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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru