Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
«Наши приборные панели говорят нам, что происходит» — это самая большая ложь, сдерживающая ваш бизнес, пишет на портале The New Stack Зоар Бронфман, соучредитель и генеральный директор Pecan AI. Если вы когда-либо создавали элегантную приборную панель бизнес-аналитики (BI) и переживали тот триумфальный момент, когда все выстраивается воедино, вы знаете, как приятно видеть, что ваши данные наконец-то обрели смысл. Но вот в чем дело: эти приборные панели говорят только о том, что произошло. Это все равно что смотреть в зеркало заднего вида. Да, полезно, но не совсем понятно, есть ли на дороге впереди выбоины или ловушки. В течение многих лет многие организации довольствовались этим взглядом в зеркало заднего вида. Бизнес-аналитика давала важнейшие исторические сведения, но сейчас мы вышли на новый рубеж: предиктивная аналитика. От «отчетов о прошлом» мы переходим к «предвидению будущего». Именно здесь все становится интересным, а BI-аналитики превращаются в наших неожиданных героев. Подготовка данных заставляет включить фантазию Как и многие другие стартапы, работающие в сфере данных, наша компания начала свой путь с привычной проблемы: подготовки данных. Кошмарная работа по приведению данных в нужный формат отнимала у нас 80% сил, оставляя мало времени на построение моделей. Этот опыт побудил нас сосредоточиться на автоматизации тяжелой работы, к чему должна стремиться любая современная платформа. Мы часто ассоциируем предиктивную аналитику с бигтехом или гигантами из списка ... читать далее.
