Машинное обучение и Большие данные

Глубокий анализ данных не может быть сегодня выполнен без технологий машинного обучения. Метод обработки и анализа информации, применяемый в области Больших Данных (Big Data) извлекает знания из сырого набора данных с целью прогнозирования будущего поведения, результатов и тенденций. Говоря простым языком, это искусственный интеллект, который становится умнее с каждым полученным опытом.

Услуги направления «Машинное обучение и Большие данные» (Machine Learning & Big Data)

Разработка решений с использованием машинного обучения (Machine Learning)

  • Прогнозирование оттока клиентов
  • Прогнозирование спроса (на регулярные и акционные товары, оптимизация промокампаний)
  • Рекомендательные системы
  • Сегментирование и профилирование клиентской базы (по жизненному циклу, прибыльности, причинам посещения магазинов, покупательскому поведению, товарным предпочтениям, стилю потребления услуг, стилю потребления контента.)
  • Управление маркетинговыми кампаниями и лояльностью
  • Кредитный скоринг, предупреждение мошенничества, оценка клиентских рисков и прибыли

Работа с данными

  • Глубокий анализ имеющихся данных
  • Проработка путей обогащения данных внешней информацией
  • Консолидация и адаптация данных под решаемые задачи
  • Оценка значимости данных для решаемой с помощью искусственного интеллекта задачи
  • Математическое моделирование
  • Проверка качества модели и прогноза

Выбор платформы и технологий с учетом специфики задач и данных

  • Оценка потребностей заказчика и выбор наиболее подходящего решения
  • Внедрение и разработка новой функциональности платформы
  • Подготовка интеграционных решений в ИТ-инфраструктуру заказчика

Визуализация результатов работы

  • Сбор функциональных требований к интерфейсу системы
  • Разработка отчетности для визуализации результата
  • Разработка и настройка «тонкого клиента» под требуемые задачи для управления системой

Техническая поддержка аналитических решений

  • Консультации по функциональности и результатам углубленной аналитики
  • Аудит системы на качество моделирования и устойчивость результатов
  • Работы по адаптации, доработке и переобучению моделей машинного обучения

Часто-задаваемые вопросы (FAQ)

Большие данные (Big Data) - совокупность непрерывно увеличивающихся объемов информации одного контекста, но разных форматов представления, а также методов и средств для эффективной и быстрой обработки. Главной характеристикой Big Data является степень их структурированности и вариантов представления.

Говоря просто, это поток информации, которая требуется компании, но поток неструктурированный. Он может состоять из текстовых данных, изображений или видеофайлов, аудиофайлов и других форматов. Именно поэтому для обработки таких данных требуются новые технологии.

Большие данные прочно вошли в нашу жизнь. Эти технологии к 2022 году займут рынок объемом 274 миллиарда долларов США. И, естественно, они постоянно изменяются и развиваются.

Технологии работы с Большими данными постоянно развиваются. Сейчас на рынке можно выделить несколько основных тенденций этого развития:

  • Data-as-a-Service (DaaS), данные как услуга. Рынок данных как услуги растет на 10% в год и должен достичь 46,5 млрд долларов США к 2025 году.

  • Data-as-a-Service - неоценимый инструмент для компаний, которым требуется информация, но у которых нет возможности держать в штате аналитиков.

  • Периферийные вычисления (edge computing). Появление новых бизнес-моделей, а также развитие искусственного интеллекта и 5G должны увеличить количество проектов, в которых используются периферийные вычисления.

  • Облака и гибридные облака. Недавние исследования показали, что 45% компаний хранят, как минимум, часть своих данных в облаке. Более того, считается, что сервисы, предлагаемые в публичных облаках, сгенерят 90% нового и инновационного в данных и аналитике.

  • xOps - модель работы, при которой можно быстрее и точнее получить результат за счет использования лучших практик и повторяемых шаблонов.

  • Умный, ответственный и масштабируемый искусственный интеллект, который позволит создавать более совершенные самообучающиеся алгоритмы, системы, данные в которых будет легко интерпретировать и быстро использовать.

Машинное обучение (machine learning, ML) – один из видов технологии искусственного интеллекта. Оно используется во всех отраслях экономики.

Среди наиболее очевидных примеров использования можно назвать:

  • Телекоммуникации, где ML нужен для поддержания работы инфраструктуры, предотвращения злоупотреблений, работы с клиентами.

  • Банки, где технология нужна для сканирования лиц при проведении транзакций, анализа мимики при выдаче кредитов, в работе чатботов, виртуальных ассистентов, а также роботов, работающих в отделениях банков.

  • Розничную торговля, для которой машинное обучение незаменимо в вопросах прогнозирования спроса и создания персонализированных предложений покупателям.

В самое ближайшее время эксперты прогнозируют интерес к следующим направлениям работы с ИИ: гиперавтоматизация, ИИ на рабочем месте, ИИ в информационной безопасности и этические принципы ИИ.

Остались вопросы?

Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.

*
*
*

Нажимая кнопку «Отправить» я подтверждаю, что ознакомлен(а) с действующей Политикой
и даю свое согласие на обработку персональных данных.

Продукты и технологии для решения задач по анализу данных

Другие направления

Задайте вопрос эксперту на нашем сайте или по телефону +7 (495) 647-50-46 или +7 (812) 677-56-90.

Отраслевые решения:

Прогнозирование спроса на лекарственные препараты


Отраслевое решение для фармацевтических компаний, которое позволяет прогнозировать спрос (вторичные продажи) на лекарственные препараты для более точного планирования отгрузок (первичные продажи), складских остатков и производства.

Оптимизация расходов на продвижение лекарственных препаратов


Инструмент для анализа исторических данных и оптимизации бюджета на промо фармацевтической продукции. Решение позволяет сохранить плановый объем продаж при меньшем объеме инвестиций в промо, предоставляя наглядный инструмент для управления расходами на промо.

KORUS | OSA


Облачный сервис по оперативному выявлению причин дефицита товаров на полках магазина. Сервис помогает в борьбе с нехваткой товара в режиме реального времени, подсказывает причины возникновения пустых полок, а также формирует рекомендации по корректирующим действиям.

Полезные статьи для бизнеса :

Все статьи блога

ЗАКАЗАТЬ ПРЕЗЕНТАЦИЮ

Закажите презентацию с подробной информацией о направлении