60+

Задачи и инструменты ML и их практическое применение

26 ноября 2020   |  Habr
Машинное обучение – распространившийся термин, но не все понимают его верно. В этом материале эксперты направления аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Алена Гайбатова и Екатерина Степанова расскажут, что же на самом деле такое machine learning (ML), в каких случаях эту технологию стоит использовать в проектах, а также где машинное обучение активно применяется на практике. 

Как работают с данными

Уже давно на встречах с заказчиками мы стали замечать, что все путают машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ), большие данные и другие термины из этой области.

Итак, общее название технологии – искусственный интеллект. Он бывает двух типов – сильный (он же общий) и слабый. Мы не будем особенно обсуждать сильный ИИ, так как это решения уровня Терминатора. Мы к нему потихонечку приближаемся, но до сих пор он существует только в виде собранных вместе фрагментов слабого ИИ (как, например, в «умных» колонках).

Намного интереснее поговорить о слабом искусственном интеллекте. Он тоже делится на два типа. Первый – экспертные системы, алгоритмы, запрограммированные вручную (например, запрограммированный группой лингвистом алгоритм перевода слов из одного языка в другой). 

Второй – так называемые data-driven системы, которые извлекают логику работы из каких-то исторических данных. У этого типа есть много терминов-синонимов, которые возникали с течением времени: 

  • модные в 90-е и нулевые data mining и knowledge discovery from database (KDD),
  • data science, вошедший в обиход ближе к 2010-м,
  • big data популярная ныне. Единственное исключение, точнее дополнение, которое привносит именно этот термин – наличие огромного количества сложноструктурированных данных.

Для разных задач – разные алгоритмы

В соответствии с двумя типами слабого ИИ выводы из данных мы можем сделать вручную (при экспертных системах) и с помощью машинного обучения. Оно же в свою очередь подразделяется на два типа: классический ML и deep learning (с использованием глубоких нейронных сетей с большим количеством слоев).

В проектах на базе ML используются модели. Прежде всего, прогнозные, которые отвечают на базовые вопросы: к какой группе относится объект, какое числовое значение у него будет и так далее. В зависимости от того, на какой вопрос мы отвечаем, это могут быть модель классификатора или регресcии.

Классификаторы

Классификатор – это процесс, позволяющий сказать, к какой группе будет относиться тот или иной объект. Например, у кошек есть разные характеристики: длина хвоста, цвет шерсти, масса тела и другие параметры. По ним мы можем определить, к какой породе относится кошка. Если мы решаем эту задачу с помощью алгоритма, то этот алгоритм будет называться классификатором.

Алгоритм, часто применяемый для классификации – дерево принятия решений. Если мы хотим построить дерево условий для распределения котов по породам, на моменте обучения алгоритм строит дерево условий, задавая первый вопрос. 

Рыжая ли у кота шерсть? Да: мы относим его сразу к классу персидских котов, все персидские коты оказываются в одной ветке. Нет: у нас возникает следующее условие – весит ли кот меньше 3 кг. Дерево условий создается в момент обучения алгоритма, а все новые элементы проходят по нему и оказываться в той или иной группе.

Этот алгоритм удобен с точки зрения бизнес-интерпретации результатов, так как мы не всегда можем сразу определить, по каким свойствам у нас разделились группы. 

Регрессоры

Регрессор – это алгоритм, который не относит предмет исследования к определенному классу, а присваивает ему определенное число. Пример – алгоритм кредитного скоринга: у нас есть возраст заемщика, трудовой стаж, зарплата – и требуется рассчитать, через какое время клиент сможет выплатить кредит. 

Самый простой такой алгоритм – линейная регрессия. Представим себе, что наши объекты - это точки на плоскости. Наша задача – сделать так, чтобы прямая, которая будет проходить на плоскости, лежала как можно ближе ко всем точкам. Тем самым мы зададим линейные коэффициенты между входными данными и выходным значением. Подобный алгоритм прост и не требует особых затрат. Им удобно пользоваться, если у нас много признаков и мало объектов. 

Кластеризация

Кластеризация отвечает на вопросы о том, как разбить исследуемые объекты на группы и чем объекты внутри одной группы похожи. 

Самый популярный алгоритм кластеризации – метод ближайших соседей. Cнова к кошкам. Мы хотим разбить наших зверей на 4 группы. Наши объекты – снова точки на плоскости. Мы выбираем случайным образом центры наших групп, затем смотрим расстояние от центра группы до точек, ближайших к этому центру группы. После мы смещаем центры таким образом, чтобы расстояние до точек своей группы оказывалось меньше, чем до точек другой группы. Через нескольких итераций у нас получатся хорошо разделенные группы.

Cложность этого алгоритма заключается в том, что объекты не всегда хорошо делятся на группы – в связи с этим трудно оценить корректность результата даже с помощью специальной оценки. 

Нейронные сети

Первая нейронная сеть появилась еще в 1950-х гг. Сейчас при помощи нейронных сетей можно ответить на любой вопрос, но лишь с одной оговоркой: ответ не всегда можно интерпретировать.

