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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru