{"id":14291,"url":"\/distributions\/14291\/click?bit=1&hash=257d5375fbb462be671b713a7a4184bd5d4f9c6ce46e0d204104db0e88eadadd","title":"\u0420\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0430 Ozon \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0442\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442","buttonText":"","imageUuid":""}

Чем могут помочь ML-алгоритмы в управлении НСИ?

Нормализация НСИ – это трансформация данных в соответствии с требованиями методики ведения объекта НСИ.

Как правило, нормализацию мастер-данных проводят вручную специалисты НСИ. Проверка и исправление 1000 позиций данных занимает у НСИ-экспертов до 1 рабочего дня, что делает процесс нормализации затратным.

Сократить время работы над ошибками ручного ввода помогут искусственный интеллект и машинное обучение.

Команда Qlever Solutions разработала собственный инструмент для нормализации данных на основе ML, который поможет навести порядок в любом корпоративном справочнике эффективнее и дешевле ручной работы, сокращая время нормализации НСИ с 8 часов до 30 минут.

Cвяжитесь с нами в соцсетях:

Мы делимся актуальной и полезной информацией об эффективном использовании данных, BI-решениях и KPI бизнеса
Подписывайтесь!

[email protected]
+7(812)4253248

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда