Нажмите «принять», если вы соглашаетесь с условиями обработки куки‑файлов/cookie-файлов и данных о поведении на сайте, нужных нам для аналитики. Запретить обработку куки‑файлов/cookie-файлов можно через браузер
Nova
Flex Loader
SDI
Lakehouse-платформа данных нового поколения: высокая производительность при минимальных затратах
Инструмент для быстрого наполнения хранилища или озера данных на базе GreenPlum, Hadoop или S3
Low-code инструмент для потоковой обработки и репликации данных
UI Deploy — установка и обновление Data Ocean, UI Control — администрирование платформы, UI Explore — пользовательская self-service среда анализа данных
Platform UI
Высокопроизводительное объектное хранилище данных для аналитики
Data Ocean Store
Узнайте больше о решениях Data Ocean
Ответим на все ваши вопросы и поможем определиться с выбором
Пишите нам:
Data Sapience запустил новостной дайджест!
Только полезное и ничего лишнего
Раз в две недели — только ценная аналитика. Самые важные и интересные новости в одном письме.
Data Sapience — генеральный партнер форума «Данные+ИИ — 2026»
07.05.2026
Пресейл-менеджер Data Sapience Андрей Прохоров представил доклад «Платформа ИИ-поколения».
Форум DATA+AI 2026, организованный издательством «Открытые системы», объединил ключевых игроков рынка данных, которые рассказывали о внедрениях и обсуждали актуальные темы: прагматику данных, ИИ-трансформацию компаний и современный технологический стек. По словам организаторов, в условиях ограниченного доступа к технологиям и острой нехватки компетенций данные и ИИ перестали быть инструментами для «цифровых энтузиастов» — они стали ключевым фактором устойчивости бизнеса.
От Data Sapience на конференции выступил пресейл-менеджер Андрей Прохоров с докладом «Платформа данных ИИ-поколения». Спикер подробно описал типичные трудности, с которыми сталкиваются компании при развитии отдельных инструментов для работы с данными, и рассказал, как продукты Data Ocean Nova и Kolmogorov AI позволяют создать единую ИИ/дата-платформу.
Особое внимание в докладе было уделено практическому кейсу внедрения в Ингосстрахе. Проект включает построение единой инфраструктуры с полноценной платформой операционализации моделей машинного обучения (MLOps) на базе продуктов Kolmogorov Continuity, Predicate, Axiom и Data Ocean Nova. Главные цели проекта — повышение операционной эффективности дата-сайентистов (Data Science), автоматизация процессов и сокращение сроков вывода на рынок (time-to-market) моделей машинного обучения (ML). Внедрение успешно завершено, система находится в промышленной эксплуатации.
От Data Sapience на конференции выступил пресейл-менеджер Андрей Прохоров с докладом «Платформа данных ИИ-поколения». Спикер подробно описал типичные трудности, с которыми сталкиваются компании при развитии отдельных инструментов для работы с данными, и рассказал, как продукты Data Ocean Nova и Kolmogorov AI позволяют создать единую ИИ/дата-платформу.
Особое внимание в докладе было уделено практическому кейсу внедрения в Ингосстрахе. Проект включает построение единой инфраструктуры с полноценной платформой операционализации моделей машинного обучения (MLOps) на базе продуктов Kolmogorov Continuity, Predicate, Axiom и Data Ocean Nova. Главные цели проекта — повышение операционной эффективности дата-сайентистов (Data Science), автоматизация процессов и сокращение сроков вывода на рынок (time-to-market) моделей машинного обучения (ML). Внедрение успешно завершено, система находится в промышленной эксплуатации.
“
Современные компании сталкиваются с избыточной сложностью при управлении разрозненными системами для хранения данных, аналитики и машинного обучения. Наша платформа на базе решений Data Ocean Nova и Kolmogorov AI предлагает принципиально иной подход — единую интегрированную среду, которая не только снижает затраты и ускоряет получение результатов, но и открывает новые возможности для масштабирования ИИ-решений. Кейс Ингосстраха наглядно демонстрирует, как правильная архитектура помогает компаниям быстрее выводить инновационные продукты на рынок и повышать эффективность работы дата-сайентистов (Data Scientist).