23.04.2026 09:15
🧠 Узкое место ML — не модели, а данные В Melon Fashion Group (оборот 82 млрд рублей, миллионы записей ежедневно) с рост
🧠 Узкое место ML — не модели, а данные
В Melon Fashion Group (оборот 82 млрд рублей, миллионы записей ежедневно) с ростом бизнеса время на подготовку отчётов выросло до трёх дней. Аналитика и ML начали не ускорять, а тормозить процессы.
Компания изменила подход: убрала посредников между данными и бизнесом. Теперь команды сами получают метрики и собирают отчёты без участия аналитиков и IT.
Почему это критично для ML: модель ценна только если встроена в быстрый цикл решений. Если данные приходят с задержкой, даже точный алгоритм теряет смысл.
Результаты изменений:
— Отчёты за минуту вместо трёх дней
— Гипотезы проверяются быстрее
— Решения на актуальных данных
Главный вывод: скорость доступа к данным напрямую определяет эффект от ML, а data layer — настоящее узкое горлышко в production ML.
🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться
В Melon Fashion Group (оборот 82 млрд рублей, миллионы записей ежедневно) с ростом бизнеса время на подготовку отчётов выросло до трёх дней. Аналитика и ML начали не ускорять, а тормозить процессы.
Компания изменила подход: убрала посредников между данными и бизнесом. Теперь команды сами получают метрики и собирают отчёты без участия аналитиков и IT.
Почему это критично для ML: модель ценна только если встроена в быстрый цикл решений. Если данные приходят с задержкой, даже точный алгоритм теряет смысл.
Результаты изменений:
— Отчёты за минуту вместо трёх дней
— Гипотезы проверяются быстрее
— Решения на актуальных данных
Главный вывод: скорость доступа к данным напрямую определяет эффект от ML, а data layer — настоящее узкое горлышко в production ML.
🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться