Андрей Вакурин

A GUIDE TO THE BUSINESS ANALYSIS BODY OF KNOWLEDGE v3

BABOK® Guide expands the scope of business analysis, providing essential direction and support for practitioners in areas such as agile, business intelligence, information technology, business architecture and business process management. Available in English and German.

Download https://vk.com/doc6883494_447656095?hash=d59dc51a009f0939e1&dl=3b6f55bb656b17b7f3

For questions relating to BABOK® Guide please Email IIBA® or call 1-866-789-4422

Introduction to Natural Language Processing — Cambridge Data Science Bootcamp

NLP is a way for computers to analyze, understand, and derive meaning from human language in a smart and useful way. By utilizing NLP, developers can organize and structure knowledge to perform tasks such as automatic summarization, translation, named entity recognition, relationship extraction, sentiment analysis, speech recognition, and topic segmentation.

“Apart from common word processor operations that treat text like a mere sequence of symbols, NLP considers the hierarchical structure of language: several words make a phrase, several phrases make a sentence and, ultimately, sentences convey ideas,” John Rehling, an NLP expert at Meltwater Group, said in How Natural Language Processing Helps Uncover Social Media Sentiment. “By analyzing language for its meaning, NLP systems have long filled useful roles, such as correcting grammar, converting speech to text and automatically translating between languages.”

NLP is used to analyze text, allowing machines to understand how human’s speak. This human-computer interaction enables real-world applications like automatic text summarization, sentiment analysis, topic extraction, named entity recognition, parts-of-speech tagging, relationship extraction, stemming, and more. NLP is commonly used for text mining, machine translation, and automated question answering.

NLP is characterized as a hard problem in computer science. Human language is rarely precise, or plainly spoken. To understand human language is to understand not only the words, but the concepts and how they’re linked together to create meaning. Despite language being one of the easiest things for humans to learn, the ambiguity of language is what makes natural language processing a difficult problem for computers to master.
What Can Developers Use NLP Algorithms For?

NLP algorithms are typically based on machine learning algorithms. Instead of hand-coding large sets of rules, NLP can rely on machine learning to automatically learn these rules by analyzing a set of examples (i.e. a large corpus, like a book, down to a collection of sentences), and making a statical inference. In general, the more data analyzed, the more accurate the model will be.

Summarize blocks of text using Summarizer to extract the most important and central ideas while ignoring irrelevant information.
Create a chat bot using Parsey McParseface, a language parsing deep learning model made by Google that uses Point-of-Speech tagging.
Automatically generate keyword tags from content using AutoTag, which leverages LDA, a technique that discovers topics contained within a body of text.
Identify the type of entity extracted, such as it being a person, place, or organization using Named Entity Recognition.
Use Sentiment Analysis to identify the sentiment of a string of text, from very negative to neutral to very positive.
Reduce words to their root, or stem, using PorterStemmer, or break up text into tokens using Tokenizer.

Open Source NLP Libraries

These libraries provide the algorithmic building blocks of NLP in real-world applications. Algorithmia provides a free API endpoint for many of these algorithms, without ever having to setup or provision servers and infrastructure.

Apache OpenNLP: a machine learning toolkit that provides tokenizers, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing, coreference resolution, and more.
Natural Language Toolkit (NLTK): a Python library that provides modules for processing text, classifying, tokenizing, stemming, tagging, parsing, and more.
Standford NLP: a suite of NLP tools that provide part-of-speech tagging, the named entity recognizer, coreference resolutionsystem, sentiment analysis, and more.
MALLET: a Java package that provides Latent Dirichlet Allocation, document classification, clustering, topic modeling, information extraction, and more.

Reed more http://blog.algorithmia.com/introduction-natural-language-processing-nlp/

Список тем по информационной безопасности

wiresharkonubuntu1

Под информационной безопасностью (ИБ) следует понимать защиту интересов субъектов информационных отношений. Ниже описаны основные ее составляющие – конфиденциальность, целостность, доступность. Приводится статистика нарушений ИБ, описываются наиболее характерные случаи.

Понятие информационной безопасности

Словосочетание «информационная безопасность» в разных контекстах может иметь различный смысл. В Доктрине информационной безопасности Российской Федерации термин «информационная безопасность» используется в широком смысле. Имеется в виду состояние защищенности национальных интересов в информационной сфере, определяемых совокупностью сбалансированных интересов личности, общества и государства.

В Законе РФ «Об участии в международном информационном обмене» информационная безопасность определяется аналогичным образом – как состояние защищенности информационной среды общества, обеспечивающее ее формирование, использование и развитие в интересах граждан, организаций, государства.

В данном курсе наше внимание будет сосредоточено на хранении, обработке и передаче информации вне зависимости от того, на каком языке (русском или каком-либо ином) она закодирована, кто или что является ее источником и какое психологическое воздействие она оказывает на людей. Поэтому термин «информационная безопасность» будет использоваться в узком смысле, так, как это принято, например, в англоязычной литературе.

 

Требования к ИБ
http://www.intuit.ru/studies/courses/1149/257/lecture..

Metasploit
http://rus-linux.net/nlib.php?name=/MyLDP/sec/IDS/Met..

MITM
https://habrahabr.ru/post/249181/

Kali & vagrant
http://tutorialforlinux.com/2017/04/29/how-to-quickst..
https://www.kali.org

Owasp
https://www.owasp.org/index.php/Category:OWASP_Top_Te..

SQL injection
http://php.net/manual/ru/security.database.sql-inject..

Nmap & Wireshark

https://nmap.org
https://www.wireshark.org/download.html

Backdoor
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Backdoor_(computing)

Backdoor Factory
https://kali.tools/?p=1582

BM i2 Analyst’s Notebook

i2-analyst-notebook

IBM i2 Analyst’s Notebook — визуальная аналитическая среда, которая позволяет максимально эффективно использовать огромные объемы информации, накопленные государственными службами и предприятиями. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу с учетом контекста позволяет аналитикам быстро сопоставлять, анализировать и наглядно представлять данные из различных источников, сокращая время на поиск важной информации в сложных данных. IBM i2 Analyst’s Notebook предоставляет актуальные и действенные аналитические средства, помогающие выявлять, предугадывать, предотвращать и пресекать преступную, террористическую и мошенническую деятельность.

donnees-mercure-2
i2 Analyst’s Notebook помогает организациям решать следующие задачи:
Быстрая систематизация разрозненных данных в едином согласованном представлении.
Определение ключевых лиц, событий, связей и закономерностей, которые не всегда можно обнаружить иными средствами.
Улучшенное понимание структуры, иерархии и способов действий преступных, террористических и мошеннических организаций.
Упрощение обмена сложными данными, позволяющее принимать своевременные и точные оперативные решения.
Возможность получения выгоды за счет быстрого внедрения, которое обеспечивает быстрый рост производительности, благодаря надежным решениям для визуальной аналитики.

 

http://www-03.ibm.com/software/products/ru/analysts-notebook

ERwin Business Process

ERwin Business Process — является инструментом для моделирования, анализа, документирования и оптимизации бизнес-процессов. Данный инструмент можно использовать для графического представления бизнес-процессов. Графически представленная схема выполнения работ, обмена информацией, документооборота визуализирует модель бизнес-процесса. Графическое изложение этой информации позволяет перевести задачи управления организацией из области сложного ремесла в сферу инженерных технологий.3r

Данный продукт эффективен в проектах, связанных с описанием действующих баз предприятий, реорганизацией бизнес-процессов, внедрением корпоративной информационной системы. BPWin позволяет оптимизировать деятельность предприятия и проверить ее на соответствие стандартам ISO 9000, спроектировать оргструктуру, снизить издержки, исключить ненужные операции и повысить эффективность. В основу продукта заложены общепризнанные методологии моделирования, например, методология IDEF0 рекомендована к использованию Госстандартом РФ и является федеральным стандартом США. bpwin2

В BPwin доступны следующие виды моделей:

bpwin3
Функциональные диаграммы, построенные на основе стандарта IDEF0. Эти диаграммы разделяются на четыре вида:
Первый вид, это контекстная диаграмма. Она представляет описание процесса на самом верхнем уровне. На этой диаграмме дается общее представление процесса и его взаимосвязи с внешней средой или другими процессами;
Второй вид – диаграмма декомпозиции. Она детализирует информацию контекстной диаграммы;
Третий вид – диаграмма дерева узлов. Эта диаграмма в BPwin предназначена для отображения иерархии функций;
Четвертый вид – диаграмма описаний. Применяется для представления отдельных частей процесса. С ее помощью можно дать различные описания, которые не поддерживаются стандартом IDEF0.Диаграммы потока работ (FCD), построенные на основе стандарта IDEF3. Эти диаграммы дают возможность показать логику процесса, за счет представления задач в определенной последовательности. В дальнейшем, эти модели можно использовать в качестве основы для создания динамических моделей.
Диаграммы потока данных (DFD). Эти диаграммы наглядно отображают, каким образом информация перемещается от задачи к задаче в рамках процесса. DFD модель представляет физические характеристики информационной системы, т.к. она показывает движение информационных объектов и хранилища данных.

