Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

Mail.Ru Group поможет компаниям анализировать их данные

🇷🇺 1 мин

Mail.Ru Group выделила в отдельное направление работу с big data своих клиентов. В рамках нового направления будут предоставляться услуги по созданию предиктивных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными. Директором по развитию бизнеса направления "Большие данные" назначен 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 серьезное повышение эффективности процессов маркетинга и продаж, оптимизации 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», — прокомментировал Дмитрий Сергеев, заместитель генерального директора Mail.Ru Group.

Целью анализа больших данных является извлечение закономерностей из ограниченного объема данных с возможностью их распространения на весь массив информации. Полученная таким образом закономерность может служить моделью предсказания наступления какого-либо события и в итоге может существенно повысить эффективность бизнес-процессов организаций.

К примеру, модели прогнозирования оттока клиентов, отклика на предложения, прогноз реакции на обращение через определенный канал коммуникации позволяют cделать взаимодействие с потенциальным клиентом более персонифицированным, учитывающим контекст ситуации, и тем самым добиться повышения коммерческих показателей организации, максимально заботясь о лояльности ее клиентов.

В реализации используются как 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.

В рамках развития компетенции и подготовки кадров в направлении big data Mail.Ru Group сотрудничает с ведущими 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.