Последние сообщения

Не знал что есть такие два полезных модуля, большое спасибо, пойду изучать 

Для целей регулярной отчетности и бизнес‑аналитики отлично подойдет классическое хранилище данных (DWH). Оно помогает объединить и привести к единому формату данные из информационных систем, баз данных и других источников: CRM, ERP, систем бухгалтерского учета, кассовых систем. Благодаря своей структурированности и оптимизации данных, КХД позволяет получить быстрый доступ к большим объемам информации без значительного влияния на производительность информационных систем и оперативных баз данных.

Data Lake — метод хранения и обработки «больших данных». Сбор структурированных и неструктурированных данных расширяет возможности для продвинутой аналитики или для использования инструментов машинного обучения. Озеро данных становится особенно ценным инструментом в крупных концернах с распределенной структурой, так как позволяет извлекать пользу из неочевидных источников информации.

Концепции Data Lakehouse, Data Fabric и Data Mesh — следующие уровни работы с данными, которые охватывают не только технологический стек, но и организационную структуру компании. Реализация таких архитектур подразумевает полный пересмотр бизнес‑процессов в компании, но при грамотном внедрении повышает эффективность работы всех подразделений.

Окончательный выбор технологий работы с данными зависит от их текущего и потенциального объема, особенностей имеющейся инфраструктуры, масштаба команды, приоритетных бизнес‑целей компании.

В любом случае, лучшим решением станет начать с предпроектного обследования — оценки бизнес‑процессов, источников данных, инфраструктуры компании. 

Александр Репин

Не понимаю эти шарады вокруг ETL и ELT. Что это чуть ли не единственная разница между озером и просто хранилищем. И озеро без трансформации надо было болотом назвать.

Концепции… Придумали же они там. Заменить у машины одну деталь и сказать что она теперь самолёт.

Для целей регулярной отчетности и бизнес‑аналитики отлично подойдет классическое хранилище данных (DWH). Оно помогает объединить и привести к единому формату данные из информационных систем, баз данных и других источников: CRM, ERP, систем бухгалтерского учета, кассовых систем. Благодаря своей структурированности и оптимизации данных, КХД позволяет получить быстрый доступ к большим объемам информации без значительного влияния на производительность информационных систем и оперативных баз данных.

Data Lake — метод хранения и обработки «больших данных». Сбор структурированных и неструктурированных данных расширяет возможности для продвинутой аналитики или для использования инструментов машинного обучения. Озеро данных становится особенно ценным инструментом в крупных концернах с распределенной структурой, так как позволяет извлекать пользу из неочевидных источников информации.

Концепции Data Lakehouse, Data Fabric и Data Mesh — следующие уровни работы с данными, которые охватывают не только технологический стек, но и организационную структуру компании. Реализация таких архитектур подразумевает полный пересмотр бизнес‑процессов в компании, но при грамотном внедрении повышает эффективность работы всех подразделений.

Окончательный выбор технологий работы с данными зависит от их текущего и потенциального объема, особенностей имеющейся инфраструктуры, масштаба команды, приоритетных бизнес‑целей компании.

В любом случае, лучшим решением станет начать с предпроектного обследования — оценки бизнес‑процессов, источников данных, инфраструктуры компании. 

Позволяя клиентам сбрасывать большие объемы полуструктурированных и неструктурированных данных в распределенную файловую систему, кластеры Hadoop получили прозвище «озера данных». Клиенты могли обрабатывать и преобразовывать данные для своих конкретных аналитических нужд по требованию, реализуя так называемый подход «structure on read» (стратегия сбора и анализа данных, при которой их структура определяется во время чтения).

Это существенно отличалось от подхода «structure on write» (структура определяется при записи), который использовался в типичных хранилищах данных того времени. До появления Hadoop предприятиям приходилось тратить время на преобразование и очистку транзакционных данных перед их загрузкой в хранилище данных. Это увеличивало затраты времени и денег, но было необходимо для максимального использования дорогостоящих ресурсов хранения и вычислений.

