Российский рынок M&A

ПериодСделкиОбъем
млн$
III кв.'25
57
1 408
II кв.'25
89
4 942
I кв.'25
71
1 653

Крупнейшие сделки

ПокупательОбъектЦена
млн$
Российские Железные Дороги / РЖДМФК Moscow Towers
1 875
Железнодорожный оператор АтлантГрузовая компания
1 275
Железнодорожный оператор АтлантТранслес
638

ЗА ЧЕМ СЛЕДИТЬ

Самое популярное среди инвестиций
2 646,02  (+82,95%)
1 029,78  (+33,64%)
6 617,32  (-55,09%)
89 404,38  (-3 287,36%)
2 917,17  (-211,85%)
64,89  (+0,69%)
Источник Investfunds

Mail.Ru Group выделила в отдельное направление работу с большими данными клиентов

20.01.2016, CNews
Mail.Ru Group выделила в отдельное направление работу с big data своих клиентов. В рамках нового направления будут предоставляться услуги по созданию предиктивных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными.

Директором по развитию бизнеса направления «Большие данные» назначен Роман Стятюгин, сообщили CNews в Mail.Ru Group.

«Компания занимается анализом данных фактически с момента основания. Накопленная экспертиза и компетенции позволяют предоставлять услуги по анализу big data сторонним заказчикам вне зависимости от географии присутствия.

Прежде всего, это проекты, которые направлены на повышение эффективности процессов маркетинга и продаж, оптимизацию производства, логистики, управления рисками, планирования, управления персоналом и другие рабочие процессы различных бизнесов.

В этой связи было принято решение выделить эту работу в отдельное подразделение», — рассказал Дмитрий Сергеев, заместитель генерального директора Mail.Ru Group.

Целью анализа больших данных является извлечение закономерностей из ограниченного объема данных с возможностью их распространения на весь массив информации.

Полученная таким образом закономерность может служить моделью предсказания наступления какого-либо события и в итоге может оптимизировать бизнес-процессы организаций, пояснили в компании.

К примеру, модели прогнозирования оттока клиентов, отклика на предложения, прогноз реакции на обращение через определенный канал коммуникации позволяют сделать взаимодействие с потенциальным клиентом более персонифицированным, учитывающим контекст ситуации, и тем самым добиться повышения коммерческих показателей организации, максимально заботясь о лояльности ее клиентов.

В реализации используются как собственные технологии (например, NoSQL базы данных Tarantool), так и другие open source-решения (Apache Hadoop, Apache Spark). Для построения предиктивных математических моделей используются методы машинного обучения (Machine Learning), в том числе собственные разработки компании, например, алгоритм построения моделей Multiclass Look-alike, являющийся развитием метода PU Learning.

В рамках развития компетенции и подготовки кадров в направлении big data Mail.Ru Group сотрудничает с образовательными учреждениями страны. В 2014 г. на базе факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова был запущен образовательный проект «Техносфера Mail.Ru», в рамках которого сотрудники компании ведут курсы по машинному обучению и data-mining.

Компании: