Коботы в ритейле: 3 причины взглянуть на робототехнику по-новому

Цифровизация ритейла – это не только внедрение Apache Hadoop, Spark, Kafka и Machine Learning для аналитики больших данных, прогнозирования спроса и оптимизации складской логистики. Сегодня мы расскажем, что такое коботы и как эти технологии помогают бизнесу. В этой статье мы собрали для вас 7 примеров использования коллаборативных роботов в FMCG....

Big Data, Machine Learning и Internet of Things в складской логистике: 7 FMCG-кейсов

Вчера мы затрагивали тему управления поставками в ритейле с помощью технологий Big Data и Machine Learning. Теперь разберем подробнее, как большие данные, машинное обучение и интернет вещей меняют складскую логистику и насколько это выгодно бизнесу. Сегодня мы собрали для вас 7 практических примеров: кейсы от отечественных и зарубежных транспортных компаний,...

Нейросети для программ лояльности и оптимизации поставок: 3 Big Data кейса в FMCG

Продолжая рассказывать про применение технологий Big Data и Machine Learning в ритейле, сегодня мы собрали для вас еще 3 интересных примера от FMCG-гигантов. Читайте в нашей статье, как большие данные и машинное обучение помогли Coca-Cola, Starbucks, Neutrogena, Magnum, Procter&Gamble и Nestlé наладить геолокационный маркетинг, повысить узнаваемость своих брендов и улучшить...

Всегда Coca-Cola: 5 Big Data кейсов от FMCG-гиганта

По запросу одного из наших клиентов, этой статьей мы открываем серию публикаций про применение технологий Big Data и Machine Learning в торговле быстрооборачиваемых товаров повседневного спроса (FMCG, Fast moving consumer goods). Сегодня рассмотрим, как большие данные, машинное обучение и прочие методы искусственного интеллекта используются в производстве и продаже газированных напитков...

Зелено – не молодо: как устроена MPP-СУБД Greenplum

В этом материале рассмотрим реализацию массово-параллельной архитектуры для хранения и аналитической обработки больших данных на примере популярной Big Data СУБД Greenplum. Прочитав эту статью, вы поймете, почему MPP-базы потребляют много ресурсов и как связано число сегментов со скоростью работы кластера. MPP, Greenplum и PostgreSQL Напомним, СУБД Greenplum – это типичный представитель...

3 главных достоинства и недостатка MPP-СУБД для хранения и аналитики Big Data на примере Greenplum

Сегодня поговорим про достоинства и недостатки массово-параллельной архитектуры для хранения и аналитической обработки больших данных, рассмотрев Greenplum и Arenadata DB. Читайте в нашей статье, что такое MPP-СУБД, где и как это применяется, чем полезны эти Big Data решения и с какими проблемами можно столкнуться при их практическом использовании. Что MPP-СУБД...

Очень быстрая аналитика больших данных: Arenadata QuickMarts и яндексовский ClickHouse

Вчера мы рассказывали про применение Arenadata DB в крупной отечественной сети розничного ритейла. Сегодня рассмотрим еще один Big Data продукт от российской компании Аренадата, который Х5 Retail Group использует для быстрой аналитики больших данных. Читайте в нашей статье, что такое Arenadata QuickMarts и при чем здесь ClickHouse от Яндекса. Что...

Еще больше данных для торговой аналитики: Arenadata в Х5 Retail Group

Продолжая разговор про успехи применения отечественных Big Data продуктов, сегодня мы рассмотрим пример использования Arenadata DB в одной из ведущих отечественных компаний розничного ритейла. Читайте в нашей статье про особенности внедрения распределенной отказоустойчивой MPP-СУБД для аналитики больших данных в Х5 Retail Group. Зачем ритейлеру еще одно Big Data решение: специфика...

Завод, телеком и госсектор: 3 примера внедрения Arenadata

В этой статье мы продолжим рассказывать про практическое использование отечественных Big Data решений на примере российского дистрибутива Arenadata Hadoop (ADH) и массивно-параллельной СУБД для хранения и анализа больших данных Arenadata DB (ADB). Сегодня мы приготовили для вас еще 3 интересных кейса применения этих решений в проектах цифровизации бизнеса и государственном...

От банков до Газпрома: 4 крупных успеха Arenadata – интересные кейсы за последнюю пару лет

Сегодня мы поговорим про продукты компании Arenadata – отечественного разработчика дистрибутива Apache Hadoop (ADH), массивно-параллельной СУБД для хранения и анализа больших данных Arenadata DB (ADB) и других Big Data платформ. Читайте в нашей статье, где внедрены эти решения и какую пользу они уже успели принести бизнесу. Облака и банк: 3...

