Компания Группа компаний «Мэйл.
Ру» провели небольшую реструктуризацию.
Теперь будет отдельное подразделение по работе с большими данными.
У компании накопилось значительное количество клиентов и задач.
Новое подразделение будет предоставлять своим клиентам услуги по созданию прогнозных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консультированию в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными.
Дивизию возглавил Роман Стятюгин.
«Компания занимается анализом данных практически с момента своего основания.
Накопленные экспертиза и компетенции позволяют нам предоставлять услуги по анализу больших данных сторонним заказчикам независимо от географии присутствия.
Прежде всего, это проекты, которые направлены на повышение эффективности процессов маркетинга и продаж, оптимизацию производства, логистики, управления рисками, планирования, управления персоналом и других рабочих процессов различных предприятий.
В связи с этим было принято решение выделить эту работу в отдельное подразделение».
сказал CNews Дмитрий Сергеев, заместитель генерального директора Mail.Ru Group. Технологии больших данных могут успешно использоваться для оптимизации бизнес-процессов.
При анализе больших объемов информации из ограниченного объема данных выявляются закономерности, которые с высокой вероятностью будут справедливы для неограниченного объема данных.
Полученная таким образом закономерность может служить моделью для прогнозирования возникновения события или помочь в принятии решения.
В качестве примеров можно привести модели прогнозирования оттока клиентов, реагирования на предложения и прогнозирования реакции на обращение через конкретный канал коммуникации.
Они позволяют сделать взаимодействие с потенциальным клиентом более персонализированным с учетом контекста ситуации и тем самым добиться повышения коммерческих показателей организации, максимально заботясь о лояльности своих клиентов, поясняют эксперты компании.
Для продажи своих продуктов специалисты Mail.ru использовали собственные технологии (например, базу данных NoSQL Tarantool) и другие решения с открытым исходным кодом (Apache Hadoop, Apache Spark).
Для построения прогнозных математических моделей используются методы машинного обучения, в том числе собственные разработки компании, например, алгоритм построения моделей Multiclass Look-alike, являющийся развитием метода PU Learning. Спрос и предложение в сегменте аналитики больших данных не структурированы: клиенты не всегда точно знают, что хотят купить, а поставщики не всегда могут точно сформулировать, что они продают, говорит Александр Хайтин, руководитель проектного офиса «Фабрики данных Яндекса».
Из опыта ЯДФ Быстрее всего «большие данные» монетизируются в банковском секторе, розничной торговле и телекоммуникациях.
В рамках развития компетенций и обучения в области больших данных Mail.Ru Group сотрудничает с образовательными учреждениями страны.
В 2014 году на базе факультета вычислительной математики и математики МГУ им.
М.
В.
Ломоносова, в рамках которого сотрудники компании преподают курсы по машинному обучению и интеллектуальному анализу данных.
В конце ноября 2015 года Мегамозг написал , что стратегические инвесторы Фонда развития интернет-инициатив ( ФРИИ ) возникли проблемы, требующие анализа больших наборов данных (big data).
В соответствии с их пожеланиями ФРИИ инвестирует 0,5 млрд рублей в развитие стартапов в этой сфере.
ФРИИ создаст так называемую лабораторию «больших данных», которая будет заниматься технологическим развитием стартапов: помогать в найме необходимых сотрудников, закупке и настройке оборудования, разработке программных продуктов.
В ближайшие несколько лет фонд готов вложить в стартап-проекты до 2 млн рублей в обмен на долю в 7%.
В ноябре «ВымпелКом» (бренд Билайн) и «Яндекс» начало стратегическое сотрудничество в сфере больших данных.
Департамент «Фабрики данных Яндекса» будет развивать сервисы для прогнозирования оттока клиентов «Билайн», улучшения работы специалистов по продажам в колл-центрах и оптимизации расходов на рекламу.
В том же ноябре Ростелеком купил российскую компанию «Икумен Ибс» за $8 млн и вышел на рынок неструктурированных данных, сообщил «Мегамозг».
В США существуют тысячи проектов по аналитике больших данных, а в России их еще десятки, говорит директор американской компании Ключевой в России и СНГ Сергей Золотарев.
Он согласен, что российский бизнес не в полной мере оценивает экономические преимущества аналитики больших данных, а отечественный рынок аналитики больших данных отстает от ведущих стран на 3-4 года.
Теги: #большие данные #Большие данные #Российский рынок #mail.ru group #реструктуризация бизнеса #оптимизация бизнес-процессов #Бизнес-модели
-
Статья Мастерство Маркетинга
19 Oct, 24 -
5 Советов По Снижению Стресса За Компьютером
19 Oct, 24 -
Мониторинг Фриланс-Платформ В Slack
19 Oct, 24 -
Дерьмо И Совпадение
19 Oct, 24
