Data Science (DS) и Машинное Обучение (ML)

Сегодня у многих компаний есть большой объем накопленных данных и неструктурированной информации, которую можно использовать для различных целей: улучшение качества оказываемых услуг, повышение продаж, оптимизации бизнес-процессов.

Наиболее крупными владельцами данных являются банки, поэтому не удивительно, что именно они является драйверами развития данного направления и используют Data Science во многих направлениях работы: маркетинг, продажи, служба безопасности, служба технической поддержи и риски.

Сегодня использование инструментов Big Data  и Business Intelligence актуально для многих сфер и компаний:

• страховых компаний: cross-sell и up-sell, обнаружение случаев мошенничества, урегулирование страховых споров;
• розничной торговли: анализ предпочтений покупателей, анализ потребительской корзины и планирование ассортимента, прогнозирование потребительского спроса;
• телекоммуникационных компаний: прогнозирование оттока клиентов, прогнозирование объемов и видов трафика, cross-sell;
• производственных компаний: анализ потребностей рынка, тенденций, объемов, сезонных спадов и подъемов, прогнозирование необходимости обслуживания оборудования и ремонтных работ, прогнозирование аварийных ситуаций, техническая диагностика при управлении сложными процессами;
• медицинские учреждения: прогнозирование заболеваемости, прогнозирование осложнений после операций, управления человеческими ресурсами;
• государственные структуры и ведомства: прогнозирование криминальной обстановки, мониторинг транспортной ситуации в городе, анализ высказываний в СМИ и тд.

Наши проекты по направлению Big Data реализуются с помощью следующих технологий и платформ:

• RDB Oracle как платформа для хранения данных;
• SAP, Oracle PL/SQL, Informatica (IDR, IPC) как ETL инструменты;
• SAP BO как визуализация данных.

Результаты проектов:

• создание хранилища данных объемом 15+ TB;
• разработка витрины данных по предметным областям с объемом данных 10+ TB;
• разработка Dashboards, отчетные формы в количестве 2 000 +;
• реализация возможности анализа данных в режиме online.