Нет. Мы не выдаём данные, которые позволяют идентифицировать конкретного человека. Продукты построены на агрегированных и обезличенных наборах.

Безопасность по умолчанию: разграничение прав, защищенное облако, контроль доступа, шифрование при хранении и передаче. При необходимости работаем в контуре клиента и согласуем требования ИБ.

60 % компаний в мире уже используют анализ больших данных: они нужны буквально везде - в маркетинге, перевозках, автомобилестроении, здравоохранении, науке, сельском хозяйстве, в городском и государственном управлении. В общем, везде, где можно собрать и обработать нужные массивы информации. Сегодня всем стало очевидно, что проблемы заключаются даже не в сборе и хранении данных, сколько в их правильной обработке, классификации и использовании. На повестке дня - грамотное управление колоссальными массивами накопленной информации и извлечение из них полезных для организации инсайтов. Немного статистики: в мире ежедневно создаётся 328,77 млн терабайт данных, и этот объем растет в геометрической прогрессии. Так, за последние три года было сгенерировано 90 % всей информации в мире. Неудивительно, что для работы с таким массивом данных сегодня все чаще применяется искусственный интеллект - обработать его человек буквально не в состоянии.

Для начала потребуется подключить профессионалов, которые помогут с разработкой эффективной стратегии работы с большими данными и ИИ. Ее можно разбить на несколько этапов. 1. Определение целей и задач. Это может быть улучшение клиентского сервиса, оптимизация процессов, повышение эффективности маркетинговых и рекламных кампаний или прогнозирование рыночных тенденций. 2. Сбор и управление данными. Убедитесь, что у вас есть доступ к качественным данным из разных источников: это могут быть CRM-системы, социальные сети и внутренние базы данных. 3. Интеграция ИИ в процессы. Далее начинаем использовать искусственный интеллект для автоматизации анализа данных - изучение имеющихся на рынке решений поможет определиться с выбором. ИИ-решения должны легко интегрироваться с текущими платформами (например, ERP или CRM). 4. Анализ данных. Лучше использовать различные методы анализа, такие как описательная, диагностическая и предсказательная аналитика. А обработка данных в режиме реального времени поможет быстро реагировать на изменения в потребительских предпочтениях и на рынке. 5. Обеспечение безопасности данных. Учитывая ужесточившееся законодательство, важно предотвращать утечки данных и несанкционированный доступ к ним. 6. Оценка эффективности. Установите четкие метрики для оценки успеха вашей стратегии. Это может быть повышение точности прогнозов, снижение операционных затрат или рост прибыли.

Преимущества работы с большими данными очевидны: это обоснованное принятие решений - на основе реальных, независимых и непредвзятых данных. Это особенно важно для бизнеса в условиях неопределенности. ИИ же позволяет обрабатывать даже неструктурированную информацию (например, текстовую и визуальную) Также работа с опорой на Big Data помогает выявлять неэффективные процессы и узкие места, что позволяет оптимизировать операции и повышать производительность. Например, производственная компания может использовать данные с датчиков для предотвращения поломок оборудования. А ИИ-сервисы позволяют автоматизировать рутинные процессы работы с большими данными, так как машина анализирует их куда быстрее человека. Анализ данных о клиентах также помогает лучше понять их предпочтения и создавать персонализированные предложения. Прогнозирование трендов с помощью алгоритмов машинного обучения, улучшение качества продуктов и снижение затрат - все это также можно отнести к преимуществам использования технологий Big Data и ИИ.