Positivim.com.ua

  • Обчислення в Хмарі

Категорія: Великі Дані та Аналітика

  • Старший дослідник даних (JHB Hybrid)

    Навколишнє середовище:

    Відіграйте вирішальну роль у забезпеченні прийняття рішень, що керуються даними, вдосконаленням програми та організаційним навчанням, оскільки ваш досвід як старший аналітик даних шукає програми підйому спільноти, що базується на Йобурзі. Роль буде зосереджена на підвищенні внутрішніх аналітичних можливостей, підтримці стратегічних уявлень та забезпеченню високоякісного управління та використання даних у всій організації та мережі. Успішний діючі повинні мати ступінь магістра в галузі освіти/психології/економіки або подібної дисципліни з 5 -річним досвідом аналізу даних, наукою про дані або пов'язаними з ними сферами та сильними кількісними та аналітичними навичками, включаючи кваліфікацію за допомогою Stata, R або SPSS, Power BI, Tableau та SQL.

    Обов'язки:

    Аналіз даних та генерація розуміння –

    • Проаналізуйте дані, щоб створити діючі уявлення, які інформують стратегічні рішення та вдосконалення програм.
    • Створіть, вдосконалюйте та підтримуйте використання інтерактивних інструментів інформаційних панелей та аналітики для вдосконалення прийняття рішень, керованих даними, в організації та мережі.
    • Надайте статистичну методологію розробки та виконання експериментів, включаючи оцінки та дослідницькі проекти.
    • Переконайтесь, що аналіз даних та розуміння узгоджуються з більш широкими стратегічними цілями, пов'язаними з результатами дітей та раннім навчанням.
    • Підтримуйте петлі моніторингу та зворотного зв'язку в режимі реального часу, щоб забезпечити швидкі коригування та реагування на прийняття рішень.
    • Визначте закономірності, тенденції та співвідношення даних для інформування адаптації та інновацій програми.
    • Напишіть висновки у доступних та зрозумілих форматах для аудиторії різних технічних здібностей.
    • Створіть інструктажі та звіти про розуміння для передачі ключових висновків та рекомендацій.

    Підтримка організаційного навчання та адаптивної стратегії –

    • Дозволити командам використовувати інформацію для навчання, вдосконалення програми та інновацій, включаючи швидкі експерименти.
    • Спільно створюйте умови для швидкого навчання в мережі, ітеративних експериментів та колективного інтелекту.
    • Перекладіть складні дані в діючі уявлення, пристосовані до різних аудиторій (наприклад, командних команд, лідерства, мережевих партнерів).
    • Забезпечити навчання та створення потенціалу для зміцнення грамотності даних та покращення здатності організації займатися даними для стратегічного прийняття рішень.
    • Тісно співпрацюйте зі старшим менеджером МЕЛ та командами -програмами та зовнішніми партнерами, щоб інтегрувати розуміння даних у дизайн та доставку програми.

    Спільне розвиток програми досліджень та оцінки-

    • Співпрацюйте з дослідницькою групою для розробки та впровадження стратегій досліджень та оцінювання.
    • Спільно-концептуалізація та спільне створення досліджень та/або питань оцінки, досліджень та довідок.
    • Забезпечте вклад у проект дослідження, аналіз даних та інтерпретацію.

    Управління даними та забезпечення якості –

    • Разом з командою SDI ввімкнути та координувати управління даними, включаючи доступність даних, доступність, доброчесність, якість (включаючи точність, послідовність та надійність), зручність, безпеку та відповідність регуляторних норм (у співпраці з ІТ та юридичними командами).
    • Переконайтесь, що обробка та аналіз даних проводяться з високими етичними стандартами, захищаючи міркування про конфіденційність та власний капітал відповідно до значень програми.
    • Проводити оцінки ключових активів даних та визначити потенційні ризики або прогалини, включаючи відображення процесів даних.
    • Підтримуйте розробку та обслуговування метаданих для забезпечення узгодженості та надійності даних.
    • Встановити системи для моніторингу гігієни даних, регулярних перевірок якості та вирішення розбіжностей у співпраці з ІТ -відділом.

    Зовнішнє залучення та обмін знаннями –

    • Підтримуйте підготовку даних та розуміння звітів про фінансування, заявки на вплив та пропагандистської діяльності.
    • Відповідайте на запити місцевих та міжнародних дослідників та аналітиків.
    • Займайтеся із зовнішніми партнерами для управління угодами щодо обміну даними та реструктуризацією відповідно до їх потреб.
    • Контролюйте та оцініть роботу зовнішніх консультантів, де це необхідно.
    • Представляйте програму на відповідних національних та міжнародних заходах для обміну розуміннями та знаннями.

    Вимоги:

    Кваліфікація –

    • Мінімум ступінь магістра з питань освіти, психології, економіки, соціальних наук, статистики чи пов'язаної з ними сфери.

    Досвід/навички –

    • Щонайменше 5 років досвіду аналізу даних, науки про дані або пов'язаних з ними сфери.
    • Сильні кількісні та аналітичні навички, включаючи знання статистичного програмного забезпечення (наприклад, Stata, R або SPSS)
    • Відмінні знання та вміння працювати з базами даних SQL.
    • Сильні роботи та теоретичні знання статистичних принципів, особливо стосуються проектування та запуску рандомізованих контрольних випробувань.
    • Досвід роботи з інструментами візуалізації даних (наприклад, Power BI, Tableau).
    • Перевірена здатність сприяти постійному вдосконаленню систем даних та генерації розумінь.
    • Сильні навички спілкування та написання звітів із здатністю пояснювати складні дані не технічній аудиторії.
    • Досвід управління та роботи з великими наборами даних та реляційними базами даних.
    • Ознайомлення з управлінням даними, включаючи конфіденційність, відповідність та вимоги безпеки.

    Бажано –

    • Досвід роботи в соціальному впливу чи некомерційному контексті.
    • Ознайомлення з програмним забезпеченням для опитування (наприклад, опитуванням) та CRMS (Microsoft Dynamics), а також Azure.
    • Досвід побудови потенціалу використання даних та вдосконалення грамотності даних у командах.
    • Досвід або ознайомлення з раннім навчанням, ЕКД, освітою, громадським здоров’ям.

    Атрибути:

    • Здатність працювати спільно та ефективно в міжфункціональному командному середовищі.
    • Продемонстрована здатність розробляти та впроваджувати швидкі експерименти.
    • Сильні стратегічні мислення та навички вирішення проблем.
    • Поводиться довіреним: бути надійним, прийнятим, відкритим, конгруентним (тобто цілісністю).
    • Навчання цікаво, в т.ч. дізнатися, як робити інакше –
    • Чітка цікавість (задаючи питання, сумнівні припущення, роблячи інакше, пробують речі).
    • Запис навчання.
    • Відкритість до & апетиту до зворотного зв’язку.
      • Знайомство з та цікавістю щодо –
      • Соціальна шкала.
      • Системи, що займаються і думають.
      • Дизайнерське мислення та ітеративне дизайн.
      • Водіння, щоб досягти успіху.

    Хоча ми дуже хотіли б відповісти на кожну заявку, якщо з вами не звертаються на цю посаду протягом 10 робочих днів, будь ласка, вважайте вашу заявку безуспішною.

