Yandex Data Factory
Big Data анализ и консультирование

Продукт
Разработчики: Yandex Data Factory (YDF)
Дата премьеры системы: ноябрь 2014 года
Отрасли: Интернет-сервисы
Технологии: BI

В декабре 2014 года «Яндекс» объявил об открытии направления по работе с так называемыми большими данными (Big Data) — Yandex Data Factory. Его услуги рассчитаны на компании, которые имеют дело с большими массивами информации: например, показаниями датчиков, аудио- и видеозаписями, сведениями о заказах и т. д.


Как сообщили CNews представители «Яндекса», речь идет об обособленном направлении внутри компании, в котором на данный момент трудится порядка 30 человек[1].

В компании заверяют, что ее технологии — машинное обучение, распознавание образов и речи, глубокие нейронные сети, обработка естественного языка — позволяют проанализировать данные клиентов и получить решение поставленных ими задач.

«Анализ „больших данных` с использованием машинного обучения — молодая и перспективная область, — говорит руководитель Yandex Data Factory Евгения Завалишина. — Используемые алгоритмы «Яндекс» разработал для собственных нужд: поиска, прогнозирования пробок, таргетинга рекламы, составления музыкальных рекомендаций. Однако алгоритмы анализируют не „содержание` данных, а взаимосвязи между ними и поэтому могут применяться в любой отрасли».

В компании уточняют, что заинтересованы во всех индустриях, где есть большие данные, и где есть возможность с помощью этих данных получить бизнес-эффект. «Сейчас у нас в фокусе следующие отрасли: ритейл, финансы, логистика, телеком, энергетика, нефтегаз, космонавтика, — говорят представители «Яндекса». — То, что мы прицельно выделяем эти отрасли, связано и с тем, что именно их представляют наши первые заказчики, а также с рядом других факторов: открытость отрасли в целом, степень готовности индустрии к применению технологий. Сами по себе наши алгоритмы универсальны».

В «Яндексе» утверждают, что помимо технологий, необходимых для обработки больших массивов информации, компания также располагает и экспертами в этой области. Кроме того, у «Яндекса» есть собственная система подготовки таких специалистов. В 2007 г. начала работу «Школа анализа данных» для студентов старших курсов и выпускников вузов. В 2014 г. «Яндекс» и Высшая школа экономики открыли факультет компьютерных наук, в состав которого входит, в том числе, департамент больших данных и информационного поиска.

В «Яндексе» сообщают о нескольких состоявшихся пилотных проектах, осуществляемых в течение последнего года, с компаниями-партнерами, которые уже принесли первые результаты. Например, для автодорожной компании в Yandex Data Factory обработали данные о загруженности дорог, качестве покрытия, средней скорости движения транспорта и аварийности. Это дало возможность в режиме реального времени составлять прогноз заторов и выявлять участки с высокой вероятностью ДТП на ближайший час.

Для неназванного крупного банка в «Яндексе» проанализировали сведения о его клиентах и их действиях, что позволило составить персонализированные предложения и повысить продажи банковских продуктов.

Yandex Data Factory носит статус международного проекта с офисами в Москве и Амстердаме. Услугами Yandex Data Factory могут воспользоваться как российские, так и зарубежные компании.

Типовой перечень услуг и расценки на них пока не сформированы.

Примечания





Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (64, 425)
  Прогноз (35, 301)
  SAP SE (94, 297)
  IBM (67, 289)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (2, 226)
  Другие (763, 1025)

  IBM (13, 38)
  Qlik (QlikTech) (3, 32)
  РИСКФИН (1, 21)
  SAP SE (7, 16)
  Oracle (8, 13)
  Другие (41, 60)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 38)
  Qlik (QlikTech) (2, 26)
  SAP SE (9, 24)
  Oracle (5, 8)
  IBM (5, 7)
  Другие (42, 56)

  SAP SE (6, 13)
  Объединенное кредитное бюро (ОКБ) (4, 13)
  Qlik (QlikTech) (3, 10)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 10)
  IBM (7, 9)
  Другие (31, 49)

  SAS Institute Inc. (САС Институт) (6, 8)
  Oracle (4, 8)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 8)
  Qlik (QlikTech) (1, 7)
  SAP SE (5, 5)
  Другие (33, 39)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  QlikView - 379 (352, 27)
  Prognoz Platform - 292 (283, 9)
  Deductor - 225 (225, 0)
  IBM Cognos - 153 (57, 96)
  SAP BusinessObjects - 92 (45, 47)
  Другие 1089

  Visary (Визари АИС) - 38 (38, 0)
  QlikView - 18 (18, 0)
  Qlik Sense - 8 (8, 0)
  SAP BusinessObjects - 8 (2, 6)
  SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP BW/4HANA) - 4 (4, 0)
  Другие 70

  Visary (Визари АИС) - 10 (10, 0)
  ОКБ: Скоринг Бюро - 8 (6, 2)
  Qlik Sense - 6 (6, 0)
  QlikView - 4 (3, 1)
  SAP Business Intelligence (SAP BI) - 4 (2, 2)
  Другие 67