«МегаФон Таджикистан» внедрил EW DataFlow для работы с big data

2024: Внедрение EW DataFlow для работы с big data

13 сентября 2024 года компания Eastwind сообщила о том, что «МегаФон Таджикистан» внедрил EW DataFlow для работы с big data. С продуктом Eastwind оператор оптимизировал работу отдела аналитики больших данных, что помогло ему оптимизировать time-to-market аналитических ML-моделей.

По информации компании, «МегаФон Таджикистан» — телеком-компания и провайдер цифровизации в Республике Таджикистан. Запустил сотовые сети стандартов 3G, 4G/LTE и 5G.

Более шести лет оператор использует CVM-решение от Eastwind, Mobile Marketing Platform (MMP) для персонализации маркетинга, увеличения конверсии рекламных кампаний и укрепления лояльности абонентов. Эта работа раньше была основана на анализе клиентских данных, который проводился в MMP с помощью встроенного аналитического модуля.

Когда в компании «МегаФон Таджикистан» были созданы самостоятельные направления бизнес-анализа, CVM и Data Science, Eastwind предложил расширить решение MMP дополнительным модулем — платформой для прозрачной и удобной работы с большими данными EW DataFlow. В результате внедрения вендор интегрировал продукт с другими компонентами MMP и перевел на него процессинг больших данных оператора.

Для создания MLOps-системы операторы обычно используют набор open-source решений, которые донастраивают под инфраструктуру своей компании. Такая разработка занимает от шести месяцев и требует наличия в команде узких специалистов под каждый инструмент. Платформа DataFlow помогла нам построить правильную MLOps-систему за месяц. С решением от Eastwind мы получили понятный инструмент, интегрированный со всеми необходимыми нам системами. На сентябрь 2024 года DataFlow позволяет аналитикам по данным концентрироваться на своих задачах и не отвлекаться на devOps-составляющую. рассказал Дмитрий Костенев, руководитель направления «Data Science» компании «МегаФон Таджикистан»

Платформа от Eastwind позволяет дата-сайентистам проводить в одном интерфейсе все операции с большими данными и вычислениями в экосистеме Hadoop:

• интеграция с любыми аналитическими ресурсами
• Python и Jupiter Notebook
• контроль качества данных и алгоритмов в реальном времени
• автоматический перевод Python-модели в промышленный код
• настройка пайплайнов обработки данных от внешнего источника до конечного потребителя
• визуализация Data Lineage

При внедрении платформы Eastwind подключает к процессам заказчика собственную data-команду. Вендор помогает клиенту настроить потоки обработки данных, подключить все источники и реализовать AI/ML модели для создания глубокого профиля абонента. Также Eastwind предоставляет консалтинговые услуги для быстрой реализации бизнес-кейсов, основанных на больших данных, и обеспечивает техническую поддержку в режиме 24/7/365.TAdviser выпустил новую Карту «Цифровизация ритейла»: 280 разработчиков и поставщиков услуг 13.6 т

На момент старта внедрения DataFlow оператор запустил через аналитический модуль более ста регулярных заданий обработки данных, результаты которых использовались для маркетинговых кампаний. По итогам миграции Eastwind перевел на другую платформу все расчёты аналитических моделей, при этом не остановив ни одной рекламной кампании. Аналитики компании «МегаФон Таджикистан» получили возможность внедрять и оптимизировать ML-модели.

В процессе миграции заказчик расширил планы использования платформы и попросил учесть эти изменения в уже запущенном проекте. В последний месяц внедрения клиент по рекомендации вендора увеличил количество серверов в Hadoop кластере с четырёх до шести. Такой мощности будет достаточно для поддержания вычислений и для разработки всех расчётов оператора.

На сентябрь 2024 года DataFlow находится в активной эксплуатации у компании "МегаФон Таджикистан". поведал Владимир Борковский, продакт-менеджер EW DataFlow

«МегаФон Таджикистан» влияет на развитие EW DataFlow в целом. Eastwind регулярно обсуждает функционал установленной платформы и детально рассматривает все запросы заказчика — некоторые из них становятся частью роадмапа продукта. Так вендор оптимизирует своё решение, основываясь на реальны потребностях клиентов.