Большие данные, клиентский опыт и AI/ML

Преимущества искусственного интеллекта и Big Data

Модели и методы машинного обучения уверенно входят в число технологий, в которые сегодня инвестируют корпоративные заказчики.

• Разработка индустриальных решений. Лидерами рынка являются финансовый сектор, ИТ-отрасль, госсектор, телеком, здравоохранение, электронная коммерция, розничная торговля и логистика.
• Господдержка. Развитие систем обработки больших данных и ИИ в России поддерживается на государственном уровне – утверждены Национальная стратегия развития ИИ на период до 2030 года и федеральный проект «ИИ», стартовала стандартизация сферы ИИ, создается ГосДата.хаб и маркетплейс данных, «регуляторные песочницы» и налоговые преференции, выдаются субсидии и гранты на развитие ИИ, разработаны рекомендации для внедрения ИИ в ФОИВах и регионах.
• Монетизация. Может быть как внешней – прямая продажа агрегированной и обезличенной информации (ритейлеры могут продавать сведения на основе кассовых чеков производителям продукции, банки – информацию о клиентах страховым компаниям и т.д.), так и внутренней – для повышения эффективности деятельности (улучшение внутренних бизнес-процессов, сегментация клиентов, оптимизация продуктов и услуг, расширение ассортимента).
• Лидерами в области монетизации являются банки, телекоммуникационные и транспортные и интернет-компании, поскольку работают с большой клиентской аудиторией.

Виды систем машинного обучения (AI) и задачи

• Управление большими объемами данных: добыча и извлечение, управление качеством, управление мастер-данными, интеграция и защита.
• Представление: визуализация, аналитика пространственных данных, супермаркет.
• Хранение и преобразование: управление БД, работа с хранилищами, виртуализация.
• Продвинутая аналитика: AB-тестирование, NLP & Computer Vision, аналитика для Call-центров, графовая аналитика, анализ цифровых следов (системы управления клиентским опытом).
• Гиперавтоматизация – цифровизация процессов, основанная на использовании решений для работы с большими данными и ИИ.

Технологический стек Big Data решений

• Apache Airflow, Apache Atlas, Apache Spark, ClickHouse, Confluent, Docker, GitLab, Go, Grafana, Greenplum Database, Hadoop, Kafka, MLflow, NVIDIA, Oracle, Prometheus, Python, SAS, Scala, Tarantool, Teradata, Trifacta, VisionLabs, VShuffle, WANdisco, ЦРТ.
• Российские платформы AWS, Azure, Cloudera, HDInsight, Hortonworks, MapR.
• Стратегический партнер – Arenadata, ведущий российский разработчик платформы для построения высоконагруженных хранилищ, озер и фабрик данных, а также для реализации проектов в области AI/ML.
• Конвергенция инструментов Big Data с другими технологиями — облачными, периферийными и высокопроизводительными вычислениями, IoT и др.

Почему стоит сотрудничать с Т1

• Поддержка полного цикла управления информацией: от построения платформ анализа неструктурированных массивов до разработки индустриальных решений с использованием систем AI/ML.
• Дочерняя компания «Дататех», включающая 20 распределенных команд с присутствием в 9 регионах.
• Услуги аутстаффинга разработчиков ПО, специалистов в области Data Science, Data Mining и AI/ML.
• Поставка программно-аппаратных комплексов «под ключ».
• Современные облачные сервисы от T1 Cloud: облачное хранилище на основе S3-технологии, GPU-as-a-Service на основе NVIDIA A100, IaaS под 152-ФЗ.
• Защита с помощью технологий шифрования и резервного копирования, обезличивания дата-сетов.
• Практический опыт создания современной инфраструктуры для платформы Big Data для НЛМК.
• Техническая поддержка корпоративного уровня платформ и решений на основе систем обработки Big Data и AI/ML.