    Коментарі:

    Подаючи заявку на роботу, переконайтеся, що у вас є мінімальні вимоги до роботи. ЄдинийГромадяни SA будуть розглянуті для цієї ролі. Якщо ви не перебуваєте в згаданому місці будь -якої з робочих місць, зауважте свої плани переселення у всіх заявах на роботу та листування. Подайте тут [URL Removed] Надішліть електронну пошту копію Word свого резюме на [Email Address Removed] і згадати довідковий номер роботи.

    logpixeltrackingjobview?id=d5c56f04 92e4 11f0 a278 02ecce2d5745 Старший дослідник даних (JHB Hybrid)

    Бажані навички:

    Дізнайтеся більше/Подайте заявку на цю позицію

    2025-09-17
  • Без FEVS цього року, що далі для агентств?

    Без FEVS цього року, що далі для агентств?

    У рік, коли федеральні службовці переживають деякі найбільші зміни робочої сили в останній пам’яті, вони також не вистачає ключової можливості розповісти своїм агенціям, як вони ставляться до своїх робочих місць, місій, ефективності та лідерства.

    Після того, як Управління управління персоналом скасував цьогорічне опитування федеральної точки зору працівників, багато федеральних експертів з робочої сили заявили, що в результаті агентства втратять критичний цикл зворотного зв'язку зі своїми працівниками – а також пропускають детальні дані опитування, що часто допомагає інформувати стратегії та політику.

    Колишній виконуючий обов'язки директора OPM Роб Шрайвер назвав FEVS “критичним” інструментом для управління робочою силою – і сказав, що рішення не адмініструвати його в цьому році є “великою пропущеною можливістю”.

    “Всі дані – це хороші дані, незалежно від того, чи є результати позитивними чи негативними”, – сказав Шрайвер, який в даний час виконує функції керуючого директором ініціативи на державній службі в Forward. “Важливо, щоб агенції задавали хоча б деякі однакові питання рік за роком, щоб вони могли відстежувати, як змінюються ці результати або не змінюються”.

    Пітер Боннер, колишній асоційований директор офісу з персоналу ОПМ, заявив, що відсутність FEVS цього року може мати великий вплив на федеральну робочу силу.

    “Без цих даних агентств не вистачає доказової бази, щоб мати можливість приймати рішення на поінформованому рівні, які можуть мати багато наслідків”, – сказав Боннер, в даний час старший співробітник федерації американських вчених. “Вживати заходів, що впливають на робочу силу без цих доказів, може бути дико від позначки”.

    Після скасування ОПМ на 2025 FEVS, агенціям також було надано можливість провести власні внутрішні опитування працівників. Але прес-секретар агентства заявив, що ОПМ не планує обстежувати власних працівників-і Департамент у справах ветеранів заявив, що він буде слідувати лідерам ОПМ у тому, що цього року не проводить його опитування “Всесвітнього співробітника”.

    Поки що ж, як видається, жодне інші агенції не склали публічних планів проведення опитування, подібного до FEVS до кінця року.

    Вимоги до опитування для агентств

    У рамках Закону про дозвіл національної оборони 2004 року Конгрес вимагав від усіх агентств у виконавчій галузі розпочати опитування своїх працівників щорічно. Федеральні регламенти зобов’язані агенціями ставити 16 конкретних питань своїм працівникам один раз на рік збирати перспективи лідерства агентства; Задоволеність працівників; федеральне робоче середовище; можливості для професійного розвитку; внески в місію агентства; та визнання працівників.

    Потім кожне агентство зобов’язане опублікувати результати опитування, якщо керівник агентства не визначить, що “це зробить під загрозу або негативно вплине на національну безпеку”, згідно з федеральними регламентами. Не існує очевидних наслідків для агентств, однак, якщо вони не завершать необхідне опитування працівників.

    Незважаючи на те, що OPM не вимагає статуту для управління загальнонаціональним опитуванням уряду, агентство вирішило рухатися вперед із створенням FEVS ще в 2004 році. Більшість агентств використовували опитування ОПМ замість власних, щоб задати необхідні 16 питань, а також подальші питання, щоб оцінити загальні настрої федеральної робочої сили. З часом агенції почали більше покладатися на опитування OPM, порівняно мало проводячи власні опитування працівників.

    Багато хто розглядає FEVS як найбільш економічно вигідний та ефективний спосіб задовольнити вимоги до агентств для обстеження своїх працівників щорічно. Особливо з такою короткою часовою шкалою цього року, щоб влаштувати внутрішнє опитування замість FEVS, Шрайвер сумнівався, що агенції зможуть проводити опитування в тому ж калібрі, що в той же калібр, який ОПМ вдалося зробити роками.

    “Існує багато роботи, яку робить OPM у зв'язку з федеральним опитуванням точки зору працівників, щоб очистити дані, переконайтесь, що дані є дійсними, переконайтеся, що потрібні люди отримують опитування для початку”, – сказав Шрайвер. “Для інших агентств, які можуть вирішити це вперше, існує тривалий період ведення, щоб переконатися, що обидва інструмент є дійсними, і що дані, які ви отримаєте в результаті, є дійсними. Я б ставив під сумнів, чи є час, щоб вони могли це зробити”.

    Однак інші експерти з робочої сили стверджували, що проведення опитування менших масштабів цього року все ще буде можливим для більшості агентств. Сідней Хеймброк, колишній виконавчий директор Лабораторії інновацій OPM, заявив, дотримуючись лише 16 питань, необхідних відповідно до статуту, агенції мають можливість провести коротке опитування, а потім повідомити про ОПМ про свої висновки. А оскільки питання все однакові в статуті, вона сказала, що дані все ще можуть бути використані порівняно для агентств.

    “Це повинно було бути зроблено в першу чергу, оскільки кожне агентство насправді відрізняється і має різні потреби”, – сказав Хеймброк, в даний час головний радник галузі державного сектору в Qualtrics. “OPM не повинен займатися проведенням щорічного опитування залучення, яке агенції зобов’язані проводити. Натомість вони повинні займатися згортанням даних, що знаходяться з агентств, щоб подивитися на те, що їм потрібно зрозуміти, щоб вести загальну стратегію талантів уряду”.

    Пульсні опитування можуть бути ще одним пристойним варіантом для агентств. Набагато коротший тип оцінки працівників, як правило, містить лише кілька питань, може проводитися частіше як “пульсова перевірка” робочої сили агентства.

    “Якщо менеджери роблять хорошу роботу, вони вже весь час ведуть ці розмови про зворотній зв'язок”, – сказав Боннер. “Але FEVS все ще забезпечує зовнішнє, незалежне джерело інформації, яка б підтримувала дії, які вони хочуть вжити”.

    Майбутнє FEVS

    Скасування FEVS дає можливість переосмислити те, як загалом опитування уряду – та федеральний опитування працівників – має виглядати в наступні роки.

    Для Heimbrock у рішенні OPM проводить “проблиск надії” у рішенні OPM скасувати FEVS. У довгостроковій перспективі це може вказувати на те, що адміністрація Трампа переосмислює більшу роль ОПМ у федеральних опитуваннях працівників.

    Боннер аналогічно заявив, що кожне агентство проводить власне опитування, допоможе підготувати результати до проблем, що стосуються агентства. Але він запитав, чи мають агенції здатність докласти цих зусиль, особливо після того, як покладатися на роботу ОПМ вже понад 20 років.

    “Я думаю, що це гарна ідея, зрештою”, – сказав він. “Але я не думаю, що агенції досить готові до цього”.

    Децентралізація опитувань федеральних працівників також може бути складним процесом. У той час як OPM має один офіс з кількома працівниками, які покладаються на те, щоб щороку керувати FEVS уряду, деякі експерти з робочої сили зазначили, що перехід, що займається кожним окремим агентством, може бути трудомістким і дорогим. І в той же час, деякі стверджують, що FEVS є більш всебічним, ніж те, що агенції можуть зробити індивідуально.

    Для Shriver, FEVS – це також більше, ніж просто опитування.

    “Це те, що агенції будують цілі стратегії залучення працівників навколо”, – сказав він. “Агентства, які найкращі на цьому, намагаються працювати над проблемами, а потім хочуть побачити результати в опитуванні наступного року і побачити, чи внесли їх вніс, зміни, які вони внесли, змінили значення”.

    У той же час, є також можливість потенційно зменшити опитування в наступному році, як спосіб впорядкувати результати, і спонукати більше працівників зайняти час, щоб подати відповіді. Тривалість FEVS з часом просунулася, досягнувши близько 100 питань для опитування 2024 року – фактор, який може відвернути деяких працівників, щоб витратити час на його заповнення.

    Адміністрація Трампа заявила, що планує внести ряд змін у FEVS, перш ніж відновити його на цикл опитування 2026 року. Хоча багато з цих деталей досі не визначені, перегляди включатимуть усунення всіх питань щодо різноманітності, справедливості, включення та доступності (DEIA), а також майже напевно повернути питання про поганих виконавців в агентських робочих одиницях.

    “Трансформаційна робоча сила вимагає трансформаційного федерального опитування точки зору працівників”, – заявив директор ОПМ Скотт Купор у серпні. “Fevs повернеться в наступному році, новий і вдосконалений”.

    Якщо ви хочете зв’язатися з цим репортером про останні зміни у федеральному уряді, будь ласка, напишіть на електронну пошту drew.friedman@federalnewsnetwork.com або зверніться до сигналу на Drewfriedman.11

    Copyright © 2025 Федеральна мережа новин. Усі права захищені. Цей веб -сайт не призначений для користувачів, розташованих в європейській економічній зоні.

    2025-09-17
  • Стійкість та технології: роль цифрових інструментів у створенні зелених підприємств

    Стійкість та технології: роль цифрових інструментів у створенні зелених підприємств

    Стійкість розпочалася як частина корпоративної відповідальності, часто пов'язана з громадськими проектами або екологічними обіцянками. Тепер це стало основною частиною зростання бізнесу, оскільки він формує, як компанії планують, інвестують та конкурують.

    Так, для підприємств важливо діяти з підзвітністю та готовністю, щоб забезпечити, щоб вони залишалися вигідними, довіреними та сумісними. Або ж вони стикаються з більш жорсткими правилами, втрачають довіру інвесторів і скорочують лояльність клієнтів.

    Тому давайте розглянемо, як цифрові інструменти будують зеленіші підприємства. Ми обговоримо, як інструменти допомагають відстежувати енергію, підвищити ефективність та зробимо можливу прозорість таким чином, щоб переміщення стійкості від бічних зусиль на реальний рушій продуктивності.

    Як цифрова трансформація узгоджується з цілями стійкості

    Перш за все, важливо зрозуміти, як цифрові інструменти перетворюють широкі ідеали стійкості в дії, що змінюють ефективність бізнесу.

    Ви можете оголосити прихильність до більш зеленого зростання, але ваші обіцянки не вистачає, коли вимірювання та виконання не вистачає структури. Правда? Ну, цифрова трансформація розкриває цю прогалину і пропонує структуру, щоб закрити її.

    Так, зараз цього вже недостатньо, щоб створити стійкість як корпоративний соціальний обов'язок. Ринки та регулятори вимагають доказів. Інвестори хочуть даних, яким вони можуть довіряти. Клієнти хочуть доказів того, що операції, продукція та ланцюги поставок несуть відповідальність. Цифрові платформи, датчики та аналітика створюють цей доказ.

    Наприклад, IoT -лічильники відстежують споживання енергії в режимі реального часу, прогнозуюча аналітика прогнозує попит на скорочення відходів, а blockchain перевіряє витоки матеріалів для більш чистих ланцюгів поставок.

    Варто зазначити, що дослідження підтверджують масштаб впливу стійкості на технології.

    Метааналіз у 2025 році розглянув понад сімнадцять тисяч випадків і виявив вимірювані переваги на кожному стовпі потрійного нижнього рядка. Було встановлено, що:

    • Економічні показники зросли завдяки ефективності та новому доходу;
    • Результати навколишнього середовища покращилися при більш жорсткому контролі енергії та викидів;
    • Соціальні результати, що висунулися за допомогою безпечніших робочих місць та сильнішої відповідальності;
    • Розумні фабрики, великі дані та IoT створили найсильніші зрушення.

    Усі ці цифри говорять нам про щось важливе: результати стійкості перестають бути абстрактними, коли цифрові інструменти перетворюють їх на кількісні переваги.

    Як основні цифрові технології керують зеленим бізнесом

    Тепер давайте швидко розглянемо роль основних цифрових технологій, які допомагають керувати зеленими підприємствами:

    Щоденні інструменти управління роботою

    Існує цілий ряд цифрових інструментів, які підштовхують підприємства ближче до стійкості без великих інвестицій у передові системи. Наприклад, перетворювачі зображення до тексту зменшують необхідність друку та подачі паперу. Або програмне забезпечення для відстеження відходів, яке допомагає фірмам перевірити практику утилізації та покращити переробку.

    Такі цифрові інструменти можуть виглядати скромними порівняно з AI або іншими основними технологіями. Однак вони вирішують, чи стає стійкість частиною щоденних процедур чи залишається випадковим звітом.

    Розумні заводи

    Вони виділяються як найсильніший водій. Інтеграція IoT, автоматизації та AI надає фірмам можливість скоротити відходи та стабілізувати використання ресурсів.

    Але пам’ятайте, що лише один пілотний датчик в одному куті рослини недостатньо, щоб змінити профіль стійкості. Вам потрібна повністю інтегрована система, щоб це відбулося.

    Датчики IoT

    Датчики IoT надають видимість в режимі реального часу над енергією, водою та викидами. Значення спирається в дію. Компанії часто збирають дані та відзначають інформаційні панелі, поки операції залишаються незмінними.

    Справжнє питання полягає в тому, чи діють рішення, які приймають рішення про розуміння чи зберігають їх як декоративні показники.

    Аналітика великих даних

    Analytics Big Data передбачає прогнозування, що зменшує перевиробництво та скорочення неефективності логістики. Докази свідчать про розміри ефектів тут суперник IoT і іноді перевищують його. Критика зосереджується на культурі.

    Але ви повинні розуміти, що аналітика без підготовлених менеджерів – це лише джерело небажаних клопоту та шуму. Отже, важливо перетворити дані на щоденні рішення, щоб побачити підвищення стійкості.

    Штучний інтелект

    Штучний інтелект оптимізує системи, прогнозує обслуговування та впорядкування розподілу ресурсів. Але пам’ятайте, що AI також піднімає парадокс. Навчання великих моделей вимагає енергії, а без відновлюваної підтримки екологічна користь стирається.

    Урок зрозумілий: AI забезпечує стійкість, коли він вирівнюється з чистою енергією, а не коли його не перевіряють.

    Блокчейн -платформи

    Блокчейн -платформи обіцяють прозорість ланцюга поставок та відстеження. Зацікавлені сторони цінують доказ етичного пошуку.

    І все ж блокчейн несе витрати на енергію, які необхідно вирішити.

    Тут варто зазначити, що багато фірм оголошують пілотів блокчейна для оптики, тоді як лише кілька дизайнерських систем низькоенергетичних систем, які додають реальної відповідальності.

    Системи управління продуктивністю

    Системи управління ефективністю вбудовують показники стійкості поряд з фінансовими показниками. Вплив виявляється меншим, ніж IoT або розумні фабрики, але їх присутність запобігає дрейфу. Наприклад, фірма, яка відстежує викиди вуглецю на тій же приладовій панелі, що і прибуток, не може уникнути контролю.

    Критика полягає в тому, що занадто багато лідерів узбережжя ці системи, що залишає стійкість поза основною розмовою з кімнати.

    Щоденні цифрові інструменти, які підтримують більш зелені ділові практики

    • Зображення до перетворювачів тексту зменшують введення вручну та допоможуть вирізати використання паперу;
    • PDF до інструментів Word полегшує редагування без повторного друку;
    • Хмарні сканери оцифровані документи та менші потреби фізичного зберігання;
    • Програми з моніторингу енергії підкреслюють тенденції використання для заощаджень;
    • Інструменти розумного лічильника надають живі дані для ефективного споживання;
    • Калькулятори вуглецю відстежують вплив на навколишнє середовище;
    • Хмарні засоби зберігання даних масштабують потреби даних із меншим фізичним слідом;
    • Інструменти стиснення файлів Зменшіть попит на зберігання та навантаження на пропускну здатність;
    • Інструменти відеоконференцій зменшують ділові подорожі;
    • Спільні інструменти дошки покращують співпрацю без використання фізичних матеріалів;
    • Інструменти електронного сигналу замінюють друковані контракти та схвалення;
    • Інструменти автоматизації робочого процесу впорядкування повторюваних завдань;
    • Програми управління завданнями організовують проекти з меншою кількістю витрачених ресурсів;
    • RPA боти обробляють ручну роботу швидше і з меншою кількістю помилок;
    • Інструменти сканування штрих -коду покращують простежуваність запасів;
    • Програми для відстеження відправлень оптимізують маршрути та зменшують відходи палива;
    • Оптимізатори оптимізаторів балансують попит із попитом та нижчим надвиробництвом;
    • Планки інформаційних панелей стійкості вимірюють прогрес проти цілей;
    • Інструменти звітування про викиди Документ доповіді регуляторам;
    • Аналітичні платформи виявляють прогалини в ефективності та сфери вдосконалення;
    • Інструменти ECO-дизайну CAD допомагають створити більш зелені моделі продуктів;
    • Цифрові симулятори -близнюки тестують стійкі конструкції перед виконанням;
    • Інструменти оцінки життєвого циклу оцінюють повний вплив продуктів та процесів.

    Які галузі отримують найбільше користь від цифрової стійкості?

    Існує широкий спектр секторів, які приймають цифрові інструменти для більш зелених операцій, але не всі отримують рівні винагороди. Переваги залежать від масштабу використання ресурсів, впливу регулювання та готовності до інтеграції технології в основні процеси.

    Промисловість Як це виграє
    Виробництво Розумні фабрики, IoT та автоматизація скорочують відходи, підвищують енергоефективність та керують практикою кругової економіки.
    Телекомунікації AI та великі дані оптимізують мережі, зниження використання енергії та вдосконалення доступу клієнтів у масштабі.
    Сільське господарство Точне землеробство з безпілотниками, датчиками та автоматизованим зрошенням зберігає воду та підвищує врожайність.
    Банківські та фінансові послуги Блокчейн та цифрові платформи збільшують прозорість, забезпечують зелені фінанси та будують довіру зацікавлених сторін.
    Будівництво та міський розвиток Цифрові близнюки, IoT та прогнозна аналітика зменшують матеріальні відходи та підтримують стійке містобудування.
    Енергія та комунальні послуги Розумні сітки, поновлювана інтеграція та рішення для зберігання стабілізують постачання та скорочення викидів вуглецю.
    Охорона здоров'я Цифровий моніторинг, прогнозна аналітика та відстеження ресурсів покращують результати пацієнтів, зменшуючи використання відходів та енергоносіїв.

    Які бар'єри стримують підприємства від Go Go Green?

    • Високі інвестиції в розумні технології та інфраструктуру;
    • Обмежені цифрові навички та готовність робочої сили;
    • Слабка інтеграція між цілями стійкості та бізнес -стратегією;
    • Відсутність підтримки відновлюваної енергії для енергоємних цифрових інструментів;
    • Ризики конфіденційності, кібербезпеки та відповідності;
    • Роздроблене прийняття пілотними проектами замість повної інтеграції;
    • Низька цифрова інфраструктура в регіонах, що розвиваються;
    • Незрозуміле вагання рентабельності інвестицій та лідерства;
    • Обмежені політичні заохочення або підтримуючі норми.

    Висновок

    Тепер зрозуміло, що роль цифрових інструментів полягає в тому, щоб прив’язати стійкість у реальній діловій практиці. Але ви можете досягти значущих результатів лише в тому випадку, якщо ви виберете інструменти, які відповідають вашим операціям, застосовують їх з дисципліною та вимірюєте результати проти чітких цілей.

    Все, що менше залишається на поверхневому рівні, в той час як ретельне вирівнювання перетворює цифрове прийняття на справжній прогрес до більш зеленого бізнесу.


    Tnglobal Insider публікує внески, що стосуються підприємництва та інновацій. Ви можете подати власні оригінальні або опубліковані внески, що підлягають редакційному розсуду.

    Зображення: Бернд 📷 Дітріх про це

    Дорога до рентабельності прокладена хорошим управлінням даними

    2025-09-16
  • Big Data допомогли Prime Video до найбільш переглянутої гри в регулярному сезоні NFL, але з командирами-пакувальниками.

    Big Data допомогли Prime Video до найбільш переглянутої гри в регулярному сезоні NFL, але з командирами-пакувальниками.

    Big Data допомогли Prime Video до найбільш переглянутої гри в регулярному сезоні NFL. Перша гра в сезоні “Football Football” в четвер “, командири-пакувальники на 2 тижні, отримали 17,76 мільйонів глядачів, проходячи попередній максимум Amazon у 17,29 мільйона для Пакерса-Льона в грудні минулого сезону. Командири-пакувальники мали середній вік 46,9, який на вісім років молодший за середній показник НФЛ на лінійному телебаченні протягом 1 тижня (55,0).

    У ході недоброзичливості пізно в п'ятницю вдень NFL, YouTube та Nielsen відрегулювали фігуру для гри начальників з Бразилії на 1 тижні через те, що описується як “внутрішня технічна проблема, коли підмножина законних поглядів не була класифікована як фактичні погляди”. Це приймає американську аудиторію для першої гри на YouTube NFL з 16,2 мільйона до 18,5 мільйонів глядачів. Методологія цього числа залишається трохи таємницею, тому, хоча її вимірювали Нільсен, не було б неправильно розглянути зірочку для цієї цифри.

    Студійні шоу ESPN потрапили в футбольний сезон гарячим (і все перед великими комбінаціями)! Портфоліо шоу “SportsCenter” в серпні збільшився на 19% порівняно з тим самим часом минулого року, причому кожне видання відбулося прибутки (7 ранку ET, 14:00, 18:00, 23 вечора, шоу Скотта Ван Пельта, інші півночі, 1 ранку суботу та недільні ранки). Найбільшими вигодами були в суботу вранці (+30%) та будні дні о 18:00 (+29%).