i
Модели стоимостного анализа. Эти модели строятся по правилам стоимостного анализа (Activity Base Costing — анализ). Модель может быть построена, только если уже существует полностью законченная и непротиворечивая функциональная модель. На каждую из задач функциональной модели назначаются метрики, представляющие затраты. Для модели определяются центры затрат. В результате получается модель стоимостного анализа.

8-5
Динамические модели. Эти модели могут быть построены на основе диаграмм потока работ. BPwin позволяет исследовать эффекты в ходе дискретного изменения состояния задач процесса. Для этого могут задаваться различные сценарии поведения процесса. Чтобы провести динамическое моделирование необходимо экспортировать диаграммы на основе IDEF3 в специальный программный продукт – business process simulator (для BPwin 4.0) или Arena (для BPwin 7).

Простота и наглядность моделей Process Modeler упрощает взаимопонимание между всеми участниками процессов. Распространенность самого erwin Business Process (ранее BPwin) позволяет вести согласование функциональных моделей с партнерами в электронном виде. Продукт erwin Business Process (ранее BPwin) создан компанией erwin (ранее CA). erwin Business Process (ранее BPwin) наряду с erwin Data Modeler (ранее: erwin), Data Model Validator (ранее: erwin Examiner), Model Manager (ранее: ModelMart).

SAP BW – безграничные возможности для хранения данных

SAP_Business_Information_Warehouse_(SAP_BW)

Cовременный бизнес тонет в потоке информации, — утверждают эксперты айти отрасли. Объемы информации растут из года в год, скорость информационной нагрузки повышается. Одной из главных проблем на этом фоне становится принятие правильных управленческих решений. Решить ее возможно только при условии построения аналитической системы, позволяющей получать в сжатые сроки агрегированную информацию из различных источников. Одним из наиболее эффективных инструментов построения такой системы является SAP BW.

Аббревиатура BW произошла от английского Business Information Warehouse. SAP BW – это платформа, позволяющая хранить огромные объемы бизнес-информации и использовать ее для анализа ситуации и принятия взвешенных управленческих решений.

BIx_Sept15a3f02

Система обеспечивает:

  • автоматических сбор необходимых данных через определенный промежуток времени с помощью настраиваемого планировщика задач;
  • хранение релевантных данных с тем уровнем детализации, который был задан при внедрении системы;
  • многомерный анализ полученных данных на основе технологии OLAP;
  • составление отчетности по различным бизнес-направлениям;
  • отслеживание неблагоприятных факторов с цветовым выделением отклонения от нормы;
  • совместимость со средой MS Excel и Web – интерфейсами.

Основные преимущества SAP BW:

  • полное удовлетворение сотрудников всех структурных подразделений и уровней в достоверной информации о деятельности компании;
  • интеграция с другими информационными системами и их компонентми;
  • оперативность предоставления информации;
  • широкие возможности для разграничения доступа к информации сотрудников в зависимости от их полномочий;
  • наличие типовых форм отчетности и готовых структур данных.

В совокупности с платформой SAP Business Object система составляет мощный и действенный инструмент для всестороннего бизнес-анализа деятельности компании, носящий название SAP BI. Он позволяет эффективно наладить процессы бизнес-планирования, анализа, контроля, оценки рисков и пр., повышая качество принимаемых управленческих решений.

Проектирование хранилища данных Сбытовая логистика – Бухгалтерия дебиторов

Имеется предметная область «Сбытовая логистика – Бухгалтерия дебиторов. Предметная область представлена следующим набором сущностей:

Контракт — долгосрочное рамочное соглашение между сторонами; Заказ — краткосрочное соглашение на поставку в рамках контракта, обычно – месячное доп. соглашение; Поставка — товарно — транспортная накладная, документ, отражающий факт поставки по заказу; Фактура — документ, отражающий переход права собственности на поставляемый товар и акцепт Заказчиком дебиторской задолженности. Фактура может выставляться на одну или несколько поставок; Платеж — документ, отражающий факт поступления денег от Заказчика. Платежи могут поступать авансом или по факту поставки в погашение задолженности; Документ выравнивания — документ, отражающий сопоставление данных платежей и фактур, отражает бухгалтерский факт погашения дебиторской задолженности.

