ИНТЦ «Сириус» • Список резидентов • «Гласс-НТЦ»
Список резидентов

Направление:

Информационные технологии. Искусственный интеллект

Год получения статуса резидента ИНТЦ «Сириус»:

2023

О компании:

Основной задачей проекта является решение таких проблем как:

- Раздробленность данных. Когда данные хранятся в различных хранилищах данных, что приводит к раздробленности данных и усложнению процесса доступа к ним. В результате пользователи не могут
получить доступ к консистентному набору необходимой информации, что как следствие, влияет на процессы работы компании.

- Низкая эффективность использования системных ресурсов. Несколько хранилищ данных приводят к неэффективному использованию ресурсов серверов и оборудования хранения данных. Это, в свою очередь, приводит к увеличению расходов на содержание и поддержку инфраструктуры.

- Проблемы безопасности. Каждое отдельное хранилище данных требует отдельных мер безопасности, что очень сложно и является затратным процессом.

- Сложности взаимодействия между приложениями. Несколько хранилищ данных приводят ктрудностям во взаимодействии между различными приложениями, которые используют данные
компании. Это приводит к повышению нагрузки на сеть и снижению производительности.

- Сложности синхронизации данных: при загрузке данных из большого количества системисточников в хранилище данных возникают проблемы с синхронизацией данных между
источниками. Это приводит к возникновению дубликатов данных, ошибок данных и других проблем.

- Необходимость обработки большого объема данных: загрузка большого количества данных вхранилище данных требует значительных ресурсов для обработки и хранения данных. Это приводит
к потребности в более мощных серверах и оборудовании для хранения данных, что может стать затратным для компании.

- Низкое качество данных: загрузка большого количества данных из множества систем источников приводит к снижению качества данных. Некоторые системы источников могут содержать ошибки, устаревшую информацию или неполные данные, что может стать серьезной проблемой при загрузке данных в хранилище.

- Снижение качества производства: без использования ML-моделей компания не сможет автоматизировать многие процессы и контролировать качество продукции.

- Повышение затрат: компания, не использующая предиктивную аналитику и ML-модели, может потратить больше ресурсов на обработку и анализ данных, что может повысить затраты на бизнес.

- Низкая скорость принятия решений: отсутствие предиктивной аналитики и ML-моделей может привести к замедлению процессов принятия решений и реакции на изменения внешней среды. Это
может привести к упущению возможностей или потере конкурентного преимущества.

https://g-rdc.ru/