Как Big Data помогает ритейлерам увеличивать прибыль и улучшать обслуживание клиентов Привет, друзья! Данные стали ключевым ресурсом для большинства российских компаний, и ритейл — не исключение. Анализ больших данных позволяет розничным торговцам решать множество повседневных задач, от увеличения среднего чека до улучшения опыта покупателей. Как это работает на практике? 👇 🛍 Например, сеть «Рив Гош» еще несколько лет назад внедрила предсказание поведения покупателей, в рамках которого среди всех держателей карт лояльности выявляет тех, кто совершит покупку в ближайшие 2 недели. А также прогнозирует топ-2 покупок по каждому из клиентов. Такая аналитика помогает бьюти-ретейлеру выявлять акции, которые одновременно выгодны как для покупателя, так и для самой сети с точки зрения маржинальности — win-win 💰 💼 Другой пример X5 Group - с помощью распределенной СУБД Arenadata DB компания построила платформу, на которой собрала, структурировала и описала все корпоративные данные. Это решение легло в основе культуры работы с данными. В результате ритейлер получил надежный сервис для анализа товаров, чеков, клиентов и контрагентов. 🔮 Еще одна важная задача продавцов — управлять запасами и прогнозировать спрос, и здесь тоже работают наши продукты. Например, Магнит планирует скидки так, чтобы вовремя освобождать место для новых поставок, а покупатели получали качественный товар по доступным ценам. ⚙️ Для этого в компании создали сервис прогнозирования, в составе которого аналитический модуль, построенный на базе Arenadata Hadoop (ADH). Из корпоративного хранилища туда переносят данные о продажах, остатках, статистике промоакций, календарях, операциях, лояльности, ценах, скидках и так далее. На основании этой информации строятся ML-модели для прогнозов. Кстати, недавно мы на примере компании Полюс рассказали, как Big Data помогает добывать золото: https://www.tbank.ru/invest/social/profile/Arenadata/9b9ee2ac-0995-44a4-ac4d-0e02b08c5c75/?author=profile DATA

Группа Arenadata примет участие в инвестиционном форуме «ВТБ Россия зовет!» Друзья, привет! 👋 Сегодня в 15:00 Генеральный директор Группы Arenadata Максим Пустовой выступит в сессии: «Технологическое лидерство: искусственный интеллект в инвестициях». 🤖 Участники панельной дискуссии обсудят: - Инструменты ИИ для анализа рынка и формирования портфеля; - Фондовый рынок будущего: роботы или люди; - Будущее акций технологических компаний; - Технологии ИИ как фактор инвестиционной привлекательности эмитентов. 👤CEO Группы Arenadata поделится своим видением роли ИИ и облачных технологий в повышении эффективности управления данными для бизнеса, а также расскажет, как Arenadata адаптируется к последним трендам. В сессии также выступят:👇 • Дмитрий Рейдман, Директор Департамента развития цифрового бизнеса ПАО «Ростелеком» • Роман Стятюгин, Директор центра аналитических продуктов VK Predict • Александр Алексеев, Директор дирекции финансового консультирования, ВТБ Мои Инвестиции • Алексей Субботин, Директор по работе с инвесторами Яндекс 📌 Запись будет доступна по ссылке: https://russiacalling.ru DATA

Обзор продукта Picodata: сверхскоростная аналитика для бизнеса ⚡️ Всем привет! ⏱️ В современном мире скорость принятия решений стала решающим фактором успеха. Компании, которые могут быстро получать и обрабатывать информацию, а также реагировать на изменения, получают значительное конкурентное преимущество. Для обработки огромного количества событий и обеспечения гарантированной скорости отклика применяются резидентные СУБД, такие как Picodata. 🚀 Продукт Picodata (одноименной дочерней компании) — это in-memory СУБД, то есть вычисления происходят в оперативной памяти компьютера. Благодаря этому обеспечиваются колоссальная производительность и вычисления в реальном времени. Кстати CEO Picodata - разработчик первой в России резидентной СУБД!:) 💡С Picodata компании могут: 1️⃣ Контролировать логистику в реальном времени Пример: ритейл может корректировать уровень запасов в режиме реального времени на основе данных о продажах. Это позволяет розничным сетям всегда иметь в наличии популярные товары и минимизировать риски недостаточного ассортимента. 2️⃣ Обрабатывать данные с датчиков IIoT (промышленный Интернет вещей) Пример: промышленные компании могут мониторить оборудование и производственные линии в режиме реального времени. Так они выявляют и устраняют множество проблем, предотвращая дорогостоящие сбои и обеспечивая стабильное качество продукции. 3️⃣ Своевременно и качественно управлять рисками Пример: финансовые учреждения могут мгновенно обнаруживать подозрительные транзакции и предотвращать мошенничество, защищая счета клиентов и уменьшая потенциальные финансовые потери. 4️⃣ Улучшать клиентский опыт Пример: предприятия электронной коммерции могут использовать данные в режиме реального времени для персонализации рекомендаций по продуктам. Такие предложения будут соответствовать последнему поведению и предпочтениям клиентов. 🔁 Picodata успешно замещает такие решения, как GridGain, VMware tanzu GemFire, Apache Ignite и другие. 🛩️ Если представить, что наша платформа данных - это инфраструктура аэропорта, то Picodata - это сверхзвуковой самолет, позволяющий моментально обрабатывать данные. DATA #Продукты