При работе с нейросетью на вход подается большой объем данных в виде числовых значений, у каждого из которых есть определенный вес. Мы суммируем эти значения и к этой сумме применяем операцию активации, после этого получаем некий прогноз. Так как нейросети используют большое количество скрытых слоев, операции активаций и сумм может быть много. В связи с тем, что этим алгоритмом можно обрабатывать большие объемы данных, модель хорошо работает с текстом, изображением и звуком. 

Дополнительно в проектах ML используются оптимизационные методы для минимизации ошибок. В условиях ограничений они стараются найти лучшее решение задачи с помощью нахождения экстремумов функции и применения статистических методов.

Обучение с подкреплением

Это и есть тот самый сильный искусственный интеллект, о котором мы уже говорили выше. К примеру, по этому принципу работают беспилотные автомобили. 

Система состоит из агента и среды. Для агента задано конечное число операций (на примере машины – максимальная скорость, торможение, поворот направо или налево и так далее). После совершения действия агент получает либо вознаграждение, если его действие приводит к правильному выполнению задачи, либо наказание, если действие, наоборот, отдаляет его от выполнения задания.

Мы также пользуемся алгоритмами Uplift, нейролингвистического программирования и рекомендательными моделями. Uplift позволяет понять, нужно ли коммуницировать с объектом, НЛП использует алгоритмы для анализа текста (к примеру, на этом принципе работает функция подсказки слов в смартфоне), а рекмодели могут быть персонализированными и не персонализированными.

Теория – на практике

Посмотрим, как эти модели используются на для решения реальных задач. Мы сформулировали предпосылки для использования ML в проектах. Безусловно, они не гарантируют стопроцентного успеха, но на старте могут значительно снизить риски. 

  • Экономический эффект, который может принести оптимизация бизнес-процесса в несколько процентов;
  • Регулярный технический или бизнесовый процесс, при оптимизации которого регулярное принятие решений на среднем уровне и/или действия по заданному алгоритму могут значительно улучшиться;
  • Наличие данных, при которых может быть осуществлена оптимизация, за счет их анализа и обработки.

Одна из самых успешных отраслей в плане применения машинного обучения – это розничная торговля. Cвязано это с тем, что в ней много регулярных процессов

Например, категорийные менеджеры ежедневно занимаются управлением ассортиментом, промоакциями, ценообразованием, прогнозированием спроса, управлением логистикой. Оптимизация на доли процентов даже одного такого бизнес-процесса в масштабе торговой сети приобретает существенный эффект. 

Задачи, которые решает ML в ритейле, включают в себя предсказание оттока клиентов, анализ продуктовых корзин, прогнозирование товаров в следующем чеке, распознавание ценников и товаров, прогноз закупок и спроса, оптимизация закупок и логистики, планирование промо, цен и ассортимента – или это лишь малая часть.

Ритейл не испытывает недостатка как в наличия разных данных, так и в их глубине истории. У ритейлеров есть история продаж, статистика поведения клиентов, история промоакций, исторический ассортимент, параметры товаров и магазинов, изображения ценников и товаров, история доставок и поступления товаров и многое другое. Оцифровка всего этого, чаще всего, не требуется.

Похуже с данными в сфере промышленности – хотя и там они есть. Это и исторические данные с датчиков о производительности, поломках, работе бригад, данные по расходу и поставкам сырья, отгрузкам и доставкам. Для производств каждый процент простоя – это существенные потери, поэтому именно способы его сокращения, как и сокращение запасов, становятся основными задачами для оптимизации. Поэтому в числе главных задач для ML здесь – предсказание поломок оборудования, маркировка похожих поломок, выявление закономерностей поломок, выявление факторов на снижения производительности, оптимизация расхода сырья в производстве, оптимизация заказов и времени поставок сырья, прогноз скорости доставки. 

Еще две отрасли, в которых распространены проекты на базе искусственного интеллекта, это банки и телекоммуникации. Это и управление клиентскими рисками (кредитный скоринг), и оптимизация регулярных рассылок клиентам. Задачи, стоящие в этих проектах, разношерстны – от предсказания оттока клиентов до маркировки клиентов, от кросс-сейл кредитов и депозитов до предсказания крупных транзакций. 

Cреди данных, которыми обладают подобные компании, статистика по поведению клиентов, их реакция на прошлую коммуникацию, история получения и возвратов кредитов, анкеты клиентов, параметры сотрудников, история эффективности работы персонала и другое.

Количество примеров проектов, реализуемых на базе машинного обучения, множество, и успешные кейсы будут появляться все чаще. Но главное усвоить базовые знания о том, что в действительности используют специалисты по машинному обучению, и заранее просчитать, будет ли от вашего будущего ML-проекта бизнес-эффект. 

В настоящее время крупные компании вкладывают большие средства в машинное обучение, потому что данная технология не только окупается, но и помогает найти новые подходы к реализации рутинных задач. Действительно, ИИ занимает все более значимое место на рынке, но это не значит, что машины нас заменят. Мы успешно расширяем наши способности за счет машин, именно для этого и существует машинное обучение.

Источник: Habr

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