60+

Искусственный интеллект — демистификация самого модного слова

22 января 2018   |  Global CIO
Руководитель направления систем оптимизации департамента ERP ГК «КОРУС Консалтинг» Константин Доброток специально для портала Global CIO перевел со своими комментариями на русский язык статью Марка Торра про искусственный интеллект и машинное обучение. Марк — бывший вице-президент SAS Institute, в списке ТОП-100 самых влиятельных людей в области Big Data, с двадцатилетним опытом работы в области Глубокой Аналитики. Ныне он возглавляет Microsoft в части продвижения Azure Advanced Analytics и IoT в регионе EMEA.

Демистификация самого модного слова

Практически всюду, где бы вы сегодня не находились, кто-то говорит об искусственном интеллекте (ИИ). Похоже, что ИИ стал самым «умным словечком» со времен Больших Данных (Big Data). Прогрессивные организации активно ищут способы применения ИИ. Они хотят использовать его для продвижения своего бизнеса и создания нового опыта для тех, с кем они взаимодействуют внутри и снаружи.

Увы, присутствует большая путаница в отношении того, что же означает ИИ. Ситуация ухудшается ещё и тогда, когда люди смешивают это с такими терминами, как машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL). Если вы спросите нескольких разных людей о том, что же такое ИИ или машинное обучение, вы получите несколько разных ответов. Это давняя проблема описания слона, зависящего от того, с какой стороны вы прикасаетесь к нему, если у вас при этом завязаны глаза.

ИИ — это не новая тема. Люди исследуют ИИ с 1940-х годов. Машинное обучение (Machine Learning), которое развилось, как одна из областей ИИ, существует с 1980 года, а глубокое обучение (Deep Learning), которое является одной из областей ML, быстро завоевывает популярность в последние 10 лет. 

Что такое ИИ?

Мечтой ИИ является создание общего ИИ (General AI). Суть очень простая: создать машину, которая будет так же умна, как человек. 

Это означает, что машина способна общаться, учиться и решать проблемы настолько широко, насколько могут это делать люди. Именно эта цель и заставляет людей бояться будущего с Терминаторами, где SkyNet берет на себя управление нашим миром.

Я, впрочем как и Марк Торра, считаю, что истина заключается в том, что мы на сегодня настолько далеки от создания общего ИИ, насколько аппарат изобретателя Тимофеева, показанный в фильме «Иван Васильевич меняет профессию», далек от практического применения в реальной жизни для перемещения людей во времени.

Почему? Всё просто: мы, люди, просто не способны такое сделать. Во всяком случае, пока. Сегодня все идеи, обсуждаемые в сообществе профессионалов в области ИИ крутятся вокруг того, что мы называем «Ограниченный ИИ» (Narrow AI). Это означает, что у нас есть технологии, позволяющие компьютерам делать конкретные вещи так же или лучше, чем люди. Большая часть недавних успехов Ограниченного ИИ сводится к усовершенствованиям машинного обучения, а именно Deep Learning. И в этой области делаются очень достойные вещи мирового масштаба.

Растущая сила Ограниченного ИИ

Развитие машинного обучения было обусловлено появлением больших вычислительных мощностей и новых, более современных и эффективных алгоритмов. Эти два фактора позволили быстрей решать более сложные математические задачи, что раньше сделать было невозможно и именно это останавливало прогресс в этой области.

Также появились такие драйверы прогресса, как интернет, автоматизация и оцифровка. Наконец, появился большой объем данных, который был необходим, как воздух, для качественного обучения машин. Данные — это опыт для машины и помните, что без опыта алгоритм не может учиться ничему, он бесполезен! За последние два года на Земном шаре появилось данных больше, чем за всю историю человечества. И это количество растет от года к году. А значит будет расти и набор задач, которые может выполнять Ограниченный ИИ, будут все новые и новые прорывы – и это просто прекрасно

Российский кейс из сферы ритейла

Приведу свой собственный пример из жизни, где явно видно, насколько важны данные. Мы пытались решить задачу для одного ритейлера: автоматическое сопоставление промо-акций с сайта Edadeal.ru с промо-акциями, которые ведет заказчик у себя в ERP-системе (заказчику нужно было вовремя реагировать на промо-активности конкурентов). Перепробовали все доступные методы машинного обучения — не работает. Задача на текущий момент не решаема. Причина: слишком мало данных на сайте Едадил… И ни один ИИ ее решить не в состоянии. Для того, чтобы ИИ понял, что «Сок Добрый в ассортименте» и «Сок Добр, ябл 1000 мл» — это одно и то же, нужно было человеку сесть и руками вбить это правило. А теперь представьте себе десятки тысяч товаров... В итоге, если человек не сядет и не научит машину всем сопоставлениями, то качество работы алгоритма составит около 10% совпадения – задача в заданных ограничениях не имеет решения — слишком мало данных.

С другой стороны, нам удалось построить рабочую модель прогнозирования спроса для того же ритейла, где данных много. 

Много как внутренних данных клиента, так и внешних. И здесь есть неограниченный путь улучшения моделей за счет обогащения всё новыми и новыми данными: конкурентное окружение, гео-локация, погода, расписание матчей (если магазин у стадиона) и прочее и прочее. Суть: есть чем обогащать данные – все хорошо, нет данных – все плохо. Но сейчас, повторюсь, столько данных производится вокруг в мире, и количество их увеличивается и увеличивается с каждым годом (а это новые и новые опыты), что эта огромная область дает очень мощные толчки для принципиально новых подходов к решению оптимизационных бизнес-задач.

Ограниченный ИИ везде

Вероятно, каждый, кто пользуется интернетом, использует некоторую форму Ограниченного ИИ сегодня.

  • Каждый раз, когда вы выполняете поиск с помощью Yandex или Google, в фоновом режиме есть Ограниченный ИИ, помогающий ранжировать страницы.
  • Когда вы используете Facebook или инструмент от Apple, чтобы пометить на изображениях лица людей, на фоне работает Ограниченный AI, который тихо у вас учится.
  • Возможности перевода появляются благодаря ИИ, как на автономных веб-сайтах, так и онлайн в Facebook и в виде интегрированных инструментов в Outlook, PowerPoint и Skype.

Фактически, Ограниченный ИИ начинает распространяться во многих аспектах нашей жизни. Помимо повседневного использования мы смогли использовать машинное обучение для разработки Ограниченного ИИ, способного победить наших чемпионов в шахматы, Го, Jeopardy, получить максимально возможный балл на Ms. Pac-man, а также пытаться создавать автомобили, которые ездят сами.

Теперь вы можете задать простой вопрос. Почему это Ограниченный ИИ? Ответ прост. Компьютер, обученный побеждать в шахматах, не может играть в Go. Компьютер, предназначенный для игры Go, не может играть в шахматы, компьютер Jeopardy не может играть в Pac-man, а автономная автомобильная система, скорее всего, не сможет управлять самолетом.

Каждый из них был разработан и обучен для одной задачи, которую он освоил. Любая новая задача потребует обширной подготовки. Если же мы говорим об Общем ИИ, компьютер должен уметь погрузиться в любую новую задачу, которую необходимо изучить, и стать экспертом в этом, без внешней поддержки. Давайте поразмышляем об этом.

Истина заключается в том, что большинство Ограниченных ИИ, с которыми мы возимся сегодня, фокусируются на использовании машинного обучения (ML). Многие люди используют этот термин, не понимая его, поэтому давайте разбираться.

Что такое машинное обучение?

В 1959 году Артур Самуэль описал машинное обучение таким образом: «Область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться, не будучи явно запрограммированной». Это было базовое простое определение, но оно подтвердилось тем, что Артур создал компьютер, который мог бы играть в шашки лучше, чем он сам. Ключевым аспектом здесь является то, что вы не программируете компьютер на каждое возможное движение и сценарий. Идея заключается в том, что компьютер учится играть в сотнях партий и, в конечном итоге, улучшает свои навыки настолько, что начинает играть лучше, чем человек. Это ничем не отличается от того, как люди изучают, что происходит вокруг, учатся и адаптируются. Разница в том, что компьютер никогда не скучает и может играть миллионы игр неоднократно без перерыва.