По мере продвижения эксперимента с Hadoop многие предприятия обнаружили, что их озера данных превратились в «болота данных». Хотя сброс необработанных данных в HDFS или S3 радикально увеличивал объем данных, которые они могли хранить, это происходило за счет более низкого качества данных. В частности, в Hadoop отсутствовали средства контроля, позволяющие предприятиям эффективно управлять своими данными, что привело к снижению доверия к аналитике Hadoop.

К середине 2010-х несколько независимых команд работали над решением проблемы. Первую команду возглавлял Винот Чандар, инженер из Uber, которому нужно было решить проблему быстрого перемещения файлов для приложения по совместному использованию автомобилей. Он руководил разработкой формата таблиц, который позволил бы Hadoop обрабатывать данные подобно традиционной базе данных. Чандар назвал его Hudi, что расшифровывается как «Hadoop upserts, deletes, and incrementals». Uber внедрила Hudi в 2016 г.

Год спустя еще две команды представили аналогичные решения для озер данных HDFS и S3. Инженер Netflix Райан Блю и инженер Apple Дэниел Викс совместно создали формат таблиц под названием Iceberg, который должен был привнести в таблицы Apache Hive возможности ACID-подобных транзакций и откатов. В том же году компания Databricks выпустила Delta Lake, объединив возможности хранилищ данных по работе со структурированными данными с облачным озером данных, чтобы привнести «хорошее, лучшее, оптимальное» в управление данными и обеспечение их качества.

Эти три формата таблиц в значительной степени стимулировали рост озер-хранилищ данных, поскольку они позволяли применять традиционные методы управления данными в базах данных в качестве слоя поверх озер данных в стиле Hadoop и S3. Таким образом, клиенты получали лучшее из двух миров: масштабируемость и доступность озер данных и качество и надежность данных в хранилищах данных.

Другие платформы данных, включая AWS, Google Cloud и Snowflake, начали принимать один из форматов таблиц. Iceberg, который в 2020 г. стал проектом Apache высшего уровня, получил значительную поддержку от открытой экосистемы Hadoop. Databricks, которая сначала придерживалась Delta Lake и лежащего в ее основе формата таблиц, а затем постепенно открылась, также становилась все более популярной. Третьим по популярности стал формат Hudi, который в 2019 г. получил статус проекта Apache верхнего уровня.

Битва между Apache Iceberg и Delta Lake за доминирование в области форматов таблиц казалось бы зашла в тупик. Однако в июне 2024 г. Snowflake усилила поддержку Iceberg, запустив каталог метаданных для Iceberg под названием Polaris (теперь Apache Polaris). Практически одновременно Databricks объявила о приобретении основанной Райаном Блу, Дэниелом Уиксом и бывшим инженером Netflix Джейсоном Ридом компании Tabular, платформа которой основана на Iceberg, за сумму от 1 до 2 млрд. долл.

Руководители Databricks во главе с генеральным директором Али Годси объявили, что форматы Iceberg и Delta Lake со временем будут объединены: «Мы собираемся стать лидерами в области совместимости данных, чтобы вы больше не были ограничены тем, в каком формате озер-хранилищ хранятся ваши данные».

Запуск Polaris и приобретение Tabular оказали огромное влияние, особенно на сообщество поставщиков, разрабатывающих независимые движки запросов, и сразу же вызвали рост популярности Apache Iceberg. «Если вы принадлежите к сообществу Iceberg, то для вас наступает время вступить в новую эру», — сказал в июне 2024 г. Рид Мэлони, директор по маркетингу компании Dremio.

Семь месяцев спустя этот импульс не иссяк. В январе 2025 г. Dremio опубликовала новый отчет под названием «State of the Data Lakehouse in the AI Era», который составлен на основе опроса 563 лиц, принимающих решения в области данных, проведенного McKnight Consulting Group в IV квартале 2024 г.

Отчет засвидетельствовал растущую поддержку озер-хранилищ данных (которые теперь по умолчанию считаются основанными на Iceberg). «Наш анализ показывает, что озера-хранилища данных достигли критического порога принятия: 55% организаций проводят большинство аналитических операций на этих платформах, — говорится в отчете. — По прогнозам респондентов, в ближайшие три года эта цифра достигнет 67%, что свидетельствует о явном изменении стратегии работы с данными на предприятиях».

