Big Data

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.

Вице-президент НИУ ВШЭ Игорь Агамирзян – о том, какие глобальные изменения ждут высшее образование и общество в целом в эпоху цифровой трансформации и какое место в этих процессах занимает культура работы с данными.

Достижения в области искусственного интеллекта, средств самообслуживания и облачных технологий аналитики позволяют непрофессионалам эффективно и недорого проводить анализы, получая информацию для принятия решений.

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.

Компании планируют сотрудничать в области создания систем бизнес-аналитики для российских заказчиков.

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.

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.

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

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.<

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

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

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

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

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

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