    2025-09-16
  • Зосередженість Міністерства юстиції на системах EHR: уникнення контролю за урядом

    Зосередженість Міністерства юстиції на системах EHR: уникнення контролю за урядом

    2 липня 2025 року Міністерство юстиції оголосило про створення Робочої групи Закону про помилкові вимоги (FCA) між Міністерством Міністерства охорони здоров'я та соціальних служб, Управлінням Генерального інспектора (HHS-OIG).

    zoseredzhenist ministerstva yustycziyi na systemah ehr unyknennya kontrolyu za uryadom Зосередженість Міністерства юстиції на системах EHR: уникнення контролю за урядом

    Робоча група буде притягнути до кримінальної відповідальності за шахрайство з охорони здоров'я за ФКА та зосередити увагу на шести пріоритетних областях.

    FCA несе відповідальність за подання неправдивих вимог до уряду і може призвести до того, що відповідачі сплачують високі відшкодування (у три рази більше суми поданих помилкових позовів) плюс цивільні покарання за кожен Неправдива претензія подана. Враховуючи значні фінансові наслідки, з якими стикаються компанії, FCA є дуже потужним інструментом.

    Однією з областей виконання пріоритетів робочої групи FCA є «маніпулювання електронними медичними записами [EHR] Системи для управління невідповідним використанням продуктів та послуг, що покриваються Medicare. » Але враховуючи, наскільки поширеним у галузі охорони здоров'я використовувати програмне забезпечення для оптимізації доходів та подібні інструменти для зйомки та збільшення доходу, які характеристики можуть запросити ретельну перевірку від Міністерства юстиції?

    Інструменти оптимізації доходу не є проблематичними. Наприклад, багато організацій охорони здоров’я використовують інструменти для захоплення зарядки для забезпечення належним чином зафіксованих інструментів вдосконалення клінічної документації для написання, більш конкретних описів у діаграмах пацієнтів та інших типів програмних засобів для автоматизації кодування, визначення кодів діагностики та виконання функцій аудиту та відповідності.

    Використання AI також інтегрується в ці програмні засоби та системи EHR для подальшого впорядкування та вдосконалення процесів документації, кодування та виставлення рахунків.

    Однак, коли ці інструменти не мають відповідного нагляду та функцій відповідності, вони мають потенціал для розкриття компаній, включаючи системи охорони здоров’я, які використовують інструменти, до значної відповідальності. Кілька останніх цивільних та кримінальних справ, порушених Міністерством юстиції, ілюструють ці проблеми.

    У випадку DXID організація Medicare Advantage (MAO) використовувала програмне забезпечення, яке ретроспективно переглянуло медичні записи пацієнтів та додала коди діагностики, які нібито пропускали постачальниками або попередніми кодерами.

    Потім МАО подав ці додаткові коди уряду, що призвело до збільшення суми відшкодування, оскільки такі виплати зумовлені тяжкістю діагнозів пацієнтів. Однак часто коди діагностики, додані комп'ютерним алгоритмом, не відповідали догляду, лікуванню чи лікуванню пацієнта, як цього вимагає відповідні норми.

    Цей розрив між тим, як працював програмне забезпечення, та регуляторними вимогами призвели до того, що США подали позов FCA проти програмної компанії та MAO, який влаштувався на 98 мільйонів доларів після трьох років судових процесів.

    Аналогічно, модернізація Medicine, Inc. також зіткнулася з позовом FCA на основі його автоматизованого програмного забезпечення для кодування. Критерії алгоритму не повністю включали вимоги до виставлення рахунків для амбулаторних відвідувань вищого рівня або використання певних модифікаторів, і що відключення призвело до подання помилкових претензій до Medicare.

    Через півтора року судові процеси справа влаштувалася на 45 мільйонів доларів (частина яких також пояснювалася порушенням статуту проти кікбеків).

    Програмне забезпечення EHR, яке неправильно впливає на постачальників або зменшує їх незалежне медичне судження, також є проблематичним.

    Наприклад, практика Fusion впроваджувала підтримку клінічних рішень (CDS) у своєму програмному забезпеченні EHR, яке лікарі отримували б при призначенні лікарських засобів. За певну плату, практика Fusion дозволила фармацевтичним компаніям брати участь у розробці та розробці сповіщень CDS, які були розроблені для спрямування лікарів до певних препаратів. Практика синтезу вступила в цивільне врегулювання в розмірі 118,6 мільйонів доларів для вирішення звинувачень FCA та договору про відкладення обвинувачення для вирішення кримінальних звинувачень, яка вимагала від Fusion практики сплатити понад 26 мільйонів доларів кримінальних штрафів та конфіскації.

    Нижче наведено кроки, які медичні компанії можуть взяти зараз для моніторингу відповідного використання його системи EMR та включених технологій.

    Уряд буде покладатися на дані для виявлення чужих кодів CPT, кодів діагностики та інших показників при спробі виявити неправильне маніпулювання системами EHR. Тому постачальники також повинні стежити за своїми даними для людей, а також розглянути, чи спричиняють будь -які програмні засоби таких людей.

    1. Знання проблеми є ключовим фактором, чи приносить уряд кримінальні чи цивільні справи проти компаній та фізичних осіб. Тому компанії повинні сприймати занепокоєння, які викликають лікарі, службовці, консультанти тощо. Серйозно, належним чином розслідувати їх та документувати свою резолюцію.
    2. Компанії повинні розглянути, хто бере участь у процесі контракту та відбору програмного забезпечення для оптимізації доходів та подібних інструментів (або у випадку власних інструментів, розроблених у будинку, який бере участь у процесі проектування та затвердження).
    3. Компанії повинні проконсультуватися зі своїми відділами відповідності та/або покладатися на зовнішніх професіоналів, якщо це доречно, щоб виконати належну ретельність та проводити всі постачальники, які компанія розглядає.
    4. Компанії повинні розглянути свої повідомлення для постачальників та службовців, що стосуються впровадження інструментів оптимізації доходів, у тому числі під час розгортання та під час тренувань та інших комунікацій.

    Джессіка Сіверт, Генрі Левентіс та Вільям Брейді є партнерами в Holland & Knight.

    2025-09-15
  • Як військове поле бою Ізраїлю на першу війну Ай

    Як військове поле бою Ізраїлю на першу війну AI | Єрусалимський пост

    Єрусалимський пост/Захист та техніка

    Протягом останніх п’яти років IDF працював над тим, щоб перетворити себе на бойову машину з підтримкою мережі, з AI та великими даними, що дозволяють потік інформації в одиницях та командах.

      Хакер перед Ізраїльським прапором
    Хакер перед Ізраїльським прапором
    (Фото кредит: Штук)
    ЗаАнна Ахронхайм
    14 вересня 2025 р. 21:54


    2025-09-14
  • Університет Ашоки та партнер IMD для підвищення досліджень

    Університет Ашоки та партнер IMD для підвищення досліджень

    Нью -Делі: Прагнучи покращити дослідження клімату та прогнозування погоди в Індії, Університет Ашоки підписав меморандум про взаєморозуміння (МО) з Індійським метеорологічним департаментом (IMD). Партнерство, формалізоване під час семінару з штучного інтелекту та машинного навчання в моделюванні погоди, має на меті сприяти спільному зусиллях у обміні даними, спільних дослідженнях та навчальних ініціативах.

    Співпраця буде використовувати широкі операційні набори даних IMD та аналітичну та обчислювальну експертизу університету для розробки розширених інструментів прогнозування. Основні сфери уваги включають вдосконалення прогнозів мусонів, прогнозування екстремальних погодних подій, оцінка клімату

    Змінність, вивчення якості повітря та оцінка стратегій адаптації клімату.

    Відповідно до угоди, обидві установи спільно працюватимуть над розробкою навчальних навчальних програм, проведення лекцій, проведення польових робіт та керівництва студентськими та дослідниками проектів метеорологічного аналізу даних та обчислювальних методів.

    Крім того, партнерство сприятиме стажуванню для студентів та дослідників Ашоки в ІМД, що дозволить отримати практичний досвід роботи метеорологічного аналізу та прогнозування.

    Mrutyunjay Mohapatra, генеральний директор IMD, сказав: “Ця співпраця допоможе побудувати кращі системи знань. Разом ми можемо розробити вдосконалені інструменти, моделі та системи, які принесуть користь суспільству в цілому”.

    Сомак Райчудхері, віце-канцлер університету Ашока, сказав: “Використовуючи дані та досвід IMD, ми прагнемо просунути науку про клімат, покращити прогнозування погоди та допомагати громадам адаптуватися до проблем, що виникають у мінливому середовищі”.

    Спільний керівний комітет, що складається з представників обох установ, буде контролювати прогрес, забезпечуючи ефективну координацію Меморандуму.

    2025-09-14
  • Футбол коледжу вступає на 3 тиждень на 21% в рейтингах телебачення

    Футбол коледжу вступає на 3 тиждень на 21% в рейтингах телебачення




    Футбол коледжу вступає на 3 тиждень на 21% в рейтингах телебачення






















    tr?id=237641034748615&ev=PageView&noscript=1 Футбол коледжу вступає на 3 тиждень на 21% в рейтингах телебачення

    tr?id=434369970473336&ev=PageView&noscript=1 Футбол коледжу вступає на 3 тиждень на 21% в рейтингах телебачення







    2025-09-13
  • Прискорити свої дані та робочі процеси AI, підключившись до Amazon Sagemaker Unified Studio з коду Visual Studio

    Прискорити свої дані та робочі процеси AI, підключившись до Amazon Sagemaker Unified Studio з коду Visual Studio

    Інженери розробників та машинного навчання (ML) тепер можуть підключитися безпосередньо до Amazon Sagemaker Unified Studio з їхнього редактора локального коду Visual Studio (VS Code). За допомогою цієї можливості ви можете підтримувати існуючі робочі процеси з розробки та персоналізовані конфігурації інтегрованого середовища розвитку (IDE), отримуючи доступ до сервісів Amazon Web Services (AWS) та штучного інтелекту та машинного навчання (AI/ML) в уніфікованих даних та середовищі розвитку AI. Ця інтеграція забезпечує безперебійний доступ від вашого місцевого середовища розвитку до масштабованої інфраструктури для запуску обробки даних, SQL Analytics та ML робочих процесів. Підключивши місцевий IDE до Unified Studio Sagemaker, ви можете оптимізувати свої робочі процеси в розробці даних та AI, не порушуючи встановлених практик розвитку.

    У цій публікації ми демонструємо, як підключити свій локальний код VS до Unified Studio SageMaker, щоб ви могли створити повні дані про кінцеві до кінця та робочі процеси AI під час роботи у бажаному середовищі розробки.

    Огляд рішення

    Архітектура рішення складається з трьох основних компонентів:

    • Місцевий комп'ютер – Ваша машина розробки, що працює проти коду з інструментарію AWS для Visual Studio Code та встановленої Microsoft Remote SSH. Ви можете підключитися за допомогою інструментарію для розширення коду Visual Studio у коді VS, переглядаючи доступні Sagemaker Unified Studio Spaces та вибравши їх цільове середовище.
    • Unified Studio Sagemaker – Частина наступного покоління Amazon Sagemaker, Sagemaker Unified Studio – це єдині дані та розробка AI, де ви можете знайти та отримати доступ до своїх даних та діяти на ньому, використовуючи знайомі інструменти AWS для SQL Analytics, обробку даних, розробку моделі та генеративну розробку додатків AI.
    • Systems Systems Manager – Безпечна, масштабована служба віддаленого доступу та управління, що дозволяє безперебійному підключенню між місцевим кодом VS та Unified Sagemaker Unified Studio простором для упорядкування даних та робочих процесів розвитку AI.

    Наступна діаграма показує взаємодію між місцевими студентами IDE та Sagemaker Unified Studio.
    Архітектурна схема, що показує з'єднання між кодом VS, Unified Studio Sagemaker та AWS SSM

    Передумови

    Щоб спробувати дистанційне з'єднання IDE, ви повинні мати такі передумови:

    • Доступ до домену Sagemaker Unified Studio з підключенням до Інтернету. Для доменів, встановлених у режимі Virtual Private Cloud (VPC), ваш домен повинен мати маршрут до Інтернету через проксі-сервер або шлюз NAT. Якщо ваш домен повністю ізольований з Інтернету, зверніться до документації для налаштування віддаленого з'єднання. Якщо у вас немає Unified Studio домен Sagemaker, ви можете створити його за допомогою швидкої налаштування або опції налаштування вручну.
    • Потрібен користувач із обліковими повідомленнями SSO через IAM -центр ідентичності. Щоб налаштувати доступ до користувачів SSO, перегляньте документацію.
    • Доступ до або може створити проект Unified Studio Sagemaker.
    • Редактор jupyterlab або коду обчислює простір з мінімальною вимогою типу екземпляра 8 ГБ пам'яті. У цій публікації ми використовуємо ml.t3.large екземпляр. Підтримується зображення розповсюдження Sagemaker Версія 2.8 або новішої версії.
    • У вас є останній стабільний код проти Microsoft Remote SSH (версія 0.74.0 або пізніші), а також на локальній машині, встановленій інструментарією AWS (версія 3.74.0).

    Реалізація рішення

    Щоб увімкнути віддалене підключення та підключитися до простору з коду VS, виконайте наступні кроки. Щоб віддалено підключитися до Sagemaker Unified Studio Space, простір повинен бути включений віддалений доступ.

    1. Перейдіть до свого простору редактора jupyterlab або коду. Якщо він працює, зупиніть простір і виберіть Налаштувати простір Щоб увімкнути віддалений доступ, як показано на наступному скріншоті.
      Показує, як налаштувати простір у Unified Studio Sagemaker
    2. Увімкнути Віддалений доступ Щоб увімкнути функцію та вибрати Зберегти та перезапуститияк показано на наступному скріншоті.
      Увімкніть перемикач віддаленого доступу в Unified Studio Space Sagemaker
    3. Перейдіть на інструментарій AWS у своєму локальному встановленні коду.
      Навігація на інструментарій AWS у коді vs
    4. На Unified Studio Sagemaker Вкладка, виберіть Увійдіть, щоб розпочати роботу і надайте свою URL -адресу домену SageMaker Unified, тобто, https://.sagemaker..on.aws.
      Уніфікована студія Sagemaker Unified Studio у коді VS
    5. Вам буде запропоновано перенаправити до вашого веб -браузера, щоб дозволити доступ до розширень AWS IDE. Вибирати ВІДЧИНЕНО Щоб відкрити нову вкладку веб -браузера.
      Повідомлення про вхід до Sagemaker Unified Studio Domain
    6. Вибирати Дозволити доступ Для підключення до проекту через код VS.
      Дозволити доступ до проекту Unified Studio Sagemaker від коду VS
    7. Ви отримаєте a Запит затвердженого Повідомлення, що вказує на те, що тепер у вас є дозволи на доступ до домену віддалено.
      Схвалення, що проти коду є доступ до домену Unified Studio Sagemaker

    Тепер ви можете повернутися до свого місцевого коду проти коду, щоб отримати доступ до проекту, щоб продовжити створення робочих місць ETL та трубопроводів даних, навчання та розгортання моделей ML або побудови генеративних програм AI. Щоб підключитися до проекту для обробки даних та розробки ML, виконайте ці кроки:

    1. Вибирати Виберіть проект Для перегляду своїх даних та обчислення ресурсів. Усі проекти в домені перераховані, але вам дозволено доступ до проектів, де ви є членом проекту.

