Статьи
Публикуем небольшую часть обзора «ИТ для медицины: особенности и перспективы», посвящённую системам аналитики и визуализации для медицинских учреждений. Полная версия размещена на портале IT Channel News
В данной статье команда Beltel Datanomics расскажет об основных настройках поиска документно-ориентированного хранилища данных Elasticsearch
В данной статье команда Beltel Datanomics рассказывает о самых популярных open source технологиях для создания и развития медицинских информационных систем
В данной статье рассказываем о решении задачи прогнозирования прерывистого спроса с помощью алгоритмов машинного обучения (ML)
Технологии обработки больших данных плотно вошли в IT индустрию. В этой статье расскажем подробнее об архитектуре платформы обработки больших данных
При разработке систем прогнозирования товарных номенклатур (SKU) важным является выбор правильной метрики качества модели. Результат выбора непосредственным образом влияет на ценность решения
Прогнозирование спроса – важный инструмент для эффективного планирования продаж, поставок и производства
Форум New Retail 2022 традиционно объединил игроков ритейла: от производителей до сервис-провайдеров. Beltel Datanomics выступил в рамках потока «Автоматизация и анализ эффективности бизнес-процессов в ритейле»
Использование Kafka позволяет агрегировать данные из разных источников в определенные топики для последующего переноса информации в необходимые сервисы или системы хранения данных
При реализации BI проектов для медицинских учреждений наша команда использует сервис DataLens в облачной экосистеме Яндекс. Это удобное и быстрое решение для визуализации данных и BI аналитики
Перед Beltel Datanomics была поставлена задача повысить точность прогнозирования существующего модуля автозаказа фирменной розницы агрохолдинга «Павловская курочка». Для её решения применен аналитический сервис Datanomics Demand Forecast (DDF) на базе машинного обучения, работающий по модели SaaS
Аналитическая платформа – одна из неотъемлемых частей IT инфраструктуры большинства компаний. Её задача объединять данные из разных источников, предоставлять инструменты быстрой обработки данных, построения отчетов в реальном времени