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
👍3
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.
Uber превращает водителей в дата-лейблеров ИИ: пилот в Индии
Uber запустил пилот в 12 городах Индии: водители размечают данные для ИИ прямо в приложении, получая допдоход. Инициатива Uber AI Solutions может масштабироваться глобально.
Читать: «Uber превращает водителей в дата-лейблеров ИИ: пилот в Индии»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Uber запустил пилот в 12 городах Индии: водители размечают данные для ИИ прямо в приложении, получая допдоход. Инициатива Uber AI Solutions может масштабироваться глобально.
Читать: «Uber превращает водителей в дата-лейблеров ИИ: пилот в Индии»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
zenplan: как я сделал себе карманного помощника для целей и задач
Привет, Хабр! 👋
Меня зовут Денис, я продуктовый аналитик, и как многие из нас, я постоянно разрываюсь между проектами, встречами, идеями и личными задачами. Список дел разрастается быстрее, чем успеваешь их выполнять, а заметки и цели теряются между Google Docs, Notion и стикерами на рабочем столе.
В какой-то момент я понял, что трачу больше времени на организацию задач, чем на сами задачи. И решил написать себе карманного помощника, который соберёт всё в одном месте. Так появился мой бот zen_plan_bot.
Читать: https://habr.com/ru/articles/945412/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! 👋
Меня зовут Денис, я продуктовый аналитик, и как многие из нас, я постоянно разрываюсь между проектами, встречами, идеями и личными задачами. Список дел разрастается быстрее, чем успеваешь их выполнять, а заметки и цели теряются между Google Docs, Notion и стикерами на рабочем столе.
В какой-то момент я понял, что трачу больше времени на организацию задач, чем на сами задачи. И решил написать себе карманного помощника, который соберёт всё в одном месте. Так появился мой бот zen_plan_bot.
Читать: https://habr.com/ru/articles/945412/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
DataHub: Как интеллектуальный хаб данных меняет правила игры на рынке кредитования и займов
Финансовый рынок цифровизируется с невероятной скоростью: клиенты ждут персональных предложений за пару кликов, банки и МФО ищут качественных заемщиков, а партнеры — удобные и технологичные инструменты для монетизации трафика. На стыке этих интересов возникает потребность в принципиально новых решениях. Старые методы лидогенерации и скоринга уже не справляются: они либо не дают нужной глубины анализа.
Именно этот разрыв между потребностями рынка и существующими возможностями закрывает платформа DataHub. Это не просто очередной сервис, а целая экосистема, которая действует в интересах всех сторон: кредитора, партнера и, что самое важное, конечного клиента. Рассказываем, как мы создаем продукт, который подойдет для всех.
Читать: https://habr.com/ru/articles/945748/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Финансовый рынок цифровизируется с невероятной скоростью: клиенты ждут персональных предложений за пару кликов, банки и МФО ищут качественных заемщиков, а партнеры — удобные и технологичные инструменты для монетизации трафика. На стыке этих интересов возникает потребность в принципиально новых решениях. Старые методы лидогенерации и скоринга уже не справляются: они либо не дают нужной глубины анализа.
Именно этот разрыв между потребностями рынка и существующими возможностями закрывает платформа DataHub. Это не просто очередной сервис, а целая экосистема, которая действует в интересах всех сторон: кредитора, партнера и, что самое важное, конечного клиента. Рассказываем, как мы создаем продукт, который подойдет для всех.
Читать: https://habr.com/ru/articles/945748/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍1