Компания «Инфосистемы Джет» выводит QlikView на корпоративный рынок

Компания «Инфосистемы Джет» выводит QlikView на корпоративный рынок

Компания «Инфосистемы Джет» сообщает о завершении первого в России нагрузочного тестирования системы бизнес-анализа QlikView – платформы класса Business Discovery. Согласно полученным результатам, платформа применима для построения решений Enterprise-уровня.

Продукт QlikView известен на российском рынке и хорошо зарекомендовал себя для решения локальных задач с относительно небольшим объемом данных. Например, благодаря поддержке ассоциативной модели данных, гибкости и простоте эксплуатации платформу QlikView для построения своей BI-системы выбрала Группа компаний Danone-Юнимилк. Внедренное компанией «Инфосистемы Джет» решение помогает своевременно оценивать эффективность производственных линий одного из заводов заказчика и способствует оперативному принятию решений.

Некоторое время назад компания QlikTech выпустила версию QlikView 11, которая позиционируется как платформа Enterprise-уровня, способная решать масштабные и комплексные аналитические задачи. Понимая потенциальные преимущества QlikView, компания «Инфосистемы Джет» предложила провести нагрузочное тестирование платформы для наглядной демонстрации ее работы потенциальным заказчикам.

«Реализованные нами проекты построения BI-систем демонстрируют, что  компаниям необходимы эффективные и в то же время гибкие инструменты, способные оперативно анализировать большие объемы данных. Мы приняли решение о проведении тестирования QlikView, стремясь удовлетворить потребности бизнеса наших заказчиков, – комментирует Анна Харитонова, начальник отдела бизнес-анализа Центра программных решений компании “Инфосистемы Джет”. – Исследование платформы позволило  нам детально изучить особенности новой версии продукта и обеспечить гарантированный результат внедрения QlikView в качестве Enterprise-решения».

Данные для исследования – обезличенную базу данных, содержащую около 3 млрд записей, и примеры ежедневно формируемых аналитических отчетов – предоставила одна из компаний-заказчиков, численность персонала которой превышает 5000 человек. В компании одновременно работают с отчетностью около 500 конкурентных пользователей. Эти числовые показатели соответствуют норме для сегмента крупного бизнеса.

Нагрузочное исследование проводили на трех версиях сервера QlikView и трех стендах различных конфигураций. На первом этапе специалисты компании «Инфосистемы Джет» тестировали QlikView на виртуальных машинах. Убедившись, что решение эффективно работает с большими объемами данных в «облаке», эксперты интегратора продолжили тестирование платформы на физическом сервере и кластере. Используемые нагрузочные сценарии были максимально приближены к реальным условиям работы пользователей. Всего было проведено более 20 нагрузочных тестов.

В ходе тестирования удалось более чем в 2 раза превысить показатели, соответствующие норме для сегмента крупного бизнеса: 500 конкурентных пользователей, 7 млрд записей. Также в ходе исследования эксперты системного интегратора разработали методологию внедрения QlikView в компаниях Enterprise-сегмента, учитывающую специфику крупных корпоративных заказчиков.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru