#прогнозирование_спроса — Public Fediverse posts

Как мы за год собрали с нуля крупнейшую F&R-платформу для сети масштаба «Магнита»

33 000 магазинов, 46 РЦ сети «Магнит», 17 млрд прогнозов на 90 дней, 8 ПБ данных и ни одного готового решения, которое можно было бы просто взять с рынка. В 2024 году мы начали с нуля собирать собственную F&R-платформу (Forecast and Replenishment) для «Магнита» — систему прогнозирования спроса и пополнения. Меня зовут Фоменко Алексей, я руководитель ИТ-проекта ИС Прогнозирования и Пополнения, и в этой статье я расскажу, почему прошлые попытки не сработали, с какими ограничениями мы столкнулись, как выстроили разработку и что в итоге успели запустить за первый год. Это практический разбор того, как строить огромную критичную систему в условиях дефицита времени и готовых решений.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1023866/

#прогнозирование #прогнозирование_спроса #ml #mlops #data_science #data_lake #project_management #product_management #FnR #forecast

Как мы за год собрали с нуля крупнейшую F&R-платформу для сети масштаба «Магнита»

33 000 магазинов, 46 РЦ сети «Магнит», 17 млрд прогнозов на 90 дней, 8 ПБ данных и ни одного готового решения, которое можно было бы просто взять с рынка. В 2024 году мы начали с нуля собирать собственную F&R-платформу (Forecast and Replenishment) для «Магнита» — систему прогнозирования спроса и пополнения. Меня зовут Фоменко Алексей, я руководитель ИТ-проекта ИС Прогнозирования и Пополнения, и в этой статье я расскажу, почему прошлые попытки не сработали, с какими ограничениями мы столкнулись, как выстроили разработку и что в итоге успели запустить за первый год. Это практический разбор того, как строить огромную критичную систему в условиях дефицита времени и готовых решений.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1023866/

#прогнозирование #прогнозирование_спроса #ml #mlops #data_science #data_lake #project_management #product_management #FnR #forecast

Как мы за год собрали с нуля крупнейшую F&R-платформу для сети масштаба «Магнита»

33 000 магазинов, 46 РЦ сети «Магнит», 17 млрд прогнозов на 90 дней, 8 ПБ данных и ни одного готового решения, которое можно было бы просто взять с рынка. В 2024 году мы начали с нуля собирать собственную F&R-платформу (Forecast and Replenishment) для «Магнита» — систему прогнозирования спроса и пополнения. Меня зовут Фоменко Алексей, я руководитель ИТ-проекта ИС Прогнозирования и Пополнения, и в этой статье я расскажу, почему прошлые попытки не сработали, с какими ограничениями мы столкнулись, как выстроили разработку и что в итоге успели запустить за первый год. Это практический разбор того, как строить огромную критичную систему в условиях дефицита времени и готовых решений.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1023866/

#прогнозирование #прогнозирование_спроса #ml #mlops #data_science #data_lake #project_management #product_management #FnR #forecast

Как мы за год собрали с нуля крупнейшую F&R-платформу для сети масштаба «Магнита»

33 000 магазинов, 46 РЦ сети «Магнит», 17 млрд прогнозов на 90 дней, 8 ПБ данных и ни одного готового решения, которое можно было бы просто взять с рынка. В 2024 году мы начали с нуля собирать собственную F&R-платформу (Forecast and Replenishment) для «Магнита» — систему прогнозирования спроса и пополнения. Меня зовут Фоменко Алексей, я руководитель ИТ-проекта ИС Прогнозирования и Пополнения, и в этой статье я расскажу, почему прошлые попытки не сработали, с какими ограничениями мы столкнулись, как выстроили разработку и что в итоге успели запустить за первый год. Это практический разбор того, как строить огромную критичную систему в условиях дефицита времени и готовых решений.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1023866/

#прогнозирование #прогнозирование_спроса #ml #mlops #data_science #data_lake #project_management #product_management #FnR #forecast

