Как вытащить EdTech-компанию из кризиса за счет ИИ в IT-инфраструктуре
Привет, Хабр! Наверняка вы помните успех онлайн-школ во время пандемии — тогда каждый или кого-то учил, или чему-то учился. Однако за пять лет технологии шагнули вперед, а EdTech остался на том же уровне — и это привело к упадку. Зачем платить за курс, если нейросеть может научить чему угодно бесплатно (хоть к качеству обучения и возникают очевидные вопросики)?
В онлайн-школе IBLS смогли превратить ML из конкурента в союзника, и с его помощью осовременить процесс обучения для всех участников. Как это получилось — рассказываю под катом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/943634/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Наверняка вы помните успех онлайн-школ во время пандемии — тогда каждый или кого-то учил, или чему-то учился. Однако за пять лет технологии шагнули вперед, а EdTech остался на том же уровне — и это привело к упадку. Зачем платить за курс, если нейросеть может научить чему угодно бесплатно (хоть к качеству обучения и возникают очевидные вопросики)?
В онлайн-школе IBLS смогли превратить ML из конкурента в союзника, и с его помощью осовременить процесс обучения для всех участников. Как это получилось — рассказываю под катом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/943634/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
🗣Интеллектуальная аналитика для data-driven компаний
11 сентября приглашаем BI-экспертов на Дельта Day — событие, посвящённое передовым тенденциям на рынке аналитики. Приходите и вы, если строите data-driven культуру в компании и хотите узнать больше о возможностях BI-систем.
На Дельта Day вы узнаете:
🔘На что обращать внимание при выборе BI-системы.
🔘Как интеграция BI и BPM помогает управлять продажами.
🔘Об особенностях дизайна и функционала мобильной аналитики.
🔘Чем Дельта BI отличается от других систем на рынке и подходит ли она именно вашему бизнесу.
Успейте зарегистрироваться — места ограничены.
11 сентября приглашаем BI-экспертов на Дельта Day — событие, посвящённое передовым тенденциям на рынке аналитики. Приходите и вы, если строите data-driven культуру в компании и хотите узнать больше о возможностях BI-систем.
На Дельта Day вы узнаете:
🔘На что обращать внимание при выборе BI-системы.
🔘Как интеграция BI и BPM помогает управлять продажами.
🔘Об особенностях дизайна и функционала мобильной аналитики.
🔘Чем Дельта BI отличается от других систем на рынке и подходит ли она именно вашему бизнесу.
Успейте зарегистрироваться — места ограничены.
RocksDB-стейт в стриминге: как ловить потерянные события и дубликаты
В стриминговых пайплайнах всё чаще приходится иметь дело не только с бесконечным потоком данных, но и с состоянием, которое нужно хранить и восстанавливать без потерь. С выходом Spark 3.2 у разработчиков появилась возможность подключать RocksDB в качестве state store — и это открывает новые горизонты для работы с большими объёмами данных. В статье разбираем, как использовать этот подход на практике: от борьбы с дубликатами и пропущенными событиями до тонкостей конфигурации и устойчивости стриминга.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/941412/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В стриминговых пайплайнах всё чаще приходится иметь дело не только с бесконечным потоком данных, но и с состоянием, которое нужно хранить и восстанавливать без потерь. С выходом Spark 3.2 у разработчиков появилась возможность подключать RocksDB в качестве state store — и это открывает новые горизонты для работы с большими объёмами данных. В статье разбираем, как использовать этот подход на практике: от борьбы с дубликатами и пропущенными событиями до тонкостей конфигурации и устойчивости стриминга.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/941412/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Скорость, стратегия и алгоритмы: будущее Формулы-1 в эпоху AI
Формула-1 всегда была местом пересечения инженерии и инноваций. В последние годы эта область инноваций расширилась за счёт внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения.
От стратегии по выбору шин до аэродинамического дизайна — эти технологии меняют то, как команды планируют работу, реагируют на вызовы и развиваются. Они не заменяют человеческих специалистов, принимающих решения, но трансформируют набор инструментов, с которыми ведут борьбу за результат.
Читать: https://habr.com/ru/articles/937302/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Формула-1 всегда была местом пересечения инженерии и инноваций. В последние годы эта область инноваций расширилась за счёт внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения.
