claude з більш ніж 60 їхніми організаціями-грантоотримувачами. Це допомагає нам зрозуміти, як краще підтримувати некомерційні організації, оскільки вони готують грантові пропозиції, які відповідають інтересам спонсорів, аналізують вплив програми, забезпечують великомасштабне донорське керівництво та створюють матеріали ради та документацію щодо відповідності.
Ми також вчилися у десятків наших клієнтів у некомерційному секторі:
У той час, коли штучний інтелект може розділити або об’єднати спільноти, ми обираємо лідирувати з нашими цінностями — використовуючи Claude для зміцнення людських зв’язків і сприяння добробуту для всіх спільнот.
У зв’язку зі скороченням глобального фінансування охорони здоров’я розумне націлювання є важливим. Клод допоміг нам створити інтерактивний геопросторовий інструмент за три дні замість тижнів, наносячи карту груп ризику, щоб визначити, де Міністерство охорони здоров’я Гватемали могло б найбільш рентабельно розгорнути профілактику денге.
Разом із AWS і Claude ми створили Sage — компаньйона зі штучним інтелектом, навченого на понад 25 000 сторінках досвіду лікування епілепсії, який тепер доступний цілодобово та без вихідних 5 мовами для 3,4 мільйонів американців, які страждають на епілепсію. Це втілює нашу обіцянку, що нікому ніколи не доведеться стикатися з епілепсією наодинці.
Claude забезпечує вчетверо швидше впровадження, допомагаючи MyFriendBen підключати сім’ї до незатребуваних пільг і податкових кредитів. Наші агенти за допомогою Claude відстежують понад 40 програм у кожному штаті, визначаючи понад 1,2 мільярда доларів США для 70 000 домогосподарств.
З Claude Enterprise ми навчимо команди працювати ефективніше — від оптимізації аналізу даних до прискорення підтримки місцевих партнерів, які створюють довгострокові рішення для вирішення гуманітарних криз під керівництвом громади.
Оскільки понад 2 мільйони жителів Нью-Йорка живуть у злиднях, ми та наші партнери повинні рухатися зі швидкістю кризи. Клод допомагає нам нарощувати м’язи — ефективніше виконувати рекомендації грантів і спрямовувати ресурси туди, де вони принесуть найбільше значення, коли кожен день має значення.
IDinsight допомагає лідерам глобального розвитку використовувати дані та докази для максимального соціального впливу. З Клодом наші команди отримують опитування, готові до роботи, у 16 разів швидше, прототипи інформаційних панелей — за години, а не за тижні, а чернетки документації — у 5 разів швидше — витрачаючи менше часу на виснажливі завдання та більше часу на досягнення важливого результату.
Ми залучили Клода до стратегічного фінансування — аналізу оренди, звітності, звірки, підбиття підсумків аудиту. Клод перевершує стратегічний аналіз порівняно з іншими магістрами права, що робить його унікальним для нашої критично важливої роботи.
SkillUp створює складні системи штучного інтелекту, для яких нормальній компанії знадобиться більше 20 інженерів. Claude Code допомагає вирівняти ігрові умови для організацій, які мають бути ефективними, дозволяючи їм будувати більше з нашою командою.
Наше партнерство з Anthropic дозволило нашій команді та грантоотримувачам використовувати штучний інтелект, щоб краще зрозуміти вплив наших грантів, швидше робити більше та досліджувати нові способи розповісти нашу історію донорам і спільноті.
У той час, коли некомерційні організації борються з обмеженими ресурсами, наша співпраця з Claude for Nonprofits пропонує найсучасніші технології, які допоможуть їм знайти фінансування. Наша спільна мета: надати більший доступ до надійних даних і вселити впевненість у дослідження ШІ.
Спеціальні дані та досвід Blackbaud у поєднанні з безпроблемним досвідом Клода відкриють нові зв’язки та спростять роботу. Ми дуже раді бачити позитивні зміни, які запровадять наші клієнти.
Ми пишаємося тим, що об’єднуємо надійні дані некомерційних організацій Benevity з Claude for Nonprofits. Відповідальний штучний інтелект має зміцнювати довіру, підвищувати ефективність і покращувати зв’язки між людьми. Разом ми допомагаємо некомерційним організаціям налагоджувати зв’язки між громадами та прискорювати вплив.
Після 20 років соціального впливу зловити блискавку в пляшку трапляється нечасто. Це партнерство — це блискавка: поєднання етики, мети та інновацій. Разом ми будуємо основу для того, щоб некомерційні організації використовували штучний інтелект етично, ефективно та з реальним впливом.
Громадянське суспільство має бути центральним у формуванні того, як розвивається штучний інтелект і людей, які він приносить користь. Наша співпраця з Anthropic зосереджена на забезпеченні лідерів соціального сектору знаннями та навичками, необхідними для відповідального використання ШІ на благо суспільства.
Віра багато років допомагала некомерційним організаціям створювати надійні системи даних. Тепер, як системний інтегратор Claude, ми інтегруємо штучний інтелект у некомерційні робочі процеси, щоб допомогти організаціям вимірювати важливість, швидше навчатися та ефективніше масштабувати вплив.
Початок роботи
Щоб дізнатися більше про Claude for Nonprofits і отримати доступ до курсу AI Fluency for Nonprofits, почніть тут.
Керівна команда Marble Imaging Роберт Хук, доктор Гопіка Суреш і Олександр Епп. Фото: Marble Imaging
Зображення мармурунова німецька компанія зі спостереження за Землею (EO), залучила 5,3 мільйона євро (6,1 мільйона доларів) у своєму останньому раунді початкового фінансування. Перший супутник Marble, який буде передавати мультиспектральні дані дуже високої роздільної здатності, планується запустити наприкінці наступного року. Marble Imaging планує поступово розширити власне угруповання до 20 супутників до кінця 2028 року. Зараз компанія перевищила свої початкові цілі щодо фінансування.
Стартовий фонд високих технологій (HTGF), активний інвестор на ранній стадії розвитку в Німеччині та Європі, очолив раунд, оголошений 1 грудня. HTGF фінансує стартапи у сферах глибинних технологій, промислових технологій, кліматичних технологій, цифрових технологій, наук про життя та хімії.
Компанія Marble Imaging була заснована трохи більше двох років тому після фінансування понад 10 мільйонів євро (11,6 мільйонів доларів) і підписання першого основного контракту Marble з Європейське космічне агентство (ESA) оцінюється в 3 мільйони євро (3,5 мільйона доларів).
Компанія, яка займається EO великими даними, з Бремена, Німеччина, має на меті побудувати групу супутників із дуже високою роздільною здатністю (VHR), щоб щогодини надавати дані EO та аналітику для критичного уявлення про Землю. Він вважає, що дані та отримана аналітика на основі EO будуть життєво важливі для підтримки швидкого прийняття рішень щодо оборони, кліматичної безпеки, боротьби з кризами та стихійними лихами, переходу до зеленої та сталої енергії, інфраструктури та мобільності та багато іншого. Компанія вже пропонує розширені послуги аналізу даних, включаючи виявлення об’єктів для ситуаційної розвідки, аналітику місцевості та оцінку прохідності, моніторинг прибережних активів і класифікацію земельного покриву.
“Ми дуже раді вітати потужний європейський консорціум інвесторів, який допоможе розвивати наші рішення подвійного призначення для спостереження за Землею. Завдяки цьому раунду ми можемо пришвидшити розширення наших можливостей, щоб йти в ногу зі стрімким зростанням попиту”, – сказав Роберт Хук, генеральний директор і співзасновник Marble Imaging.
Протягом останніх двох років дослідницька індустрія зіткнулася з загрозою існування: демократизацією збору та аналізу даних. Завдання, які колись вимагали груп спеціалістів, тривалих часових рамок і великих бюджетів, тепер можуть виконуватися на стороні клієнта однією людиною за допомогою сучасних інструментів за незначну вартість і за невелику частку часу.
Ця зміна порушила традиційне рівняння цінностей і поставила ключове питання: якщо будь-хто може збирати й аналізувати дані, у чому полягає цінність дослідницького агентства?
Багато агентств досі покладаються на моделі «витрати плюс», побудовані на рівні людей і процесів. У кращому випадку вони дають багату експертну інформацію; у гіршому випадку вони повільні, дорогі та неефективні.
AI перевернув цю модель, створивши цінність, видаливши шари для підвищення ефективності, але часто ціною глибини. Нові учасники технологій пропонують швидкість і масштаб, але водночас ризикують це помиї: великий обсяг, низька кількість змісту.
Тоді як клієнти можуть прийняти “досить добре” результати для проектів з низьким рівнем ризику, щоб заощадити час і гроші, агентства відчувають зростаючий тиск у відповідь на зниження цін.
Але щоб уникнути короткострокової гонки до дна, цей зрив можна розглядати як запрошення перерахувати рівняння вартості навколо того, що, як чітко показує ринок, має найбільше значення для сприйняття вартості: глибина та швидкість.
Наступні квадранти показують, як ці два ключові чинники цінності співвідносяться один з одним і формують поточний ринок:
1 ) Мілко та повільно: мертва зона
Це та частина ринку, яка раніше виживала, виконуючи основи: збір даних, простий аналіз, шаблонні звіти. Без доданої цінності стратегічного розуміння чи оперативної гнучкості цей квадрант тепер може запропонувати занадто мало. Час, який він був проданий, тепер є ціною, яку клієнти не бажають платити. Цей кінець ринку поступово припиняється, і це непогано.
2) Повільно та швидко: бум автоматизації
Саме тут найбільше ажіотажу та найбільше шуму. Нові інструменти штучного інтелекту та цифрових досліджень спрощують розгортання опитувань, тестування креативних матеріалів або отримання зворотного зв’язку щодо напрямку за кілька кліків. Для простих проектів із низьким рівнем ризику цей квадрант значно економить час і гроші, тому він зростає.
Однак надто часто команди виявляють, що вони не завжди можуть довіряти результатам або що цей підхід не може вирішити більш складні проблеми, які їм потрібно вирішити.
Існує також ризик створення «дослідницького парадоксу Джевонса»: оскільки дослідження стають ефективнішими, вони використовуються більше, знецінюються та дають менше розуміння. Клієнти можуть купувати дешевші дослідження частіше, зберігаючи витрати, але зменшуючи вплив. Через надмірну довіру команди потопають у даних, але не знають сенсу.
3. Глибоко та повільно: Спадщина ремесел
Це батьківщина традиційного дослідницького ремесла. Це те, куди ви йдете, коли ставки високі, а запитання складні. Однак це також дорого, часто повільно і все більше не відповідає тому, як хочуть працювати сучасні команди. Його сила, людський досвід, також є його обмеженням, якщо цей досвід не можна надавати швидше чи гнучкіше.
Це квадрант, де традиційно траплялися найкращі роботи; робота, якій можна довіряти, яка відкриває можливості дивуватись і проникає в суть речей. Цю сферу завжди цінуватимуть, і в міру зростання конкуренції виникне прагнення додавати ще більше цінності вгору за течією, причому новими й глибоко людськими способами. Чудова новина як для клієнтів, так і для галузі.
4. Швидко та глибоко: збільшена перевага
Це чудова можливість переглянути спосіб створення вартості. Кабінетне дослідження, яке раніше займало кілька днів, порівнюючи попередні дослідження, загальнодоступні дані та інформацію про конкурентів, тепер займає хвилини. Команди можуть отримувати ключові ідеї та формувати гіпотези для швидкої польової роботи, використовуючи фірмові інструменти штучного інтелекту для прискорення аналізу, поверхневих тем і застосування фреймворків.
У центрі — невеликі команди експертів, які розробляють індивідуальні інструменти RAG (доповнена генерація пошуку), навчені на основі підібраних знань, адаптованих до кожного клієнта та завдання. Вони поєднують наявні дані, особисті дослідження та чітке людське мислення, щоб виконувати роботу, яка є не просто швидшою, але глибшою та більш стратегічною.
Клієнти не просто отримують звіт, вони отримують багаторазовий інструмент ШІ, який розвивається з часом. Це відкриває двері до нових моделей: від повного обслуговування до «Готово з вами» та DIY insight-as-a-service, перехід від оплачуваних годин до масштабованих моделей ліцензування на основі підписки, щоб застосувати мислення вашого агентства та підходи до даних через API.
Стратегічний зсув: від автоматизації до розширення
Якщо перша хвиля досліджень штучного інтелекту була пов’язана з автоматизацією, то наступна хвиля обіцяє розширення: надання невеликим експертним командам можливості виконувати роботу набагато більших груп і надання клієнтам нових результатів завдяки створенню спеціальних інструментів і послуг ШІ.
З цієї точки зору, розвиток штучного інтелекту не є екзистенційною загрозою дослідницькій індустрії, можливо, це просто екзистенційна загроза рівнянню цінності, на якому історично базується наша галузь (і багато інших компаній, що надають послуги).
Далі з’являється можливість побудувати щось краще: глибоко людську роботу, яка розширює та покращує найкраще, що ми можемо запропонувати.
Роб Харрісон-Пластоу є засновником Source Nine Strategic Insights
У аналітичних новинах цього тижня в режимі реального часу: легкий тиждень для оголошень через свято Дня подяки в США
Слідкувати за новинами та подіями на ринку аналітики в реальному часі та штучного інтелекту може бути складним завданням. На щастя, у нас є короткий виклад елементів, з якими наші співробітники стикаються щотижня. І якщо ви віддаєте перевагу його в папці “Вхідні”, зареєструватися тут!
The Департамент енергетики очолить нову ініціативу під назвою Genesis Mission, метою якої є трансформація американської науки та інновацій за допомогою штучного інтелекту (ШІ). Ці зусилля спрямовані на те, щоб використати сучасний штучний інтелект і передові обчислювальні розробки, щоб подвоїти продуктивність і вплив американської науки та техніки протягом десяти років.
Програма спиратиметься на досвід приблизно 40 000 науковців, інженерів і технічного персоналу Міністерства економіки США разом із інноваторами приватного сектору для створення технологій, які визначать майбутнє. Він використовуватиме 17 національних лабораторій Міністерства енергетики, промисловість і наукові кола для створення інтегрованої платформи для відкриття. Платформа з’єднає суперкомп’ютери, системи штучного інтелекту та квантові системи нового покоління з передовими науковими інструментами.
Перегляньте підбірку минулого тижня: Аналітичні новини в реальному часі за тиждень до 22 листопада
оголосила про інвестиції в розмірі до 50 мільярдів доларів США для розширення можливостей штучного інтелекту та суперкомп’ютерів для урядових клієнтів США Amazon Web Services (AWS). Ці інвестиції додадуть майже 1,3 гігавата потужності штучного інтелекту та суперкомп’ютерів у регіонах AWS Top Secret, AWS Secret і AWS GovCloud (США) завдяки створенню центрів обробки даних із передовими обчислювальними та мережевими технологіями.
Крім того, федеральні агентства отримають розширений доступ до всебічних служб штучного інтелекту AWS, включаючи Amazon SageMaker AI для навчання моделей і налаштування, Amazon Bedrock для розгортання моделей і агентів, Amazon Nova, Anthropic Claude та інших базових моделей з відкритими вагами, чіпи AWS Trainium AI, а також інфраструктуру штучного інтелекту NVIDIA, що дозволяє агентствам розробляти індивідуальні рішення AI, оптимізувати масивні набори даних і підвищення продуктивності праці.
Коротко про новини аналітики в реальному часі
The Центр консалтингу та тестування промислових квантових обчислень Fraunhofer (INQUBATOR) оголосила, що запровадить інноваційні, легкодоступні пропозиції, які допоможуть промисловим користувачам почати роботу з квантовими обчисленнями. Програма спрямована на те, щоб дати компаніям змогу подолати перешкоди використання квантових обчислень. З цією метою центральним елементом проекту INQUBATOR є легкий і економічно ефективний доступ до квантових комп’ютерів від різних виробників. Крім того, зусилля спрямовані на виявлення та оцінку нових випадків використання, пов’язаних із застосуванням, де використання квантових комп’ютерів обіцяє передбачувану перевагу.
Вогнегасник анонсувала нові послуги на основі штучного інтелекту, які поєднують досвід компанії в мейнфреймах з агентським штучним інтелектом і можливостями гібридних ІТ-обчислень для прискорення розробки додатків і рішень, підвищення операційної гнучкості та відкриття нових ідей для бізнесу шляхом розширення використання ШІ клієнтами на платформі. Мейнфрейм-сервіси агентського штучного інтелекту від Kyndryl створені для того, щоб клієнти IBM z/OS могли використовувати інноваційні технології, досвід і надання послуг, наповнених штучним інтелектом, прискорюючи прийняття рішень і спрощуючи складні процеси в додатках і управлінні інфраструктурою.
Trend Micro оголосив, що збирається запустити Trend Vision One AI Security Package, пакет рішень, який забезпечує проактивне централізоване керування ризиками з неперевершеною аналітикою для середовищ, керованих ШІ. Цей новий пакет захищає весь стек додатків ШІ від розробки моделі до середовища виконання, розширюючи проактивну безпеку на кожному етапі розгортання ШІ.
Дивіться також: Суверенний ШІ пояснюється: як і чому країни розвивають внутрішні можливості ШІ
Партнерство, співпраця тощо
SAS оголосив, що SAS Data Maker тепер доступний у Microsoft Marketplace. Після початкового надання рішення таким чином, SAS планує створити додаткових підтримуваних хмарних провайдерів та інтегрувати його в SAS Viya. У Microsoft Marketplace також доступний SAS Viya Workbench, хмарне середовище кодування, спеціально створене для розробників, науковців із обробки даних і модельєрів для експериментів і швидкого створення високопродуктивних моделей за допомогою SAS, R або Python через Visual Studio Code, Jupyter Notebook або SAS Enterprise Guide.
Dassault Systemes і Містраль А.І сьогодні оголосили, що вони поглибили своє партнерство, щоб надати інтегровані суверенні служби штучного інтелекту регульованим галузям і державному сектору в Європі. Найновіші продукти Mistral AI, включаючи «Le Chat Enterprise» AI Assistant і «AI Studio» платформу для інструментів, моделей та інфраструктури, тепер доступні в суверенній хмарі Dassault Systèmes OUTSCALE, що забезпечує високопродуктивні моделі для AI в Європі з найвищими стандартами конфіденційності та безпеки.
Системи OpenNebula оголосив про нову співпрацю з Канонічнийвидавець Ubuntu, для надання підписок OpenNebula Enterprise із вбудованим Ubuntu Pro для корпоративних хмар і фабрик ШІ. Завдяки цій співпраці клієнти OpenNebula тепер можуть використовувати Ubuntu Pro як вбудовану операційну систему з підтримкою безпеки для вузлів гіпервізора, що спрощує установку та впровадження OpenNebula, одночасно посилюючи безпеку підприємства та дотримання вимог.
VEON оголосила, що QazCode, компанія VEON, яка розробляє програмне забезпечення, підписала угоду про стратегічну співпрацю з суверенною фірмою штучного інтелекту MeetKai розробити та навчити великих мовних моделей наступного покоління, які дозволять розгортати агентські послуги штучного інтелекту місцевою мовою на всіх ринках VEON. Це стратегічне суверенне партнерство покликане прискорити створення національних можливостей штучного інтелекту, які вільно володіють культурою, лінгвістично включають і безпечно працюють у межах кордонів кожної країни.
Vodacom Group оголосив про стратегічну співпрацю з Google Cloud щоб прискорити свою цифрову трансформацію за допомогою розширеної аналітики даних і портфоліо продуктів Google Cloud для штучного інтелекту (AI). Згідно з умовами співпраці, Vodacom використовуватиме можливості безпечної масштабованої інфраструктури Google Cloud для уніфікації своїх активів даних, а потім застосовуватиме генеративні моделі ШІ, зокрема Gemini, Veo та Imagen. Метою співпраці є вдосконалення основних рішень Vodacom і створення платформи для створення нових продуктів і послуг, спеціально розроблених для африканського ринку.
Ксоріант оголосив про придбання TestDevLabлатвійський постачальник послуг з розробки програмного забезпечення. Після придбання TestDevLab Xoriant запропонує провідні в галузі можливості як у галузі штучного інтелекту для розробки якості, так і в області розробки якості для штучного інтелекту. Крім того, балтійські та македонські центри доставки TestDevLab посилять європейську присутність Xoriant завдяки доступу до найкращих інженерних талантів та інноваційних екосистем ЄС.
Якщо у вашій компанії є аналітичні новини в реальному часі, надсилайте оголошення на адресу [email protected].
#Квантові обчислення #SovereignAI #Mainframe
Якщо ви пропустили це, ось наші останні щотижневі аналітичні новини в реальному часі:
Рейси були відкладені та скасовані по всьому світу після того, як Airbus замовила ремонт 6000 літаків серії A320, повідомляє The Guardian.
Компанія заявила, що вживає заходів, оскільки «аналіз нещодавньої події, пов’язаної з літаком сімейства A320, показав, що інтенсивне сонячне випромінювання може пошкодити дані, критичні для функціонування органів управління польотом».
Посилаючись на джерела в галузі, Reuters повідомляє, що йдеться про рейс JetBlue 30 жовтня з Канкуна, Мексика, до Ньюарка, штат Нью-Джерсі, під час якого літак раптово втратив висоту та був змушений здійснити аварійну посадку в Тампі.
Повідомляється, що Федеральна авіаційна адміністрація видала надзвичайну директиву щодо льотної придатності, яка закликає постраждалі літаки повернутися до попереднього програмного забезпечення, перш ніж вони зможуть літати знову. У Airbus повідомили, що апаратне забезпечення меншої частини потребуватиме зміни.
Чи знаєте ви, що Retraction Watch і Retraction Watch Database є проектами Центру наукової доброчесності? Серед інших – Проект медичних доказів, Перевірка викрадених журналів і Програма Sleuths in Residence. Допоможіть підтримати цю роботу.
Ось що відбувалося в інших місцях (деякі з цих елементів можуть мати платний доступ, обмежений доступ або вимагати безкоштовної реєстрації для читання):
«Студент Массачусетського технологічного інституту вразив кращих економістів своїм дослідженням штучного інтелекту, а потім усе розвалилося».
«Високо цитовані єгипетські вчені з високим показником h-індексу все частіше влаштовуються на неповний робочий день в російські університети».
«Небезпека використання бібліометрії із забрудненими даними».
«Головного наукового співробітника провідного військово-морського науково-дослідного інституту Китаю затримали за «підроблені» облікові дані».
Дослідження виявило «Серійні маніпуляції зображеннями в статтях про нейронауку». Посилання на наше висвітлення.
«Чи потрібно діям, спрямованим на виправлення наукових даних, вийти з тіні?»
«Редакційна упередженість, кумівство та «клубна культура» в індійських медичних журналах».
Дослідники виявили, що «більшість» відкликань у біомедичних дослідженнях «пов’язані з серйозними порушеннями», такими як плагіат і шахрайство.
«Дослідницька чесність, безсумнівно, переживає кризу»: відповідь головному редактору The Lancet, який заявив, що доброчесність «це виклик, а не криза».
Серед лауреатів премії Фонду Ейнштейна 2025 року – психолог, робота з відтворюваності в Бразилії та проект про те, як помилки в лабораторії впливають на результати.
На ScienceGuardians, «тіньовій групі, яка намагається дискредитувати наукових детективів», включаючи Елізабет Бік, Гійома Кабанак та інших, в Інтернеті.
Дослідження показує, що «генеративний штучний інтелект може зробити наукові публікації більш справедливими та конкурентоспроможними».
«Соціологія науки: що потрібно, щоб помилкові або шахрайські твердження закріпилися?»: допис у блозі від Ендрю Гелмана.
“Справжня робота редактора — це не контроль над воротами. Це партнерство. І наше найважливіше партнерство — це партнерство з нашими авторами”, — пише Харлан Крумгольц, головний редактор журналу Американського коледжу кардіології.
Нова політика NIH «скидає «виплати» на основі результатів рецензування та вимагає географії та інших факторів для схвалення» грантів.
BMJ висловлює занепокоєння на папері, стверджуючи про зв'язок між пропуском першого скринінгу та смертю від раку молочної залози.
Дослідники кажуть, що їхня система штучного інтелекту може «надати ретельний і конструктивний відгук про наукові рукописи за лічені хвилини».
«Чи планується «Китайський цикл» для наукового видання?»
«Величезна кількість даних: більше публікацій, краща наука?»
«Десять років роботи, щоб віддати належне авторам за їхню роботу — і чому ще багато чого потрібно зробити».
«Чи зможемо ми впоратися без COPE?»
«Чому поточна модель академічного видавництва є етично недосконалою — і що ми можемо зробити, щоб її змінити».
Oxford University Press купує Karger: «Останнє велике придбання до того, як великі технології принесуть великі зміни?»
«Чи напише ШІ наступний «розділ» в оглядах літератури?» Коли дослідники попросили магістрів зробити огляд літератури щодо досліджень психічного здоров’я, «майже дві третини цитат [were] сфабриковані або неточні».
«Чи слід писати наукові статті більше як дописи в блогах?»
Подобається Retraction Watch? Ви можете зробити a неоподатковуваний внесок для підтримки нашої роботислідкуйте за нами на X або Bluesky, як ми на Facebookслідкуйте за нами на LinkedIn, додайте нас до своїх RSS читачабо підпишіться на наш щоденний дайджест. Якщо ви знайдете скасування, це немає в нашій базі данихви можете дайте нам знати тут. Щоб отримати коментарі чи відгуки, надішліть нам електронний лист за адресою [email protected].
Обробка…
Успіх! Ви в списку.
Ой! Сталася помилка, і ми не змогли обробити вашу підписку. Перезавантажте сторінку та повторіть спробу.
Літак, який активно використовується комерційними авіакомпаніями по всьому світу, потребує виправлення програмного забезпечення для вирішення проблеми, яка сприяла раптовому падінню висоти літака JetBlue минулого місяця, повідомили виробник і європейські регулятори авіаційної безпеки в п’ятницю.
Цей крок може призвести до деяких затримок рейсів, оскільки американські мандрівники повертаються додому після свят подяки.
Airbus заявив, що аналіз інциденту з JetBlue показав, що інтенсивне сонячне випромінювання може пошкодити дані, критичні для функціонування органів управління польотом на літаках сімейства A320.
Агентство з авіаційної безпеки Європейського Союзу видало директиву, яка вимагає від операторів A320 вирішити цю проблему. Агентство повідомило, що це може спричинити «короткочасний збій» у розкладі польотів.
У American Airlines близько 480 літаків сімейства A320, з яких 209 постраждали. За словами авіакомпанії, виправлення триватиме близько двох годин для багатьох літаків, а оновлення для переважної більшості буде завершено в п’ятницю. Кілька буде закінчено в суботу.
American Airlines очікує певних затримок, але заявила, що зосереджена на обмеженні скасувань, оскільки клієнти повертаються додому після святкової подорожі на День подяки. Він сказав, що безпека буде його головним пріоритетом.
Delta заявила, що очікує, що проблема торкнеться менше ніж 50 її літаків A321neo. У United повідомили, що постраждали шість літаків у своєму парку, і очікують незначних збоїв у кількох рейсах. У Hawaiian Airlines заявили, що це не вплинуло.
