Большие Данные: где искать полезные идеи?

Мария Сысойкина Все чаще в ИТ-сфере говорят о четвертой промышленной революции: Например, по мере того, как совершенствуется интернет вещей, все больше компаний готовы опробовать эти технологии. Те, кто все еще не начал проекты в области ИВ, торопятся выстроить новую стратегию, подчас без основательной проработки общей стратегии трансформации бизнеса. Стратегия строится вокруг интернета вещей, больших данных, искусственного интеллекта. Но не все компании готовы доверять этим технологиям. Как вам удается менять эту ситуацию? Причина недоверия в том, что пока в мире мало хороших кейсов, примеров использования.

: выгода реальна

Извлечение огромных объемов данных о клиентах, продукции и рекламных данных. Улучшение показателей продаж и эффективности маркетинговой деятельности Розничные банковские услуги Исследование целого ряда новых источников данных с целью лучшего понимания клиентов и моделей продаж банка, например более точное сегментирование потенциально выгодных клиентов и создание для них персональных предложений. Повышение качества обслуживания клиентов и эффективности продаж Розничная торговля Обработка транзакционных данных ККМ, привязанных к картам лояльности клиентов, для лучшего понимания закономерностей совершения покупок.

Более целенаправленные предложения, например подгузники и пиво новоиспеченным родителям — ввиду того, что с рождением ребенка они не смогут часто посещать пабы. Например, можно ускорить продвижение очереди, прогнозируя вероятные заказы.

Термин «Большие данные» (Big data) используется для обозначения инициатив и технологий, которые включают в себя Многообразие этой информации осложняет их обработку, и те, кому удается это делать на благо своего бизнеса, относятся сегодня к числу успешных. Big Data.

Свою карьеру Гюнтер начинал в качестве редактора газеты . в Иннсбруке, подразделение . В году Гюнтер пришел в компанию на должность менеджера по маркетингу в Центральной Европе. В его основные задачи входит определение потребностей рынка и направление усилий компании на их удовлетворение. Будучи экспертом в области управления неструктурованными данными в корпоративных инфраструктурах хранения, Гюнтер отвечает за продвижение решений для .

Облачная инфраструктура для Больших Данных - инструмент предоставления быстро адаптируемых сервисов Бизнес-модели, основанные на облачных архитектурах, отличаются от стандартных сервисных предложений своей адаптивностью, позволяют обеспечивать хорошее соотношение цены и качества и формировать гибкие контрактные условия. Облачные инфраструктуры просто обязаны быть высокоэффективными по цене и масштабируемыми, чтобы минимизировать капитальные затраты и дать возможность сервис-провайдеру сформировать конкурентные предложения.

представляет решения для , позволяющие провайдерам как внутренних, так и внешних облачных услуг использовать мощные инфраструктурные составляющие для создания гибкой платформы, ориентированной на будущий рост бизнеса. Компании могут сами развернуть у себя эти инфраструктуры, подобные тем, что строят крупные сервис-провайдеры, но по более приемлемой цене. представляет собой быстро разворачиваемую модульную эталонную архитектуру, включающую в себя серверы, сетевое оборудование и системы хранения .

В области развития бизнеса и руководства проектами создания информационных систем Сергей специализируется более 17 лет.

Многие из нас также используют умные термометры, чтобы мониторить температуру жилых помещений и, возможно, даже умный дверной звонок чтобы наблюдать за крыльцом. Но что если заглянуть дальше наших домов и дворов? Интернет вещей обещает поменять множество аспектов наших жизней, поэтому я решил задать 14 предпринимателям из , Молодёжный предпринимательский совет следующий вопрос:

Эволюция под грузом больших данных Почему новые технологии до сих пор не применяются Чтобы изменить такое положение дел, нам не хватает неких Стало больше данных, появились новые способы обработки и ли готовые технологические решения для крупного бизнеса и .

Разработки Помогают объехать пробки Данные помогают водителям добраться до точки назначения в прямом смысле этого слова. Речь идет о навигаторах — они строят кратчайший маршрут без пробок и дорожных работ. Навигаторы каждые несколько секунд отправляют свои координаты в систему поставщика приложения. На основании полученных данных алгоритм строит трек, то есть маршрут с информацией о скорости движения.

На основании суммы треков, полученных от множества водителей, и идет выявление заторов. Автомобили являются частью сети и формируют стабильный поток информации. При этом они могут обмениваться данными с окружающей инфраструктурой. Использоваться для определения дорожных заторов могут и камеры видеонаблюдения, установленные на перекрестках в городе. Исследователи работают над различными вариантами реализации таких решений.

Эта информация будет поступать в , а затем в кластеры, ответственные за агрегацию данных и их обработку. Кластеры принимают данные по и занимаются интерпретацией. Например, если на одном участке несколько пользователей приложения-навигатора движутся с маленькой скоростью, система понимает, что движение на нем затруднено.

Пламенный мотор. Роботизация изменит рынок труда за 10 лет

Решения для искусственного интеллекта ИИ Раскройте потенциал данных Модернизируйте ИТ-инфраструктуру и используйте возможности искусственного интеллекта, чтобы получать аналитические данные, которые помогут вам повысить эффективность работы и трансформировать процесс принятия решений для развития вашего бизнеса. Благодаря самому широкому в отрасли спектру продуктов и сервисов для инфраструктуры ИИ, многолетнему опыту и экосистеме надежных партнеров по технологиям и услугам предлагает инновационные решения, которые упрощают работу и позволяют заказчикам эффективно использовать перспективные возможности ИИ.

Только предлагает широкий спектр технологий для аналитики данных и высокопроизводительных вычислений, которые лежат в основе успешного внедрения ИИ. Повышение эффективности работы Получайте более значимую и подробную аналитическую информацию на основе данных, которая позволит вам повысить эффективность работы. Трансформация процесса принятия решений Начните внедрение ИИ, чтобы раскрыть огромный потенциал аналитики данных, которая позволит вам трансформировать процесс принятия решений в реальном времени.

Большие данные используются и в автомобильной сфере, помогая Данные помогают водителям добраться до точки назначения в прямом а затем в кластеры, ответственные за агрегацию данных и их обработку. В будущем этот список пополнится другими участниками . Ваше имя *.

Похоже, никогда еще эта фраза не звучала так верно, как сегодня. Во втором десятилетии 21 века информация стала не только сырьем, инструментом и оружием, но также самым главным активом, за обладание которым сражаются корпорации и правительства. Об этом мы сегодня и поговорим. В современной деловой среде распоряжение данными является важнейшим показателем успеха предприятия. Многие компании начали осознавать важность навыков использования информации. Многообразие этой информации осложняет их обработку, и те, кому удается это делать на благо своего бизнеса, относятся сегодня к числу успешных.

предполагает создание больших объемов сложных данных, их хранение, извлечение и анализ. Двадцать лет назад обычный компьютер имел жесткий диск со средним объемом 10 гигабайт. Сегодня социальные платформы, такие как , ежедневно обрабатывают более полмиллиарда терабайт данных.

7 инноваций со всего мира в сфере складских технологий

Иван Канардов, руководитель направления бизнес консалтинга компании МОЛГА Консалтинг В современном мире с каждым годом количество информации растет от года в год. Необходимость их обработки повлекла за собой взрывной рост вычислительных мощностей и скоростей. После того, как компании поняли, что подбор сотрудников в современных условиях похож на маркетинг и своего кандидата можно вычислить примерно так же, как своего потенциального клиента, многие компании стали анализировать данные, определяя наиболее подходящие методы подбора, избавляясь от неэффективных этапов.

Например, отказался от сложных задачек на входящих интервью, именно потому, что успешное их решение не связанно с эффективностью дальнейшей деятельности.

Как технологии обработки Больших Данных помогут изменить будущее вашего бизнеса. Люк Лонерган, соучредитель и СТО, Greenplum, EMC.

Подобное было невозможно ещё десять лет назад. Большие данные — это наука случайностей и девиаций. При помощи больших данных можно стать президентом США, остановить пандемию гриппа и поймать преступника на горячем. Штаб Обамы использовал технологию во время президентских выборов года. Перед каждой большой акцией кандидатов исследователь Нейт Сильвер с точностью до штата моделировал, как в результате распределятся симпатии избирателей.

Компания помогла остановить распространение свиного гриппа в году. Сопоставив сотни поисковых запросов с медицинским справочником, специалисты компании научились выявлять очаги инфекции — оказалось, например, что люди, заболевшие гриппом, ищут в интернете не только средства от кашля, но и расписание школьных игр по баскетболу. Передав эти данные в минздрав США, спас тысячи человек.

15 главных книг для ИТ-предпринимателей от экспертов и трекеров ФРИИ

Какие риски поджидают вас в и как с ними справиться — читайте ниже. Любой менеджмент несет в себе определенные риски из-за возможности принять неверное решение при информационных ограничениях. Именно для повышения эффективности принимаемых решений и снижения рисков неправильных решений компании обращаются к большим данным. Но ведь и большим данным тоже сопутствуют риски. Оценим некоторые из них.

Однако данные о вашем местонахождении гораздо ценнее номера на законодательство и помогают выбрать место для прибыльного кофешопа. Например, IBM Watson Health использует большие данные для Особое развитие получает технология потоковой обработки данных.

Технологии , 16 мая Как искусственный интеллект изменит поле боя будущего Индустрия искусственного интеллекта ИИ и машинного обучения сегодня стремительно растет, а сферы применения, в том числе и военные, практически безграничны. Искусственный интеллект дает три главных преимущества военным: Как использовать Новости о внедрении искусственного интеллекта в последнее время приходят все чаще. Буквально на днях Воздушно-космические силы России впервые испытали автоматизированную систему управления средствами противовоздушной обороны с элементами искусственного интеллекта.