Как мы масштабировали ИТ-команду и чуть не потеряли проект

Спойлер: это статья не про плохую архитектуру. Я расскажу о том, как хорошие решения, принятые в разное время, начинают конфликтовать друг с другом, когда команда растет быстрее системы. Я Алексей Соболеков, лид архитектуры F&R в Magnit Tech. Это мой личный взгляд на события, и в команде существуют разные их интерпретации. В 2024 году команда F&R (подробности тут: Архитектура высоконагруженной платформы Magnit F&R ) в MAGNIT TECH столкнулась с нетривиальным вызовом: всего за один год необходимо было вырасти с 20 до 220 человек для формирования состава команд. Формально все выглядело благополучно - проект запущен, бюджет подтвержден, приоритет высокий. Но именно с этого момента в ИТ-команде разработки F&R начали накапливаться системные проблемы.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1013800/

#ритейл #архитектура_приложений #magnit_tech #Спрос #прогноз #прогнозирование_спроса #архитектура #проектирование_систем #управление_архитектурой #магнит

Как мы масштабировали ИТ-команду и чуть не потеряли проект

Спойлер: это статья не про плохую архитектуру. Я расскажу о том, как хорошие решения, принятые в разное время, начинают конфликтовать друг с другом, когда команда растет быстрее системы. Я Алексей Соболеков, лид архитектуры F&R в Magnit Tech. Это мой личный взгляд на события, и в команде существуют разные их интерпретации. В 2024 году команда F&R (подробности тут: Архитектура высоконагруженной платформы Magnit F&R ) в MAGNIT TECH столкнулась с нетривиальным вызовом: всего за один год необходимо было вырасти с 20 до 220 человек для формирования состава команд. Формально все выглядело благополучно - проект запущен, бюджет подтвержден, приоритет высокий. Но именно с этого момента в ИТ-команде разработки F&R начали накапливаться системные проблемы.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1013800/

#ритейл #архитектура_приложений #magnit_tech #Спрос #прогноз #прогнозирование_спроса #архитектура #проектирование_систем #управление_архитектурой #магнит

Как мы масштабировали ИТ-команду и чуть не потеряли проект

Спойлер: это статья не про плохую архитектуру. Я расскажу о том, как хорошие решения, принятые в разное время, начинают конфликтовать друг с другом, когда команда растет быстрее системы. Я Алексей Соболеков, лид архитектуры F&R в Magnit Tech. Это мой личный взгляд на события, и в команде существуют разные их интерпретации. В 2024 году команда F&R (подробности тут: Архитектура высоконагруженной платформы Magnit F&R ) в MAGNIT TECH столкнулась с нетривиальным вызовом: всего за один год необходимо было вырасти с 20 до 220 человек для формирования состава команд. Формально все выглядело благополучно - проект запущен, бюджет подтвержден, приоритет высокий. Но именно с этого момента в ИТ-команде разработки F&R начали накапливаться системные проблемы.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1013800/

#ритейл #архитектура_приложений #magnit_tech #Спрос #прогноз #прогнозирование_спроса #архитектура #проектирование_систем #управление_архитектурой #магнит

Как мы масштабировали ИТ-команду и чуть не потеряли проект

Спойлер: это статья не про плохую архитектуру. Я расскажу о том, как хорошие решения, принятые в разное время, начинают конфликтовать друг с другом, когда команда растет быстрее системы. Я Алексей Соболеков, лид архитектуры F&R в Magnit Tech. Это мой личный взгляд на события, и в команде существуют разные их интерпретации. В 2024 году команда F&R (подробности тут: Архитектура высоконагруженной платформы Magnit F&R ) в MAGNIT TECH столкнулась с нетривиальным вызовом: всего за один год необходимо было вырасти с 20 до 220 человек для формирования состава команд. Формально все выглядело благополучно - проект запущен, бюджет подтвержден, приоритет высокий. Но именно с этого момента в ИТ-команде разработки F&R начали накапливаться системные проблемы.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1013800/