1.1 Контракт: Основные характеристики: Период действия (год) Заказчик (Регион, Страна, — «Россия и Белоруссия– СНГ – Дальнее зарубежье»); Продукт – Группа продуктов; Показатели: Объем по договору; Стоимость по договору; Договорная цена позиции Контракта.

1.2 Заказ Содержит уточненный на месяц объем поставки, уточнения по ценам. Наследует характеристики контракта. Кроме того, содержит дополнительные сведения: Период действия заказа (Месяц) Требуемая дата поставки; Показатели: Объем по заказу, Стоимость по заказу; Договорная цена позиции Заказа.

1.3 Поставка Наследует атрибутику заказа, кроме того, содержит следующие признаки: Дата отгрузки (с Предприятия); Дата передачи права собственности (Заказчику). 2 Показатели: Объем поставки; Стоимость поставки.

1.4 Фактура: Наследует атрибутику поставок, кроме того, содержит признаки: Дата фактуры (возникновения дебиторской задолженности); Планируемая дата погашения дебиторской задолженности. Показатели: Объем по фактуре; Стоимость по фактуре.

1.5 Платеж Содержит признаки: Контракт; Заказчик; Дата платежа Показатели: Сумма платежа;

1.6 Документ выравнивания Наследует признаки фактуры и платежа. Кроме того, содержит следующие признаки: Дата выравнивания (погашения дебиторской задолженности) Показатели: Сумма выравнивания.

Схема информационного Хранилища в виде ER – диаграммы.

Будем проектировать хранилище данных в виде ER — диаграммы в программе ERWIN. AllFusion ERwin Data Modeler (ранее ERwin) — CASE-средство для проектирования и документирования баз данных, которое позволяет создавать, документировать и сопровождать базы данных, хранилища и витрины данных. Модели данных помогают визуализировать структуру данных, обеспечивая эффективный процесс организации, управления и администрирования таких аспектов деятельности предприятия, как уровень сложности данных, технологий баз данных и среды развертывания.

ERWIN позволяет проектировать диаграмму на логическом и физическом уровне (SQL Server). Создадим 6 сущностей (+ я добил дополнительно сущность клиент), в каждой сущности добавим ключи. Зададим связь.

34
CREATE TABLE [Документ_выравнивания]
(
[Документ_выравнивания] varchar(20)  NOT NULL,
[Сумма_выравнивания] money  NULL ,
[Id_Выравнивания]    integer  NOT NULL ,
[Id_Фактуры]         integer  NULL ,
[id_Платежа]         integer  NULL
)
go

ALTER TABLE [Документ_выравнивания]
ADD CONSTRAINT [XPKДокумент_выравнивания] PRIMARY KEY  CLUSTERED ([Id_Выравнивания] ASC)
go

CREATE TABLE [Заказ]
(
[Период_действия]    date  NOT NULL ,
[Требуемая_дата_поставки] date  NOT NULL ,
[Объем_по_заказу]    integer  NOT NULL ,
[Стоимость_по_заказу] money  NOT NULL ,
[Договорная_цена_по_позиции] money  NOT NULL ,
[Id_Заказа]          integer  NOT NULL ,
[id_Контракта]       integer  NOT NULL
)
go

ALTER TABLE [Заказ]
ADD CONSTRAINT [XPKЗаказ] PRIMARY KEY  CLUSTERED ([Id_Заказа] ASC)
go

CREATE TABLE [Клиент]
(
[id_Контракта]       integer  NOT NULL ,
[Id_Заказа]          integer  NOT NULL ,
[Фамилия]            char(18)  NOT NULL ,
[Имя]                char(18)  NOT NULL ,
[Адрес]              char(18)  NOT NULL ,
[Телефон]            char(18)  NOT NULL ,
[id_Платежа]         integer  NOT NULL ,
[Id_Поставки]        integer  NOT NULL ,
[Id_Фактуры]         integer NOT NULL ,
[Id_Выравнивания]    integer  NOT NULL ,
[id]                 integer  NOT NULL
)
go