Dremio утверждает, что основным фактором роста озер-хранилищ данных остается экономическая эффективность, на которую указали 19% респондентов, за которой следуют унифицированный доступ к данным и повышенная простота использования (по 17%) и аналитика самообслуживания (13%). По данным опроса, 41% пользователей озер-хранилищ данных перешли из облачных хранилищ данных, а 23% — из стандартных озер данных.

Более качественная и открытая аналитика данных занимает первое место в списке причин перехода на озеро-хранилище данных, однако Dremio обнаружила удивительное большое количество организаций, использующих свое озеро-хранилище данных для поддержки другого сценария использования — разработки ИИ. Так, 85% пользователей озер-хранилищ данных в настоящее время используют их для разработки моделей ИИ, а еще 11% планируют это делать. Ошеломляюще мало (4%) пользователей lakehouse заявили, что не планируют поддерживать разработку ИИ.

Несмотря на то, что стремление к ИИ является всеобщим, организациям еще предстоит преодолеть серьезные препятствия, прежде чем они смогут реализовать свою мечту об ИИ. В ходе своего исследования Dremio выяснила, что организации сталкиваются с серьезными проблемами на пути к достижению успеха в подготовке данных для ИИ. В частности, 36% респондентов заявили, что главной проблемой являются регулирование и безопасность при использовании ИИ, затем следуют высокие стоимость и сложность (33%) и отсутствие единой инфраструктуры, готовой к ИИ (20%).

По словам Джеймса Роуленд-Джонса, вице-президента Dremio по управлению продуктами, архитектура lakehouse является ключевым компонентом для создания продуктов данных, которые хорошо управляются и широко доступны, что очень важно для упрощения разработки ИИ-приложений.

«Важно то, как происходит обмен данными и что с этим связано, — говорит Роуленд-Джонс. — Как они обогащаются? Как вы понимаете их и рассуждаете о них как конечный пользователь? Получаете ли вы статистическую выборку данных? Можете ли вы понять, что это за данные? Документированы ли они? Регулируются ли они? Есть ли глоссарии? Можно ли использовать глоссарий в разных представлениях, чтобы люди не дублировали все эти усилия?».

Самым большим бенефициаром роста открытых платформ lakehouse на базе Iceberg являются предприятия, которые больше не зависят от поставщиков монолитных облачных платформ, желающих заблокировать данные клиентов, чтобы получить от них больше денег. Побочным эффектом появления озер-хранилищ стало то, что их потребители теперь имеют возможность свободно выбирать механизм запросов для удовлетворения своих конкретных потребностей.

«Ландшафт архитектуры данных находится на переломном этапе, когда требования ИИ и продвинутой аналитики меняют традиционные подходы к управлению данными, — считает Мэлони. — Этот отчет описывает, как и почему компании используют озера-хранилища данных для стимулирования инноваций, решая при этом такие важные задачи, как экономическая эффективность, регулирование и готовность к ИИ».

По мере роста онлайн-мошенничества и атак вымогателей группы безопасности должны быть готовы к тому, что любое физическое лицо или устройство может привести к нарушению данных. Это верно, даже если это внутренний источник, которому, как вы ожидаете, вы можете доверять.

Модель нулевого доверия обеспечивает лучшую защиту, чем традиционные ИТ-модели, помогая обнаруживать атаки. По прогнозам, в 2022 году более 80% бизнес-приложений будут доступны через ZTNA, что доказывает высокую эффективность этой модели.

Если ваши системы еще не используют преимущества модели нулевого доверия, рассмотрите возможность перехода. В лучшем случае это может улучшить вашу безопасность и защитить ваши конфиденциальные данные. В конце концов, все это сводится к тому, чтобы предложить вашим сотрудникам, пользователям и клиентам душевное спокойствие, в котором они нуждаются.

Спасибо за развернутый ответ, а не можете ещ пояснить какие причины внедрить? 

