Big Data и машинное обучение.
В небольшом интернет-магазине зоотоваров «Лапка» коммерческий директор Аркадий снова ожесточенно спорил с генеральным директором Евгением. Аркадий настаивал на внедрении новых IT-технологий, а в частности, технологии Big Data для увеличения продаж. Евгений же сомневался в их результативности.
После ожесточенных споров Евгений сдался и дал Аркадию карт-бланш с условием, что основные производственные процессы не пострадают, финансы ограничены, а результат будет уже через два месяца.
Аркадий провел собеседование с тремя опытными специалистами по Big Data. Все интересовались, просчитал ли Аркадий окупаемость сбора данных и с каким объемом данных им придется иметь дело.
…
Прождав неделю, Аркадий решил пообщаться с выпускником IT-факультета Максимом. Из его специфической профессиональной речи Аркадий понял, что пожелания фирмы можно реализовать несколько иным способом, но для этого нужно на первом этапе привести в порядок базу и соблюсти общие правила сбора данных, а далее – посчитать прирост прокси-метрики, затраты на внедрение и можно приступать к реализации.
Помогите Аркадию разобраться, что же все-таки нужно делать и какую технологию целесообразно внедрить.
Вопросы:
- Какие параметры нужно было посчитать Аркадию перед тем, как собирать данные для внедрения Big Data?
- Нужна ли компании технология Big Data либо достаточно внедрить машинное обучение?
- Какие общие правила сбора данных нужно знать Аркадию?
- Какие пункты в алгоритме внедрения машинного обучения пропустил Максим в своем рассказе? Что такое прокси-метрика?
Вы можете оформить заказ или уточнить стоимость решения кейса «Big Data и машинное обучение» или других задач. Для этого заполните, пожалуйста, форму обратной связи, и я свяжусь с Вами в самое ближайшее время:
Фрагменты образовательной программы бизнес-школы City Business School (https://cdo.e-mba.ru, https://e-mba.ru) опубликованы исключительно для ознакомления, то есть в соответствии со ст. 1274 ГК РФ, данная публикация преследует строго научные и учебные цели. Мы не претендуем на авторство данного контента и не извлекаем из его публикации прибыль.