Как начать применять R в Enterprise. Пример практического подхода

2019-04-22 в 7:19, admin, рубрики: big data, data mining, data science, R

Почему этот вопрос актуален?

Аналитика работы колл-центра
Аналитика продаж, включая прогнозы
Антифрод системы
Business process mining
Различные аудиты (технические, финансовые)
Складские и логистические задачи
Activity-based costing
Business-process monitoring
Log-based аналитика
Capacity management
Текстовая аналитика (e-mail, service-desk)
"Гибкие" дашборды и отчеты
"интеллектуальные шины" между учетными системами (1С, СКУД, SAP, ...) и исполнительными
...

Является продолжением предыдущих публикаций.

очень многие подобные задачи сводятся к математической манипуляции с данными (CRUD системы за рамками, рассматриваем именно разнообразный процессинг и преобразование);
80% задач по манипуляции данными могут быть быстро и эффективно решены "под ключ" путем применения инструментария R;
в бизнесе, как правило, задачи и требования быстро корректируются, в т.ч. из-за внешних факторов или полученных промежуточных результатов;
"модульные" технологии хорошо приживаются и в ИТ; строительство "монолита" может занять 2-3 года, что сопоставимо со сроком жизни небольшого решения. Гораздо эффективнее быстро собрать "модульную" конструкцию, накопить практического опыта и через 2-3 года скомпоновать новое решение с учетом полученных знаний и прошедших изменений в ИТ и бизнесе.

Все это возникает из-за поверхностного изучения темы и используемых инструментов.

R — полноценный язык программирования, а не консольный калькулятор.
R хорошо выступает в качестве универсального “клея” между различными платформами и C компонентами — считает быстро!
Читаемость кода зависит от опыта разработчика. Современный стиль R — метапрограммирование. Код компактен и быстр.
R — это экосистема, позволяет реализовать полный цикл обработки данных от импорта данных до предоставления АРМ и подготовки презентаций.

Автор: i_shutov