Прогнозная аналитика

Рост количества чрезвычайных ситуаций требует совершенствования методов прогнозирования киберугроз и оценки информационной нагрузки на распределенные системы реагирования на ЧС. Подход на основе усеченной эмпирической статистики позволяет количественно оценить риски и параметры угроз и сформулировать рекомендации по превентивным мерам реагирования в условиях нестабильной цифровой среды.

Нейросети знают только то, с чем сталкивались раньше: если событие никогда не встречалось в истории наблюдений, модель не сможет его спрогнозировать.

Системы управления данными, аналитические системы и средства визуализации стали сегодня неотъемлемой частью цифровых технологий в медицине. Однако наличие промежуточных звеньев в цепочке обработки данных, а также ошибки, допускаемые при представлении результатов медицинских исследований, снижают эффективность применения аналитики.

Цифровизация вызвала огромный спрос на качественные и согласованные данные, добытые из различных бизнес-подразделений и подготовленные в разных системах-источниках. Получение дополнительной прибыли и повышение производительности труда сотрудников сегодня стали уже невозможны без оперативного предоставления «гражданским» бизнес-аналитикам достоверных данных и инструментов их самостоятельной обработки. Что такое парадигма self-service и каковы необходимые условия построения систем бизнес-аналитики, предоставляющей заинтересованным специалистам инструменты для самостоятельной работы с данными?

Реализация аналитического уровня для поддержки единого номер вызова экстренных оперативных служб — «Системы 112» позволяет эффективно организовать работу соответствующих территориальных служб, отслеживать инциденты и визуализировать точки их концентрации, помогая диспетчерам принимать оперативные решения, основываясь на реальных данных. Не стала исключением и Московская область.

Бизнес заинтересован сегодня в прогнозировании поведения своих клиентов, а также в повышении эффективности работы сотрудников и в прозрачной системе мониторинга их деятельности. Предприниматели готовы инвестировать в соответствующие ИИ-решения, например аналитику коммуникаций – одну из наиболее динамично развивающихся сегодня сфер применения искусственного интеллекта, особенности применения которого иллюстрирует работа сервиса WordPulse компании MTS AI.

Специалисты по анализу данных широко используют Python, и им необходимы средства обмена данными с традиционным для корпоративной среды инструментом работы с данными.

Прогнозные сетевые технологии, опираясь на средства искусственного интеллекта и машинного обучения, на максимально ранних этапах предупреждают администраторов о потенциальных проблемах и предлагают возможные решения.

По отдельным категориям товаров убытки розничных сетей из-за cнижения доступности товара могут доходить до 20% оборота. Реализованная в группе компаний X5 платформа прогнозирования позволила существенно сократить такие нежелательные события, как отсутствие товара на полке, нарушение выкладки или отсутствие ценника.

О функционале, необходимом для решения задач аналитики данных в здравоохранении, рассказывает эксперт компании «Нетрика Медицина».

Компания собирает технологии, которые помогут ей построить сервис на основе методов прогнозной аналитики для наблюдения за публикуемыми в «даркнете» документами для выявления угроз своим клиентам.

Построенная исследователями математическая модель показала, что с точки зрения дальнейшего развития взаимодействия и стимулирования сотрудничества виртуальные конференции не менее эффективны.

Исследователи считают, что ИИ приносит наибольшую пользу в анализе информации, прогнозировании, оптимизации взаимодействия с пользователями и совершенствовании процессов

При этом и эксперты, и модели недооценили скорость развития технологий электрогенерации.

На тематической сессии юбилейного форума BIG DATA 2021 обсудили проблемы медицинских данных.

Систему, основанную на анализе больших данных, учат оценивать риск заражения коронавируса по расстоянию между смартфонами. Чем больше данных о динамике распространения вируса будет накоплено, тем точнее станут прогнозы.

Самое позитивное в событиях 2020 года — импульс, который получило развитие технологий для медицины, в том числе на основе искусственного интеллекта. Вместе с необходимостью быстрой разработки и адаптации «умных» цифровых решений, пришло и осознание, насколько их качество зависит от качества данных. Об актуальных направлениях работ по созданию «цифровых докторов» рассказывает Ирина Шеян, руководитель проекта «MedIT/ИТ в здравоохранении».

Она предназначена для планирования бюджета, зарплаты, прогнозирования спроса и прочих подобных задач, которые на предприятиях обычно выполняются вручную.

Чат-боты, голосовые помощники, виртуальные ассистенты активно применяются сегодня при организации сервисного обслуживания, однако общение с чат-ботом, не обеспечивающее решения вопроса, чревато потерей клиента, который уйдет к компании, виртуальный ассистент которой интегрирован с ее бизнес-процессами и формирует решение, опираясь на ее цифровые активы, системы прогнозной аналитики, ИИ и знания человека-оператора.

Использование больших данных для подготовки бизнес-решений — источник преимущества в цифровом бизнесе. Однако, не выстроив жизненный цикл непрерывной разработки, внедрения, развития аналитических моделей, организации не справиться с нарастающими сложностями масштабированием средств аналитики, убеждены эксперты.