最好的数据产品应运而生

我们的大多数在线订单都是从仓库而不是仓库中收集的。这会导致在网站上显示的内容与我们实际可以在线订购的内容之间出现错误  。

由于商店中商品的高周转率以及库存管理系统的复杂性，会发生可以自动检测到的错误。基于对系统的了解以及使用社会工程学，我们提出了一个解决方案，该解决方案使我们能够在网站上发布产品之前自动查找有问题的产品并调整其库存。

,    « ».    2011 . (  ,   13, 107),       ,   Data- .

«»

   ,   ,   «».       ,  .

•  —  .
•  — ,     .
•  — .
•  — .
•  — 5   .

,   ,      « »,  98%         .

8 000 .  , 40 000   .   , ?   ,   , ,   ,  ,  .   ,      - , , - « ».   ,   ,     -  .

-    ,  —   .

  ,     ,     Data Accelerator.  — data-,   data-driven.  Data Accelerator 126 ,   5      — « »,     .

 ,    ,   ,   . ,    .

  : Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Product Owner  Scrum-.

:

• ,     (  );
•  eCom,    .

 , .

,    ,  ,  :   . ,   ,   3 , ,    ,   6 . , , ,    …

      ,       . . « » ,   ,   .

,  —    . ,    ,        .   ,     ,   1. , , ,    .   .  .

 — .  ,   . , , .   2500 ,   43,    .        «».

,   excel-,  ,     excel-  :   ,   .   ,  , ,   , , .

,   ,  60%   , .      ,    81%, ,  -, .

MVP.

 6 ,   proof of concept   , ,   ,  .    ,   ,   .

, , ,   ,   ,    — ,   , .    ,     , , .

«-1».

  ,   ,   : « ,   , , , ».     , , « » ,    .     4  , .

   ,   . -,   ,   , - , , .     ,       . -, ,        . ,  ,      .

ML-.

,   ML-,     6 .   ML-?

•    Catboost,   ,     .
•     ,        .
•     ,     ,  ,  ,   ,  ,    .
•   70 .
•     ,   Permutation Importance  ,   Catboost.
•   ,       80/20.
•   ,     .
• ,    ,     ,    train/valid-.
•     DVC,    S3.

  :

• ROC-AUC: 0.68
• Recall: 0.77

 —    .   ,   DataLake   GreenPlum.   ,  MongoDB,  .   GreenPlum  MongoDB   opensource- Apache- Apache AirFlow  Apache NiFi.

Python-,  Kubernetes.     ,   -   Apache Kafka,   ,         Apache Kafka.

  6    ,   15%    12%,   E-com   . ,   ,   .

  ,    ,    .   ,    — ,   ,     .           .

p.s. Avito.Tech, .