Большие данные

В послании Федеральному собранию РФ глава государства также призвал создать законодательную базу для развития передовых технологий.

Ретейлер начинает использовать большие данные для улучшения продаж и рентабельности бизнеса.

Проблема персонализации сегодня в центре внимания — появляются сотни технологических решений и сервисов, а соответствующие продукты уже сформировали свой отдельный рынок. Для директора по аналитике или директора по данным ключом к реализации возможностей персонализации, открывающихся благодаря доступности колоссальных объемов данных о клиентах, стало внедрение масштабируемых средств аналитики. Однако, несмотря на огромные инвестиции и широкий круг доступных технологий, предприятия по-прежнему испытывают сложности с персонализацией взаимодействия с клиентами и сотрудниками.

Чтобы обеспечить хорошую доходность высокорискованного фармацевтического бизнеса, необходимо привлекать для анализа множество данных из разных источников и оценивать их минимум в двух ракурсах: медицинской науки и экономической эффективности.

«КАМАЗ», «Северсталь» и ТК «Мегаполис» работают в разных сегментах рынка, но их объединяет потребность в цифровизации работы с клиентами, хотя к решению задачи каждая из компаний подошла по-своему.

Большие данные в фармацевтике нужны главным образом для принятия правильных решений о том, кому и какие препараты назначать, и о том, как будет формироваться стоимость препарата.

Анджей Аршавский, директор по анализу данных и моделированию Новолипецкого металлургического комбината, – о первых результатах оптимизации производства с помощью анализа данных и о перспективах применения искусственного интеллекта в металлургии.

Обновленная Polymatica позволяет решать такие задачи, как: детальное обоснование для принятия управленческого решения в условиях «сжатых» сроков, снижение нагрузки и сокращение расходов на ИТ-департамент, оптимизация процесса аналитики, построение удобной детальной отчетности и другие.

Создание технологической платформы, на которой будет работать R2 Data Labs, начиналось в ходе совместного проекта Rolls-Royce и подразделения облачных технологий Microsoft Azure.

Директора по данным фокусируются теперь не только на управлении данными и их качестве, подчеркивают аналитики Gartner.

Владимир Чернаткин, куратор проектов больших данных и Интернета вещей холдинга «СИБУР», – о первых шагах компании в Индустрию 4.0 и используемых подходах

Слово «глобальный» в должности Бреннана Карли, глобального руководителя направления корпоративных решений компании Thomson Reuters, — не формальность или не очень удачный перевод с английского, а точная характеристика должностных обязанностей.

Безопасности систем работы с большими данными уделяется недостаточное внимание, однако при реализации проектов больших данных следует изначально учитывать вопросы обеспечения безопасности, в противном случае вместо бизнес-возможностей предприятия получат дополнительные бизнес-риски.

Сегодня ведущие консультанты мира рекомендуют топ-менеджерам использовать в своей работе игровые методы и подходы.

В описании принципов развития ЕГИСЗ содержится идея работы с Большими Данными пациентов для управления отраслью, логистикой фармрынка, обучения врачей и оценки качества работы здравоохранения.

Соблюдение этих рекомендаций поможет вам опередить конкурентов, сгенерировать новые источники доходов и лучше обслуживать клиентов.

На российском рынке остро ощущается потребность в платформах обработки больших данных, однако почти отсутствует локальная экспертиза. Появление дистрибутива Arenadata Hadoop, сертифицированного ODPi и собранного российскими разработчиками, призвано заполнить этот пробел.

Как показывает практика работы с данными, не всегда больший объем данных означает большую эффективность построенных моделей. Не все данные одинаково полезны, и до сих пор компании склонны оценивать то, что клиент сам сообщает о себе, а не ориентироваться на его поведение. Как показывает опыт Сбербанка, именно это убивает эффективность создаваемых решений – требуется ориентироваться на объективные показатели.

Чтобы оценить эффективность открытия новых торговых точек, в аптечной сети «Ригла» разработали инструмент, использующий технологию машинного обучения.