От стратегии по выбору шин до аэродинамического дизайна — эти технологии меняют то, как команды планируют работу, реагируют на вызовы и развиваются. Они не заменяют человеческих специалистов, принимающих решения, но трансформируют набор инструментов, с которыми ведут борьбу за результат.
Читать: https://habr.com/ru/articles/937302/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Arrow Flight + ADBC: как гонять десятки ГБ/с между сервисами без REST
Привет, Хабр!
Когда делаешь сервисы на C++ и вокруг летает много данных, в какой-то момент понимаешь простую вещь: REST хорош для управления сущностями, но плохо подходит для потока колонок в десятки гигабайт в секунду. Переносить фреймы по сто миллионов строк через JSON и спотыкаться об сериализацию — не наш путь. В статье рассмотрим как собрать транспорт данных на Apache Arrow Flight и где встраивается ADBC, чтобы между сервисами гонять таблицы почти на скорости сети и не городить зоопарк драйверов.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/941432/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр!
Когда делаешь сервисы на C++ и вокруг летает много данных, в какой-то момент понимаешь простую вещь: REST хорош для управления сущностями, но плохо подходит для потока колонок в десятки гигабайт в секунду. Переносить фреймы по сто миллионов строк через JSON и спотыкаться об сериализацию — не наш путь. В статье рассмотрим как собрать транспорт данных на Apache Arrow Flight и где встраивается ADBC, чтобы между сервисами гонять таблицы почти на скорости сети и не городить зоопарк драйверов.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/941432/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как за год вырастить персонализацию на главной: эволюция рекомендаций в fashion ecom
Привет, Хабр! Меня зовут Данил Комаров, я дата-сайентист в команде персонализации Lamoda Tech. Уже больше года мы меняем подход к рекомендациям на главной странице, делая их персонализированными. Я расскажу, как мы внедряли и масштабировали решение, переводили его из оффлайна в онлайн, и бустили систему на разных слоях.
Читать: https://habr.com/ru/companies/lamoda/articles/943272/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Данил Комаров, я дата-сайентист в команде персонализации Lamoda Tech. Уже больше года мы меняем подход к рекомендациям на главной странице, делая их персонализированными. Я расскажу, как мы внедряли и масштабировали решение, переводили его из оффлайна в онлайн, и бустили систему на разных слоях.
Читать: https://habr.com/ru/companies/lamoda/articles/943272/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Три сказа о построении RAG: От выбора модели до форматирования базы знаний
Привет! Меня зовут Александр Золотых, уже два года я работаю во ВкусВилле разработчиком ИИ-решений. В этой статье хочу рассказать, как мы сделали карманного консультанта по клиентократии — и зачем вообще он понадобился.
ВкусВилл работает по клиентократии — модели управления, которую развивает и распространяет система управления Beyond Taylor. Основная особенность клиентократии — фокус на клиенте, когда все процессы компании выстраиваются для удовлетворения его потребности. Модель инновационная: погружаешься, и возникает множество вопросов. Конечно, лучше спросить и узнать, чем не спросить и не узнать, но не всем и не всегда это просто. Значит, нужно снижать порог входа и сделать описание модели ближе к изучающему.
Именно из этого понимания у нашей команды и появилась идея карманного консультанта — инструмента, который готов отвечать на все «глупые» и каверзные вопросы. Мы поделились замыслом с коллегами из Beyond Taylor, получили их поддержку и приступили к реализации. Так родилась наша первая задача с тем, что сейчас называется RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Конечно, есть готовые решения (Notebook LM, Нейроэксперт), но они имеют несколько минусов:
Читать: https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/944202/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Александр Золотых, уже два года я работаю во ВкусВилле разработчиком ИИ-решений. В этой статье хочу рассказать, как мы сделали карманного консультанта по клиентократии — и зачем вообще он понадобился.
ВкусВилл работает по клиентократии — модели управления, которую развивает и распространяет система управления Beyond Taylor. Основная особенность клиентократии — фокус на клиенте, когда все процессы компании выстраиваются для удовлетворения его потребности. Модель инновационная: погружаешься, и возникает множество вопросов. Конечно, лучше спросить и узнать, чем не спросить и не узнать, но не всем и не всегда это просто. Значит, нужно снижать порог входа и сделать описание модели ближе к изучающему.
Именно из этого понимания у нашей команды и появилась идея карманного консультанта — инструмента, который готов отвечать на все «глупые» и каверзные вопросы. Мы поделились замыслом с коллегами из Beyond Taylor, получили их поддержку и приступили к реализации. Так родилась наша первая задача с тем, что сейчас называется RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Конечно, есть готовые решения (Notebook LM, Нейроэксперт), но они имеют несколько минусов:
Читать: https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/944202/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Dagster или Airflow: что выбрать для оркестрации в DWH-проектах?
Рассказываем, какие задачи решают оркестраторы в проектах внедрения корпоративных хранилищ данных. Выясняем, в чем разница между инструментами, и почему Dagster становится все популярнее в DWH-проектах, чем Airflow.
Читать: https://habr.com/ru/articles/944284/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Рассказываем, какие задачи решают оркестраторы в проектах внедрения корпоративных хранилищ данных. Выясняем, в чем разница между инструментами, и почему Dagster становится все популярнее в DWH-проектах, чем Airflow.
Читать: https://habr.com/ru/articles/944284/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Цифровой профиль в ВТБ: как графы и эмбеддинги помогают банку понимать клиентов
Статья рассказывает о том, как банк строит единый цифровой профиль клиента, используя графы и эмбеддинги. Вы узнаете, как разрозненные данные о транзакциях, связях и балансах превращаются в мощный инструмент для анализа и прогнозирования. Разберем, почему классических табличных подходов недостаточно и как графы помогают выявлять скрытые связи между клиентами, как клиенты «превращаются в слова» и на чем измеряется успех. Статья будет полезна data scientist’ам, ML-инженерам и всем, кто интересуется практическим применением графовых методов и машинного обучения в крупном бизнесе.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/944338/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Статья рассказывает о том, как банк строит единый цифровой профиль клиента, используя графы и эмбеддинги. Вы узнаете, как разрозненные данные о транзакциях, связях и балансах превращаются в мощный инструмент для анализа и прогнозирования. Разберем, почему классических табличных подходов недостаточно и как графы помогают выявлять скрытые связи между клиентами, как клиенты «превращаются в слова» и на чем измеряется успех. Статья будет полезна data scientist’ам, ML-инженерам и всем, кто интересуется практическим применением графовых методов и машинного обучения в крупном бизнесе.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/944338/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Практика Kafka: проектирование топиков и обмен сообщениями
Ранее мы с вами развернули кластер Kafka. Что дальше?
В этой статье, как всегда, переходим от теории к практике: разработаем собственные продюсер и консьюмер на Python. Это будет не просто демонстрация кода — мы погрузимся в детали работы с Kafka.
Подробно разберем структуру сообщений Kafka,
Углубимся в основы проектирования: от топиков до настройки клиентов,
На практике изучим ключевые процессы: сериализацию, партиционирование, батчинг и сжатие данных.
Читать: https://habr.com/ru/articles/944432/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Ранее мы с вами развернули кластер Kafka. Что дальше?
В этой статье, как всегда, переходим от теории к практике: разработаем собственные продюсер и консьюмер на Python. Это будет не просто демонстрация кода — мы погрузимся в детали работы с Kafka.
Подробно разберем структуру сообщений Kafka,
Углубимся в основы проектирования: от топиков до настройки клиентов,
На практике изучим ключевые процессы: сериализацию, партиционирование, батчинг и сжатие данных.
Читать: https://habr.com/ru/articles/944432/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍2
Аналитика преимуществ в Fusion Data Intelligence
Benefits Analytics в Fusion Data Intelligence помогает менеджерам и администраторам не просто обрабатывать данные, а извлекать важные инсайты для принятия более эффективных решений в управлении преимуществами сотрудников.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Benefits Analytics в Fusion Data Intelligence помогает менеджерам и администраторам не просто обрабатывать данные, а извлекать важные инсайты для принятия более эффективных решений в управлении преимуществами сотрудников.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Oracle
Unlocking Workforce Well-Being: Introducing the Benefits Subject Area in Oracle HCM Fusion Data Intelligence (FDI) – 25R2 Update
Explore how Benefits Analytics in Fusion Data Intelligence enables benefit managers and administrators to move beyond transactions and discover insights that shape better decisions.