Big Data

Геополитическая турбулентность усиливает конкуренцию на рынке логистических услуг, участники которого вынуждены переосмысливать традиционные модели ценообразования, пересматривать спектр предоставляемых сервисов и сокращать издержки, причем все это на фоне постоянного поиска новых маршрутов. Как показывает опыт транспортной компании ПЭК, без решений прогнозной аналитики и систем ИИ эффективный бизнес сегодня уже невозможен.

Премия призвана отметить лучшие проекты в области внедрения BI-решений и поделиться успешным опытом с профессиональным сообществом.

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

Когда рынок перейдет от хайпа и завышенных ожиданий в отношении ИИ к продуманному и прагматичному встраиванию ИИ в бизнес-процессы и операции с целью получения значимой измеримой пользы.

Банк подчеркивает, что конфиденциальность информации клиентов будет гарантирована.

В компании рассчитывают, что покупка откроет ей доступ к более широкой аудитории: ее собственные решения были ориентированы на крупный бизнес.

Перезапуск проекта обещает повысить прозрачность государственных данных и стимулировать создание новых цифровых сервисов для граждан и бизнеса.

по данным МТС AdTech, 32% кампаний в Telegram Ads запускается на больших данных МТС и сторонних компаний, таких как X5 Group, «Магнит» и других. Год назад таких кампаний было 25%.

На российском рынке сегодня нет инструмента многомерного анализа огромных объемов данных, которые не помещаются в оперативную память одного сервера. Нет таких доступных инструментов и на Западе.

Почему привычные подходы к организации плодотворного взаимодействия бизнеса и ИТ больше не работают, а новые — не приживаются? Почему при наличии сотен таблиц с данными и тысяч витрин бизнес сегодня не может получить ответ на самый простой вопрос: «Какова средневзвешенная процентная ставка по кредитам?»

Яндекс выложил в опенсорс Yambda (YAndex Music Billion-interactions DAtaset) — один из крупнейших в мире датасетов для развития рекомендательных систем. С его помощью исследователи смогут тестировать и улучшать рекомендательные алгоритмы.

Победители конкурса получат поддержку в нацпроекта «Экономика данных».

Как показал форум Data+AI 2025, управление на основе данных постепенно переходит к использованию ИИ, причем не только в бизнесе, но и в области аналитики и работы с данными.

Фраза «Спасение утопающих – дело рук самих утопающих» стала сегодня актуальной и для бизнес-аналитики. Почему self-service BI становится устойчивой тенденцией в бизнес-аналитике и как сделать так, чтобы она стала реальным драйвером для совершенствования корпоративной культуры, а не осталась лишь благим пожеланием?

Владимир Куликов, руководитель направления продуктов для государственного сектора компании «СберАналитика», — о создании аналитической панели «Туризм».

Эксперт компании K2 Cloud — о российском рынке технологий больших данных, особенностях проектов их внедрения, критериях выбора решений и возможностях облачных сервисов для работы с большими данными.

Александр Блинов, начальник управления повышения эффективности продвинутой аналитики и управления данными Альфа-Банка, – о реализации алгоритмов AutoML, позволяющих радикально сократить трудозатраты и ускорить процессы разработки и поддержки моделей.

Дарья Мерзлякова, ведущий специалист направления продуктов для государственного сектора компании «СберАналитика», — о создании аналитической панели «Мониторинг экономики регионов».

Аналитические инструменты постепенно растворяются в бизнес-приложениях – аналитика не выделяется в отдельный модуль корпоративной инфраструктуры, а благодаря self-service BI становится ее ядром, доступным из любой информационной системы компании. Для бизнес-пользователей самообслуживание становится основой работы с BI-системами, позволяя пользователям таких систем, как «Дельта BI», оперативно получать ответы на основе анализа всех доступных данных.

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.