Полный комплекс услуг и решений по бизнес-аналитике (Business Intelligence, BI) от Softline.
Внедрение BI-систем на платформах ведущих мировых производителей: Oracle, Microsoft, IBM, QlikView.
Обзор возможностей и преимуществ систем бизнес-аналитики (BI).
Подробнее: http://services.softline.ru
Полный комплекс услуг и решений по бизнес-аналитике (Business Intelligence, BI) от Softline.
Внедрение BI-систем на платформах ведущих мировых производителей: Oracle, Microsoft, IBM, QlikView.
Обзор возможностей и преимуществ систем бизнес-аналитики (BI).
Подробнее: http://services.softline.ru
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky AndreyMarina Payvina
Генеральный директор Консультационной Группы АТК, Андрей Краснопольский, представил отраслевое решение компании для ритейлеров и показал, как использовать Qlik Sense для анализа продаж, маркетинговых акций, складских запасов и управления потерями. Спикер провел живую демонстрацию работы системы и показал кейсы по комплексной аналитике потерь и товародвижения.
Коробочный модуль АТК ДОМИНО 8. Анализ продаж, Софт-ВестMarina Payvina
Компания Софт-Вест представила коробочное решение «АТК Домино 8. Анализ продаж», созданное совместно с Консультационной Группой АТК. Андрей Вальман, руководитель проектов, показал, как использовать модуль для анализа эффективности продаж на основе системы Домино для торговых компаний.
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Marina Payvina
Как извлечь пользу из больших данных.
Инструменты бизнес-аналитики для анализа и исследования больших данных
Мероприятие:
День Науки НИУ ВШЭ 2015
Фото: http://vk.com/album-66011151_214023156
Модель базы знаний для выбора поставщика программного продукта. Система КАРКАС
Knowledge base model for supplier selection of a software product. System KARKAS
Бизнес-аналитика – не роскошь, а средство для принятия решений:TechExpert
• BI, как требование и конкурентное преимущество в современном мире
• Практика внедрения BI: бизнес-ориентированный подход, уровни аналитики, поэтапность внедрения, подходы к построению Data Mining, OLAP
Paris Tableau 2014 - From 13 to 16 November - Press kit RusseAgence Colonnes
For its fourth edition, Paris Tableau gives appointment, from 13 to 16 November, to international art lovers and collectors of old master paintings to discover the selection of 26 French and foreign exhibitors.
This year, Paris Tableau is also proposing to consider the various ways a collection can be designed and put together, whether by a private collector, a foundation or a public institution. Evidenced by the exhibition Three Collections, a Single Passion which will gather pieces from Centraal Museum d’Utrecht, the Fondation P. & N. de Boer, completed by three paintings preserved at the hôtel de La Vaupalière, presented on the occasion of a privileged partnership with AXA ART.
Доклад «Не платим за софт, а используем свободное ПО»
Иван Большаков, эксперт по системам управления ИТ-инфраструктурой
Семинар КРОК 27 ноября 2015 «ITSM - источник экономии Ваших расходов на ИТ» - http://www.croc.ru/action/detail/59018/
Семинар 24-25 апреля 2014 г. «R + TABLEAU. ПРОГНОЗИRОВАНИЕ И BIG DATA АНАЛИЗ»АНАЛИТИКА ПЛЮС
Публикуем небольшую часть раздаточных материалов нашего семинара «R + TABLEAU. ПРОГНОЗИRОВАНИЕ И BIG DATA АНАЛИЗ», который прошел 24-25 апреля 2014 г. в Москве. Подробнее о семинаре, отзывы участников семинара см. здесь: http://analytikaplus.ru/?page_id=2122
CleverDATA is a leading Russian IT company with 43 branches in Russia and abroad and over 7,000 employees. It provides data management platforms, data marketing solutions, and predictive analytic models and big data processing solutions. It helps clients in various industries like online advertising, media, finance, retail, and public sector to make their businesses more effective with data-driven solutions like customer data enrichment, marketing automation, and operational analytics. The company aims to make data more intelligent and valuable for its customers through technologies related to the Fourth Industrial Revolution like the Internet of Things, artificial intelligence, and exponential organization models.
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky AndreyMarina Payvina
Генеральный директор Консультационной Группы АТК, Андрей Краснопольский, представил отраслевое решение компании для ритейлеров и показал, как использовать Qlik Sense для анализа продаж, маркетинговых акций, складских запасов и управления потерями. Спикер провел живую демонстрацию работы системы и показал кейсы по комплексной аналитике потерь и товародвижения.
Коробочный модуль АТК ДОМИНО 8. Анализ продаж, Софт-ВестMarina Payvina
Компания Софт-Вест представила коробочное решение «АТК Домино 8. Анализ продаж», созданное совместно с Консультационной Группой АТК. Андрей Вальман, руководитель проектов, показал, как использовать модуль для анализа эффективности продаж на основе системы Домино для торговых компаний.
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Marina Payvina
Как извлечь пользу из больших данных.
Инструменты бизнес-аналитики для анализа и исследования больших данных
Мероприятие:
День Науки НИУ ВШЭ 2015
Фото: http://vk.com/album-66011151_214023156
Модель базы знаний для выбора поставщика программного продукта. Система КАРКАС
Knowledge base model for supplier selection of a software product. System KARKAS
Бизнес-аналитика – не роскошь, а средство для принятия решений:TechExpert
• BI, как требование и конкурентное преимущество в современном мире
• Практика внедрения BI: бизнес-ориентированный подход, уровни аналитики, поэтапность внедрения, подходы к построению Data Mining, OLAP
Paris Tableau 2014 - From 13 to 16 November - Press kit RusseAgence Colonnes
For its fourth edition, Paris Tableau gives appointment, from 13 to 16 November, to international art lovers and collectors of old master paintings to discover the selection of 26 French and foreign exhibitors.
This year, Paris Tableau is also proposing to consider the various ways a collection can be designed and put together, whether by a private collector, a foundation or a public institution. Evidenced by the exhibition Three Collections, a Single Passion which will gather pieces from Centraal Museum d’Utrecht, the Fondation P. & N. de Boer, completed by three paintings preserved at the hôtel de La Vaupalière, presented on the occasion of a privileged partnership with AXA ART.
Доклад «Не платим за софт, а используем свободное ПО»
Иван Большаков, эксперт по системам управления ИТ-инфраструктурой
Семинар КРОК 27 ноября 2015 «ITSM - источник экономии Ваших расходов на ИТ» - http://www.croc.ru/action/detail/59018/
Семинар 24-25 апреля 2014 г. «R + TABLEAU. ПРОГНОЗИRОВАНИЕ И BIG DATA АНАЛИЗ»АНАЛИТИКА ПЛЮС
Публикуем небольшую часть раздаточных материалов нашего семинара «R + TABLEAU. ПРОГНОЗИRОВАНИЕ И BIG DATA АНАЛИЗ», который прошел 24-25 апреля 2014 г. в Москве. Подробнее о семинаре, отзывы участников семинара см. здесь: http://analytikaplus.ru/?page_id=2122
CleverDATA is a leading Russian IT company with 43 branches in Russia and abroad and over 7,000 employees. It provides data management platforms, data marketing solutions, and predictive analytic models and big data processing solutions. It helps clients in various industries like online advertising, media, finance, retail, and public sector to make their businesses more effective with data-driven solutions like customer data enrichment, marketing automation, and operational analytics. The company aims to make data more intelligent and valuable for its customers through technologies related to the Fourth Industrial Revolution like the Internet of Things, artificial intelligence, and exponential organization models.
Задачи решает IBM Cognos - бюджетирование сверху-вниз, снизу-вверх, планирование по драйверам, скользящее планирование, прогнозирование и анализ «что, если», план-факт отчетность, прозрачный и управляемый процесс согласования (workflow), версионность и многосценарность, ответственность, высокий уровень контроля (аудиторский след)
Подходы к построению хранилищ данных в крупных организацияхСбертех | SberTech
6-7 июня на мероприятии Startup Village в Сколково прошла серия митапов, организованных совместно Сбербанком и СберТехом. Вашему вниманию - серия презентационных материалов с мероприятия.
Загрузить запись вебинара можно здесь: https://www.owox.com/c/1l9
На вебинаре вы узнаете:
➤Как оценить текущие возможности аналитики в компании и определить зоны «провисания».
➤Как выявить требования к системе сквозной аналитики и разработать целевую модель.
➤Как поэтапно внедрить систему сквозной аналитики с расчетом эффекта для бизнеса.
➤Как с помощью продуктов OWOX BI и Google объединить в Google BigQuery все данные, необходимые для сквозной аналитики: действия пользователей на сайте и в мобильных приложениях, расходы на рекламу, доходы, выполненные заказы, звонки и email-рассылки.
➤Истории успеха наших клиентов: как они настроили систему сквозной аналитики и использовали полученные данные для достижения своих бизнес-целей.
Вебинар будет полезен:
Ecommerce и retail проектам, аналитикам и маркетологам.
