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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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....
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...