Система сама анализирует воздушную обстановку и выдает рекомендации на применение тех или иных вооружений, что позволяет средствам ПВО реагировать быстрее на угрозы в режиме реального времени. В начале года аналитический ресурс . В году он оценивается в 39,2 миллиарда долларов. За девять лет страны потратят на развитие данных технологий в оборонке миллиардов долларов. Большая часть рынка придется на военных роботов, затем, в порядке убывания, на компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание речи и анализ социальных сетей.

Большие данные: все, что вам необходимо знать

И особенно активно внедряются они в сфере бизнеса и предпринимательства — автоматизируются любые бизнес-процессы, ручной труд заменяется -решениями, -инструменты делают дешевле и удобней многие операции. В эту подборку мы собрали восемь вышедших на портале Бизнес-трип со всеми удобствами: Им неудобно использовать несколько систем бронирования, не хватает времени для поиска наиболее выгодных вариантов и всегда нужны отчётные документы для бухгалтерии.

Поняв, что на рынке нет одного сервиса, предлагающего все эти опции, предприниматель Максим Яремко решил его создать.

В то же время использование больших данных может принести практическую пользу во вполне понятных для бизнеса задачах. Как спрогнозировать продажи в будущем месяце/квартале/году;; Как выделить « ядро» Как нужно изменять (в зависимости от времени и ситуации) цену и.

К списку публикаций 15 декабря : Мы и не заметили, как большие данные стали неотъемлемой частью повседневной жизни. Искусственный интеллект , машинное обучение , глубокое обучение , нейронные сети — эти термины больше не являются привилегированным вокабулярием аналитиков-программистов и все чаще звучат среди финансистов и маркетологов. Анализ данных больше не профессия, а образ мысли, компетенция, которая в ближайшие годы станет востребованной почти в каждой области жизнедеятельности.

Объем текстовой и визуальной информации исчисляется уже не терабайтами, а эксабайтами и зетабайтами. Вычислительные мощности возросли пропорционально — сейчас процессоров на земле больше, чем людей, и каждый из них ориентирован на обработку огромных массивов данных. Когда технология только начинала развиваться, казалось, что выудить из беспорядочных залежей устаревшей неструктурированной информации — все равно, что искать иголку в стоге сена.

Но оказалось все совсем не так.

Как изменит вашу жизнь

Слушайте каждую среду в Тема разговора — . Многие об этом слышали, кто-то работает с этим, но не все знакомы близко. Расскажите об этом термине поподробнее, пожалуйста. История данного термина началась не так давно. Впервые его использовал редактор журнала Клифорд Линч в году в статье, посвященной быстрому росту количества данных в мире.

Данные как главный бизнес-актив и выгоды новых подходов к анализу данных. Согласно циклу зрелости технологий Gartner, большие данные Cloud computing, Облачные вычисления, облачная обработка данных . которые помогут им осмыслить эффективность их деятельности с новых позиций.

Постановка задачи классификации и регрессии. Обзор алгоритмов машинного обучения. Эффективное использование данных в организации. Особенности внедрения технологий больших данных на практике, в т. Определение перспектив использования данных в вашей организации и способы их монетизации. Расчёт конфигурацию -инфраструктуры, которая понадобится под ваш проект на старте и в будущем. Выбор необходимых алгоритмов машинного обучения. Грамотное формулирование задачи для проекта по внедрению технологий больших данных.

В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения. В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.

Почему вы рискуете опоздать, если не перейдете на цифровые технологии бизнеса прямо сейчас

Редактор, Москва С помощью можно создавать принципиально новые клиентские сервисы. Какие компании уже приступили к этому? Любой бизнес собирает и хранит много, очень много данных: В тот момент, когда все эти данные невозможно обработать усилиями человека, они превращаются в .

служб, выполненных в соответствии с требованиями вашей бизнес- аналитики. и локальные настройки, которые помогут вам просмотр содержимого. . поколения использует большие данные, а также облачные технологии и и экономичной обработки огромных объемов данных из разнообразных и.

— величина физического объёма. — скорость прироста и необходимости быстрой обработки данных для получения результатов. — возможность одновременно обрабатывать различные типы данных. Объёмы неоднородной и быстро поступающей цифровой информации обработать традиционными инструментами невозможно. Сам анализ данных позволяет увидеть определённые и незаметные закономерности, которые не может увидеть человек.

Это позволяет оптимизировать все сферы нашей жизни — от государственного управления до производства и телекоммуникаций. Например, некоторые компании ещё несколько лет назад защищали своих клиентов от мошенничества, а забота о деньгах клиента — забота о своих собственных деньгах. Решения на основе :

Лекция 1: Общее понятие о больших данных

Узнай, как мусор в"мозгах" мешает тебе эффективнее зарабатывать, и что можно предпринять, чтобы избавиться от него полностью. Нажми здесь чтобы прочитать!