ALTER TABLE [Клиент]
ADD CONSTRAINT [XPKКлиент] PRIMARY KEY  CLUSTERED ([id] ASC)
go

CREATE TABLE [Контракт]
(
[id_Контракта]       integer  NOT NULL ,
[Период_действия]    date  NOT NULL ,
[Регион]             varchar(20)  NOT NULL ,
[Продукт]            varchar(20)  NOT NULL ,
[Объем_по_договору]  integer  NOT NULL ,
[Стоимость_по_договору] integer  NOT NULL ,
[Договорная_цена_по_позиции_контракта] integer  NOT NULL
)
go

ALTER TABLE [Контракт]
ADD CONSTRAINT [XPKКонтракт] PRIMARY KEY  CLUSTERED ([id_Контракта] ASC)
go

CREATE TABLE [Платеж]
(
[id_Платежа]         integer  NOT NULL ,
[Контракт]           varchar()  NOT NULL ,
[Заказчик]           varchar()  NOT NULL ,
[Дата_платежа]       date  NOT NULL ,
[Сумма_платежа]      money  NOT NULL
)
go

ALTER TABLE [Платеж]
ADD CONSTRAINT [XPKПлатеж] PRIMARY KEY  CLUSTERED ([id_Платежа] ASC)
go

CREATE TABLE [Поставка]
(
[Дата_отгрузки]      date  NOT NULL ,
[Дата_передачи_права_собственности] date  NULL ,
[Объем_поставки]     integer  NOT NULL ,
[Стоимость_поставки] money NOT NULL ,
[Id_Поставки]        integer  NOT NULL ,
[Id_Заказа]          integer  NOT NULL
)
go

ALTER TABLE [Поставка]
ADD CONSTRAINT [XPKПоставка] PRIMARY KEY  CLUSTERED ([Id_Поставки] ASC)
go

CREATE TABLE [Фактура]
(
[Дата_фактуры]       date  NOT NULL ,
[Планируемая_дата_погашения_дебиторской_задолжности] date NOT NULL,
[Стоимость_по_фактуре] money  NOT NULL ,
[Id_Фактуры]         integer  NOT NULL ,
[Id_Поставки]        integer  NOT NULL
)
go

Перенесем спроектированное хранилище в SQL SERVER.

24

cPy4ifxiZ_4

 

23

На гитхабе https://github.com/aovakur/databasedesign

Кейс с банкоматом

Описание кейса

Заказчик попросил аналитика описать схему работы банкомата, указав следующие требования: Банкомат должен авторизовать владельца системы, используя проверку PIN кода. Если клиент три раза неверно ввёл PIN код, то карта блокируется. Если клиент авторизован, то он может запросить операцию снятия денежных средств. Система должна проверять наличие достаточной суммы на счёте клиента.

Нарисуем схему работы автомата с помощью программного продукта Microsoft Visio

33

Схема работы банкомата

 

  • Какое минимальное количество банковских карт необходимо, чтобы проверить работоспособность всего процесса, если их нельзя разблокировать?
  • Банкомат уже накладывает следующие ограничения на вводимые суммы: шаг 100 рублей, диапазон снимаемой суммы [100;40000]. Эти ограничения проверять не надо. Какие значения снимаемых сумм необходимо протестировать, если на счете тестового клиента 32000 рублей?

SAP BI — продукт для анализа бизнес-процессов

Качественный и быстрый анализ ситуации, основанный на достоверных данных – один из ключевых факторов принятия правильных управленческих решений как в краткосрочной перспективе, так и долгосрочной перспективе. Программный продукт SAP BI (BUSINESS INTELLIGENCE) продукт для анализа бизнес-процессов.

SAP BI –это уникальное решение, представляющее собой совокупность методологии и практических инструментов для сбора и анализа информации о деятельности компании для принятия взвешенных и эффективных управленческих решений. В его структуру входят:

  • SAP Business Object (SAP BO) — единая аналитическая платформа BI-решений, представляющая собой мощный инструмент бизнес-анализа, позволяющий управлять такими процессами как бизнес-планирование, консолидация и анализ данных, контроль, оценка рисков, формирование отчетности и пр.;sap_bo_bi40_pie
  • SAP Business Warehouse (SAP BW) — хранилище данных

sapbistrategy02

Для ТОП-менеджмента компании является важным наличие адекватной аналитической информации для принятия грамотных и своевременных управленческих решений в условиях жесткой конкуренции. Особенно актуальна проблема получения и оперативной обработки данных в условиях внешней нестабильности и кризисных явлений в экономике.