#ритейл #архитектура_приложений #magnit_tech #Спрос #прогноз #прогнозирование_спроса #архитектура #проектирование_систем #управление_архитектурой #магнит

Ритейл до компьютеров

Недавно вечером после работы я зашёл в «Перекрёсток». Усталый, шёл между рядами, взял апельсины и машинально положил на электронные весы. Они сами распознали фрукт, показали картинку и напечатали ценник. Потом я отправил в корзину салфетки, выпечку и пакет молока. На кассе самообслуживания терминал проверил скидки, предложил списать баллы и подтвердить оплату. В этот момент где-то в системе обновились остатки, пересчитались метрики по категориям, а алгоритм учёл мою покупку в общем спросе. Торговля кажется чем-то неотделимым от компьютеров, сетей и алгоритмов. Будто до них были только ярмарки и натуральный обмен, а всё остальное появилось совсем недавно. По дороге домой я всё думал, как люди жили без электронных весов, поэтому решил поискать старые документы и посмотреть, как были устроены крупные магазины до появления вычислительной техники.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1004458/

#ритейл #история_ритейла #эволюция_учета #управление_ассортиментом #прогнозирование_спроса #операционная_модель #архитектура_системы #версия_каталога #управление_изменениями

Ритейл до компьютеров

Недавно вечером после работы я зашёл в «Перекрёсток». Усталый, шёл между рядами, взял апельсины и машинально положил на электронные весы. Они сами распознали фрукт, показали картинку и напечатали ценник. Потом я отправил в корзину салфетки, выпечку и пакет молока. На кассе самообслуживания терминал проверил скидки, предложил списать баллы и подтвердить оплату. В этот момент где-то в системе обновились остатки, пересчитались метрики по категориям, а алгоритм учёл мою покупку в общем спросе. Торговля кажется чем-то неотделимым от компьютеров, сетей и алгоритмов. Будто до них были только ярмарки и натуральный обмен, а всё остальное появилось совсем недавно. По дороге домой я всё думал, как люди жили без электронных весов, поэтому решил поискать старые документы и посмотреть, как были устроены крупные магазины до появления вычислительной техники.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1004458/

#ритейл #история_ритейла #эволюция_учета #управление_ассортиментом #прогнозирование_спроса #операционная_модель #архитектура_системы #версия_каталога #управление_изменениями

Ритейл до компьютеров

Недавно вечером после работы я зашёл в «Перекрёсток». Усталый, шёл между рядами, взял апельсины и машинально положил на электронные весы. Они сами распознали фрукт, показали картинку и напечатали ценник. Потом я отправил в корзину салфетки, выпечку и пакет молока. На кассе самообслуживания терминал проверил скидки, предложил списать баллы и подтвердить оплату. В этот момент где-то в системе обновились остатки, пересчитались метрики по категориям, а алгоритм учёл мою покупку в общем спросе. Торговля кажется чем-то неотделимым от компьютеров, сетей и алгоритмов. Будто до них были только ярмарки и натуральный обмен, а всё остальное появилось совсем недавно. По дороге домой я всё думал, как люди жили без электронных весов, поэтому решил поискать старые документы и посмотреть, как были устроены крупные магазины до появления вычислительной техники.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1004458/

#ритейл #история_ритейла #эволюция_учета #управление_ассортиментом #прогнозирование_спроса #операционная_модель #архитектура_системы #версия_каталога #управление_изменениями

Ритейл до компьютеров

Недавно вечером после работы я зашёл в «Перекрёсток». Усталый, шёл между рядами, взял апельсины и машинально положил на электронные весы. Они сами распознали фрукт, показали картинку и напечатали ценник. Потом я отправил в корзину салфетки, выпечку и пакет молока. На кассе самообслуживания терминал проверил скидки, предложил списать баллы и подтвердить оплату. В этот момент где-то в системе обновились остатки, пересчитались метрики по категориям, а алгоритм учёл мою покупку в общем спросе. Торговля кажется чем-то неотделимым от компьютеров, сетей и алгоритмов. Будто до них были только ярмарки и натуральный обмен, а всё остальное появилось совсем недавно. По дороге домой я всё думал, как люди жили без электронных весов, поэтому решил поискать старые документы и посмотреть, как были устроены крупные магазины до появления вычислительной техники.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1004458/

#ритейл #история_ритейла #эволюция_учета #управление_ассортиментом #прогнозирование_спроса #операционная_модель #архитектура_системы #версия_каталога #управление_изменениями

Покоряем гору временных рядов: делаем прогноз для 200+ рядов с библиотекой Etna

Я работаю дата-сайентистом 5 лет и до сих пор испытываю боль, когда нужно сделать MVP по временным рядам. Начиная с того, как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library. Если вы DS, и тоже, как и я, устали от вот этого всего, добро пожаловать под кат. Я покажу, как написать production-ready код для прогноза 200+ временных рядов от EDA до результата. Разберем на практике, как бороться с аномалиями, ловить смены тренда и в итоге – получить масштабируемое решение, а не очередной «велосипед».

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/985864/

#data_science #machine_learning #анализ_данных #временные_ряды #productionready_код #прогнозирование #прогнозирование_спроса #магнит #etna

Покоряем гору временных рядов: делаем прогноз для 200+ рядов с библиотекой Etna

Я работаю дата-сайентистом 5 лет и до сих пор испытываю боль, когда нужно сделать MVP по временным рядам. Начиная с того, как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library. Если вы DS, и тоже, как и я, устали от вот этого всего, добро пожаловать под кат. Я покажу, как написать production-ready код для прогноза 200+ временных рядов от EDA до результата. Разберем на практике, как бороться с аномалиями, ловить смены тренда и в итоге – получить масштабируемое решение, а не очередной «велосипед».

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/985864/

#data_science #machine_learning #анализ_данных #временные_ряды #productionready_код #прогнозирование #прогнозирование_спроса #магнит #etna

Покоряем гору временных рядов: делаем прогноз для 200+ рядов с библиотекой Etna

Я работаю дата-сайентистом 5 лет и до сих пор испытываю боль, когда нужно сделать MVP по временным рядам. Начиная с того, как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library. Если вы DS, и тоже, как и я, устали от вот этого всего, добро пожаловать под кат. Я покажу, как написать production-ready код для прогноза 200+ временных рядов от EDA до результата. Разберем на практике, как бороться с аномалиями, ловить смены тренда и в итоге – получить масштабируемое решение, а не очередной «велосипед».

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/985864/

#data_science #machine_learning #анализ_данных #временные_ряды #productionready_код #прогнозирование #прогнозирование_спроса #магнит #etna

Покоряем гору временных рядов: делаем прогноз для 200+ рядов с библиотекой Etna

Я работаю дата-сайентистом 5 лет и до сих пор испытываю боль, когда нужно сделать MVP по временным рядам. Начиная с того, как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library. Если вы DS, и тоже, как и я, устали от вот этого всего, добро пожаловать под кат. Я покажу, как написать production-ready код для прогноза 200+ временных рядов от EDA до результата. Разберем на практике, как бороться с аномалиями, ловить смены тренда и в итоге – получить масштабируемое решение, а не очередной «велосипед».