      Виберіть проект у своєму локальному та коді

      Ви можете переглянути лише один домен та один проект за один раз. Щоб переключити проекти або вийти з домену, виберіть значок Ellipsis.

      Перегляд даних та обчислення ресурсів та комутаційних проектів у локальному коді проти коду

      Ви також можете переглядати обчислювальні та ресурси даних, які ви створили раніше.

    2. Підключіть простір редактора jupyterlab або коду, вибравши піктограму підключення, як показано на наступному зображенні. Примітка. Якщо ця опція не відображається як доступна, то у вас може бути відключений віддалений доступ у просторі. Якщо простір знаходиться у стані “зупинено”, наведіть курсор на простір і виберіть кнопку підключення. Це повинно дозволити віддалений доступ, запустити простір та підключитися до нього. Якщо простір знаходиться в стані “запуск”, простір потрібно перезапустити за допомогою віддаленого доступу. Це можна зробити, зупинивши простір і підключившись до нього, як показано нижче з інструментарію.
      Піктограма підключення в локальному та коді

      Інше вікно VS Code відкриється, яке підключено до вашого Unified Studio Space Sagemaker за допомогою віддаленого SSH.

    3. Перейдіть до Дослідник Щоб переглянути ноутбуки, файли та сценарії вашого простору. З інструментарію AWS ви також можете переглянути джерела даних.
      Провідник у локальному коді проти коду після віддаленого SSH -з'єднання, що показує підключення до Sagemaker Unified Studio Space

    Використовуйте свою власну налаштування коду з Sagemaker Unified Studio Resources

    Коли ви підключаєте код VS до Unified Studio Sagemaker, ви зберігаєте всі особисті ярлики та налаштування. Наприклад, якщо ви використовуєте фрагменти коду для швидкого вставки загальної аналітики та моделей коду ML, вони продовжують працювати з інфраструктурою, керованою студією Sagemaker.

    У наступній графіку ми демонструємо використання ярликів робочого процесу аналітики. Запит фрагментів коду “шоу-матері”, щоб показати доступні бази даних, “Show-Glue-Table” перелічує таблиці в каталозі даних AWS клей, а “Запит-комерція” отримує дані за допомогою Spark SQL для аналізу.

    Графіка, що показує, як використовувати фрагменти коду в локальному та коді для запиту ресурсів даних у Unified Studio Sagemaker

    Ви також можете використовувати ярлики для автоматизації побудови та навчання моделі ML на AI Sagemaker. У наведеній нижче графіці фрагменти коду показують обробку даних, налаштування та запуску навчальної роботи AI Sagemaker. Цей підхід демонструє, як практикуючі даних можуть підтримувати свою звичну налаштування розвитку, використовуючи керовані дані та ресурси AI у Unified Studio Sagemaker.

    Графіка, що показує, як виконувати обробку даних та навчати роботу Sagemaker AI віддалено у VS -коді за допомогою фрагментів коду

    Відключення віддаленого доступу в Unified Studio Sagemaker

    Як адміністратор, якщо ви хочете відключити цю функцію для своїх користувачів, ви можете застосувати її, додавши наступну політику до ролі IAM вашого проекту:

    {
        "Version": "2012-10-17",
        "Statement": [
            {
                "Sid": "DenyStartSessionForSpaces",
                "Effect": "Deny",
                "Action": [
                    "sagemaker:StartSession"
                ],
                "Resource": "arn:aws:sagemaker:*:*:space/*/*"
            }
        ]
    }
    

    Прибирати

    Sagemaker Unified Studio за замовчуванням вимикає простої ресурси, такі як Jupyterlab та редактор коду через 1 годину. Якщо ви створили уніфікований студійний домен Sagemaker для цілей цієї публікації, не забудьте видалити домен.

    Висновок

    Підключення безпосередньо до Amazon Sagemaker Unified Studio з локального IDE зменшує тертя переміщення між місцевим розвитком та масштабованими даними та інфраструктурою AI. Підтримуючи свої персоналізовані конфігурації IDE, це зменшує необхідність адаптації між різними середовищами розвитку. Незалежно від того, чи обробляєте ви великі набори даних, моделі навчальних фундаментів (FMS) або створюєте генеративні програми AI, тепер ви можете працювати з місцевої установки, отримуючи доступ до можливостей Unified Studio Sagemaker. Почніть сьогодні, підключивши місцевий IDE до Unified Studio Sagemaker, щоб впорядкувати робочі процеси обробки даних та прискорити свою розробку моделі ML.


    Про авторів

    Лорен Малленнекс

    Лорен Малленнекс

    Лорен – старший архітектор спеціалізованих рішень Genai/ML в AWS. Вона має понад десятиліття досвіду роботи в ML, DevOps та інфраструктурі. Вона є опублікованою автором книги про комп'ютерне бачення. Поза межами роботи ви можете знайти її подорожі та походи зі своїми двома собаками.

    Бхаргава Варадхараджан

    Бхаргава Варадхараджан

    Bhargava – старший інженер програмного забезпечення в Amazon Web Services, де він розробляє продукти AI & ML, такі як SageMaker Studio, Studio Lab та Unified Studio. Протягом п'яти років він зосереджений на перетворенні складних робочих процесів AI & ML на безшовні переживання. Коли не архітектурні системи в масштабах, Бхаргава переслідує свою мету – вивчити всі 63 національні парки США та шукає пригод через сходження, футбол та сноуборд. Його простої розбиваються між тим, що міткає з проектами, і подаючи його цікавість через книги

    Анага Барве

    Анага Барве

    Anagha – менеджер з розробки програмного забезпечення в команді Unified Studio Amazon Sagemaker.

    Анхіт Гупта

    Анхіт Гупта

    Anchit є менеджером продуктів Asenior для Unified Studio Amazon Sagemaker. Вона зосереджується на доставці продуктів, які полегшують створення рішення машинного навчання. У вільний час їй подобається готувати, грати на дошці/картці та читати.

    2025-09-13
  • Як AI та великі дані персоналізують досвід роздрібної торгівлі в Інтернеті

    Як AI та великі дані персоналізують досвід роздрібної торгівлі в Інтернеті

    yak ai ta velyki dani personalizuyut dosvid rozdribnoyi torgivli v Як AI та великі дані персоналізують досвід роздрібної торгівлі в Інтернеті

    Інтернет -сектор роздрібної торгівлі спостерігається значна трансформація, оскільки AI та Big Data дають можливість роздрібним торговцям забезпечити персоналізований досвід для окремих клієнтів. Аналізуючи звички перегляду, історії придбання та схеми залучення, інтернет -магазини можуть запропонувати індивідуальні рекомендації щодо продуктів, цільові акції та безпечніші покупки. Ці технології не тільки підвищують задоволеність користувачів, але й демонструють, як розуміння, керовані даними, оптимізують загальну подорож в Інтернеті.