В 1998 году Том Митчелл дал более точное определение, когда описал машинное обучение с использованием формулы: «Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторой оценки производительности P, если ее производительность на T, измеренная P, улучшается с опытом».

Опять же, главное, что компьютер учится на постоянном опыте и со временем становится всё лучше и лучше. Опыт в этом случае — данные. То, что мы всё чаще получаем сегодня с изобилием.
rnЕсли придерживаться простого определения машинного обучения высокого уровня, тогда вы можете думать об этом так: компьютер использует специальные алгоритмы, чтобы смотреть на данные, учиться на них, а затем принимать решения или предсказать что-то. По сути, мы перестаем пытаться написать код со всеми возможными комбинациям для достижения задачи, и вместо этого мы «обучаем» компьютер, предоставляя ему множество разных данных. Таким образом, компьютер учится выполнять конкретную задачу.

Методы машинного обучения

Есть несколько способов машинного обучения, о которых вы можете услышать:

  1. Обучение с учителем;
  2. Обучение без учителя;
  3. Смешанное обучение (с учителем и без);
  4. Усиленное обучение.

Каждое из них имеет различное применение. Всё это - типы методов машинного обучения, со своими собственными алгоритмами, поддерживающими их. Обучение с учителем (1) и обучение без учителя (2) – это наиболее популярные методы машинного обучения сегодня.

В чем разница? Обучение с учителем VS Обучение без учителя

Обучение с учителем предоставляет собой набор помеченных данных для обучения, по существу, пара значений с известным входом (input) и известным выводом (output), из которых алгоритм затем создает функцию, через которую вы можете «прогонять» новые данные, чтобы выработать вероятный вывод на основе новых входов.Обучение без учителя позволяет алгоритму найти выходные данные на основе входных данных без каких-либо меток. С этой целью машина поможет определить выходы в зависимости от того, сколько их нужно (это ей указывает человек), используя структуру данных, которые вы ее подаете, и любые ограничения, которые вы ей придумаете. Подумай об этом. НЕТ правильных ответов и НЕТ учителя. Компьютеру остается искать и представлять интересные структуры и находки в данных.Я не буду здесь вдаваться в конкретные алгоритмы, используемые в этих методах. У машинного обучения есть много отличных алгоритмов, которые можно использовать сегодня. Большинство этих алгоритмов легко доступны через абстрактные API. Когда вы добавляете к этому вычислительную мощность и данные, которые становятся все доступней сейчас, становится понятно, почему эта область сегодня вызывают настоящий взрыв по сферам применения, популярности и точности.

Что насчет Глубокого обучения?

В моей следующей статье я буду глубже погружаться в глубокое обучение (Deep Learning). Подсказка - это всего лишь тип машинного обучения. Я также расскажу о когнитивных вычислениях, которые сейчас сильно обсуждаются вокруг глубокого обучения. Кроме того, я рассмотрю несколько вариантов практического применения.

В завершении, давайте подведем итоги. Вот так я смотрю на вещи:

  • Искусственный интеллект — это широкая тема, которая существует уже давно. У этой области амбициозные цели. Для достижения этих целей необходимо освоить много областей. Одной из них является машинное обучение.
  • В области искусственного интеллекта у нас пока есть только машинное обучение. Это область исследований, которая позволяет машинам учиться на собственном опыте.
  • Глубокая аналитика охватывает классический статистический подход и машинное обучение. Таким образом, всё, что связано с машинным обучением, можно рассматривать как часть аналитики, НО не всё в аналитике является частью ИИ.
  • Ограниченный ИИ является результатом машинного обучения, где нам удалось заставить компьютеры изучать очень конкретные задачи, чтобы они могли выполнять их так же или лучше, чем человек.
  • Глубокое обучение (Deep Learning) — это подмножество методов в пространстве машинного обучения. Эти методы часто упоминаются особенно в отношении когнитивных вычислений, хотя они не ограничиваются только этим.
  • Когнитивные вычисления в целом относятся к попытке заставить компьютеры взаимодействовать с нами по-человечески. Глубокое обучение часто помогает в когнитивных вычислениях в таких вещах, как распознавание образов и речи.