Зачем руководителю обучение Big Data: 4 причины пойти на курсы аналитики больших данных

В этом материале рассмотрим, для чего современному менеджеру нужно обучение технологиям Big Data, когда стоит строить собственное Data Lake, чем цифровизация отличается от автоматизации, а также почему курс Аналитика больших данных для руководителей – это эффективная инвестиция в будущее вашего бизнеса. Почему вам нужна аналитика больших данных: мотивация эффективного обучения...

Как коронавирус стимулирует экономику Big Data: факты и ожидания

Жесткий режим карантина и самоизоляции из-за нового коронавируса кардинально изменил мировую экономику, сократив доходы большинства работающего населения. Однако, в некоторых отраслях наблюдается беспрецедентный рост продаж. Сегодня мы расскажем, какие компании продолжают успешно развиваться, несмотря на COVID-19 и вызванные им ограничительные меры. Спойлер: все они связаны с большими данными (Big Data)...

5 достоинств и 2 недостатка Data Vault для КХД и архитектора Big Data

В этой статье мы рассмотрим основные плюсы и минусы Data Vault – популярного подхода к моделированию сущностей при проектировании корпоративных хранилищ данных (КХД). Читайте сегодня, почему промежуточные базы перед витринами данных упрощают ETL-процессы, за счет чего обеспечивается отсутствие избыточности и как много таблиц могут усложнить жизнь архитектора Big Data. Чем...

ETL по Data Vault: решаем проблемы загрузки данных в КХД с помощью Big Data

Продолжая разговор про проектирование корпоративных хранилищ данных с использованием подхода Data Vault, сегодня мы рассмотрим, как эта модель влияет на дизайн ETL-процессов и их реализацию. Читайте в нашей статье про загрузку данных в КХД по модели Data Vault и проблемы, которые могут при этом возникнуть, а также способы их решения...

Что такое Data Vault: моделирование КХД для архитектора Big Data

Вчера мы рассмотрели, что такое Data Vault, почему возникла эта модель и чем она полезна при проектировании архитектуры корпоративных хранилищ данных (КХД) и озер данных (Data Lake). Сегодня разберем ключевые понятия Data Vault и поговорим про возможности Data Vault 2.0 для области больших данных (Big Data). Ключевые понятия Data Vault...

Как спроектировать КХД: 4 метода моделирования данных для архитектора Big Data

Сегодня мы поговорим о проектировании архитектуры корпоративных хранилищ данных (КХД) и рассмотрим, какие методы и инструменты используются для моделирования структуры DWH и динамики ETL-процессов. В этой статье про основы Data Modelling разберем, что такое OLAP и OLTP, почему 3-я нормальная форма стала стандартом в SQL-СУБД, чем схемы звезды отличается от...

Современное КХД в облаках: гибриды, лямбда, MPP и прочая Big Data

В продолжение темы про корпоративные хранилища данных, сегодня мы рассмотрим облачные варианты Data Warehouse с учетом тренда на расширенную аналитику Big Data на базе машинного обучения. Читайте в нашей статье про синергию классической LSA-архитектуры локального КХД с Лямбда-подходом, MPP-СУБД, а также Apache Hadoop, Spark, Hive и другими технологиями больших данных....

Не Hadoop’ом единым: что такое КХД и как его связать с Big Data

В этой статье мы расскажем, что такое корпоративное хранилище данных, зачем оно нужно и как устроено. Еще рассмотрим основные достоинства и недостатки Data Warehouse, а также чем оно отличается от озера данных (Data Lake) и как традиционная архитектура КХД может использоваться при работе с большими данными (Big Data). Где хранить...

BABOK, DMBOK и еще 3 профессиональных стандарта для Big Data специалиста

Мы уже рассказывали про профессиональный стандарт бизнес-аналитика – руководство BABOK и его значимость в области больших данных. Сегодня рассмотрим еще 3 подобных свода знаний, которые полезны для архитектора, разработчика, менеджера, инженера, исследователя и аналитика Big Data: PMBOK, SWEBOK и DMBOK. А также разберем, что такое EABOK и насколько это применимо...

Data lineage и provenance: близнецы или двойняшки – Big Data Management для начинающих

В этой статье мы продолжим разговор про основы управления данными и рассмотрим, что такое data provenance и data lineage, чем похожи и чем отличаются эти понятия. Также разберем, почему эти термины особенно важны для Big Data, какие инструменты помогают работать с ними, а также при чем здесь GDPR. Что такое...