Большая аналитика: Big Data для государства и корпораций


Начало 24 Апреля в 15:30

Зал 5


Поздравляем, вы создали продукт, который уже неплохо работает, а затраты на его рекламу несущественны. Как совершить следующий качественный скачок, учитывать все нюансы и различия вашей целевой аудитории? Как не обделить определенные сегменты? Как сделать пользовательский опыт наиболее релевантным ожиданиям конкретного человека? Мы поговорим о реальных кейсах применения технологии распределенной обработки и анализа больших данных.

Доклады

Сергей Марин

Вымпелком

Big Data в Вымпелкоме: стратегия и бизнес-кейсы
Билайн обладает огромным количеством и многообразием данных об абонентах, которые могут быть использованы для создания разных видов добавочной стоимости. Аналитика Больших Данных обладает рядом преимуществ по сравнению с традиционной аналитикой, что делает ее основным инструментом обработки данных оператора. Мы выделяем 7 направлений аналитики больших данных, подразделяемые на внутренние и внешние. Среди внутренних направлений мы выделяем управление качеством, развитие сотовой и розничной сети, целевой маркетинг, антиспам/антифрод. Внешние направления мы подразделяем на скоринг и верификацию, геоаналитику, мобильную рекламу и геоинформирование. В рамках выступления мы расскажем вам детали каждого из внутренних и внешних направлений.

Big Data в Вымпелкоме: алгоритмы и инструменты
  • Методы решения задач Big Data
  • Практические инструменты
  • Особенности подготовки специалистов в области хранения и обработки больших данных и машинного обучения.

Александр Хайтин

Yandex Data Factory

Борьба хорошего с лучшим. Собственные аналитики и сторонние сервисы
  • Применение решений на основе машинного обучения в бизнесе. Примеры и перспективы
  • Препятствия на пути инноваций. Опасения и риски – реальный взгляд на проблему
  • Конфликт между внутренней аналитикой и использованием внешних сервисов – неизбежен ли он?

IBM Watson. Расширяя традиционные границы аналитики
Превращение данных в конкурентное преимущество: опыт использования.