Mail.Ru Group выделила в отдельное направление работу большими данными клиентов
Mail.Ru Group выделила в отдельное направление работу с big data своих клиентов. В рамках нового направления будут предоставляться услуги по созданию предиктивных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными. Директором по развитию бизнеса направления «Большие данные» назначен Роман Стятюгин, сообщили CNews в Mail.Ru Group.
«Компания занимается анализом данных фактически с момента основания. Накопленная экспертиза и компетенции позволяют предоставлять услуги по анализу big data сторонним заказчикам вне зависимости от географии присутствия. Прежде всего, это проекты, которые направлены на повышение эффективности процессов маркетинга и продаж, оптимизацию производства, логистики, управления рисками, планирования, управления персоналом и другие рабочие процессы различных бизнесов. В этой связи было принято решение выделить эту работу в отдельное подразделение», — рассказал Дмитрий Сергеев, заместитель генерального директора Mail.Ru Group.
Целью анализа больших данных является извлечение закономерностей из ограниченного объема данных с возможностью их распространения на весь массив информации. Полученная таким образом закономерность может служить моделью предсказания наступления какого-либо события и в итоге может оптимизировать бизнес-процессы организаций, пояснили в компании.
К примеру, модели прогнозирования оттока клиентов, отклика на предложения, прогноз реакции на обращение через определенный канал коммуникации позволяют сделать взаимодействие с потенциальным клиентом более персонифицированным, учитывающим контекст ситуации, и тем самым добиться повышения коммерческих показателей организации, максимально заботясь о лояльности ее клиентов.
В реализации используются как собственные технологии (например, NoSQL базы данных Tarantool), так и другие open source-решения (Apache Hadoop, Apache Spark). Для построения предиктивных математических моделей используются методы машинного обучения (Machine Learning), в том числе собственные разработки компании, например, алгоритм построения моделей Multiclass Look-alike, являющийся развитием метода PU Learning.
В рамках развития компетенции и подготовки кадров в направлении big data Mail.Ru Group сотрудничает с образовательными учреждениями страны. В 2014 г. на базе факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова был запущен образовательный проект «Техносфера Mail.Ru», в рамках которого сотрудники компании ведут курсы по машинному обучению и data-mining.
