Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

AlgoMost: about

1,252 views

Published on

AlgoMost is the international data science&analytics company

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

AlgoMost: about

  1. 1. Платформа АлгоМост
  2. 2. АлгоМост – это международная компания по анализу и обработке данных (включая Big Data analysis). Мы специализируемся на извлечении коммерчески полезных знаний из накопленных данных наших клиентов, помогая повышать эффективность и наращивать конкурентное преимущество. Мы разрабатываем кастомизированные модели и алгоритмы, построенные на данных клиента, нацеленные на решение стоящих перед ним задач. Что такое АлгоМост? 2 О компании Платформа algomost.com Команда AlgoMost team Эксперты Industrial team Это более 1000 аккредитованных специалистов по анализу данных, собранных по всему миру Это более 20 штатных специалистов мирового уровня по анализу данных в московском офисе Это более 200 экспертов в различных индустриях, участвующих в наших исследовательских проектах АлгоМост отвечает на 4 главных вопроса клиента Что происходит? Визуализация Что делать? Оптимизация Что будет? Прогнозирование Как улучшить? Развитие существующих моделей
  3. 3. Область применения 3 Что может АлгоМост для бизнеса, государства и науки? • Банковское дело • Фондовый рынок • Страхование • Ритейл • Электронная коммерция • Промышленное производство • Добывающая промышленность • Телекоммуникации • Маркетинг • И другие • Экономические кризисы • Налогообложение • Транспортная проблема • Образование • Проблемы Города • И другие • Медицина • Биология • Молекулярная генетика и генная инженерия • Биоинформатика • Астрономия • Прикладная химия • Исследование наркотической зависимости • И другие Любая деятельность в современном мире генерирует данные. На планете происходит экспоненциальный рост количества данных. К 2020 году оно достигнет 40 зеттабайт, что в 57 раз больше, чем количество песчинок на пляжах на всей поверхности Земли. Это создает необходимость работать с данными: структурировать и обрабатывать, извлекать из них полезность. Решение бизнес-задач: Решение задач государственного уровня: Решения для научных исследований:
  4. 4. Обработка, анализ, поиск закономерностей внутри «больших данных» – массы накопленной разноплановой информации – становятся всё более актуальными. Компания, где умеют извлекать нужные для нее знания из моря данных, статистики и разрозненных фактов, получает конкурентное преимущество, повышая эффективность бизнес-процессов и существенно сокращая издержки. Что может сделать АлгоМост? 4 Наши услуги Индивидуальный консалтинг Разработка алгоритмов Поддержка Позволит оценить потенциал накопленных внутри компании данных, структурировать информацию и сформировать перечень направлений для оптимизации технологических и бизнес-процессов компании. В основе алгоритмов лежит детальный анализа данных компании, который позволяет создавать обучающиеся модели для решения конкретных бизнес задач компании. Позволит развивать алгоритмы, привлекая внешние источники информации и насыщая их актуальными данными. Это обеспечит устойчивость внедренного алгоритма и повысит эффективность его работы.
  5. 5. Клиент АлгоМост 2-3 месяца 1-2 года Конкурс Smart Grid (распределенная исследовательская группа) Схема работы Public Account Стадии проекта: 1-ый этап: Обработка данных клиента. Формулировка перечня возможных задач. 2-ой этап: Проведение конкурса на разработку алгоритма. Выбор ТОП-5 лучших алгоритмов и моделей. 3-ий этап: Апробация алгоритма на данных клиента. Создание Smart Grid из команд-победителей для максимально эффективного решения задач клиента. 5 по результатам конкурса (+ резервный пул из участников конкурса, создающих эффективные модели) из индустрии заказчика, участвующие в исследованиях и разработке Алго Мост Данные Задачи Алгоритмы (созданные на 1 этапе) 5 лучших датамайнеров 2 эксперта менеджмент всех процессов Алгоритмы высочайшего мирового уровня, готовые к интеграции в инфраструктуру заказчика 5 Smart Grid:
  6. 6. Схема работы Private Account Работа над решением задачи клиента в формате Private account подразумевает полную защиту данных и обеспечивает высокий уровень безопасности при их обработке. Над решением задачи клиента работает Private Grid (персональная исследовательская группа), в которую входят специалисты нашей компании. 1-ый этап: Обработка данных клиента. Формулировка перечня возможных задач. 2-ой этап: Создание Private Grid c привлечением лучших специалистов компании для максимально эффективного решения задач клиента. 6 Данные Задачи Датамайнеры АлгоМост Эксперты АлгоМост Эксперты Заказчика Алгоритмы высочайшего мирового уровня, готовые к интеграции в инфраструктуру заказчика Менеджмент всех процессов АлгоМост
  7. 7. Основным трендом в банковской и страховой сферах является неуклонный рост количества неоднородных данных о клиентах. Анализ накопленных данных позволяет компаниям решать следующие задачи: • Прогнозирование спроса на продукты • Сегментация клиентов • Предсказание прибыльности новых продуктов и услуг для разных групп клиентов • Анализ совместных продаж продуктов и услуг • Выявление предпочтений пользователей и формирование таргетированных предложений • Анализ поведения клиентов • Моделирование лояльности и оттока клиентов • Создание скоринговых моделей (в том числе с привлечением внешних данных о клиентах) • Выявление случаев мошенничества • Оптимизация работы сети банкоматов • Решение задач инвестиционного банкинга и управления финансовыми показателями • И другие. ТКС Банк Время проведения конкурсов: Весна 2013 Суммарный призовой фонд: 100 000 руб. + 6 iPad’ов Задача о скоринге Прогнозирование вероятности кредитного дефолта на основе данных от кредитных бюро и тестовых выборках по клиентам банка. Задача о паспортах (структурирование данных) Необходимо для структурирования данных, так как форма написания одного и того же подразделения, выдавшего паспорт, очень сильно различается. 7 BEST PRACTICE В 2011 одна из крупнейших американских страховых компаний объявила конкурс на создание модели оценки вероятности страховых выплат в зависимости от характеристик транспортного средства застрахованного лица. В результате конкурса компания отобрала три наиболее успешные модели. Чистая прибыль Allstate в 2012 увеличилась в три раза по сравнению с 2011 годом до $2.3 млрд. из-за совокупности факторов, одним из которых стало внедрение новых моделей оценки рисков. Суммарные затраты Allstate на проведение конкурса составили $25,000 Решения: Банковская сфера и страхование
  8. 8. Ритейл – одна из основных data-насыщенных индустрий, ежедневно генерирующая 2,5 миллиарда гигабайт данных. Анализ накопленных данных позволяет компаниям решать следующие задачи: • Анализ и оптимизация транспортных схем розничной сети • Оптимизация закупок и управления запасами • Выявление недобросовестных поставщиков и производителей • Оптимизация производственных процессов • Оптимизация продуктовой матрицы • Анализ совместных покупок, выработка рекомендаций по расположению товара в магазинах • Прогнозирование спроса и создание рекомендаций по оптимизации ценовой политики • Анализ поведения покупателей: сегментация клиентов, разработка рекомендаций по созданию программ лояльности и маркетинговых акций • Анализ стратегии управления персоналом • И другие. Крупнейшая розничная сеть в Великобритании в 2011 году устраивала конкурс по созданию модели, предсказывающей, когда клиент в следующий раз пойдет в магазин, и сколько он потратит. Компания потратила на это около $15,000 взамен получив модели, позволяющие с определенной точностью предсказать следующий визит и траты клиента. Решения: Ритейл 8 BEST PRACTICE Сеть магазинов Wal-Mart имеет опыт применения методов анализа текстов и машинного обучения. В результате анализ семантики повысил уровень продаж, совершаемых онлайн, на 10%-15%, что для компании равносильно млн. долларов. Анализ эффективности маркетинговых акций и программ лояльности – одни из новейших задач для аналитических систем. Понимание привычек своего покупателя позволяет предложить оптимальный состав товаров и услуг и, в итоге, получить от клиента максимум денег или продать ему максимум продуктов и сервисов.