Майк Стенгел, партнер консалтингової фірми з управління аерокосмічною промисловістю AeroDynamic Advisory, сказав, що виправлення можна вирішити між польотами або під час нічних перевірок літака.
«Безумовно не ідеально, щоб це відбувалося на дуже всюдисущому літаку в напружені святкові вихідні», — сказав Стенгель. «Хоча, знову ж таки, перевага полягає в тому, що для оновлення програмного забезпечення потрібно лише кілька годин».
Щонайменше 15 пасажирів JetBlue отримали поранення та були доставлені до лікарні після інциденту 30 жовтня на борту рейсу з Канкуна, Мексика, до Ньюарка, Нью-Джерсі. Літак перенаправили в Тампу, штат Флорида.
Airbus зареєстрована в Нідерландах, але головний офіс знаходиться у Франції.
Це один із найбільших у світі виробників літаків поряд з Boeing.
За словами Стенгеля, A320 є головним конкурентом Boeing 737. Airbus оновив свій двигун у середині 2010-х років, і літаки цієї категорії називаються A320neo, сказав він.
A320 є найбільш продаваним у світі сімейством однофюзеляжних літаків, повідомляє веб-сайт Airbus.
Я Сабрін. Останні 10 років я працював у сфері ШІ по всій Європі — від великих компаній і стартапів до дослідницьких лабораторій. І якби сьогодні мені довелося почати заново, я б, чесно кажучи, все одно вибрав цю сферу. чому
З тих самих причин, які привели багатьох із нас сюди: інтелектуальний виклик, вплив, який ви можете мати, любов до математики та програмування та можливість вирішувати реальні проблеми.
Але дивлячись у бік 2026 року… чи варто воно того?
Якщо ви прокрутите сторінку LinkedIn, ви побачите дві команди, які борються: одна каже, що «Наука про дані мертва», а інша каже, що вона зростає завдяки тенденції ШІ.
Коли я дивлюся навколо себе, я особисто думаю, що нам завжди будуть потрібні обчислювальні навички. Нам завжди будуть потрібні люди, які зможуть зрозуміти дані та допомогти прийняти рішення. Числа завжди були всюди, і чому вони зникнуть у 2026 році?
Однак ринок змінився. І щоб орієнтуватися в цьому зараз, вам потрібні хороші вказівки та чітка інформація. У цій статті я поділюся власним досвідом роботи в дослідницькій та промисловій сферах, а також наставництва понад 200 спеціалістів із обробки даних за останні кілька років.
Отже, що зараз відбувається на ринку?
Я буду чесним і не продам тобі жодної мрії про це. Мета полягає не в упередженості, а в тому, щоб дати вам достатньо інформації, щоб прийняти власне рішення.
Чи є професійна сім’я Data Science більш широкою, ніж будь-коли?
Джерело: pixaya (Каненорі)
Однією з найбільших помилок молодших спеціалістів з обробки даних є те, що вони вважають, що Data Science — це одна робота.
У 2026 році Data Science — це велика сім’я ролей. Перш ніж написати один рядок коду, вам потрібно зрозуміти, де ви підходите.
Людей захоплює ШІ: як ChatGPT розмовляє, як Neuralink стимулює мозок і як алгоритми впливають на здоров’я та безпеку. Але давайте будемо чесними: не всі початківці спеціалісти з обробки даних будуть створювати такі проекти.
Для цих ролей потрібна сильна прикладна математика та розширені навички програмування. Чи означає це, що ви ніколи не досягнете їх? Ні. Але вони часто призначені для людей із докторським рівнем, науковців із обчислювальної техніки та інженерів, які навчаються саме для цих нішевих робіт.
Давайте візьмемо реальний приклад: сьогодні (27 листопада) я побачив пропозицію про роботу спеціаліста з машинного навчання та обробки даних у компанії GAFAM.
Скріншот зроблений автором
Якщо подивитися на опис, вони просять:
Патенти
Першоавторські публікації
Дослідницькі внески
Чи всі, хто цікавиться Data Science, мають патент чи публікацію? Звичайно ні.
Ось чому ви повинні уникати руху наосліп.
Якщо ви щойно закінчили навчальний курс або на початку навчання, подача заявки на вакансію, яка явно потребує публікації наукових досліджень, принесе лише розчарування. Ці дуже спеціалізовані вакансії зазвичай призначені для людей із високим академічним досвідом (доктор філософії, постдокторація або обчислювальна інженерія).
Моя порада: будьте стратегічними. Зосередьтеся на ролях, які відповідають вашим навичкам. Не витрачайте час на подачу заявок скрізь.
Використовуйте свою енергію для створення портфоліо, яке відповідає вашим цілям.
Ви повинні розуміти різні підполя в Data Science і вибрати те, що відповідає вашому досвіду. Наприклад:
Аналітик даних про продукт / науковець: життєвий цикл продукту та потреби користувачів
Інженер машинного навчання: розгортання моделей
Інженер GenAI: працює на LLM
Classic Data Scientist: умовивід і передбачення
Якщо ви подивитеся на роль спеціаліста з обробки даних у Meta, то технічний рівень часто більш адаптований до більшості спеціалістів із обробки даних на ринку порівняно з роллю основного інженера-дослідника штучного інтелекту або старшого спеціаліста з обробки даних.
Ці ролі більш реалістичні для тих, хто не має докторського ступеня.
Скріншот зроблений автором
Навіть якщо ви не хочете працювати в GAFAM, майте на увазі:
Вони задають напрямок. Те, що їм потрібно сьогодні, завтра стане нормою скрізь.
А як щодо програмування та математики у 2026 році?
