详细内容或原文请订阅后点击阅览
PEK：没有幻觉的分析
PEC数据开发与可视化部门主任Anton Sluchenkov，介绍了公司通往现代分析的道路及其成绩。
来源:OSP网站大数据新闻物流公司 PEC 实施了端到端分析并引入了机器学习工具，从而提高了预测和货物路线的准确性。 PEC 数据开发和可视化部门总监、数据奖提名者 Anton Sluchenkov 谈论了公司的现代分析之路和所取得的成果。
数据奖- PEC 中的分析如何发展？
可以说，我们的分析已经从“Excel 的石器时代”转变为机器学习。 2012 年，我们从 1C 进行了分散的下载，手动收集到表格中。这就像试图用木棍建造一艘宇宙飞船。
然后我们意识到我们不会飞那么远，并在 2013 年创建了一个统一大多数数据源的 BI 仓库。 2014年出现了OLAP立方体，2017年出现了Power BI和Grafana。我们现在正在积极开发机器学习，并展望AI。
- 即“从手工方法到高级分析”的路径。您的平台中嵌入了哪些原则？
我们有严格的理念。首先，没有歧义——如果有一个指标，它应该是一个并且可以理解的。禁止重复和差异。其次，数据质量——BI仓库不应该变成电话簿，其中一半的信息已经过时。稳定性也很重要——如果数据没有按时到达，就已经有人紧张地啃笔了。最后，速度——如果数据需要很长时间才能加载，这就不再是分析，而是“历史研究”。
- 您的技术堆栈由哪些工具组成？
我们基于 Microsoft SQL Server，数据通过 SSIS 和 CDC 工具加载，由 Python 处理，我们使用 OLAP 构建展示，并在 Power BI、Grafana、Excel、Web 中可视化一切。如果我们谈论高级分析，我们会使用 Python、LLM、ML、RAG，而对于基于角色的管理，我们会使用 MDS。
- 您专注于现成的解决方案还是更喜欢定制开发？
- 如果被问到这个平台最让您感到自豪的是什么，您会说什么？