Привет, Хабр! С вами команда Russtech — разработчики IT-решений ведущего российского оператора рекламы вне дома Russ (входит в RWB).

В этой статье мы детально разберем процесс автоматизации подбора рекламных поверхностей — и объясним, какую пользу это дает. Вы узнаете о различных алгоритмах формирования рекламных кампаний, особенностях составления адресной программы с учетом локации, а также о том, как выбор метода расчета расстояния между объектом рекламодателя и рекламной конструкцией зависит от конкретного сценария медиапланирования. Для удобства объекты рекламодателя будем называть объекты POI (Points Of Interest, т. е. «точки интереса»). К ним будут относиться магазины, офисы продаж, пункты выдачи заказов, сервисные центры и другие локации, куда рекламодатель планирует привести свою целевую аудиторию.

Если вам нужно дать постороннему человеку войти в админку работающего интернет-магазина на Next.js, а данные покупателей не показывать, копия базы не единственный путь. Можно открыть живую панель с ролью только для чтения и закрыть утечки на трёх уровнях: запросы, поля и разделы. Расскажу, как это устроено у нас и где оно уже протекало.

Требования Закона «О персональных данных» нужно соблюдать во всех случаях, когда вы сталкиваетесь с обработкой персональных данных. К сожалению, в большинстве случаев наводится порядок на сайте и внутри компании (относительно работников). Поскольку это два основных направления, где у Роскомнадзора возникает больше всего вопросов. Но предприниматели забывают или относят к малым рискам, когда осуществляют обработку персональных данных в чат-ботах.

В офертах сервисов, которые продаются бизнесу – CRM, рассылки, HR-платформы, трекеры задач, сервисы расшифровки созвонов, – раздел про персональные данные есть почти всегда. Поручения на обработку в нем почти никогда нет, хотя авторы оферт обычно уверены в обратном.

Разбираю, что требует часть 3 статьи 6 152-ФЗ дословно, почему четыре самые частые формулировки поручением не являются и какая часть требований выполняется не текстом договора, а продуктом: доказательство акцепта редакции, порядок смены редакции, уведомление об инциденте в срок меньше суток и блокирование данных по конкретному субъекту.

Как построить конвейер обезличенных синтетических данных и убедиться, что они не врут? Собрал полезную статью для руководителей разработки и QA, продакт-менеджеров и всех, кто работает с тестовым контуром.

Я уже более 10 лет работаю с тестовыми средами, и раньше делал ошибку: выгружал из прода 200 000 строк, менял фамилии на обезличенные шаблоны, и считал, что все окей. А затем как-то заметил, что в выгрузке остались номера договоров. Мне повезло, что именно я нашел их первым, особенно учитывая всё более суровую регуляторку. С тех пор я отношусь к тестовым данным также серьезно, как к проду.

Привет, Хабр! Меня зовут Егор Шлюпиков, и я работаю старшим бизнес-аналитиком в YADRO в большой команде, которая менеджерит IT-оборудование. Мы следим за парком готовой техники и комплектующих, нужных для работы сотрудников. Сколько нужно купить, что залежалось, что в ремонте и утилизации и так далее — плюс финансовая аналитика.

В статье расскажу, как мы собрали сервис, который снял с нас немалую часть рутины: каждое утро он без участия человека выпускает более десятка отчетов с выводами от нейросети. При этом ни одно число в отчете не проходит через модель — все считает код, а она только пишет текст. Раскрою, как мы к этому пришли, зачем понадобился Trino и что делать, когда нужных данных в учетной системе просто нет.