Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft запустила новый сервис, призванный помочь крупному бизнесу анализировать большие объёмы данных, хранящихся в корпоративных системах. В результате новый инструмент Azure Synapse станет частью быстроразвивающихся технологий облачного вычисления.

По словам специалистов, используя Synapse, крупные компании смогут лучше анализировать данные и, соответственно, принимать стратегически грамотные решения.

Рохан Кумар, вице-президент Azure Data, объяснил, что Synapse позволит решить две основные проблемы крупного бизнеса.

Первая проблема заключается в том, что компаниям необходимы разные инструменты для анализа данных в клиентских БД (имена и адреса в рядах и колонках) и для обработки данных мониторинга веб-сайта (записываются клики и временные метки). Synapse, по словам Кумара, может справиться с обоими типами данных.

Помимо этого, нововведение решает и другую проблему. Synapse автоматически обрабатывает отдельные задания, что позволяет создать систему для анализа данных. Такой подход позволяет снять часть работы с программистов.

«В случае с нашими клиентами мы получили следующее преимущество — те задачи, что ранее занимали многие месяцы, теперь выполняются в течение одного дня», — отметил Кумар.

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