Часто эти темы смешиваются и обозначаются, как искусственный интеллект. Люди используют фразу верхнего уровня, так как она новая. Часто вам нужно копать, чтобы посмотреть, какую проблему они хотят решить. Это затем позволяет понять, что они подразумевают под словом искусственный интеллект.

Продолжение в следующем материале. 

Источник: Global CIO

Нет времени читать?
Отправьте статью в формате .pdf себе на почту
Это успех!
Статья уже на почте, и вы сможете прочесть её в удобное время
Материал оказался полезным?
Оставьте почту и мы пришлем его в формате .pdf
Это успех!
Статья уже на почте, и вы сможете прочесть её в удобное время
In Eng

Получить предложение

Необходимо согласится с обработкой данных
Oтправить

Запись мероприятия

Необходимо согласится с обработкой данных
Получить запись на почту
Политика конфиденциальности
Рекомендательные письма
Лидер продаж решений Supply Chain by Design на базе LLamasoft в 2018 году
Лидер продаж решений на базе LLamasoft в 2019 году
Лидер продаж «1С-Битрикс: Энтерпрайз», 2018
Лучший партнер Microsoft по CRM в России в области управления продажами
Лучший партнер Microsoft по CRM в России в области управления выездными сотрудниками
Финалист международного партнерского конкурса Microsoft в номинации Dynamics For Sales 2018
Награда за вклад в развитие отрасли «Логистика и дистрибуция» с решениями на платформе Microsoft Dynamics CRM в 2016-2017 году
Победитель в отрасли «Розничная торговля» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics AX в 2016-2017 году
Лидер продаж «1С-Битрикс: Управление сайтом» в г. Санкт-Петербурге в 2016г. (1 место)
Лидер продаж «1С-Битрикс: Управление сайтом» в 2016г. (2 место)
Лидер продаж Битрикс24 в г.Санкт-Петербурге в 2016г. (V место)
Победитель конкурса «Проект года» сообщества ИТ-директоров России Global CIO за рекордные сроки внедрения ИТ-проекта
Лучший Select партнер Cisco Северо-Западного федерального округа
Победитель в отрасли «Розничная торговля, дистрибуция и логистика» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2015-2016 году
Победитель в отрасли «Профессиональные услуги» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics CRM в 2015-2016 году
Победитель российского конкурса Partner Awards 2016 в номинации Customer Relationship Management
Победитель российского конкурса Partner Awards 2016 в номинации SharePoint Partner of the Year
Лучший проект года в секторе ритейл. Финансовый год Oracle 2016
Победитель в отрасли «Розничная торговля» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2014-2015 году
Победитель в отрасли «Транспорт и логистика» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics CRM в 2014-2015 году
Победитель в отрасли «Дистрибуция» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics CRM в 2014-2015 году
Финалист в отрасли «Профессиональные услуги» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics CRM в 2014-2015 году
Победитель в отрасли «Транспорт и логистика» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics CRM в 2013-2014 году
Финалист в отрасли «Промышленность» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2013-2014 году
Финалист в отрасли «Финансовый сектор» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics CRM в 2013-2014 году
TOP-50 партнеров Samsung Enterprise Business Team, 2013
Высший партнерский статус Elite Microsoft Dynamics Inner Circle (2012 год)
Членство в Президентском клубе Microsoft (2012 год)
Победитель в отрасли «Инвестиции, ценные бумаги, финансовые услуги» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2013
Победитель в отрасли «Профессиональные услуги» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2013
Победитель в отрасли «Транспорт и логистика» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2013
Победитель российского конкурса Partner Awards 2013 в номинации Customer Relationship Management
Победитель в отрасли "Инвестиции, ценные бумаги и прочая финансовая деятельность" конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2012-2013 году
Финалист в отрасли "Розничная торговля товарами длительного пользования" конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2012-2013 году
Первое место в номинации «Лучший партнер» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2012
Победитель в отрасли «Инвестиции, ценные бумаги, финансовые услуги» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2012
Победитель в отрасли «Транспорт и логистика» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2012
Финалист в отрасли «Дистрибуция» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2012
Первое место в номинации Microsoft Dynamics CRM Russian Partner 2012 в российском конкурсе
Финалист международного конкурса партнерских решений Microsoft в номинации Dynamics Distribution Partner 2012
Финалист в отрасли «Дистрибуция» конкурса Microsoft Partners Awards 2012
Статусы в партнёрской сети Microsoft (2011-2015 гг.)
Платиновый партнер Oracle (2012 год)
Самая большая сделка в категории ERP-решений Microsoft Dynamics в 2011-2012 году
Самый большой объем продаж по ERP и CRM-решениям Microsoft Dynamics в 2011-2012 году
Победитель в отрасли «Промышленность: горная добыча и переработка» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2011-2012 году
Победитель в отрасли «Торговля: дистрибуция промышленных товаров» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2011-2012 году
Финалист в отрасли «Торговля: розничная – одежда и аксессуары» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2011-2012 году
Победитель в отрасли «Финансовая деятельность: банки» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2011
Призер в отрасли «Профессиональные услуги» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2011
Третье место в номинации «Лучший партнер» конкурса Microsoft Dynamics CRM Awards 2012
Диплом за вклад в развитие отрасли: «Транспорт и логистика» Microsoft Dynamics CRM Awards 2011
Победитель в отрасли «Торговля: розничная – продукты питания» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2011 году
Победитель в отрасли «Торговля: дистрибуция товаров» конкурса ведущих поставщиков решений Microsoft Dynamics ERP в 2011 году
Диплом за вклад в развитие отрасли «Промышленность: горная добыча и переработка» в категории ERP-решений Microsoft Dynamics в 2011 году
Членство в Президентском клубе Microsoft (2011 год)
Высший партнерский статус Elite Microsoft Dynamics Inner Circle (2010 год)
Членство в Президентском клубе Microsoft (2010 год)
Приз «За вклад в развитие отраслевых решений» в конкурсе CRM TOP AWARDS 2010
Лучший партнер в финансовой отрасли среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics CRM по итогам 2010 финансового года
Победитель в номинации «Достижения в отрасли «Промышленность: металлургия и металлообработка» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics ERP по итогам 2010 финансового года
Победитель в номинации «Достижения в отрасли «Транспорт и логистика» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics ERP по итогам 2010 финансового года
Золотой партнер Microsoft (2009-2010 год)
Высший партнерский статус Elite Microsoft Dynamics Inner Circle (2009 год)
Членство в Президентском клубе Microsoft (2009 год)
Победитель в номинации «Достижения в отрасли «Оптовая торговля и дистрибуция» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2009 финансового года
Победитель в номинации «Самая большая сделка года по ERP» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2009 финансового года
Победитель в номинации «Самый большой объем продаж» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2009 финансового года
Награда от Manhattan GeoPartner за самый инновационный проект в регионе EMEA (Европа, Средний Восток и Азия) по результатам 2009 года
Победитель в номинации «Транспорт и логистика» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2008 финансового года
Победитель в номинации «Розничная торговля» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2008 финансового года
Наивысший партнерский статус по EMC (2008 год)
Золотой партнер Microsoft (2007-2008 год)
Высший партнерский статус Elite Microsoft Dynamics Inner Circle (2007 год)
Членство в Президентском клубе Microsoft (2007 год)
Победитель в номинации «Розничная торговля» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2007 финансового года
Сертифицированный партнер Oracle (2007 год)
Лучший партнер Manhattan Associates в регионе EMEA (Европа, Средний Восток и Азия) по результатам 2006 и 2007 года
Победитель в номинации «Наибольший рост» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2006 финансового года
Победитель в номинации «За успехи в отрасли. Металлургия и металлообработка» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2006 финансового года
Победитель в номинации «За успехи в отрасли. Розничная торговля» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2006 финансового года
Победитель в номинации «За успехи в отрасли. Транспорт» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2006 финансового года
Победитель в номинации «За успехи в отрасли. Оптовая торговля и дистрибуция» среди сертифицированных партнеров Microsoft в России по решениям Microsoft Dynamics по итогам 2006 финансового года
Награда от Oracle за вклад в развитие бизнеса в металлургическом секторе (2006 год)
Лучший партнер EMC по продажам решений на базе EMC Documentum в 2006 году
Золотой партнер Microsoft (2005-2006 год)
Золотой партнер Microsoft (2004-2005 год)
Лучший партнер в регионе EMEA (2006 год)
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ
Лицензия Министерства культуры РФ
Выписка из реестра членов саморегулируемой организации
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Спутник ЕСМ»
Лицения на оказание телематических услуг связи
Лицензия МЧС на осуществление деятельности по монтажу, техническому обслуживанию и ремонту средств обеспечения пожарной безопасности зданий и сооружений.
Сертификат о соответствии программного обеспечения Microsoft Dynamics CRM Server 2016 требованиям безопасности информации № РОСС RU.0001.01БИ00
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Автоматизированная информационная система «K-Point» (АИС «K-Point»)
Сертификат о соответствии системы менеджмента качества требованиям ГОСТ ISO 9001:2015 (ISO 9001:2015)
Сертификат о соответствии системы менеджмента качества требованиям ГОСТ ISO 9001:2015 (ISO 9001:2015) (англ.)
Лицензия ФСБ на деятельность по разработке, производству, распространению шифровальных (криптографических) средств...
Лицензия на деятельность по разработке и производству средств защиты конфиденциальной информации
Свидетельство на товарный знак (знак обслуживания) iDocs
Лицензия на деятельность по технической защите конфиденциальной информации
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Ассистент врача интерактивный Medi_Pad»
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Региональная информационная система мониторинга родовспоможения» (РИСАР ©)
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Мобильный офис» (Mobile Office)
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Спутник» (Sputnik)
Внедрение системы управления складом Manhattan SCALE в СТД «Петрович»
Внедрение ERP-системы Microsoft Business Solutions Axapta в сети гипермаркетов «О'КЕЙ»
Модернизация ИТ-инфраструктуры в ГК «О'КЕЙ»
Проект по внедрению Microsoft Dynamics AX 2009 в MC-Bauchemie
Проект по внедрению Microsoft Dynamics AX в MC-Bauchemie
Внедрение системы управления бизнесом Microsoft Dynamics AX в Tikkurila Россия
Реализация проекта по разработке и внедрению инструментов пронозирования спроса и управлению запасами ТМЦ в АО "ОРМАТЕК"
Построение единой информационной системы на базе 1С для ООО "САТУРН"
Осуществление перехода на новое ERP-решение на базе платформы Microsoft Dynamics AX 2012 в ГК "Автоконтинент"
Модернизация IT-инфраструктуры, внедрение системы резервного копирования и восстановления и проведение пусконаладочных работ в ООО "МОНЭКС ТРЕЙДИНГ"
Автоматизация управленческого учета, управления складскими запасами, учета транспорта и оформления заказов поставщиками для «Энергосбыть» и «Фитингвиль»
Внедрение SaaS-решения Microsoft Office 365 в "СПАР РИТЕЙЛ"
Внедрение системы динамической аналитической отчетности Axcision в "СПАР РИТЭЙЛ"
Аудит процессов и регламентация процедуры исполнения бизнес-процессов в логистической, торговой и финансовой деятельностях компании "СПАР РИТЕЙЛ"
Автоматизация кадрового учета, расчета заработной платы, управления бонусными схемами для «ЦУМ»
Автоматизация товародвижения и финансового учета для «Супервэйв Групп»
Внедрение ERP-системы Microsoft Bisuness Solutions-Axapta и решение для розничной торговли Axapta Retail для «Стройбаза Рыбинская»
Оптимизация запасов сырья и материалов на платформе «1С» и облачного сервиса KORUS | Forecast на базе Microsoft Azure
Внедрение «CRM для логистики» на платформе Microsoft Dynamics 365
Автоматизация работы с 10 млн. розничных клиентов с помощью CRM-системы на платформе Microsoft Dynamics 365
Реализация проекта «Дашборд руководителя НТЦ» на платформе QlikView в ООО «Газпромнефть НТЦ»
Миграция данных на платформу Microsoft Office 365, комплексная техническая поддержка Microsoft Office 365, Microsoft Dynamics 365, автоматизированных рабочих мест пользователей и ИТ-инфраструктуры, а также CRM-решения в SATO Corporation
Автоматизация процесса закупок с помощью облачного сервиса «КОРУС | Управление запасами» в торговой сети «Грядка»
Автоматизация приема/отправки электронных документов в ТД «Интерторг»
Внедрение CRM-системы на платформе «Битрикс24» в ОАНО «Школа «ЛЕТОВО»
Внедрение системы бюджетного управления Oracle Hyperion Planning в компании «Глобус»
Модернизация ИТ-инфраструктуры в ГК «О'КЕЙ»
Автоматизация процессов подготовки управленческой отчетности и построение корпоративного хранилища данных в компании Pernod Ricard Rouss
Создание системы прогнозирования продаж с помощью технологии машинного обучения в компании «Такеда Россия»
Поставка оборудования и программного обеспечения в АО «Читаэнергосбыт»
Оптимизация процессов управления активами программного обеспечения в ООО «Газпром Бурение»
Оптимизация процессов планирования, прогнозирования и управления запасами с помощью облачного сервиса КОРУС | Управление запасами в ТД «Интерторг»
Внедрение системы бизнес-аналитики продаж на платформе QlickView в компании Maxxium Russia
Автоматизация бизнес-процессов в компании Стройландия
Внедрение системы управления складом Manhattan SCALE в СТД «Петрович»
Внедрение CRM-решения на платформе Microsoft Dynamics CRM в холдинге «СТС Медиа»
Автоматизация системы управления эффективностью сотрудников на базе K-Point в строительном холдинге NCC
Внедрение Microsoft Dynamics CRM Online в российском представительстве компании SATO
Аутсорсинг ИТ-инфраструктуры в компании Yota Devices
Автоматизация процессов трансформации и консолидации отчетности на базе Oracle Hyperion Financial Management и Oracle Hyperion Financial Data Quality Management в Группе компаний «ИНВИТРО»
Доработка функционала системы SAP ERP в ОАО «МегаФон»
Внедрение системы бизнес-аналитики финансовой отчетности на базе платформы QlikView в группе «Транзас»
Совершенствование системы планирования и бюджетирования в ОАО «Зарубежнефть»
Внедрение системы бюджетного управления на базе Oracle Hyperion и Oracle Business Intelligence в ОАО «Компания «Сухой»
Внедрение системы кадрового учета и расчета заработной платы на базе «1С: Зарплата и управление персоналом 8 КОРП» в компании «Ленгазспецстрой»
Внедрение системы бюджетного управления на базе Oracle Hyperion Planning в группе компаний «Инвитро»
Внедрение системы управления складом Manhattan SCALE в компании VVP Group
Внедрение системы бюджетного управления на базе Oracle Hyperion Planning в розничной сети «Магнит»
Создание единого информационного пространства на базе Microsoft SharePoint Server 2013 в компании «Строймонтаж МС»
Внедрение корпоративного портала на базе Microsoft SharePoint в ОАО «Сахалинэнерго»
Разработка корпоративного портала на базе Microsoft SharePoint Server 2010 в ОАО «Кировский завод»
Внедрение Microsoft Dynamics CRM в компании Spirax Sarco
Внедрение Microsoft Dynamics CRM в ОАО ВТБ Лизинг
Внедрение Microsoft Dynamics CRM в компании в компании DPD
Внедрение системы управления складом Manhattan SCALE 2012 в группе компаний «Оптимист»
Реализация комплексного проекта по внедрению медицинских информационных систем в ГБУЗ РМ «Мордовский республиканский клинический перинатальный центр»
