Российский рынок M&A

ПериодСделкиОбъем
млн$
I кв.'26
61
2 640
IV кв.'25
106
8 273
III кв.'25
101
2 643

Крупнейшие сделки

ПокупательОбъектЦена
млн$
Росхим Газпром нефтехим Салават
3 350
Железнодорожный оператор АтлантГрузовая компания
1 275
S8 CapitalAquarius
1 000

ЗА ЧЕМ СЛЕДИТЬ

Самое популярное среди инвестиций
2 663,48  (-4,74%)
1 176,92  (+15,14%)
7 353,61  (-49,44%)
77 327,16  (+406,90%)
2 131,00  (+14,86%)
111,28  (-0,82%)
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: