Удержать пользователя в мобильном приложении – это целая наука. Ее основы в нашей статье на VC.ru описал автор курса Growth Hacking: аналитика мобильного приложения Максим Годзи, руководитель подразделения Машинного обучения в App in the Air. Максим рассказывает о разработанных в компании инструментах на примере работы по анализу и оптимизации мобильного приложения. Такой системный подход к совершенствованию продукта, разработанный в App in the Air, называют Retentioneering. Использовать эти инструменты вы можете и в своем продукте: часть из них есть в свободном доступе на GitHub.

Перевод статьи Nick Price

В настоящее время я работаю над большим проектом логирования, который изначально был реализован с использованием AWS Elasticsearch. Поработав с крупномасштабными магистральными кластерами Elasticsearch в течение нескольких лет, я совершенно повержен качеством реализации AWS и не могу понять, почему они не исправили или хотя бы улучшили ее.

Что такое process mining

Я решил рассказать о Process mining простыми словами: что это за технология и как она применяется на практике, каковы ее ключевые задачи. Начнем с определения. Process mining — это технология для визуализации и анализа бизнес-процессов на основе исследования логов информационных систем. Если в компании процессы достаточно хорошо автоматизированы, то process mining даёт реалистичную картину происходящего. Эта картина может очень сильно отличаться от идеальной картины (тех бизнес-процессов, что были запроектированы).

Приветствую, Хабрахабр!

В этой статье я постараюсь приоткрыть завесу над интересной технологией из области управления бизнес-процессами ( BPM). Интеллектуальный анализ процессов ( Process Mining) фокусируется на обнаружении, анализе и оптимизации бизнес-процессов на основе данных из журналов событий (англ. event logs), представляя недостающее звено между классическим анализом бизнес-процессов с использованием их моделей и интеллектуальным анализом данных ( Data Mining).




Рисунок 1. Позиционирование Process Mining.

Далее мы разовьем тему позиционирования, коснемся вариантов использования, поговорим об исходных данных и рассмотрим различные типы интеллектуального анализа процессов.