Разработчики: | Axenix (ранее Аксенчер Россия) Аксеникс |
Дата премьеры системы: | 2025/03/14 |
Отрасли: | Консалтинг, включая управленческий и кадровый |
Технологии: | Data Mining, Data Quality - Качество данных, MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными |
Основные статьи:
- Data mining Интеллектуальный анализ данных
- Управление качеством данных
- Управление данными (Data management)
2025: Запуск лаборатории Data Lab
Axenix 14 марта 2025 года объявил о запуске лаборатории данных Data Lab. Сервис будет доступен компаниям по модели подписки. Это позволит клиентам по упрощенной схеме подключать команду специалистов Axenix к выполнению задач в области управления данными, аналитики и искусственного интеллекта.
Data Lab работает в формате Consulting as a Service (CaaS). По словам руководителя направления «Аналитика данных» для банков и ресурсных компаний Axenix Дениса Шипулина, это минимизирует формальности и предполагает более гибкие условия сотрудничества, чем при классической форме проектной работы. Так, команды Axenix могут привлекаться к точечным задачам по мере необходимости (в отличие от схемы непрерывного вовлечения), что позволяет заказчикам форсировать реализацию своих потребностей без серьезных затрат на привлечение внешних ресурсов.Цифровизация здравоохранения в России: драйверы и тренды рынка, крупнейшие ИТ-поставщики. Обзор TAdviser и Zdrav.Expert
Data Lab оказывает услуги в области управления данными (Data Governance), разработки и аналитики (Data Engineering and Data Analytics) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence). У Data Lab предусмотрен пробный период – 1 месяц, в течение которого компании могут протестировать новую услугу и оценить качество сервиса. Для дальнейшей работы заказчику необходимо приобрести платную подписку, предусматривающую SLA в соответствии с запрашиваемым объемом и скоростью реализации потребностей.
Специалисты Axenix готовы разработать Data-стратегию, проанализировать качество данных, наполнить каталоги и словари терминов, а также закрыть другие потребности компаний в области управления данными. В сфере инженерии и аналитики данных в рамках Data Lab доступны такие услуги, как формулирование бизнес-требований и технических заданий к витринам данных и BI-отчетам, разработка части хранилища данных (DWH), интеграция систем-источников с хранилищем и др.
Компании, внедряющие технологии искусственного интеллекта, могут использовать Data Lab для разработки и тестирования ML-моделей, GenAI. Кроме того, Data Lab может быть полезна на старте ИИ-проектов, когда необходимо сформулировать бизнес-требования к моделям машинного обучения и компьютерного зрения, оценить потенциальные бизнес-эффекты от реализации проекта, исследовать данные для более эффективного обучения моделей, подготовить датасет, найти и устранить ошибки в работе моделей.
![]() | Компании все чаще ищут быстрые и малозатратные способы тестирования технологических решений. Наш подход позволяет клиентам минимизировать риски, оперативно проверять гипотезы и оценивать потенциал технологий без сложных бюрократических процессов, что делает сервис особенно актуальным в текущих рыночных условиях. Мы уже видим интерес заказчиков к такой модели работы и уверены, что спрос на услуги Data Lab будет расти, — отметил Денис Шипулин. | ![]() |
По его словам, у Data Lab доступен также коллаборативный режим работы по согласию заказчиков, когда разные компании видят кейсы друг друга в общей библиотеке, могут оценить и использовать в своих целях успешные результаты предыдущих работ. В Axenix отмечают, что в Data Lab есть все необходимые процессы, чтобы быстро применять накопленную экспертизу для разных клиентов.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов


















Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
























Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
























Подрядчики-лидеры по количеству проектов


















Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
























Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения























