Big Data


Бреннан Карли: «ИТ должны делать людей продуктивнее. Но макроэкономические индикаторы этого не показывают»

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.

Проблемы безопасности больших данных

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.

Зачем нужен универсальный семантический уровень данных?

Единое представление всех корпоративных данных помогает тем, кто работает с данными, получать доступ к ним на общих условиях с использованием инструментов бизнес-аналитики и аналитических средств по своему выбору.

Как построить карьеру в сфере Data Science

Конкретные обязанности специалистов в области анализа данных варьируются в зависимости от отрасли, но есть общие требования к навыкам, опыту, образованию и профессиональной подготовке, которые помогут приступить к формированию карьеры исследователя данных

Семь слагаемых успеха стратегии BI

Бизнес-аналитика требует не только развитой технологической платформы. Необходимо уделять пристальное внимание внедрению процессов и развитию навыков персонала, используя для получения аналитических знаний методы, ориентированные в первую очередь на бизнес.<

Управлять играючи — это эффективно!

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

В Life Whisperer хотят поручить отбор эмбрионов для ЭКО искусственному интеллекту

Исследователи разработали алгоритмы, распознающие уже известные признаки жизнеспособности эмбрионов, а также создали систему глубинного обучения, которая сама сможет классифицировать изображения.

Gartner: к 2019 году глубинному обучению не будет равных в прогнозировании спроса, распознавании мошенничеств и предсказании сбоев

Даже если специалисты компании не имеют опыта разработки алгоритмов, эксперименты в области машинного обучения можно начинать, пользуясь готовыми инструментами и API, отмечают аналитики.

Проект стратегии развития здравоохранения передан в правительство

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

Сеть «36,6» увеличивает оборачиваемость, анализируя запасы

В результате применения аналитики SAS выросли оборачиваемость и продажи, а также снизились избыточные запасы товаров на складах.

Как работать с исследователями данных

Взяв на вооружение науку о данных, предприятие должно отказаться от стандартного для бизнеса подхода и поставить логику выше творчества.

6 советов, как избежать провалов в проектах анализа Больших Данных

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

Универсальная платформа обработки больших данных

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.

Человеческий фактор Больших Данных

Область data science очень динамична, и неудивительно, что среднее «время жизни» специалиста в компании очень невелико. Что может «пойти не так» и что можно сделать, чтобы специалисты задерживались в компании чуть дольше?

Оценка по поведению

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.

Умное хранение в интерпретации «КРОК»
В Navicon разработали BI-модель для фармацевтики

Отраслевая BI-модель собрана на основе «лучших практик» из масштабных проектов бизнес-анализа в фармацевтической отрасли: в ней реализованы стандартизированные механизмы вычислений и подходы к консолидации данных из разных источников.

Машинное обучение в помощь гендиректору

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

Озеро данных: площадка для экспериментов

ВТБ24 использует Hadoop для построения «аналитической фабрики» – недорогой площадки для оперативного исследования данных

Страхование: сделаем это по-гибкому

Современные организации постепенно превращаются в ИТ-компании с той или иной бизнес-специализацией. В компании «Ингосстрах» информационные технологии стали неотъемлемым компонентом страховых продуктов и базой для развития бизнеса. Владимир Тихомиров, который руководит ИТ-департаментом «Ингосстраха» с 2009 года, рассказал о том, как цифровые технологии трансформируют отрасль, бизнес компании и ее ИТ-службу.

Как сравнивать эффективность развертывания КХД в «облаке» и на «земле»?

О нюансах выбора облачной или локальной инфраструктуры для развертывания корпоративного хранилища данных и его интеграции с другими ИТ-системами.