  9. 9. Решения: Телекоммуникации Благодаря повсеместному распространению мобильной связи к 2016 году 1,8 экзабайт данных будет генерироваться клиентами телеком-компаний каждый месяц. Анализ накопленных данных позволяет компаниям решать следующие задачи: • Разработка сервисов, основанных на анализе данных о местоположении пользователей • Создание рекламных рекомендательных систем • Выявление случаев кибермошенничества • Оптимизация маркетинговых предложений • Выявление причин и предсказание оттока клиентов • Проактивное выявление проблем клиента • Анализ ROI телекоммуникационной сети • «Умное» планирование функционирования телекоммуникационной сети • Оптимизация расположения телефонных вышек • Анализ данных на предмет их возможного предоставления внешним разработчикам сервисов и приложений • Анализ и прогнозирование спроса на различные продукты и сервисы • Создание моделей динамических портретов клиентов • И другие. 9 BEST PRACTICE British Telecom, проанализировав предпочтения своих клиентов, смогла повысить количество откликов на предложение по почтовой рассылке на 100 процентов. MCI Communications смогла сэкономить миллионы долларов проанализировав причины оттока клиентов и сконцентрировавшись на наиболее прибыльных. Rural Cellular Corporation использует технологию Data Mining для более точного позиционирования своих услуг и тарифных планов. Globe Telecom повысила отклик пользователей за счет Создания краткосрочных персональных маркетинговых Предложений, разработанных при помощи анализа Данных. При этом отклик абонентов возрос до 600%.
  10. 10. Михаил Левиев Генеральный директор Директор Научно-технического и Бизнес центра наукоемких стартап проектов при МФТИ. Имеет большой опыт коммерциализации наукоемких проектов. Дмитрий Бирюков Председатель совета директоров Обладает многолетним успешным опытом венчурных инвестиций. Академик Болгарской Академии Наук, бывший член совета директоров European Network Association (TERENA), член комитета по информационным технологиям при Европейской Комиссии. На данный момент область интересов г-на Боянова касается компьютерных сетей, цифрового моделирования и безопасности сетей. Кирил Боянов Член научно-технического совета Профессор Ченстоховского Политехнического Университета (Польша). Автор множества книг и публикаций в областях нейронных сетей и компьютерного интеллекта, также специа- лизируется на нечетких системах и классификации данных. В настоящее время специализируется на анализе потоковых данных, обработке и поиске графических данных, нейронных сетях и нечетких системах, компьютерного интеллекта, стати- стических методах распознавания данных, методиках классификации данных. Лешек Рутковский Член научно-технического совета Самит Яковлев Управляющий партнер Имеет признанный мировым сообществом опыт работы на фондовом рынке (в том числе - управление активами с применением алгоритмических торговых систем). Совет директоров и Advisory Board Профессор кафедры математических методов прогнозирования факультета ВМК Московского государственного университета. Лучший специалист в области анализа данных в России. Долгое время занимал первое место в рейтинге специалистов по анализу данных от KAGGLE. Имеет большой опыт решения практических задач методами анализа данных. Александр Дьяконов Директор по науке 10 Дмитрий Якушкин Член совета директоров Дмитрий Якушкин закончил Московский государственный институт международных отношений МИД РФ и более 20 лет проработал в журналистике, специализируясь в области международной политики. В 1998 году Дмитрий Якушкин был назначен Заместителем Руководителя Администрации Президента и пресс-секретарем Президента РФ. После ухода с государственной службы занимался различными проектами по линии общественных связей в сфере бизнеса.
  11. 11. Команда 2003-2007 «Международная ассоциация культурного, научного и образовательного сотрудничества». 2007-2012 Японская государственная телерадиокомпания «Эн-Эйч- Кей» (NHK) Московское представительство. Имеет большой опыт в реализации международных партнерских программ. Зоя Кан Директор партнерских программ Имеет 12-летний опыт работы во фронт-офисных подразделениях крупных западных компаний. Ольга Степанова Директор по международному развитию Имеет большой опыт работы в медиа- коммуникациях, стратегическом и event менеджменте. Алина Соболевская Директор по стратегии 11 Александра Рыбалкина Директор по коммуникациям Имеет большой опыт в сфере маркетинга и PR, разработке партнерских программ и продвижении проектов.
  12. 12. +7 495 792 9951 8 800 555 92 33 www. algomost.com info@algomost.com Россия, г. Москва, Саввинская наб., 15 12 Поинтересуйтесь, какие данные накапливает ваша компания? Ваш первый шаг на АлгоМост Хотите узнать, сколько прибыли можно извлечь из них?

×