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/985864/

#data_science #machine_learning #анализ_данных #временные_ряды #productionready_код #прогнозирование #прогнозирование_спроса #магнит #etna

Как мы перешли от контроля рабочего времени сотрудников к оптимизации управления персоналом

Когда работаешь в B2B, быстро понимаешь: выигрывает не тот, кто «продает коробку», а тот, кто помогает клиенту зарабатывать больше и тратить меньше. Маркетинг здесь предельно прагматичен: сперва — понять реальные боли и ограничения целевого рынка, затем — убрать их так, чтобы ключевые метрики клиента пошли вверх. Наш рынок — компании, где трудозатраты и управляемость персонала напрямую бьют по марже. А значит, наша задача — не слежка за временем ради галочки, а повышение прибыльности за счет гибкого управления персоналом. Именно поэтому мы прошли путь от «учета ради контроля» к «управлению ради эффективности». Мы начали с прозрачной фиксации явок и автоматизации табелей — там, где деньги утекали из-за ошибок, переработок и человеческого фактора. Но запрос бизнеса быстро изменился: дефицит кадров, колебания спроса, рост издержек. Ответом стала WFM-логика: прогноз нагрузки, шаблоны под производственный план, биржа смен, распределение смен по навыкам и ограничениям ТК.

https://habr.com/ru/articles/956692/

#wfm #управление_персоналом #оптимизация_трудозатрат #рабочее_время #учет_рабочего_времени #составление_расписаний #автоматизация_бизнеспроцессов #интеграция_с_1с #прогнозирование_спроса #планирование_ресурсов

Как мы перешли от контроля рабочего времени сотрудников к оптимизации управления персоналом

Когда работаешь в B2B, быстро понимаешь: выигрывает не тот, кто «продает коробку», а тот, кто помогает клиенту зарабатывать больше и тратить меньше. Маркетинг здесь предельно прагматичен: сперва — понять реальные боли и ограничения целевого рынка, затем — убрать их так, чтобы ключевые метрики клиента пошли вверх. Наш рынок — компании, где трудозатраты и управляемость персонала напрямую бьют по марже. А значит, наша задача — не слежка за временем ради галочки, а повышение прибыльности за счет гибкого управления персоналом. Именно поэтому мы прошли путь от «учета ради контроля» к «управлению ради эффективности». Мы начали с прозрачной фиксации явок и автоматизации табелей — там, где деньги утекали из-за ошибок, переработок и человеческого фактора. Но запрос бизнеса быстро изменился: дефицит кадров, колебания спроса, рост издержек. Ответом стала WFM-логика: прогноз нагрузки, шаблоны под производственный план, биржа смен, распределение смен по навыкам и ограничениям ТК.

https://habr.com/ru/articles/956692/

#wfm #управление_персоналом #оптимизация_трудозатрат #рабочее_время #учет_рабочего_времени #составление_расписаний #автоматизация_бизнеспроцессов #интеграция_с_1с #прогнозирование_спроса #планирование_ресурсов

Как мы перешли от контроля рабочего времени сотрудников к оптимизации управления персоналом

Когда работаешь в B2B, быстро понимаешь: выигрывает не тот, кто «продает коробку», а тот, кто помогает клиенту зарабатывать больше и тратить меньше. Маркетинг здесь предельно прагматичен: сперва — понять реальные боли и ограничения целевого рынка, затем — убрать их так, чтобы ключевые метрики клиента пошли вверх. Наш рынок — компании, где трудозатраты и управляемость персонала напрямую бьют по марже. А значит, наша задача — не слежка за временем ради галочки, а повышение прибыльности за счет гибкого управления персоналом. Именно поэтому мы прошли путь от «учета ради контроля» к «управлению ради эффективности». Мы начали с прозрачной фиксации явок и автоматизации табелей — там, где деньги утекали из-за ошибок, переработок и человеческого фактора. Но запрос бизнеса быстро изменился: дефицит кадров, колебания спроса, рост издержек. Ответом стала WFM-логика: прогноз нагрузки, шаблоны под производственный план, биржа смен, распределение смен по навыкам и ограничениям ТК.

https://habr.com/ru/articles/956692/

#wfm #управление_персоналом #оптимизация_трудозатрат #рабочее_время #учет_рабочего_времени #составление_расписаний #автоматизация_бизнеспроцессов #интеграция_с_1с #прогнозирование_спроса #планирование_ресурсов

Как мы перешли от контроля рабочего времени сотрудников к оптимизации управления персоналом

Когда работаешь в B2B, быстро понимаешь: выигрывает не тот, кто «продает коробку», а тот, кто помогает клиенту зарабатывать больше и тратить меньше. Маркетинг здесь предельно прагматичен: сперва — понять реальные боли и ограничения целевого рынка, затем — убрать их так, чтобы ключевые метрики клиента пошли вверх. Наш рынок — компании, где трудозатраты и управляемость персонала напрямую бьют по марже. А значит, наша задача — не слежка за временем ради галочки, а повышение прибыльности за счет гибкого управления персоналом. Именно поэтому мы прошли путь от «учета ради контроля» к «управлению ради эффективности». Мы начали с прозрачной фиксации явок и автоматизации табелей — там, где деньги утекали из-за ошибок, переработок и человеческого фактора. Но запрос бизнеса быстро изменился: дефицит кадров, колебания спроса, рост издержек. Ответом стала WFM-логика: прогноз нагрузки, шаблоны под производственный план, биржа смен, распределение смен по навыкам и ограничениям ТК.

https://habr.com/ru/articles/956692/

#wfm #управление_персоналом #оптимизация_трудозатрат #рабочее_время #учет_рабочего_времени #составление_расписаний #автоматизация_бизнеспроцессов #интеграция_с_1с #прогнозирование_спроса #планирование_ресурсов

Как я подчинил нейросети: личный опыт, принципы и рабочие техники

Практика внедрения нейросетей в маркетинг: от обучения моделей и настройки промтов до автоматизации email-рассылок, прогнозов спроса и A/B-тестов. Кейс-опыт, инструменты, контроль качества и принципы устойчивой интеграции ИИ.

https://habr.com/ru/articles/920190/

#нейросети #автоматизация #бизнесаналитика #emailмаркетинг #прогнозирование_спроса #обучение_моделей #ии

Как я подчинил нейросети: личный опыт, принципы и рабочие техники

Практика внедрения нейросетей в маркетинг: от обучения моделей и настройки промтов до автоматизации email-рассылок, прогнозов спроса и A/B-тестов. Кейс-опыт, инструменты, контроль качества и принципы устойчивой интеграции ИИ.

https://habr.com/ru/articles/920190/

#нейросети #автоматизация #бизнесаналитика #emailмаркетинг #прогнозирование_спроса #обучение_моделей #ии

Как я подчинил нейросети: личный опыт, принципы и рабочие техники

Практика внедрения нейросетей в маркетинг: от обучения моделей и настройки промтов до автоматизации email-рассылок, прогнозов спроса и A/B-тестов. Кейс-опыт, инструменты, контроль качества и принципы устойчивой интеграции ИИ.

https://habr.com/ru/articles/920190/

#нейросети #автоматизация #бизнесаналитика #emailмаркетинг #прогнозирование_спроса #обучение_моделей #ии

Как я подчинил нейросети: личный опыт, принципы и рабочие техники

Практика внедрения нейросетей в маркетинг: от обучения моделей и настройки промтов до автоматизации email-рассылок, прогнозов спроса и A/B-тестов. Кейс-опыт, инструменты, контроль качества и принципы устойчивой интеграции ИИ.

https://habr.com/ru/articles/920190/

#нейросети #автоматизация #бизнесаналитика #emailмаркетинг #прогнозирование_спроса #обучение_моделей #ии

Как мы переработали интерфейс программы для управления запасами и снизили количество обращений в техподдержку

Привет, меня зовут Федоров Кирилл, я менеджер продукта компании

https://habr.com/ru/articles/913588/

#Разработка_интерфейса #редизайн_интерфейса #пользовательский_интерфейс #пользовательский_опыт #прогнозирование_спроса #управление_запасами #управление_продуктом

Предиктивная аналитика в CRM

Как известно, под словом «аналитика» прячется многое. Но какое из множества ее направлений наиболее востребовано в CRM-системах? Встроенные инструменты предиктивной аналитики в low-code платформе

https://habr.com/ru/companies/bpmsoft/articles/908692/

#сквозная_аналитика #сквозная_функциональность #предиктивная_аналитика #предиктивные_технологии #предиктивное_обслуживание #аналитика_в_компании #аналитика_данных #прогнозирование #прогнозирование_спроса #crmтехнологии

Предиктивная аналитика в CRM

Как известно, под словом «аналитика» прячется многое. Но какое из множества ее направлений наиболее востребовано в CRM-системах? Встроенные инструменты предиктивной аналитики в low-code платформе

https://habr.com/ru/companies/bpmsoft/articles/908692/

#сквозная_аналитика #сквозная_функциональность #предиктивная_аналитика #предиктивные_технологии #предиктивное_обслуживание #аналитика_в_компании #аналитика_данных #прогнозирование #прогнозирование_спроса #crmтехнологии

Предиктивная аналитика в CRM

Как известно, под словом «аналитика» прячется многое. Но какое из множества ее направлений наиболее востребовано в CRM-системах? Встроенные инструменты предиктивной аналитики в low-code платформе

https://habr.com/ru/companies/bpmsoft/articles/908692/

#сквозная_аналитика #сквозная_функциональность #предиктивная_аналитика #предиктивные_технологии #предиктивное_обслуживание #аналитика_в_компании #аналитика_данных #прогнозирование #прогнозирование_спроса #crmтехнологии

Предиктивная аналитика в CRM

Как известно, под словом «аналитика» прячется многое. Но какое из множества ее направлений наиболее востребовано в CRM-системах? Встроенные инструменты предиктивной аналитики в low-code платформе

https://habr.com/ru/companies/bpmsoft/articles/908692/

#сквозная_аналитика #сквозная_функциональность #предиктивная_аналитика #предиктивные_технологии #предиктивное_обслуживание #аналитика_в_компании #аналитика_данных #прогнозирование #прогнозирование_спроса #crmтехнологии

Российский кинопрокат в 2021/2022 и 2023/2024 годах

Что случилось между 21/22 и 23/24 годами? Насколько улучшилась/ухудшилась ситуация? Заполнились ли кинозалы? Удалось ли «импортозаместить» контент? Порассуждаем о «традиционных духовно-нравственных ценностях» и вопросах финансовой эффективности национального кинематографа на голых цифрах без эмоций, патетики и пафоса.

https://habr.com/ru/articles/836596/

#кино #кинотеатр #кинопоиск #киноиндустрия #финансы #прогнозирование #прогнозирование_спроса #инвестиции #сборы_фильмов #окупаемость

Российский кинопрокат в 2021/2022 и 2023/2024 годах

Что случилось между 21/22 и 23/24 годами? Насколько улучшилась/ухудшилась ситуация? Заполнились ли кинозалы? Удалось ли «импортозаместить» контент? Порассуждаем о «традиционных духовно-нравственных ценностях» и вопросах финансовой эффективности национального кинематографа на голых цифрах без эмоций, патетики и пафоса.

https://habr.com/ru/articles/836596/

#кино #кинотеатр #кинопоиск #киноиндустрия #финансы #прогнозирование #прогнозирование_спроса #инвестиции #сборы_фильмов #окупаемость

Российский кинопрокат в 2021/2022 и 2023/2024 годах

Что случилось между 21/22 и 23/24 годами? Насколько улучшилась/ухудшилась ситуация? Заполнились ли кинозалы? Удалось ли «импортозаместить» контент? Порассуждаем о «традиционных духовно-нравственных ценностях» и вопросах финансовой эффективности национального кинематографа на голых цифрах без эмоций, патетики и пафоса.

https://habr.com/ru/articles/836596/

#кино #кинотеатр #кинопоиск #киноиндустрия #финансы #прогнозирование #прогнозирование_спроса #инвестиции #сборы_фильмов #окупаемость