Елизавета Кондратенкова

С переходом на удаленную работу и ростом электронной коммерции произошел всплеск цифровой преступности, мошенничества и атак вымогателей. Вот семь преимуществ, которые предлагает нулевое доверие в эпоху возросших угроз:

1. Защитите свои данные о клиентах

Стоимость потерь баз данных составила в 2021 году более четырех миллионов долларов. Чаще всего это связано с потерей конфиденциальной информации о пользователях, такой как адреса, файлы кредитных карт, номера социального страхования. Модель нулевого доверия может предотвратить потерю данных потребителей и другие издержки, связанные с нарушениями, которые крадут личную информацию.

2. Сократите время обнаружения нарушений

Следя за всей сетевой активностью и каждым пакетом, отправленным в качестве запроса, системы безопасности могут предотвращать атаки до того, как они смогут нанести дальнейший ущерб. Улучшенная защита защищает конфиденциальность пользователей и может дополнительно ограничить расходы, связанные с нарушением.

3. Получите представление о вашем корпоративном трафике

Постоянный мониторинг ваших облачных сетей генерирует большой объем данных, которые обеспечивают лучшую видимость вашего корпоративного трафика. Вы можете использовать эти данные для определения потенциальных слабых мест или недостатков. Программные решения с нулевым доверием также создают диаграммы и отчеты, построенные на основе собранных данных, чтобы обеспечить понимание. Вы можете лучше понять поведение пользователей и при необходимости установить улучшенные защитные меры.

4. Сделайте свой стек безопасности менее сложным

Когда каждое устройство пытается получить доступ к вашим бизнес-операциям из периметра, ваши виртуальные среды могут стать громоздкими. Поскольку модель нулевого доверия содержит одни и те же протоколы для всего доступа пользователей, гораздо проще организовать пользователей и управлять ими с помощью единого централизованного расположения.

5. Решите проблему низкой квалификации сотрудников

В недавних отчетах говорилось, что 65% нынешних корпоративных сотрудников считают, что им необходимо больше обучаться методам кибербезопасности для выполнения своих обязанностей. Человеческий фактор всегда присутствует в защитных протоколах, и часто возникают внутренние угрозы. Приняв модель нулевого доверия, все сотрудники, внутренние команды и сторонние заинтересованные стороны остаются на первом месте, помогая повысить безопасность ИТ-ресурсов и одновременно способствуя созданию возможностей для обучения работников.

6. Оптимизируйте взаимодействие с конечными пользователями

Политика нулевого доверия создает безопасную среду — и, следовательно, наиболее удобна для всех пользователей. Утечки данных могут оказать негативное влияние на вашу репутацию, что может помешать вашим постояным покупателям работать с вашим бизнесом. Чем больше у ваших клиентов уверенности в том, что ваш цифровой след защищен, тем выше будут показатели вашего удержания и вовлеченности.

7. Переместитесь в облако

Компании, которые игнорируют миграцию облаков или не могут адаптироваться к требованиям современных сред, с большей вероятностью отстают в соблюдении требований безопасности. В свою очередь, предотвращение сложных атак станет более сложной задачей, которую будет сложнее сдерживать. Модель с нулевым доверием лучше отражает меняющуюся среду, что означает, что она может помочь бизнесу оставаться в безопасности при новых развертываниях на границе сети.

5 шагов к реализации модели нулевого доверия

Когда дело доходит до внедрения политики безопасности с нулевым доверием, вот пять шагов, которые вы должны выполнить:

1. Определите свою защитную поверхность

Поверхность защиты (или поверхность атаки) включает в себя все важные данные и приложения в ваших ИТ-системах. Вы должны тщательно изучить эти элементы и убедиться, что выбрали только наиболее важные аспекты для обеспечения безопасности. Чем меньше поверхность атаки, тем сложнее злоумышленникам получить доступ к вашей конфиденциальной информации. Эта поверхность будет развиваться в облачных средах. Тем не менее, вы должны попытаться сохранить оптимальное пространство, которое обеспечит доступ для пользователей и облегчит его защиту.

2. Составьте карту ваших транзакционных потоков

Во-первых, обратите внимание на то, как ваши пользователи перемещаются между вашими бизнес-системами. Затем добавьте защиту, чтобы исключить боковое перемещение. Если определенным пользователям не требуется доступ к определенным областям вашей карты трафика, обновите для них свои разрешения.

3. Создайте сеть с нулевым доверием

Не все системы одинаковы. Эффективная модель с нулевым доверием будет иметь индивидуальную и уникальную конструкцию. Создавайте на основе своей защищенной поверхности и любых карт исходящего трафика, обеспечивая контроль по линиям, которые по возможности ограничивают доступ.

4. Напишите политику нулевого доверия

После создания сети с нулевым доверием вы можете затем написать четкую политику, в которой будет указано, кто и что может получить доступ к каждому аспекту ваших ИТ-систем. Благодаря такой подробной стратегии обеспечения соблюдения внутренним командам становится проще управлять инцидентами безопасности и предотвращать их.

5. Мониторинг и обслуживание сети

После установки всего программного обеспечения для мониторинга и любых услуг, необходимых для вашей сети, вы должны сохранять бдительность. Модель нулевого доверия основана на постоянных обновлениях, которые отражают любые изменения, внесенные в цифровую среду. Во-первых, ваша команда должна проверить и зарегистрировать весь трафик, чтобы получить наиболее полную информацию. Затем вы можете выяснить, как вы можете улучшить сеть с течением времени. В долгосрочной перспективе это делает ее более эффективным и действенным. 

Спасибо за развернутый ответ, а не можете ещ пояснить какие причины внедрить? 

Доверие к кому-либо или чему-либо внутри защищенной сети должно быть трудно найти. Глобальный переход к облачным средам изменил протоколы онлайн-безопасности. Поэтому сейчас необходима строгая проверка (всех и всего). Модель нулевого доверия не является излишней — теперь это важнейший принцип защиты сети.

Нулевое доверие-это структура, которая предполагает, что организация всегда находится в зоне риска. Стратегическая тактика предотвращения утечек данных предусматривает строгие правила аутентификации, авторизации и проверки для всего сетевого трафика.

История нулевого доверия

Джону Киндервагу приписывают роль первоначального создателя модели нулевого доверия. Он придумал этот термин, работая в Forrester Research в 2010 году.

ИТ-безопасность когда-то функционировала на основе принципа "… доверяй, но проверяй’. Это означало предоставление всем пользователям легкого доступа с помощью стандартной проверки. Это помогло уменьшить трения при входе в систему, а также укрепило веру в безопасность конечных точек. Киндерваг заметил, что по мере перехода бизнес-операций на облачные платформы старая модель допускала слишком много непроверенных или вредоносных внутренних участников в учетные записи, что приводило к утечкам данных.

Модель нулевого доверия, предложенная Киндервагом, отодвинула протоколы проверки и безопасности от привилегированного доступа. Каждый пользователь теперь считается угрозой и требует постоянной проверки. Если происходит нарушение периметра (т. е. кто-то получает доступ к учетной записи (- ам) пользователя (- ов), которым в противном случае доверяют, крадет учетные данные или получает доступ через бизнес-оборудование), система безопасности с нулевым доверием может обнаружить и защитить от любых вредоносных атак при сбое запроса на проверку подлинности.

Что такое доступ к сети с нулевым доверием (ZTNA)?

Сетевой доступ с нулевым доверием (ZTNA)-это набор решений, которые защищают удаленный доступ приложений на основе отказа в первом.

ZTNA скрывает любое конфиденциальное хранилище данных или приложение, хранящееся в вашей ИТ-инфраструктуре. Доступ получают только те пользователи, которые используют явные учетные данные для входа, поскольку программа следует основным принципам модели нулевого доверия.

Благодаря приложениям, скрытым за сторонним сервисом, вы уменьшаете потенциальную поверхность атаки, открытую для плохих игроков, и закрываете потенциальные пробелы. Использование ZTNA с нулевым доверием является одной из лучших тактик борьбы с постоянством злоумышленников в сети, даже если они используют VPN (виртуальную частную сеть).

6 принципов модели нулевого доверия

Архитектура с нулевым доверием эффективна, поскольку она следует нескольким основным принципам аутентификации для укрепления вашей системы безопасности.

