В Merlion действует акция iRU «Мини ПК с макси выгодой!». До 31 мая 2024г. при закупке каждого мини ПК iRU серии 310H6ITF начисляется 1000 Ситилинк-бонусов. Условие действует при закупке от 5 штук, накопительно в период действия акции. Список фокусных позиций, описание и подробные условия - на ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Простая формула выгоды». Период действия акции: 1 мая – 30 июня 2024 г. Закупайте планшеты DIGMA и DIGMA PRO в Merlion и получите бонус 5 000 руб. за каждые 250 000 руб. закупки. - Программа накопительная. - ...
При покупке 4х артикулов кухнонной техники Midea - посудомоечная машина Midea в подарок! Детали программы можно узнать в нашем B2B eCom или отправив запрос на почту marketing@absoluttrade.ru
Уважаемые партнеры! Компания Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе по оборудованию NexTouch. Закупайте интерактивные панели и комплексы NexTouch со склада компании Treolan, копите баллы и получайте призы! Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Условия получения призов: 1 дилер, максимально увеличивший закупки мониторов Digma в период проведения акции в процентном соотношении к предыдущему периоду, но не менее 100 000 руб. получит в подарок бонус в размере 5 000 руб. 3 дилера, максимально увеличившие закупки мониторов Digma в период ...
Потребности в аналитике больших данных будут стремительно расти. По данным отраслевых исследований, в период до 2017 г. среднегодовые темпы роста этого рынка составят 27%, а его объем достигнет 32,4 млрд. долл. Однако активно инвестируя средства в аналитические инструменты и подготовку аналитиков, CIO и другие ИТ-лидеры не должны терять из виду свои конечные цели. Сбор огромных массивов больших данных вряд ли принесет пользу, если люди не будут знать, во что их транслировать и как извлекать из них информацию, или качество самих данных будет весьма сомнительным. Или если сотрудники не понимают роль не учитываемого ими контекста, либо игнорируют возможность предвзятых мнений при формировании заключений. Это примеры перечисляемых ниже восьми классических ошибок в аналитике больших данных, которые мы собрали вместе, чтобы предупредить о распространенных ловушках и подсказать, как их избежать. Они взяты из нескольких интернет-ресурсов, включая корпоративную информацию IBM и Oracle. Понятно, что это не рецепты со стопроцентной гарантией успеха, тем более что многие организации еще только многому учатся. Однако знание тревожных ... читать далее.
Фокус на технологиях вместо бизнеса. Увлекшись планированием инфраструктуры больших данных, CIO и другие ИТ-лидеры очень часто теряют из виду запросы бизнеса. Чтобы технология соответствовала ожидаемым результатам, надо тесно взаимодействовать с бизнесом.
Незнание целей поиска. На всех этапах надо точно понимать свою цель. Иначе ваша аналитическая группа заблудится в дебрях больших данных.
Пренебрежение контекстом. Все данные надо оценивать под углом контекста и релевантности. Иначе они не дадут никакой практической пользы.
Предвзятость. Предварительные гипотезы помогают эффективному анализу. Но они же нередко приводят к искаженным выводам.
Обманчивое качество данных. Чтобы обеспечить целостность данных, используйте средства для обработки неструктурированной информации, в частности, библиотеки для коррекции неправильного языка.
Самодеятельность в выборе источников данных. Чтобы не иметь порицаний от высокого начальства, выбор исследуемых данных должен быть одобрен кем-то из руководства.
Отсутствие экономического анализа. Каждый проект нуждается в индивидуальной оценке. Если слепо применять модель исходного примера ко всем последующим проектам, ваши экономические расчеты могут разойтись с реальностью.
Фокусирование на том, что уже случилось. Хотя важно разобраться, почему покупательское поведение или какой-либо тренд отразились в конкретной метрике, задача аналитики заключается в том, чтобы ответить на вопрос, что произойдет дальше.
