Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Алексеев, я руковожу геоаналитическими сервисами в Platforma. И сегодня я хочу рассказать вам, как мы разрабатываем и внедряем инструмент аналитики для бизнеса, с помощью которого предприниматель способен за полчаса выбрать идеальную точку для открытия бизнеса в конкретном городе.

В прошлом месяце мы прочитали любопытный материал в Datafloq, в котором поднимался очень важный вопрос для всех отраслей бизнеса, работающих с большими данными: как проверить качество этих самых данных? Статью мы, разумеется, прочитали  от начала до конца, поделились ею с коллегами, коллеги поделились со своими коллегами и все единогласно заявляли, едва увидев заголовок: контролируемость и отслеживаемость данных — вот камень преткновения в вопросе качества Big Data. Что ж, в принципе, ничего нового, - подумали мы, - но как выстроить процессы, связанные с этой самой отслеживаемостью? Мы перевели для вас этот материал, чтобы вы, как и мы, смогли разобраться в этом вопросе. Согласны ли вы с автором? Будем рады вашему мнению!

Совместные программы лояльности крупных компаний — это настоящее и будущее маркетинга. Но чтобы запустить интересную и релевантную интеграцию, которая зайдет общей аудитории и принесет деньги обеим компаниям, нужно для начала найти эту самую общую аудиторию. Эту задачу и решает мэтчинг данных.

Задача непростая, ведь российские законы запрещают раскрывать персональные данные третьим лицам. А для некоторых компаний обогащение данных осложнено дополнительными ограничениями. Но выход есть. 

Platforma и HFLabs впервые протестировали процесс безопасного мэтчинга данных между двумя компаниями. Рассказываем, как это было и что получилось в итоге.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Тотмаков, я технический директор Platforma. И сегодня я хочу рассказать о крайне странном устройстве, которое выходит за рамки понимания обычного человека.

Да, я говорю о квантовом компьютере. Постараюсь объяснить простым языком, как он работает сейчас и для решения каких задач его можно будет использовать в будущем. Поехали!

Не так давно нам попался материал BBC, в котором авторы рассказывают о том, что российским айтишникам становится трудно найти работу, доходы падают и вообще единственным адекватным выходом из ситуации является релокация за рубеж. Массовая паника, кажется, начала постепенно сходить на “нет”, мы все еще продолжаем работать, поэтому решили пойти “от противного” и рассказать о том, какие IT-специализации сейчас наиболее востребованы в России. Поделитесь своим мнением и расскажите, работаете ли вы сейчас в России в IT-сфере.

Человечество на протяжении тысячелетий стремилось сохранить приватность своих личных данных или засекретить особенно важную информацию: будь то военные тайны или пароли к персональным аккаунтам. Но задолго до современной криптографии, существовали механические устройства вроде цилиндров да Винчи или шифровальные машины, подобные «Энигме».

Привет, Хабр! Мы продолжаем рассказывать о системе дистанционной оценки повреждений авто. В прошлой статье мы раскрыли основные принципы ее нейросетей, на которых она строится.

Страховому агенту нужно около часа, чтобы оценить и описать повреждения авто после аварии. Осмотреть каждую деталь, оформить документы. А если посчитать время на дорогу, то оценка и вовсе затянется на полдня. 

Нейросеть же справляется за 30 секунд. 29 из которых нужно владельцу, чтобы обойти машину и сделать четыре фото.

В этой статье я расскажу, зачем мы вообще создаем такую модель и где планируем ее использовать. А еще углубимся в принципы работы системы и расскажем, как мы обучали алгоритм и какие планы у проекта на будущее.