Внедрение WMS Manhattan SCALE в ООО «АвтоЗапчасть КАМАЗ»
Проведение ИТ-аудита и регламентация ИТ-процессов в компании «Элемент Лизинг»
Внедрение системы бизнес-анализа на базе Oracle Business Intelligence 11 в компании «САНФРУТ-Трейд»
Внедрение системы договорного документооборота на базе «1С: Предприятие 8.2» в компании «Спецрадиосервис»
Создание портала на базе Microsoft SharePoint Server 2010 в ОАО «РАО Энергетические системы Востока»
Внедрение системы персонифицированного учета оказания медицинской помощи на базе ФТМИС в БУЗ Орловской области «Медицинский информационно-аналитический центр»
Внедрение отраслевого решения «КОРУС|Дистрибуция» в группе компаний SuperWave
Внедрение WMS Manhattan SCALE в компании «Уренхольт»
Модернизация ИТ-инфраструктуры в ООО «МОНЭКС ТРЕЙДИНГ»
Внедрение централизованной системы документооборота на платформе EMC Documentum
Внедрение WMS-решения Oracle WMS для автоматизации складского учета и поставка RF терминалов для WMS-системы в компании AsstrA
Автоматизация процесса подготовки консолидированной отчетности на платформе SAP BPC for NetWeaver on HANA в Производственной компании «Борец»
Внедрение системы персонифицированного учета оказания медицинской помощи на базе ФТМИС в медицинских учреждениях Чувашской Республики
Внедрение системы Microsoft Dynamics AX в компании «Май»
Внедрение комплексной автоматизированной системы управления R&D проектами в Производственной компании «Борец»
Внедрение Microsoft Dynamics CRM в инжиниринговой компании «Группа E4»
Внедрение Jedox Palo в компании Conde Nast
Внедрение Типовой медицинской информационной системы персонифицированного учета оказания медицинской помощи в ГУЗ «Саратовская областная детская клиническая больница»
Внедрение Microsoft Dynamics CRM в агентстве недвижимости «Итака»
Внедрение системы управления складскими запасами Manhattan ILS.Net в логистическом агентстве «20А»
Внедрение системы управления складом Manhattan SCALE 2010 в компании JTI
Услуги сервисной поддержки системы на базе SAP ERP в ОАО «ГМК «Норильский никель»
Внедрение Microsoft Dynamics CRM и Microsoft SharePoint 2010 в ОАО «Банк «Санкт-Петербург»
Внедрение Oracle Hyperion Planning в группе компаний C.A.T. oil
Модернизация системы электронного документооборота на базе EMC Documentum в ОАО «Вторая генерирующая компания оптового рынка энергии»
Внедрение автоматизированной системы планирования на базе Palo-Server в компании «Азбука Вкуса»
Разработка модели стратегического бюджетного управления для компании Mareven Food
Внедрение Infor PM (Geac Performance Management) в компании «Валента Фарм»
Внедрение технологии электронного обмена данными EDI в компании DANONE
Внедрение технологии электронного обмена данными EDI в ЗАО «ТК «Мистраль»
Внедрение технологии электронного обмена данными EDI в компании «Ригли»
Внедрение технологии электронного обмена данными EDI в компании «ШВАРЦКОПФ и ХЕНКЕЛЬ»
Создание и эксплуатация центра компетенций по направлению SAP в ОАО «Газпром Нефть»
Разработка организационной структуры, модели бизнес-процессов и регламентов деятельности инженерно-производственного блока в компании «Газпром центрремонт»
Внедрение Microsoft Dynamics CRM в ОАО «Руструбпром»
Создание региональной информационной системы мониторинга родовспоможения (РИСАР) в республике Калмыкия
Разработка корпоративного портала на базе Microsoft Share Point Portal Server 2007 в НП «Гидроэнергетика России»
Внедрение системы бюджетирования, управленческого планирования и контроля Comshare MPC в ОАО «Связьинвест»
Внедрение ERP-системы Microsoft Business Solutions- Axapta на Среднеуральском медеплавильном заводе
Внедрение ERP-системы Microsoft Business Solutions- Axapta и отраслевого решения для розничной торговли Axapta Retail
Внедрение системы бюджетирования, управленческого планирования и контроля Comshare MPC на Соликамском магниевом заводе
Внедрение бизнес-приложений Oracle в ОАО «Северсталь»
К сожалению, ничего не найдено.
Попробуйте переформулировать запрос или продолжить поиск в разделах сайта:
Мы используем файлы cookie или аналогичные технологии. Подробнее
Принять