1. Постоянный мониторинг и проверка

Непрерывный мониторинг означает, что аутентифицированные пользователи могут перемещаться по цифровым каналам вашего бизнеса, но никогда не остаются без присмотра (т. е. пользуются доверием). Обычные проверки могут поймать любого пользователя, который будет скомпрометирован по ряду причин. Ваше решение для мониторинга с нулевым доверием обнаружит злоумышленника до того, как через скомпрометированного пользователя произойдет какой-либо расширенный ущерб или вредоносные атаки.

2. Принцип наименьших привилегий

Этот принцип предоставляет доступ к наименьшему количеству ИТ — ресурсов, необходимых пользователям для выполнения своих задач, и не более того. Ограничение подключений и доступа пользователей к чувствительным частям облака повышает общую безопасность вашей сети.

Использование наборов правил с наименьшими привилегиями является стандартной практикой нулевого доверия. Обязательно предлагайте разрешения только при необходимости, так как даже у администраторов высокого уровня могут быть украдены данные для входа и учетные данные.

3. Контроль доступа к устройствам

Будьте осторожны с конечными устройствами, когда пользователи пытаются подключиться к своим сетям. Например, ваше решение будет отслеживать перемещения различных устройств при попытке входа в систему. Кроме того, ваша система с нулевым доверием создаст журналы данных с информацией, такой как IP-адреса и геолокация каждого устройства, что обеспечит более высокий уровень мониторинга.

4. Предотвращение бокового перемещения

Боковое перемещение относится к плохому субъекту, перемещающемуся в чувствительные или защищенные разделы вашей ИТ-инфраструктуры после получения доступа. Трудно найти злоумышленника, как только он отошел от первоначального нарушения.

Используя подход с нулевым доверием, вы можете сегментировать свои системы и со временем восстанавливать сетевые элементы, чтобы злоумышленники не могли перемещаться в стороны.

5. Многофакторная аутентификация (MFA)

MFA требует более одного доказательства для проверки пользователя. Например, для получения доступа недостаточно ввести пароль — всем пользователям требуется второй шаг для входа в систему, например, текстовый SMS-код.

MFA может снизить уровень киберпреступности на основе паролей на 99% и является наглядным примером эффективности модели нулевого доверия.

6. Микросегментация

Микросегментация относится к практике разделения периметров безопасности на зоны, ограничивающие доступ к разделам вашей сети. Если одна зона будет скомпрометирована, остальная часть сети останется безопасной, что ограничит время простоя и поможет изолировать мошеннических пользователей.

Сегодня хранение данных осуществляется по всему миру в облаках. Таким образом, микросегментация как решение с нулевым доверием очень полезна для ограничения нарушений.

Все модули подходят под любые лицензии. 

Отличие модулей в том, что один модуль позволяет Вам оформлять страницы на сайте, а другой модуль позволяет не просто оформлять, а полностью изменить вообще весь дизайн и сделать его любым, по хорошему чтоб вообще все делать без разработчиков нужны оба эти модуля. 

Мы установили модули — конструктор страниц и конструктов сайтов и смогли значительно сократить сроки реализации проектов. Простота в использовании позволяет нашей команде быстро создавать без разработчиков любые по сложности страницы самим, а возможность добавления необходимых опций без привлечения сторонних разработчиков открыла для нас новые горизонты в плане гибкости и адаптации к изменяющимся условиям рынка.

Особенно ценным для нас стало то, что интерфейс и бизнес-опции можно адаптировать под уникальные нужды нашего бизнеса. Это делает нашу компанию более конкурентоспособной, так как мы можем оперативно реагировать на пожелания наших клиентов и изменения рынка.

Мне нравится, что DST Platform позволяет нам сфокусироваться на стратегических задачах, а не на технических деталях, тем самым делая наш путь к лидерству в сфере e-commerce более быстрым и эффективным. Мы уверены, что это решение будет высоко оценено всеми, кто хочет получить максимальную отдачу от своих цифровых инициатив.

Елизавета Кондратенкова

Спасибо за ответ, в чем разница и отличие этих двух модулей и подойдут ли они на DST маркетплейс Премиум?  

Мы установили модули — конструктор страниц и конструктов сайтов и смогли значительно сократить сроки реализации проектов. Простота в использовании позволяет нашей команде быстро создавать без разработчиков любые по сложности страницы самим, а возможность добавления необходимых опций без привлечения сторонних разработчиков открыла для нас новые горизонты в плане гибкости и адаптации к изменяющимся условиям рынка.

Особенно ценным для нас стало то, что интерфейс и бизнес-опции можно адаптировать под уникальные нужды нашего бизнеса. Это делает нашу компанию более конкурентоспособной, так как мы можем оперативно реагировать на пожелания наших клиентов и изменения рынка.

Мне нравится, что DST Platform позволяет нам сфокусироваться на стратегических задачах, а не на технических деталях, тем самым делая наш путь к лидерству в сфере e-commerce более быстрым и эффективным. Мы уверены, что это решение будет высоко оценено всеми, кто хочет получить максимальную отдачу от своих цифровых инициатив.

Техническая поддержка DST работает безупречно, всегда готова ответить на наш запрос и помочь с любыми техническими вопросами. Это позволило сосредоточиться на развитии нашего бизнеса, не отвлекаясь на технические сложности.

Выбирая DST Platform, мы сделали шаг к уверенному управлению и защите нашего контента. Решение помогло укрепить наши позиции на рынке благодаря высоким стандартам надежности и защищенности данных. Мы уверены в эффективности и целесообразности такого выбора, поскольку платформа действительно приносит конкурентные преимущества.

Техническая поддержка DST работает безупречно, всегда готова ответить на наш запрос и помочь с любыми техническими вопросами. Это позволило сосредоточиться на развитии нашего бизнеса, не отвлекаясь на технические сложности.

Выбирая DST Platform, мы сделали шаг к уверенному управлению и защите нашего контента. Решение помогло укрепить наши позиции на рынке благодаря высоким стандартам надежности и защищенности данных. Мы уверены в эффективности и целесообразности такого выбора, поскольку платформа действительно приносит конкурентные преимущества.

Использование DST Platform: CMS принесло нашей команде значительное улучшение в управлении контентом. Интуитивно понятный интерфейс и интеграция с другими инструментами обеспечивают беспрецедентную гибкость в нашей работе. Особенно впечатляет способность платформы адаптироваться к нашим специфическим потребностям, что позволяет нам быстрее реагировать на изменения в требованиях или трендах.

Благодаря алгоритмам искусственного интеллекта, мы смогли автоматизировать множество рутинных задач. Это не только сократило временные затраты, но и повысило эффективность нашей команды, позволяя нам сосредоточиться на более креативных аспектах создания контента. Кроме того, регулярные рекомендации по улучшению релевантности контента сделали наш материал более привлекательным и полезным для аудитории.

Особо стоит отметить высокий уровень защиты данных, который дает уверенность в безопасности нашей информации. Мы можем полностью доверять платформе, зная, что наш контент надежно защищен. DST Platform: CMS стала неотъемлемой частью нашего цифрового экосистемы, улучшив как внутренние процессы, так и качество взаимодействия с нашими пользователями.

Использование DST Platform: CMS принесло нашей команде значительное улучшение в управлении контентом. Интуитивно понятный интерфейс и интеграция с другими инструментами обеспечивают беспрецедентную гибкость в нашей работе. Особенно впечатляет способность платформы адаптироваться к нашим специфическим потребностям, что позволяет нам быстрее реагировать на изменения в требованиях или трендах.

Благодаря алгоритмам искусственного интеллекта, мы смогли автоматизировать множество рутинных задач. Это не только сократило временные затраты, но и повысило эффективность нашей команды, позволяя нам сосредоточиться на более креативных аспектах создания контента. Кроме того, регулярные рекомендации по улучшению релевантности контента сделали наш материал более привлекательным и полезным для аудитории.

Особо стоит отметить высокий уровень защиты данных, который дает уверенность в безопасности нашей информации. Мы можем полностью доверять платформе, зная, что наш контент надежно защищен. DST Platform: CMS стала неотъемлемой частью нашего цифрового экосистемы, улучшив как внутренние процессы, так и качество взаимодействия с нашими пользователями.