İdarəetmə ön xəttindən qeydlər.
AI idarəetməsi, lakehouse arxitekturası, data suverenliyi və ISO 42001 auditinin əslində nə tələb etdiyi barədə — onu quran komandanın qələmindən.
LLM-lərin on-premise tətbiqi: arxitektura, GPU ölçüsü və real xərclər
Böyük dil modellərini öz data mərkəzinizdə işlətmək üçün praktiki bələdçi: hansı avadanlıq lazımdır, necə ölçülür, API qiymətləri ilə müqayisədə nəyə başa gəlir və tətbiqlər harada pozulur.
ISO/IEC 42001: AI idarəetmə sistemi auditi əslində nə tələb edir
ISO/IEC 42001-in praktiki izahı: standart nə tələb edir, auditor nə görmək istəyir, ISO 27001-dən nə ilə fərqlənir və sertifikatlaşma əslində nəyə başa gəlir.
Starburst, Dremio və Databricks SQL: sorğu mühərriki seçimi
Üç lakehouse sorğu mühərrikinin praktiki müqayisəsi: federasiya əhatəsi, on-premise imkanı, performans, kataloq kilidlənməsi, xərc modeli və idarəetmə.
Starburst və Trino Azərbaycanda: pipeline-sız federativ analitika
Starburst və Trino Azərbaycan banklarına core banking, warehouse və obyekt anbarı üzərində bir SQL sorğusu ilə işləmək imkanı verir — on-premise, datanı yerindən tərpətmədən.
Data fabric və data mesh: eyni problemə iki cavab
Data fabric texniki, data mesh isə təşkilati cavabdır — eyni problemə: mərkəzi data komandası yetişmir. Hər biri nə vaxt işləyir və institutların çoxuna niyə hər ikisi lazımdır.
Apache Iceberg, Delta Lake və Hudi: table format necə seçilir
Üç açıq table format və illərlə engine seçimlərinizi müəyyən edən bir qərar. Yazma, kataloq və lock-in üzrə fərqlər — və 2026-da fərqin niyə daraldığı.
EU AI Act: Avropa müştəriləri olan Azərbaycan şirkətlərinin öhdəlikləri
EU Act Aİ-dən kənara çatır. Hansı Azərbaycan şirkətlərini əhatə edir, yüksək risk təsnifatı nə tələb edir, son tarixlər necə dəyişdi və bu il nə etmək lazımdır.
Azərbaycanda data rezidentliyi və şəxsi məlumat qanunu: AI uyğunluq bələdçisi
Azərbaycanın şəxsi məlumat rejimi AI və analitika üçün nə deməkdir: data harada emal oluna bilər, sərhədlərarası ötürmə nə tələb edir və sistemlər buna görə necə qurulur.
Data kataloqu: qurmaq, yoxsa almaq
Kataloq qurmaq ucuz görünür, çünki birinci versiya ucuzdur. Qərarı həll edən dörd imkan, dürüst üçillik xərc müqayisəsi və qurmağın doğru olduğu iki hal.
OvalEdge və Atlan: tənzimlənən sahələr üçün kataloq müqayisəsi
Atlan istifadəçi təcrübəsi və active metadata üzrə öndədir; OvalEdge on-premise imkanı, konnektor dərinliyi və qiymət üzrə. Nəzarət altındakı institutlar üçün tətbiqçi müqayisəsi.
Data governance proqramının qurulması: 12 aylıq yol xəritəsi
Birinci ildən sağ çıxan idarəetmə proqramı üçün rüb-rüb plan: nəyi maliyyələşdirmək, kimi işə salmaq, hər mərhələdə nəyi nümayiş etdirmək və proqram ilişəndə nə etmək.
AI governance nədir? Müəssisə AI-ı üçün siyasət, risk və nəzarət
AI governance hansı AI sistemlərinin mövcud ola biləcəyini, hansı nəzarətlər altında və hansı sübutla işlədiyini müəyyən edən əməliyyat modelidir. İnventar, risk səviyyələri, nəzarətlər.
Trino və Presto: əslində nə dəyişdi və hansını seçmək lazımdır
Trino və Presto eyni mənşədən gəlir və 2018-də ayrıldı. Fork əslində nəyi dəyişdi, iki layihə indi nə ilə fərqlənir və yeni tətbiq hansını seçməlidir.
Data virtualization nədir? Datanı köçürmədən query federation
Data virtualization datanı köçürmək əvəzinə olduğu yerdə sorğulayır. Pushdown necə işləyir, federation pipeline-ı harada üstələyir, harada üstələmir və ilk tətbiq necə ölçülür.
Air-gapped AI: müəssisə AI-ını internetə çıxışsız işlətmək
Air-gapped AI hər komponentin çıxış internet olmadan işləməsi deməkdir. Bu, nə tələb edir, suverenlik iddiaları harada səssizcə sınır və modelləri egress-siz necə istismar etmək olar.
MCP (Model Context Protocol) nədir və müəssisə AI-ı üçün niyə vacibdir
MCP modelləri tool-lara və dataya bağlayan açıq standartdır. Necə işləyir, Linux Foundation-a keçəndə nə dəyişdi və tətbiqdən əvvəl hansı təhlükəsizlik sualları verilməlidir.
Müəssisədə multi-agent sistemlər: arxitektura və uğursuzluq formaları
Bir neçə AI agentinin mürəkkəbliyə dəyəri nə vaxt var, hansı dörd arxitektura həqiqətən işləyir və layihələri ləğv etdirən uğursuzluq formaları hansılardır.
Data kataloqu, data dictionary və biznes lüğəti: fərq nədədir
Üç artefakt, üç auditoriya, üç uğursuzluq nümunəsi. Hər birinin nəyə lazım olduğu, təşkilatların niyə səhv olanı birinci qurduğu və üçünün bir yerdə necə işlədiyi.
Biznes lüğəti: tərifləri idarə olunan aktivə çevirmək
Biznes lüğəti idarəetmənin texniki olmaqdan çıxdığı yerdir. Mübahisədən sağ çıxan tərifləri necə vermək, onları fiziki sütunlara necə bağlamaq və sonra necə canlı saxlamaq.
Metadata idarəetməsi: texniki, biznes və əməliyyat metadata-sı
Metadata-nın üç növü, onları qarışdırmağın idarəetmə proqramlarını niyə sındırdığı, active metadata-nın statik inventardan fərqi və nəyi yazmaq yox, toplamaq lazım olduğu.
Data lineage nədir: sütun səviyyəli izləmə praktikada
Data lineage hesabatdakı rəqəmi onu yaradan hər mənbə sütununa qədər izləyir. Sütun səviyyəli lineage nə tələb edir, avtomatik toplama harada sınır və onu necə yoxlamaq lazımdır.
Data Governance nədir? Arxitektura, rollar və əməliyyat modeli
Data governance siyasət qovluğu deyil, əməliyyat modelidir. Arxitektura, onu işlədən rollar, ona diş verən qərar hüquqları və proqramın həqiqətən mövcud olub-olmadığını yoxlamağın yolu.
AI agent nədir? Müəssisə agentləri, chatbot-lar və assistentlər arasındakı fərq
AI agent bir sualı cavablandırmır — məqsəd alır və addımları özü seçir. Agent, chatbot və assistent arasındakı əsl sərhəd, və müəssisələrin burada ən çox etdiyi səhvlər.
Azərbaycanda data idarəetməsi: banklar və dövlət qurumları üçün praktiki bələdçi
Azərbaycan banklarında və dövlət qurumlarında data idarəetməsi necə işləyir: tənzimləyici amillər, üçdilli metadata, on-premise məhdudiyyətlər və nəticə verən 12 aylıq proqram.
Data lakehouse arxitekturası: warehouse, lake və lakehouse müqayisəsi
Data lakehouse əslində nədir, açıq cədvəl formatları onu necə mümkün etdi, və əvəz etdiyi warehouse və lake ilə dürüst müqayisəsi.
Data kataloqu nədir? Metadata, lineage və biznes lüğəti
Data kataloqu hansı datanın mövcud olduğunu, nə demək olduğunu, haradan gəldiyini və sahibinin kim olduğunu indeksləyir. Metadata, sütun səviyyəli lineage və biznes lüğəti necə işləyir.
OvalEdge, Collibra və Alation: tətbiq edənin müqayisəsi
Üç data kataloqunun onları tətbiq edən komandadan dürüst müqayisəsi: qiymət strukturu, on-premise imkanı, lineage keyfiyyəti, analitik təcrübəsi və nəticəyə çatma vaxtı.
Suveren AI: dövlət qurumları və banklar niyə on-premise tətbiq tələb edir
Suveren AI süni intellektin tamamilə öz hüquqi və fiziki nəzarətiniz altında işləməsi deməkdir. Bunun texniki tələbləri, qiyməti və tənzimlənən institutların niyə alternativi yoxdur.
Azərbaycanda müəssisə AI-ı: mənimsənilmə, maneələr və əslində nə işləyir
Azərbaycan banklarında və dövlət qurumlarında müəssisə AI mənimsənilməsi necə görünür: real maneələr, istehsala çatan ssenarilər və ilişib qalanlar.
AI orkestrasiyası nədir? Agentlər, iş axınları və müəssisə idarəetmə müstəvisi
AI orkestrasiyası modellərinizlə biznes sistemləriniz arasındakı qatdır: marşrutlaşdırma, alətlərə çıxış, vəziyyət, icazələr və audit. Tək LLM API-si niyə miqyaslanmır.