Компания Mail.Ru Group провела небольшую реструктуризацию. Теперь заниматься работой с big data будет отдельное подразделение. У компании накопилось значительное количество клиентов и задач. Своим клиентам новое подразделение будет оказывать услуги по созданию предиктивных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными. Подразделение возглавил Роман Стятюгин.
«Компания занимается анализом данных фактически с момента основания. Накопленная экспертиза и компетенции позволяют предоставлять услуги по анализу big data сторонним заказчикам вне зависимости 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 другие рабочие процессы различных бизнесов. В этой связи было принято решение выделить эту работу в отдельное подразделение», рассказал CNews Дмитрий Сергеев, заместитель генерального директора Mail.Ru Group.
Технологии big data могут с успехом применяться для оптимизации бизнес-процессов. В ходе анализа больших массивов информации из ограниченного объема данных выявляются закономерности, которые с высокой вероятностью справедливы для неограниченного объема данных. Полученная таким образом закономерность может служить моделью предсказания наступления какого-либо события или помочь в принятии решений.
Примерами могут служить модели прогнозирования оттока клиентов, отклика на предложения, прогноз реакции на обращение через определенный канал коммуникации. Они позволяют сделать взаимодействие с потенциальным клиентом более персонифицированным, учитывающим контекст ситуации, и тем самым добиться повышения коммерческих показателей организации, максимально заботясь о лояльности ее клиентов, объясняют специалисты компании.
Для реализации своих продуктов специалисты Mail.ru использовали собственные технологии (например, NoSQL базы данных Tarantool), так и другие open source-решения (Apache Hadoop, Apache Spark). Для построения предиктивных математических моделей используются методы машинного обучения (Machine Learning), 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: заказчики не всегда точно знают, что хотят купить, а поставщики не всегда могут точно сформулировать, что продают, рассуждает руководитель проектного офиса Yandex Data Factory Александр Хайтин. По опыту YDF, быстрее всего «большие данные» монетизируются в банковском секторе, ритейле и телекоммуникационной отрасли.
В рамках развития компетенции и подготовки кадров в направлении big data Mail.Ru Group сотрудничает с образовательными учреждениями страны. В 2014 году на базе факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова был запущен образовательный проект «Техносфера Mail.Ru», в рамках которого сотрудники компании ведут курсы по машинному обучению и data-mining.
В конце ноября 2015 года «Мегамозг» писал, что у стратегических инвесторов Фонда развития интернет-инициатив (ФРИИ) возникли задачи, требующие анализа больших массивов данных (big data). В соответствии с их пожеланиями ФРИИ инвестирует 0,5 миллиарда рублей в развитие стартапов в этой сфере. ФРИИ создаст так называемую лабораторию «больших данных», которая займется технологическим развитием стартапов: помощью в найме нужных сотрудников, закупке и настройке оборудования, развитии программных продуктов. В ближайшие несколько лет фонд готов инвестировать в начинающие проекты до 2 миллионов рублей в обмен на долю в 7%.
В ноябре «ВымпелКом» (бренд «Билайн») и «Яндекс» начали стратегическое сотрудничество в области Big Data. Отделение Yandex Data Factory разработает сервисы по прогнозу оттока клиентов «Билайн», по повышению работы специалистов по продажам в колл-центрах и по оптимизации затрат на рекламу.
В том же ноябре-месяце «Ростелеком» купил российскую компанию «Айкумен Ибс» за $8 миллионов и вышел на рынок неструктурированных данных, сообщал «Мегамозг».
В США тысячи проектов аналитики больших данных, а в России их пока десятки, говорит директор американской компании Pivotal в России и СНГ Сергей Золотарёв. Он соглашается, что российский бизнес не до конца оценивает экономическую выгоду от аналитики больших данных и отечественный рынок аналитики больших данных отстает от ведущих стран на 3-4 года.
«Компания занимается анализом данных фактически с момента основания. Накопленная экспертиза и компетенции позволяют предоставлять услуги по анализу big data сторонним заказчикам вне зависимости 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 другие рабочие процессы различных бизнесов. В этой связи было принято решение выделить эту работу в отдельное подразделение», рассказал CNews Дмитрий Сергеев, заместитель генерального директора Mail.Ru Group.
Технологии big data могут с успехом применяться для оптимизации бизнес-процессов. В ходе анализа больших массивов информации из ограниченного объема данных выявляются закономерности, которые с высокой вероятностью справедливы для неограниченного объема данных. Полученная таким образом закономерность может служить моделью предсказания наступления какого-либо события или помочь в принятии решений.
Примерами могут служить модели прогнозирования оттока клиентов, отклика на предложения, прогноз реакции на обращение через определенный канал коммуникации. Они позволяют сделать взаимодействие с потенциальным клиентом более персонифицированным, учитывающим контекст ситуации, и тем самым добиться повышения коммерческих показателей организации, максимально заботясь о лояльности ее клиентов, объясняют специалисты компании.
Для реализации своих продуктов специалисты Mail.ru использовали собственные технологии (например, NoSQL базы данных Tarantool), так и другие open source-решения (Apache Hadoop, Apache Spark). Для построения предиктивных математических моделей используются методы машинного обучения (Machine Learning), 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: заказчики не всегда точно знают, что хотят купить, а поставщики не всегда могут точно сформулировать, что продают, рассуждает руководитель проектного офиса Yandex Data Factory Александр Хайтин. По опыту YDF, быстрее всего «большие данные» монетизируются в банковском секторе, ритейле и телекоммуникационной отрасли.
В рамках развития компетенции и подготовки кадров в направлении big data Mail.Ru Group сотрудничает с образовательными учреждениями страны. В 2014 году на базе факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова был запущен образовательный проект «Техносфера Mail.Ru», в рамках которого сотрудники компании ведут курсы по машинному обучению и data-mining.
В конце ноября 2015 года «Мегамозг» писал, что у стратегических инвесторов Фонда развития интернет-инициатив (ФРИИ) возникли задачи, требующие анализа больших массивов данных (big data). В соответствии с их пожеланиями ФРИИ инвестирует 0,5 миллиарда рублей в развитие стартапов в этой сфере. ФРИИ создаст так называемую лабораторию «больших данных», которая займется технологическим развитием стартапов: помощью в найме нужных сотрудников, закупке и настройке оборудования, развитии программных продуктов. В ближайшие несколько лет фонд готов инвестировать в начинающие проекты до 2 миллионов рублей в обмен на долю в 7%.
В ноябре «ВымпелКом» (бренд «Билайн») и «Яндекс» начали стратегическое сотрудничество в области Big Data. Отделение Yandex Data Factory разработает сервисы по прогнозу оттока клиентов «Билайн», по повышению работы специалистов по продажам в колл-центрах и по оптимизации затрат на рекламу.
В том же ноябре-месяце «Ростелеком» купил российскую компанию «Айкумен Ибс» за $8 миллионов и вышел на рынок неструктурированных данных, сообщал «Мегамозг».
В США тысячи проектов аналитики больших данных, а в России их пока десятки, говорит директор американской компании Pivotal в России и СНГ Сергей Золотарёв. Он соглашается, что российский бизнес не до конца оценивает экономическую выгоду от аналитики больших данных и отечественный рынок аналитики больших данных отстает от ведущих стран на 3-4 года.