    Brooke cagle zdunntzdhag Unsplash великий

    Розуміння AI та великих даних в Інтернет -роздрібній торгівлі

    Штучний інтелект та великі дані лежать в основі більшості стратегій персоналізації в електронній комерції. Інтернет -роздрібні торговці збирають та аналізують величезні обсяги даних клієнтів, включаючи попередні покупки, витрачений час на перегляд та улюблені категорії. Алгоритми машинного навчання виявляють закономірності та прогнозують переваги, що дозволяє динамічні коригування пропозицій щодо продуктів, інтерфейсів веб -сайтів та маркетингових повідомлень.

    1757681024 516 yak ai ta velyki dani personalizuyut dosvid rozdribnoyi torgivli v Як AI та великі дані персоналізують досвід роздрібної торгівлі в Інтернеті

    Подібність можна побачити на платформах, таких як казино, не на Gamstop, які використовують AI, щоб рекомендувати ігри на основі поведінки гравця, пропонуючи детальні уявлення, такі як типи ігор, варіації та відсотки повернення до гравців (RTPS). Аналогічно, інтернет -роздрібні торговці аналізують взаємодії користувачів, щоб запропонувати продукти або угоди, які відповідають окремим смакам. Дані, керовані даними, можуть інформувати персоналізовані маркетингові кампанії, винагороду за лояльність та акції, створюючи досвід покупок, який відчуває себе унікальним для кожного клієнта, заохочуючи залучення.

    AI також підтримує відповідальну взаємодію до електронної комерції. Тенденції поведінки, які пропонують перевитрати або повторювати перегляд без покупки, можуть викликати сповіщення, підштовхування користувачів до прийняття більш розглянутих рішень. Це поєднання персоналізації із споживчими гарантіями дзеркала стратегії в Інтернет -іграх, що забезпечують приємні та розумні враження.

    Персоналізовані рекомендації та інтерфейси продукту

    Двигуни рекомендації з AI аналізують історії перегляду та придбання, щоб виділити продукцію та пропонувати, узгоджені з інтересами клієнтів. Інтерфейси можуть адаптуватися на основі поведінки користувачів, виділення популярних або тенденційних предметів для досвідчених покупців або спрощення навігації для нових відвідувачів.

    Персоналізовані пропозиції збільшують взаємодію та задоволення, допомагаючи роздрібним торговцям оптимізувати запаси, розміщення продуктів та маркетингову спрямованість. Такі ж принципи призводять до збереження та задоволення на цифрових ігрових платформах, демонструючи, як можна застосовувати персоналізацію в секторах.

    Посилена підтримка клієнтів за допомогою AI

    Чатботи AI та віртуальні помічники надають постійну підтримку інтернет -покупців. Від запитів продукту до замовлення оновлень, ці системи використовують обробку природної мови для взаємодії людським способом, вирішуючи занепокоєння швидко та ефективно. Інтернет -роздрібні торговці аналізують ці взаємодії, щоб вдосконалити підтримку робочих процесів, покращити задоволення та сприяти довірі, гарантуючи, що клієнти отримують своєчасну та відповідну допомогу.

    Відповідальний покупок та захист прав споживачів

    AI контролює поведінку клієнтів за моделями, які можуть вказувати на перевитрат, нав'язливий перегляд або іншу ризиковану поведінку. Сповіщення в режимі реального часу, запропоновані ліміти витрат та персоналізовані вказівки допомагають користувачам підтримувати контроль над своїми покупками. Аналіз великих даних для декількох клієнтів дозволяє роздрібним торговцям реалізовувати гарантії в більш широкому масштабі. Поєднання індивідуального досвіду із захисними заходами забезпечує приємні, етичні та розумні інтернет -магазини.

    Динамічний маркетинг та акції

    Поведінкова аналітика дозволяє високо цілеспрямовані акції та персоналізовані пропозиції. Клієнти отримують рекомендації на основі минулих покупок, моделей перегляду або взаємодії з попередніми кампаніями. Терміни та вміст коригуються за допомогою розуміння в режимі реального часу, збільшення відповідності взаємодії та взаємодії. Це дзеркала практикують в Інтернет -іграх, де персоналізовані пропозиції та бонуси підтримують гравців.

    Виявлення шахрайства та підвищення безпеки

    Системи безпеки, що працюють на AI, визначають незвичну поведінку, яка може вказувати на шахрайство, боти або компроміс. Шифрування та виявлення аномалії Захищають конфіденційні дані клієнтів та підтримують цілісність платформи. Ці заходи будують довіру, демонструючи, що персоналізований досвід не компрометує конфіденційність чи безпеку. Електронна комерція та інтернет-сектори роздрібної торгівлі значною мірою покладаються на захист від шахрайства, керованого AI, для забезпечення транзакцій та захисту інформації про клієнтів.

    Виклики та етичні міркування

    Прозорість у прийнятті рішень AI має вирішальне значення. Клієнти повинні розуміти, чому представлені рекомендації чи сповіщення. Врівноваження персоналізації з конфіденційністю та дотриманням регуляторних норм, включаючи GDPR, залишається пріоритетним. Роздрібні торговці повинні уникати експлуатаційних практик, зберігаючи залучення досвіду. Етичний нагляд забезпечує користь AI як підприємствам, так і споживачам, будуючи довіру та сприяють довгостроковій лояльності.

    Майбутні світогляди

    Нові тенденції в інтернет -роздрібній торгівлі включають інтеграцію AI з розширеною реальністю для віртуальних випробувань на продукцію, більш складну персоналізацію за допомогою машинного навчання та безпечні транзакції, що підтримуються Blockchain. Прогностична аналітика інформує стратегічні рішення, допомагаючи роздрібним торговцям оптимізувати ціноутворення, інвентар та маркетингові кампанії. Протягом наступних п’яти років очікується, що персоналізація, орієнтована на AI, стане більш детальною, створюючи досвід покупок в Інтернеті, який відчуває себе підібраним та продуманим, зберігаючи довіру споживачів.

    Остаточні відомості

    AI та Big Data переробили досвід роздрібної торгівлі в Інтернеті, пропонуючи високопоставлену взаємодію, які балансують взаємодію з відповідальною практикою. Зараз роздрібні торговці можуть надати рекомендації щодо кураторних продуктів, адаптаційні інтерфейси та індивідуальні акції, зберігаючи безпеку даних та дотримання регуляторних норм. Паралелі між онлайн-іграми та електронною комерцією підкреслюють, як стратегії, керовані даними, підвищують задоволення, довіру та лояльність користувачів. Продумана реалізація цих технологій забезпечує клієнти вигоді від персоналізованого досвіду без зайвого ризику, забезпечуючи модель інноваційної цифрової комерції.


    Профіль Террі
    2025-09-12
1 2 3 … 43
Наступна сторінка→

Positivim.com.ua

Positivim – світ інновацій: блокчейн, AI, IoT, Big Data!

  • Блокчейн та Криптовалюти
  • Великі Дані та Аналітика
  • Віртуальна та Доповнена Реальність
  • Інтернет Речей (IoT)
  • Обчислення в Хмарі