Необходимость внедрения SAP BI усиливают такие факторы как:

  • наличие множественных источников информации, не связанных между собой;
  • различия в отчетности, сформированной в отдельных операционных системах;
  • отсутствие единого поиска по всем источникам данных;
  • низкая скорость формирования отчетов;
  • большой объем данных.

Единая аналитическая платформа позволяет консолидировать всю необходимою информацию о деятельности компании, что в свою очередь:

  • уменьшает время обработки информации
  • уменьшает издержки трудовых ресурсов
  • представляет актуальную информацию в удобном для пользователей формате;
  • повышает качество аналитики;
  • позволяет быстро ориентироваться в больших массивах данных;
  • представляет различным структурным подразделениям актуальную и цельную картину о деятельности компании по необходимым для них направлениям.

В функциональные возможности SAP BI входит формирование как аналитической, так и управленческой отчетности, что позволяет одновременно проводить всесторонний детальный анализ по любому бизнес-направлению, осуществлять внутренний контроль и проводить оценку деятельности компании в оперативном и стратегическом временном диапазоне.

Положив в основу принятия управленческих решений качественный анализ, основанный на использовании актуальных достоверных данных, вы повысите эффективность бизнеса и упрочите свое конкурентное преимущество на рынке.

Резидент «Сколково» автоматизирует бизнес-процессы проката автомобилей

4495677

Свои решения резидент IT-кластера Фонда «Сколково» компания Comindware внедрит для управления бизнес-процессами в международной компании по прокату автомобилей The Hertz Corporation (Hertz), которая объявила, что начался масштабный проект трансформации ИТ-инфраструктуры.

На первом этапе сотрудничества проведена автоматизация процессов финансовой функции Hertz. Внедрена система обработки запросов на капитальные затраты по проектам обслуживания локаций проката автомобилей, управления арендой локаций и оптимизации.  Как рассказали  сотрудники Comindware, громоздкие Excel-файлы были заменены на автоматизированное решение.  Ошибки человеческого фактора удалось  свести к минимуму, обеспечить бесперебойное финансирование процессов, приносящих доход и  снизить операционные издержки. Были созданы условия для обеспечения прозрачности сквозных бизнес-процессов компании, затрагивающих деятельность нескольких департаментов.

Основатель и президент компании Comindware Максим Цыпляев считает, что решение его компании  стало единой средой для всех участников финансовых, логистических  процессов, которые будут проходить автоматизацию в рамках дальнейшей трансформации ИТ-инфраструктуры.

Сколковская компания Comindware – это современная платформа для создания бизнес-приложений. В ее основе управление процессами (BPMS), кейсами (ACM), задачами, а также социальное взаимодействие. Приложения, которые разрабатываются на платформе, — работа с поставщиками (SRM), управление продажами (CRM), задачами и поручениями, а также другие процессные приложения.

Как предполагается, дальнейшее сотрудничество с помощью решения Comindware коснется автоматизации процессов логистической функции компании за счет обеспечения необходимого уровня прозрачности и  скорости доставки автомобилей в пункты назначения, это  поможет увеличить качество оказываемых услуг.

Руководитель центра автоматизации бизнес-процессов и облачных технологий IT-кластера Фонда «Сколково» Антон Пронин рассказал, что на прошедшей 17 мая конференции Skolkovo Business Automation Day компания Comindware продемонстрировала  свое инновационное решение – платформу Comindware Business Application Platform, которая вызвала огромный интерес у посетителей конференции. «Особенно заинтересовал интерфейс кастомизации продукта без особого вмешательства в код. Для создания и тюнинга бизнес-процесса достаточно иметь бизнес-аналитика в компании вместо группы программистов. В этом есть суть low-code платформ», — объяснил Антон Пронин.  Руководитель центра автоматизации бизнес-процессов и облачных технологий IT-кластера Фонда «Сколково»  заметил, что сегодня  все больше сколковских  компаний выходит на зарубежные рынки – сейчас их уже более 100.

Подробнее на ТАСС:
http://tass.ru/skolkovo/4265320