Большие данные

Система собирает данные с торговых площадок в режиме реального времени и формирует для пользователя рекомендательную подборку торгов.

Применение принципов индустриального блокчейна для организации удаленного мониторинга позволило повысить достоверность первичных геолого-геофизических данных, получаемых со скважин в режиме реального времени, а значит, и снизило риски принятия ошибочных управленческих решений.

Платформа позволит обрабатывать большие данные, работать с нейросетями и алгоритмами машинного обучения.

Более 70% составят инвестиции в технологии «третьей платформы» — облачные и мобильные технологии, обработку больших данных и аналитику, а также социальные технологии.

Проблеме роли CDO в современных компаниях и их профессиональной трансформации был посвящен круглый стол в рамках конференции BIG DATA 2018. Мы поговорили с одним из участников мероприятия – Азатом Шамсутдиновым, директором направления машинного обучения и искусственного интеллекта компании North.AI.

Александр Смоленский, директор по развитию бизнеса компании «Цифра», — о том, как новые технологии способны помочь развитию промышленности, о перспективах применения искусственного интеллекта и о том, в каких производственных процессах будет наиболее востребован ИИ в обозримом будущем.

Цель программы — повысить эффективность городского управления на основе широкого использования анализа больших данных и внедрения искусственного интеллекта.

В январе суд запретил компании Double Data использовать в своих целях данные пользователей «ВКонтакте».

В условиях реализации государственной программы цифровой экономики эффективная работа с данными приобретает особое значение практически для каждой организации в России.

Уже на протяжении семи лет форум знакомит заинтересованную профессиональную аудиторию с тенденциями завтрашнего дня и предоставляет участникам разнообразные возможности для того, чтобы поднять самые актуальные вопросы дня сегодняшнего.

Решение, предназначенное для работы с обращениями клиентов, основано на технологиях больших данных и предсказательной аналитики в социальных сетях.

Самым известным «продвинутым» термином среди отечественных кандидатов и докторов наук оказался «анализ больших данных».

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

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

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.