6 648

Тренды в разработке инструментов для бизнес-аналитики

Что происходит в отрасли и как получить в ней работу.

Поделиться

В избранное

В избранном

Материал подготовлен при поддержке Avito

Новые технологии стремительно меняют мир — кейсов использования машинного обучения или интернета вещей сотни, если не тысячи. Такие же процессы происходят в бизнес-аналитике.

Выделяем ключевые тренды из исследования Gartner вместе с бизнес-аналитиками Avito, сайта, где ежедневно размещаются более 400 тысяч объявлений. И рассказываем, как стать частью его команды.

Использование ИИ (AI Foundation)

Что это: искусственный интеллект как основа инструментов для бизнес-аналитики.

41%

организаций, опрошенных Gartner, уже применяют основанные на ИИ решения.

В исследовании речь идёт об «узком» применении ИИ, основанном на машинном обучении. Искусственный интеллект, способный выполнять сложные задачи наравне с людьми и динамически обучаться, — это всё ещё удел фантастов.

Однако ИИ, заточенный под выполнение конкретной задачи вроде управления автомобилем или создания впечатляющих фотографий — вполне реалистичная вещь. Компании всё чаще будут использовать его для достижения своих бизнес-целей.

Искусственный интеллект — не панацея. Это такой же инструмент, каким десять лет назад был Excel. В Avito мы руководствуемся прагматичным подходом: если задачу можно решить проще — будем её решать без ИИ.

Тем не менее, выстроить быструю работу с нагруженными сервисами, которым необходимо принимать умные решения, невозможно без машинного обучения.

Мы применяем их в рекомендательных и поисковых системах, для модерации объявлений и определения категории товара по фотографии.

Avito
Офис Avito

Бизнес-аналитика для пользователей (Self-Service Business Intelligence)

Что это: инструменты бизнес-аналитики, которыми клиенты компании могут пользоваться сами.

70%

пользователей аналитических инструментов — обычные люди, а не специалисты.

Традиционные модели доставки бизнес-аналитики всё хуже справляются с изменчивыми запросами клиентов. К тому же постоянно растёт объём данных и количество их источников. Для того, чтобы найти выгодные сценарии применения данных, клиенты пробуют разные подходы и методы.

Растёт спрос на простые и быстрые решения для самостоятельного поиска паттернов в имеющихся данных. Компаниям это нужно, чтобы их клиенты или сотрудники могли сами получать необходимые им аналитические данные.

Self-Service BI позволяет снабжать клиентов отчетностью и отвечать на базовые вопросы без привлечения команды аналитиков, что особенно важно, когда время на принятие решения сильно ограничено.

В идеале Self-Service BI должен выявлять и объяснять паттерны и отклонения в данных, предлагая пользователю дальнейшие пути анализа. Но это в будущем.

Сотрудники Avito могут сами получать ответы на стандартные запросы данных — для этого не нужно быть аналитиком и писать SQL-команды. Все отчеты сопровождаются комментариями наших аналитиков, что позволяет пользователям хорошо понимать данные, которые они используют.

Аналитикам это дает возможность больше заниматься решением бизнес-задач, а не рутинной выгрузкой информации.

Avito

Продолжительная адаптивная оценка рисков и степени доверия (Continuous Adaptive Risk and Trust Assessment)

Что это: стратегия по устранению уязвимостей в продукте.

99 дней и $4 млн

в среднем нужно компаниям в Северной и Южной Америках, чтобы найти уязвимости в своих системах.

Обычно создатели приложений задумываются о безопасности на поздних этапах разработки, когда основа продукта уже готова. Согласно концепции Continuous Adaptive Risk and Trust Assessment (CARTA), специалисты по информационной безопасности включаются в разработку в самом начале и постоянно тестируют продукт на устойчивость к взлому.

Теоретически это позволяет защититься от большинства потенциальных угроз до релиза и значительно сэкономить на их последующем поиске.

CARTA полагается на машинное обучение и автоматическую аналитику. Рутинным поиском уязвимостей занимаются алгоритмы, а внимание людей сконцентрировано на самых опасных угрозах — так можно повысить уровень безопасности без найма дополнительных сотрудников.

Эффективность CARTA сильно зависит от реализации. Внедрение подобных систем всегда требует много усилий и времени для изучения бизнес-процессов и построения профиля организации. Поэтому пройдёт немало времени, прежде чем мы увидим эффективно работающие решения, основанные на CARTA.

Мы используем схожие подходы в областях, где объём информации и частота событий настолько велики, что обработать их другим способом трудно или неэффективно. Прежде всего, алгоритмы машинного обучения используются для защиты наших продуктов от атак из интернета.

Avito
Фото с Avito Tech Meetup — регулярных встреч бизнес-аналитиков

Управляемая событиями архитектура (Event-Driven Architecture)

Что это: архитектура программного обеспечения, в основе которой лежат «события» — изменения состояния объектов.

80%

всех цифровых решений для бизнеса будут построены на управляемой событиями архитектуре к 2020 году.

Управляемая событиями архитектура (EDA) позволяет создавать приложения, работающие в реальном времени. Простой пример: когда человек покупает телевизор, статус телевизора меняется с «продаваемый» на «проданный». Система продавца телевизоров считает изменение статуса «событием», на которое реагируют приложения в её составе.

Аналитические инструменты на основе EDA быстро реагируют на релевантные для компании «события». Затем их можно проанализировать и внести коррективы в операционную деятельность, если это необходимо.

В российском сегменте интернета пока мало решений для работы с EDA: они либо плохо работают, либо стоят слишком дорого. Поэтому такие системы пока что остаются уделом технологических гигантов — например, Amazon.

В Avito мы всегда использовали такой подход для мониторинга технического состояния инфраструктуры, а вот использовать статусы объектов или событий начали чуть больше полугода назад, — чтобы в рекомендациях был актуальный контент.

EDA помогает избежать ситуации, когда человек уже купил товар или передумал это делать, а баннеры с рекламой всё равно преследуют его по всему интернету. Система считывает текущие действия пользователя и понимает, стоит ли предлагать ему товар снова.

Avito

Avito ищет специалистов

Мы ищем аналитиков данных и специалистов по машинному обучению, которые готовы использовать в своей работе самые современные тренды.

Требования для аналитиков данных:

  • Разбираться в SQL.
  • Уметь анализировать данные с помощью Python (pandas/numpy/scipy/sklearn).
  • Уметь презентовать результаты своих исследований.
  • Разбираться в проблемах до их полного решения.

Требования для специалистов по машинному обучению:

  • Уметь решать связанные с Data Science или Machine Learning проблемы с помощью Python 3.
  • Знать методы построения рекомендаций, а также методы классификации, кластеризации, регрессионного анализа и работы с временными рядами.

В Avito всегда рады профессионалам, готовым придумывать новые идеи и решать сложные задачи. А когда потеплеет, всё это можно будет делать на верандах офиса в центре Москвы.

Узнать больше

#партнерский

{ "author_name": "Artyom Slobodchikov", "author_type": "self", "tags": ["\u043f\u0430\u0440\u0442\u043d\u0435\u0440\u0441\u043a\u0438\u0439","advertising"], "comments": 4, "likes": 15, "favorites": 27, "is_advertisement": true, "section_name": "default", "id": "35108", "is_wide": "1" }
{ "is_needs_advanced_access": false }

Комментарии Комм.

Популярные

По порядку

0

Прямой эфир

Подписаться на push-уведомления
[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]