Как спроектировать систему сквозной аналитикиMariia Bocheva
75% пользователей ищут товары в интернете, а покупают в офлайн-магазинах. 56% покупок в магазинах совершаются после изучения товаров в интернете. Эти цифры красноречивее любых аналитиков и маркетологов говорят, что интернет-магазинам и розничным сетям жизненно необходимо использовать сквозную аналитику, чтобы правильно оценивать эффективность рекламы. Несмотря на это, многие компании до сих пор не настроили систему сквозной аналитики, ошибочно полагая, что это сложно, дорого и небезопасно для их данных.
Softline и OWOX BI мы развеивают все страхи и предубеждения по поводу сквозной аналитики и рассказывают, как повысить эффективность рекламных кампаний в интернете, используя данные о продажах из внутренних IT-систем.
Вы узнаете:
-Как оценить текущие возможности аналитики в компании и определить зоны «провисания».
-Как выявить требования к системе сквозной аналитики и разработать целевую модель.
-Как поэтапно внедрить систему сквозной аналитики с расчетом эффекта для бизнеса.
-Как с помощью продуктов OWOX BI и Google объединить в Google BigQuery все данные, необходимые для сквозной аналитики: действия пользователей на сайте и в мобильных приложениях, расходы на рекламу, доходы, выполненные заказы, звонки и email-рассылки.
-Истории успеха наших клиентов: как они настроили систему сквозной аналитики и использовали полученные данные для достижения своих бизнес-целей.
Будет полезно:
Ecommerce и retail проектам, аналитикам и маркетологам.
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скорингAnton Vokrug
DataScoring: Выдача потребительских кредитов на сегодняшний день одно из самых популярных и приоритетных направлений в финансовом секторе, но и требующее максимального внимания. Выдача кредитов потенциально неплатёжеспособным заемщикам способно нанести банку или кредитной организации существенный финансовый ущерб, поэтому к этому процессу необходимо подходить системно, наладив автоматический и эффективный процесс скоринга заемщиков.
Эту проблему и решает наш продукт:
1. Эффективный скоринг потенциального заемщика на основе анализа «больших данных».
2. Получение дополнительной статистики на основе анализа массива финансовых данных для дальнейшей коммуникации с клиентами.
3. Работа с кредитным портфелям клиента для минимизации просрочки и недопущения пропуска платежей по кредитам.
В процессе разработки программного обеспечения мы используем стек технологий от компании Microsoft: .Net, Azure cloud, C#, а также технологии CUDA.
Наши алгоритмы и модели анализа построены на основе: (1) группы самообучающихся нейронных сетей; (2) системы нормализации входных параметров и семантический анализатор для разбора текстовой информации; (3) составления психологического портрета потенциального клиента; (4) методов кластеризации данных; (5) классических скоринговых системах.
2. Проблема клиента
Для анализа сомнительных клиентов, которые снимают
деньги с кассы и банкоматов, существует огромный объем
данных, которые лежат в разных системах.
Задача сбора информации занимает огромное время и
трудозатраты сотрудников. Нужно сократить расход
времени на сбор и проверку данных, и сосредоточиться на
анализе и прогнозировании.
После определения проблемы
клиента последовал анализ…
3. • Единое хранилище данных уже внедрено, но туда не
загружались необходимые и корректные данные
• А данные, которые загружались не соответствовали
эталонным данным (регламентированной отчетности,
которая сдается в ЦБ)
• Данные по клиентам в рамках данной задачи находятся в
4-х системах-источниках
Анализ текущей ситуации
После анализа текущей ситуации
было предложено решение…
4. • Необходимо организовать корректную загрузку данных в
хранилище из других систем
• Данные должны пройти проверку на корректность и
предварительную обработку
• Создать в системе Oracle BI отчеты, которыми будет
удобно пользоваться, проводить аналитику и
принимать решения в кратчайшие сроки.
Предложенное решение
После согласования предложенного
решения последовали дальнейшие шаги…
5. 1. Продуманы алгоритмы очистки, корректной загрузки
данных в хранилище данных. Данные по клиентам
сверялись с регламентированной отчетностью, которая
сдается в Центробанк.
2. Разработаны прототипы и шаблоны отчетов, которые
удобны для использования топ-менеджерами,
руководителями и аналитиками.
Дальнейшие шаги
И это еще не всё…
6. 3. Реализованы отчеты в системе Oracle BI
4. Протестированы и проверены данные на корректность.
5. После разработки отчетов, пользователи были обучены
на предмет пользования системой Oracle BI, а также
самостоятельной выгрузки отчетов.
Дальнейшие шаги
Появились вопросы?
7. На 30% сократились время и трудозатраты сотрудников,
которые занимались сбором и формированием данных по
клиентам и построением отчетности.
Результат
После этих шагов был получен результат…