• Сегодня 28 марта 2024
  • USD ЦБ 92.59 руб
  • EUR ЦБ 100.27 руб
PHARMA CRM Система для автоматизации процессов фармкомпаний: управление визитами, полевыми и госпитальными продажами, медицинскими представителями
Коля в Третьяковской галерее
Деловой завтрак «Налоговый мониторинг»
Одиннадцатая конференция «Цифровые технологии в фармацевтике: фокус на импортозамещении и повышении эффективности»
https://vk.com/cforussia

Валерий Бабушкин, X5 Retail Group: «Прогноз спроса необходим для сокращения дельты между продажами и покупками»

16.01.2020

Валерий Бабушкин, X5 Retail Group: «Прогноз спроса необходим для сокращения дельты между продажами и покупками»

Валерий Бабушкин, директор департамента моделирования и анализа данных X5 Retail Group и спикер Пятой встречи дискуссионного клуба «Информационные технологии в ритейле: диалог на высшем уровне», рассказал CFO Russia о предпосылках использования Big Data для прогнозирования спроса, а также этапах процесса прогнозирования.

Как давно в X5 Retail Group используют Big Data для прогнозирования спроса?

Дирекция по большим данным в Х5 создана в июле прошлого года. Однако это нельзя назвать начальной точкой и первым проектом, поскольку ранее компания уже работала в данном направлении. Для прогнозирования спроса Х5 использует Big Data 2-3 года.

Что стало предпосылками использования этого инструмента?

Предпосылкой любого действия является его необходимость. В нашем случае мы можем получить дополнительный заработок. Ритейл – это закупки и продажи: купить нужно столько, сколько ты сможешь продать. Соответственно, необходимо этот спрос прогнозировать. Учитывая, что у нас много скоропортящихся товаров, мы не можем их купить и держать на складе. Без продаж они испортятся, а компания понесет убытки. Прогноз спроса необходим для сокращения дельты между продажами и покупками.  

Как происходит процесс прогнозирования в вашей компании? Какие технологии при этом используют и на какие этапы он делится?

Это технологически сложный процесс. Он делится на много этапов, связанных с подготовкой данных, абстракцией, обучением и интеграцией модели, описанием в Docker, интеграцией в Kubernetes. Среди ключевых технологий можно выделить градиентный бустинг. Мы интегрируем в него выходы линейных моделей и авторегрессии. Однако само по себе наличие модели, которая прогнозирует спрос, – не конечный итог. Конечный итог появляется, когда существует налаженный механизм, в который интегрирован прогноз спроса.

Задать свои вопросы Валерию Бабушкину и узнать больше об опыте X5 Retail Group вы сможете на Пятой встрече дискуссионного клуба «Информационные технологии в ритейле: диалог на высшем уровне», которая состоится 13 февраля 2020 года в Москве.

Елизавета Гета


Комментарии

Защита от автоматических сообщений