SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  27
Télécharger pour lire hors ligne
Сергей Денисюк
Генеральный директор
Мобильная разработка и 

IoT, машинное обучение, VR. 

Специфика проектов с точки зрения агентства.
MobileUp
• Разрабатываем приложения для "умных вещей", транспорта,
медицины, видео-сервисов.
• 6 лет опыта и более 130 выполненных проектов
• Входим в топ-10 разработчиков России согласно "Рейтингу Рунета", 

топ-20 по версии Ruward, топ-25 Tagline и CNews.
• Награды в Webby Awards, Google Material Design Contest и др.
• Интернет вещей (IoT)
• Машинное обучение
• VR
Что нового в связи с мобильной разработкой?
45-50% выручки MobileUp –

доход от IoT и Machine Learning
• Подключенные автомобили
• Управление дорожным движением
• Энергетика
• Трекеры активности и медицинских показателей
• Бытовые приборы
• Системы промышленной безопасности
• Коммунальные сети
• Подключенные рекламные щиты
Области IoT
$4 млрд. инвестиции в IoT в 2016 г., 21% ежегодный рост
Спрос в России
Приложения становятся
центральным интерфейсом для
взаимодействия человека с IoT
• Наблюдать
(показания
приборов,
датчиков, видео)


• Наблюдать
(показания
приборов,
датчиков, видео)
• Анализировать
(графики и отчеты)
• Наблюдать
(показания
приборов,
датчиков, видео)
• Анализировать
(графики и отчеты)
• Управлять
• Датчики
• Управление
• Видео-наблюдение
• Логи событий
• Тревожные кнопки
Охранные системы Си-Норд
• Оценка качества
вождения
• Превышения
скорости
• Расход топлива
• Резкие маневры
Тинькофф DriveMatic
• Продуктовые стартапы
• Городские «стартапы»
• Корпоративные стартапы
Кто заказчики?
• Стартапы
•Стартапы
•Стартапы
Кто заказчики?
• Немного денег на сложную разработку
• Много R&D, технических исследований
• Постоянные изменения продукта и протоколов
• Много пауз, рваный темп
Особенности проектов и клиентов
Koomi – автоматизация counter service для
кафе и ресторанов.
Несколько приложений-серверов, 10-20
устройств в связке, тысячи заказов в день.
Отдельные потоки в Koomi:
• Быстрый UI
• Поиск и авторизация устройств, статус соединения
• Маршрутизация заказов между устройствами
• Менеджер статуса заказов
• Локальный кэш и backup заказов
• Работа с периферийными устройствами
• Синхронизация с облаком
Тонкости разработки
Экспертиза команды в специфических
задачах, связанных с работой с
устройствами
(поиск, авторизация, управление соединением,
кастомные протоколы обмена данными)
Что важно
• Решить: быстрый прототип на выброс, либо сразу продукт.
• Роль архитектора (не просто senior developer). 

Koomi – 4 (!) года развития 

без «извините, придется переписать с нуля».
Что важно
Алгоритмы на основе нейронных сетей 

для классификации входящих данных или объектов и
принятия решений, запуска разных сценариев работы.
Apps + machine learning
Например: обработка данных от сенсоров для получения ЭКГ;
запуск различных сценариев действия, в т.ч. вызова скорой до
того, как инфаркт стал заметен.
Apps + machine learning
Как выполнять такие проекты?
• Специалисты по машинному обучению
• Цифровой обработке сигналов
• Распознаванию изображений и видео
• 3D motion художники для VR
Новые роли в агентствах
• Совместный с заказчиком поиск решений, 

сильное влияние на продукт vs. «работа по ТЗ».
• Итерации
• Много R&D (оплачивается). Иногда этап исследования не
дает результата и это тоже нормально.
Процессы, заточенные на работу со стартапами
• Никакого fix price. Риски. Подводные камни. 

Постоянные изменения.
• Время на рефакторинг, которое оплачивается.
• Готовность проходить сертификацию железа и софта (FDA,
HIPAA, Apple), оплачиваемое участие.
Процессы, заточенные на работу со стартапами
• Разные подходы и методологии для разных проектов
• Готовность рубиться в новых темах и учиться
Гибкость команды
Спасибо!
Сергей Денисюк
+7-965-005-1911
sd@mobileup.ru
mobileup.ru

Contenu connexe

Tendances

Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальностьBig Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальностьTechart Marketing Group
 
Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?Mikhail Alekseev
 
Применение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетингеПрименение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетингеEvgeniy Pavlovskiy
 
Презентация Никиты Шаблыкова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые компа...
Презентация Никиты Шаблыкова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые компа...Презентация Никиты Шаблыкова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые компа...
Презентация Никиты Шаблыкова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые компа...Банковское обозрение
 
Big Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможностиBig Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможностиStanislav Makarov
 
Чем отличаются BI и Big Data?
Чем отличаются BI и Big Data?Чем отличаются BI и Big Data?
Чем отличаются BI и Big Data?Michael Kozloff
 
Насколько велики Big Data?
Насколько велики Big Data?Насколько велики Big Data?
Насколько велики Big Data?Michael Kozloff
 
Konstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience TechnologiesKonstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience TechnologiesAIST
 
TAdviser - BI-Big Data - Макаров
TAdviser - BI-Big Data - МакаровTAdviser - BI-Big Data - Макаров
TAdviser - BI-Big Data - МакаровStanislav Makarov
 
Большие Данные
Большие ДанныеБольшие Данные
Большие ДанныеLeonid Zhukov
 
Big Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу БизнесуBig Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу БизнесуDen Reymer
 
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Marina Payvina
 
OSPconf Big Data Forum 2014 Ilya Gershanov
OSPconf Big Data Forum 2014 Ilya GershanovOSPconf Big Data Forum 2014 Ilya Gershanov
OSPconf Big Data Forum 2014 Ilya GershanovIlya Gershanov
 
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиД.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиCleverDATA
 
Clever_data_splunk_overview_rus
Clever_data_splunk_overview_rusClever_data_splunk_overview_rus
Clever_data_splunk_overview_rusCleverDATA
 
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA
 
1 big data oracle digi oct
1 big data oracle digi oct1 big data oracle digi oct
1 big data oracle digi octantishmanti
 

Tendances (20)

Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальностьBig Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
 
Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?
 
Применение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетингеПрименение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетинге
 
Презентация Никиты Шаблыкова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые компа...
Презентация Никиты Шаблыкова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые компа...Презентация Никиты Шаблыкова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые компа...
Презентация Никиты Шаблыкова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые компа...
 
Big Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможностиBig Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможности
 
Чем отличаются BI и Big Data?
Чем отличаются BI и Big Data?Чем отличаются BI и Big Data?
Чем отличаются BI и Big Data?
 
Насколько велики Big Data?
Насколько велики Big Data?Насколько велики Big Data?
Насколько велики Big Data?
 
Konstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience TechnologiesKonstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
 
TAdviser - BI-Big Data - Макаров
TAdviser - BI-Big Data - МакаровTAdviser - BI-Big Data - Макаров
TAdviser - BI-Big Data - Макаров
 
Большие Данные
Большие ДанныеБольшие Данные
Большие Данные
 
Big Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу БизнесуBig Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу Бизнесу
 
3 ibm bdw2015
3 ibm bdw20153 ibm bdw2015
3 ibm bdw2015
 
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?
 
OSPconf Big Data Forum 2014 Ilya Gershanov
OSPconf Big Data Forum 2014 Ilya GershanovOSPconf Big Data Forum 2014 Ilya Gershanov
OSPconf Big Data Forum 2014 Ilya Gershanov
 
Big data must ife
Big data must ifeBig data must ife
Big data must ife
 
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиД.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
 
IoT on trendscouting
IoT on trendscoutingIoT on trendscouting
IoT on trendscouting
 
Clever_data_splunk_overview_rus
Clever_data_splunk_overview_rusClever_data_splunk_overview_rus
Clever_data_splunk_overview_rus
 
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
 
1 big data oracle digi oct
1 big data oracle digi oct1 big data oracle digi oct
1 big data oracle digi oct
 

En vedette

Io t and machine learning smart cities
Io t and machine learning smart cities Io t and machine learning smart cities
Io t and machine learning smart cities Ajit Jaokar
 
IoT Evolution Expo- Machine Learning and the Cloud
IoT Evolution Expo- Machine Learning and the CloudIoT Evolution Expo- Machine Learning and the Cloud
IoT Evolution Expo- Machine Learning and the CloudValue Amplify Consulting
 
IoT and machine learning - Computational Intelligence conference
IoT and machine learning - Computational Intelligence conferenceIoT and machine learning - Computational Intelligence conference
IoT and machine learning - Computational Intelligence conferenceAjit Jaokar
 
IoT Evolution EXPO: Machine Learning Introductory Certification. PART 1
IoT Evolution EXPO: Machine Learning Introductory Certification. PART 1IoT Evolution EXPO: Machine Learning Introductory Certification. PART 1
IoT Evolution EXPO: Machine Learning Introductory Certification. PART 1Value Amplify Consulting
 
