Apache Kafka в Walmart для масштабируемого пополнения запасов в реальном времени

Проблема своевременного пополнения товарных запасов актуальна для любого ритейлера. Разбираемся, как торговый гигант США Walmart построил свою платформу планирования и пополнения продукции в реальном времени на базе Apache Kafka: ключевые требования к системе, архитектура и принципы работы, настройка конфигураций продюсеров и потребителей. Постановка задачи: пополнение товарного запаса в реальном времени...

Машинное обучение для обогащения графа торгового ассортимента: кейс H&M

Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим работу Data Science исследователей из Пизанского университета и сотрудников крупного ритейлера H&M по анализу данных торгового ассортимента компании с помощью ML-моделей на графах. Читайте далее, как машинное обучение на графовых нейросетях автоматизирует подбор сочетаемых предметов одежды и...

Большие данные для малого бизнеса: 3 примера, которые подойдут каждому

Отвечая на вопрос, что такое большие данные для чайников, сегодня мы рассмотрим 3 практических примера использования технологий Big Data в малом и среднем бизнесе. Никакой Rocket Science, только понятные кейсы, которые актуальны для любой современной компании, даже если она состоит из пары человек: аналитика больших данных и машинное обучение для...

Как опередить спрос на модные новинки с облачными технологиями Big Data: кейс компании Boden по Apache Kafka и Snowflake

Интерактивная аналитика больших данных - одно из самых востребованных и коммерциализированных приложений для технологий Big Data. В этой статье мы рассмотрим, как крупный британский ритейлер запустил цифровую трансформацию своей ИТ-архитектуры, уходя от традиционного DWH с пакетной обработкой к событийно-стриминговой облачной платформе на базе Apache Kafka и Snowflake. Зачем модному ритейлеру...

Практический пример монетизации Big Data с помощью Elasticsearch и Kibana

Недавно мы рассказывали, что аналитика больших данных с помощью технологий Big Data – это необязательно удел только крупных корпораций. В этой статье мы рассмотрим реальный бизнес-кейс, как извлечь выгоду из накопленных данных о своих пользователях, применяя для этого возможности NoSQL-СУБД Elasticsearch для полнотекстового поиска по полуструктурированным данным и веб-интерфейс визуализации...

Как найти товарные остатки с помощью Big Data и Machine Learning: пример Леруа Мерлен

Чтобы наглядно показать, как аналитика больших данных и машинное обучение помогают быстро решить актуальные бизнес-проблемы, сегодня мы рассмотрим кейс компании Леруа Мерлен. Читайте в нашей статье про нахождение аномалий в сведениях об остатках товара на складах и в магазинах с помощью моделей Machine Learning, а также про прикладное использование Apache...

Аналитика больших данных для фармацевтов: Arenadata Hadoop и другие Big Data системы в аптечной сети АСНА

В этой статье разберем кейс построения экосистемы управления Big Data с озером данных на примере федеральной фармацевтической сети - российской Ассоциации независимых аптек (АСНА). Читайте в этом материале, зачем фармацевтическому ритейлеру большие данные, с какими трудностями столкнулся этот проект цифровизации и как открытые технологии (Arenadata Hadoop, Apache Spark, NiFi и...

Big Data в профиль: что такое профилирование больших данных

Мы уже затрагивали тему корпоративных хранилищ данных (КХД), управления мастер-данными и нормативно-справочной информаций (НСИ) в контексте технологий Big Data. В продолжение этого, сегодня рассмотрим, что такое профилирование данных, зачем это нужно, при чем тут озера данных (Data Lake) и ETL-процессы, а также прочие аспекты инженерии и аналитики больших данных. Что...

Аналитика больших данных в Elasticsearch: возможности Machine Learning в ELK Stack

В этой статье рассмотрим несколько примеров по аналитике больших данных в Elasticsearch (ES), а также разберем возможности алгоритмов машинного обучения в ELK Stack. Читайте, как использовать NoSQL-СУБД ES в качестве озера данных для проверки различных бизнес-гипотез с помощью Machine Learning, показывая результаты моделирования в интерфейсе Kibana: практическая аналитика Big Data....

5 ключевых достоинств и 3 главных недостатка ELK-стека: разбираемся с Elasticsearch, Logstash и Kibana на реальных Big Data кейсах

Сегодня рассмотрим основные преимущества и недостатки ELK-стека. Читайте в этой статье, чем хороши Elasticsearch с Logsatsh и Kibana, а также каковы их основные недостатки и ограничения для использования в реальных Big Data проектах. Также мы собрали для вас несколько практических примеров, где и как используется Elasticsearch в интернет-магазинах, банках и...

Что такое programmatic print и при чем тут персональный маркетинг с Big Data: 4 кейса от FMCG-гигантов

Сегодня мы расскажем, что такое программная печать, зачем ритейлеры используют эту технологию и как programmatic print связана с Big Data. Читайте в нашей статье, как IKEA, «Рив Гош», «Ив Роше» и Bonprix используют Big Data для персонального маркетинга в своих рекламных кампаниях, а также повышают лояльность клиентов и стимулируют продажи...

Видеоаналитика с Machine Learning в ритейле: персональный маркетинг vs 152-ФЗ

В продолжение темы про использование технологий Big Data и Machine Learning в FMCG-бизнесе, сегодня мы поговорим, как распознавание лиц помогает сформировать персональные маркетинговые предложения и насколько это законно. Разбираемся с видеоаналитикой и 152-ФЗ «О персональных данных» на примерах отечественных и зарубежных ритейлеров. От воров до VIP-клиентов: 5 примеров распознавания лиц...

Как видеоаналитика Big Data с Machine Learning приносит деньги: 7 примеров FMCG

Современное видеонаблюдение в ритейле – это не только обнаружение магазинных воришек, а полноценная аналитика Big Data с мощными алгоритмами Machine Learning для оперативного и стратегического управления. В этой статье мы приготовили для вас 7 сценариев практического использования технологий видеоаналитики в FMCG-секторе с реальными кейсами их внедрения в России на примере...

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...

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...