Джерело: pixabay (NoName_13)
Ось суперечлива, але чесна правда про 2026 рік: Аналітичні та математичні навички важливіші, ніж просто кодування.
чому Зараз майже кожна компанія використовує інструменти ШІ для написання коду. Але штучний інтелект не може замінити вашу здатність:
розуміти тенденції
поясніть, звідки походить значення
розробити правильний експеримент
інтерпретувати модель у реальному контексті
Кодування все ще важливо, але ви не можете бути «загальним імпортером» — тим, хто лише імпортує sklearn і запускає .fit() і .predict().
Дуже скоро агент штучного інтелекту може зробити це за нас. Але ваші математичні та аналітичні здібності все ще важливі, і завжди будуть.
Простий приклад: Ви можете запитати ШІ: «Поясніть PCA так, ніби мені 2 роки».
Але ваша справжня цінність як Data Scientist виникає, коли ви запитуєте щось на зразок:
“Мені потрібно оптимізувати виробництво води моєю компанією в певному регіоні. Цей регіон стикається з проблемами, через які мережа стає недоступною за певними шаблонами. У мене є сотні функцій щодо цього стану мережі. Як я можу використовувати PCA і бути впевненим, що найважливіші змінні представлені на ПК, який я використовую?”
-> Цей людський контекст є вашою цінністю. -> AI пише код. -> Ви вносите логіку.
А як щодо панелі інструментів Data Science?
Почнемо з Python. Як мова програмування з великою спільнотою даних, Python все ще є важливою та, ймовірно, першою мовою, яку потрібно вивчати майбутнім спеціалістам із обробки даних.
Те саме для Scikit-learn, класичної бібліотеки для завдань машинного навчання.
Скріншот зроблений автором
Ми також можемо побачити в Google Trends (кінець 2025 року), що:
PyTorch зараз більш популярний, ніж TensorFlow
Інтеграція GenAI розвивається набагато швидше, ніж класичні бібліотеки
Інтерес аналітика даних залишається стабільним
Ролі інженера з обробки даних і спеціаліста зі штучного інтелекту зацікавили більше людей, ніж звичайні ролі спеціаліста з обробки даних
Не ігноруйте ці моделі; вони дуже допомагають приймати рішення.
Ви повинні залишатися гнучкими.
Якщо ринку потрібні PyTorch і GenAI, не залишайтеся лише на Keras і старому NLP.
А як щодо нового стека на 2026 рік?
У цьому дорожня карта на 2026 рік відрізняється від 2020 року. Щоб отримати роботу сьогодні, вам потрібно бути готовий до виробництва.
Контроль версій (Git): Ви будете використовувати його щодня. І, чесно кажучи, це одна з перших навичок, яку потрібно освоїти на початку. Це допоможе вам організувати ваші проекти та все, що ви дізнаєтесь.
Незалежно від того, чи розпочинаєте ви магістерську програму чи навчальний табір, не забудьте створити свій перший репозиторій GitHub і вивчіть кілька основних команд, перш ніж йти далі.
AutoML: Зрозумійте, як це працює та коли його використовувати. Деякі компанії використовують інструменти AutoML, особливо для спеціалістів із обробки даних, які більше орієнтовані на продукт.
Інструмент, який я маю на увазі, і до якого ви можете отримати безкоштовний доступ, є Dataik. У них чудова академія з безкоштовними сертифікатами. Це один із інструментів AutoML, який вибухнув на ринку за останні два роки. Якщо ви не знаєте, що таке AutoML: це інструмент, який дозволяє створювати моделі ML без кодування. Так, воно існує.
Пам’ятаєте, що я раніше говорив про кодування? Це одна з причин, чому інші навички стають більш важливими, особливо якщо ви орієнтований на продукт Data Scientist.
MLOps: Блокнотів уже не вистачає. Це стосується кожного. Ноутбуки гарні для дослідження, але якщо в якийсь момент вам знадобиться розгорнути свою модель у виробництві, ви повинні вивчити інші інструменти.
І навіть якщо вам не подобається інженерія даних, вам все одно потрібно розуміти ці інструменти, щоб ви могли спілкуватися з інженерами даних і працювати разом.
Коли я говорю про це, я думаю про такі інструменти, як Докер (перегляньте мою статтю), MLflow (посилання тут), і FastAPI.
LLMs і RAG: Вам не потрібно бути експертом, але ви повинні знати основи: як працює LangChain API, як навчити невелику мовну модель, що означає RAG і як це реалізувати. Це справді допоможе вам виділитися на ринку та, можливо, просунутися далі, якщо вам знадобиться створити проект із залученням агента ШІ.
Портфоліо: якість над кількістю
Як ви можете довести, що можете виконати роботу на цьому швидкому та конкурентному ринку? Я пам’ятаю, що я написав статтю про те, як створити портфоліо 2 роки тому, і те, що я збираюся тут сказати, може виглядати дещо суперечливим, але дозвольте мені пояснити. До того, як ChatGPT та інструменти штучного інтелекту заполонили ринок, було дуже важливо мати портфоліо з купою проектів, щоб продемонструвати свої різні навички, як-от очищення та обробка даних, але сьогодні всі ці основні кроки часто виконуються за допомогою інструментів штучного інтелекту, які готові до цього, тому ми зосередимося більше на створенні чогось, що вирізнить вас і змусить рекрутера захотіти з вами познайомитися.
Я б сказав: “Уникайте виснаження. Будуйте розумно”.
Не думайте, що вам потрібно 10 проектів. Якщо ти студент чи молодший, достатньо одного-двох хороших проектів.
Скористайтеся часом, який ви маєте під час стажування або останнього проекту початкового кемпу, щоб створити його. Будь ласка, не використовуйте прості набори даних Kaggle. Подивіться в Інтернеті: ви можете знайти величезну кількість реальних даних про випадки використання або дослідницькі набори даних, які частіше використовуються в промисловості та лабораторіях для створення нових архітектур.
Якщо ваша мета не заглиблюватися в технічну сторону, ви все одно можете продемонструвати інші навички у своєму портфоліо: слайди, статті, пояснення того, як ви думали про цінність бізнесу, які результати ви отримали та як ці результати можна використовувати в реальності. Ваше портфоліо залежить від роботи, яку ви хочете.
Якщо ваша мета більше орієнтована на математику, рекрутер, ймовірно, захоче побачити ваш огляд літератури та те, як ви реалізували останню архітектуру своїх даних.
Якщо ви більше орієнтовані на продукт, мене більше зацікавлять ваші слайди та те, як ви інтерпретуєте результати ML, ніж якість вашого коду.
Якщо ви більше орієнтовані на MLOps, рекрутер подивиться, як ви розгортали, контролювали та відстежували свою модель у виробництві.
На завершення я хочу нагадати вам, що ринок швидко змінюється, але це ще не кінець Data Science. Це просто означає, що вам потрібно більше знати, де ви підходить, які навички ви хочете розвивати, і як ви себе представляєте.
Продовжуйте вчитися та створіть портфоліо, яке справді відображає вашу особу. Ви знайдете своє місце ❤️
Якщо вам сподобалася ця стаття, не соромтеся стежити за мною в LinkedIn, щоб дізнатися більше про штучний інтелект, науку про дані та кар’єру.
Analytic Partners другий рік поспіль зайняла перше місце в останньому магічному квадранті Gartner для рішень для моделювання комплексу маркетингу. Ця оцінка відображає постійне визнання її стратегій і платформ, які дозволяють проводити маркетинговий аналіз і приймати рішення на рівні підприємства.
Лідерство Gartner
Нещодавня оцінка Gartner поставила Analytic Partners найвищу за «Здатність виконувати» та найвищу за «Завершеність бачення» серед усіх постачальників рішень для моделювання комплексу маркетингу. Оцінка є частиною щорічного огляду сектору, класифікуючи компанії на основі надання послуг і бачення майбутнього розвитку ринку.
«Ми маємо честь бути визнаними лідером другий рік поспіль і раді бути визнаними найкращими за «Завершеність бачення» та найвищими за «Здібність до виконання», — сказала Ненсі Сміт, президент і генеральний директор Analytic Partners.
Платформа компанії GPS Enterprise та інтелект ROI Genome були особливо виділені як основні фактори підтримки рішень на основі даних для компаній у фінансах, маркетингу та операційній діяльності.
Оцінки можливостей
У супровідному звіті Gartner про критичні можливості аналітичних партнерів оцінено за дев’ятьма ключовими критеріями. Компанія отримала найвищі оцінки у восьми категоріях: «Швидкість до цінності», «Можливість адаптації маркетологів», «Можливість адаптації між функціями», «Комплексна аналітика та виконання», «Self-Service Modeling Workbench», «Креативна оцінка», «Таксономія творчих даних» і «Відстеження бренду».
Analytic Partners також отримали найвищий рейтинг у звіті Critical Capabilities у сценаріях використання Enterprise Mix Modeling і Mix Modeling for Branding, обидва оцінивши 4,25 з 5 можливих.
«Ми вважаємо, що «Критичні можливості Gartner» демонструють важливість комерційних можливостей, управління складністю та крос-функціональне впровадження для збільшення швидкості до цінності», — сказала Меггі Мерклін, директор із роботи з клієнтами Analytic Partners.
«У всіх галузях ми бачимо, як лідери підприємств об’єднуються навколо єдиного джерела правди для прийняття рішень. Наші клієнти використовують комерційну аналітику для прийняття рішень щодо ціноутворення, виробництва, засобів масової інформації та творчості, кількісно оцінюючи вплив кожної дії. Результатом є швидше прийняття рішень, більш точне узгодження керівництва та вимірне зростання підприємства», — сказав Мерклін.
Еволюція комерційної аналітики
Компанія пояснює свої останні рейтинги еволюцією своєї системи комерційної аналітики. Цей підхід має ширшу перспективу порівняно з традиційним моделюванням комплексу маркетингу, спрямованим на об’єднання бізнес-важелів із заходами зростання всієї організації. Analytic Partners заявляє, що її рішення надають практичну інформацію, яка допомагає узгодити такі функції, як фінанси, маркетинг і операції.
Підприємство представило нові функції на своїй платформі, такі як аналіз на основі ШІ та можливості для динамічного творчого аналізу та оцінки впливу на бренд. Вони розроблені, щоб запропонувати клієнтам аналітику, яка відображає поточні зміни в маркетинговому секторі.
Огляд платформи
GPS Enterprise — це інтегрована аналітична платформа Analytic Partners, яка поєднує інтеграцію даних, аналітичні інструменти та механізми оптимізації. Система включає ROI Genome, пропонуючи інтелектуальні дані для прийняття бізнес-рішень щодо цілей зростання. Платформа була створена для задоволення потреб прийняття рішень у складних середовищах і спрямована на підтримку масштабованості бізнесу при дотриманні стандартів безпеки даних і конфіденційності.
Методологія Magic Quadrant від Gartner забезпечує порівняння ефективності постачальників у масштабах ринку, враховуючи такі фактори, як бачення, здатність до виконання та спеціальні можливості. Отримані результати використовуються підприємствами для оцінки відповідності постачальників технологій їхнім змінним вимогам.
