• Главная
• О журнале
  • О журнале
  • Распространение
  • Редакционный совет
  • Редакция
  • Рубрики
  • Список рецензентов статей
  • Правила рецензирования
  • Авторы
  • Russian Logistics Journal
• Новости
  • Календарь мероприятий
  • Размещение пресс-релизов
  • Новости логистики
• Подписка
  • Подписка через агентства
  • Редакционная подписка
  • Электронная рассылка
• Реклама
  • Реклама в журнале
  • Реклама на сайте
• Архив
• Контакты

Big Data & AI Conference 2020: как big data повышает эффективность бизнеса

Применение технологий анализа больших данных и машинного обучения на сегодняшний день актуально в огромном количестве отраслей экономики. 

По разным оценкам рынок больших данных к 2024 году вырастет в 10 раз и дойдет до отметки 300 миллиардов рублей.

По оценке консалтинговых агентств активное внедрение технологий, основанных на данных, может увеличить совокупный экономический эффект в России до 1,3 триллиона рублей, что сопоставимо с 15% выручки от экспорта нефти (по ценам 2018 года).

Но как отмечают создатели конференции Big Data & AI Conference 2020 таких прогноз могло и не быть без долгой подготовительной работы, за последние 7 лет отрасль проделала значительный путь и возможно глобальные изменения, которые происходят прямо сейчас станут для неё поворотной точкой. Так это или нет можно будет узнать 17-18 сентября, когда ведущие data scientist страны соберутся на одной площадке для обсуждения актуальных кейсов в бизнесе, технологиях и науке.

Big Data более активно развивается там, где есть большие пласты информации: финансы, логистика, телеком, e-commerce, ритейл. В ритейле, где разница между закупочной ценой и продажной может достигать 40%, а маржинальность составляет от силы 3%. Повышение продаж буквально на 1% позволяет значительно улучшить экономическую эффективность. Создавая персональное предложение для каждого покупателя или для узких групп и сегментов, можно повысить конверсию и улучшить продажи. Кроме персональных предложений увеличить конверсию может и детальное понимание предельных цен. Цепочка рушится если товара нет в наличии, а значит здесь нужны модели прогнозирования спроса.

Большие данные лучше всего раскрываются в управлении компанией. С data-driven-подходом: управленческие решения основываются на объективном анализе данных. Данные о рабочих процессах, состоянии среды, клиентских потребностях помогают принимать верные решения, а создание цифрового двойника бизнеса позволяет понять, как решения отразятся на компании.

Частным случаем применения такого подхода является аналитика в HR. Используя 250 факторов, влияющих на уход ценного сотрудника, можно понять риски компании. Оптимизировать воронку подбора нового специалиста вновь поможет big data.

Как итог, трудно назвать отрасль, где технологии анализа больших данных не окажутся востребованными в ближайшей перспективе.

Тем ценнее предстоящее мероприятие по анализу больших данных - Big Data & AI Conference.

Оно состоится 17-18 сентября. В 7-й раз профессиональное сообщество (управленцы и технари) соберется на одной площадке (в этот раз – zoom), чтобы в режиме реального времени и диалога обсудить реальные кейсы работы с данными в самых разных отраслях. Более подробная информация доступна на сайте конференции www.ai-conf.org