Applied Machine Learning for the IoT - Data Science Pop-up Seattle
Applied Machine Learning for the IoT - Data Science Pop-up SeattleApplied Machine Learning for the IoT - Data Science Pop-up Seattle
Applied Machine Learning for the IoT - Data Science Pop-up SeattleDomino Data Lab
 

En vedette (6)

Io t and machine learning smart cities
Io t and machine learning smart cities Io t and machine learning smart cities
Io t and machine learning smart cities
 
IoT Evolution Expo- Machine Learning and the Cloud
IoT Evolution Expo- Machine Learning and the CloudIoT Evolution Expo- Machine Learning and the Cloud
IoT Evolution Expo- Machine Learning and the Cloud
 
IoT and machine learning - Computational Intelligence conference
IoT and machine learning - Computational Intelligence conferenceIoT and machine learning - Computational Intelligence conference
IoT and machine learning - Computational Intelligence conference
 
IoT Evolution EXPO: Machine Learning Introductory Certification. PART 1
IoT Evolution EXPO: Machine Learning Introductory Certification. PART 1IoT Evolution EXPO: Machine Learning Introductory Certification. PART 1
IoT Evolution EXPO: Machine Learning Introductory Certification. PART 1
 
Machine Learning Impact on IoT - Part 2
Machine Learning Impact on IoT - Part 2Machine Learning Impact on IoT - Part 2
Machine Learning Impact on IoT - Part 2
 
Applied Machine Learning for the IoT - Data Science Pop-up Seattle
Applied Machine Learning for the IoT - Data Science Pop-up SeattleApplied Machine Learning for the IoT - Data Science Pop-up Seattle
Applied Machine Learning for the IoT - Data Science Pop-up Seattle
 

Similaire à Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки зрения агентства.

РИФ 2016, Умные вещи и подключенные системы. Что это и как с этим работать?
РИФ 2016, Умные вещи и подключенные системы. Что это и как с этим работать?РИФ 2016, Умные вещи и подключенные системы. Что это и как с этим работать?
РИФ 2016, Умные вещи и подключенные системы. Что это и как с этим работать?Тарасов Константин
 
Особенности разработки для подключенных устройств
Особенности разработки для подключенных устройствОсобенности разработки для подключенных устройств
Особенности разработки для подключенных устройствCEE-SEC(R)
 
СибирьСофтПроект
СибирьСофтПроектСибирьСофтПроект
СибирьСофтПроектAlexey Suchkov
 
Эволюция разработки программного обеспечения
Эволюция разработки программного обеспеченияЭволюция разработки программного обеспечения
Эволюция разработки программного обеспеченияDima Dzuba
 
MONT Solution Club #4
MONT Solution Club #4MONT Solution Club #4
MONT Solution Club #4Yuri Yashkin
 
Комплексная презентация IT for Retail
Комплексная презентация IT for Retail Комплексная презентация IT for Retail
Комплексная презентация IT for Retail MOBILE DIMENSION LLC
 
Технический задел
Технический заделТехнический задел
Технический заделVladimir Petrov
 
JET BI - Мобильные решения для Бизнеса
JET BI - Мобильные решения для БизнесаJET BI - Мобильные решения для Бизнеса
JET BI - Мобильные решения для БизнесаNadezhda Avramenko
 
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"Quarta-Embedded
 
Презентация Сколково на конференции Перспективные системы и задачи упралвления
 Презентация Сколково на конференции Перспективные системы и задачи упралвления Презентация Сколково на конференции Перспективные системы и задачи упралвления
Презентация Сколково на конференции Перспективные системы и задачи упралвленияAlbert Yefimov
 
«Облака» под контролем: как эффективно оценить производительность облачных т...
«Облака» под контролем:  как эффективно оценить производительность облачных т...«Облака» под контролем:  как эффективно оценить производительность облачных т...
«Облака» под контролем: как эффективно оценить производительность облачных т...СвязьКомплект
 
Презентация Эдуарда Моссаковского, Vision labs
Презентация Эдуарда Моссаковского, Vision labsПрезентация Эдуарда Моссаковского, Vision labs
Презентация Эдуарда Моссаковского, Vision labsБанковское обозрение
 
Разработка мобильных приложений для бизнеса
Разработка мобильных приложений для бизнеса Разработка мобильных приложений для бизнеса
Разработка мобильных приложений для бизнеса Nadezhda Avramenko
 
Услуги разработки программного обеспечения под заказ. Step integrator
Услуги разработки программного обеспечения под заказ. Step integratorУслуги разработки программного обеспечения под заказ. Step integrator
Услуги разработки программного обеспечения под заказ. Step integratorSvyatoslav Tkachev
 
Индустрия 4.0
Индустрия 4.0Индустрия 4.0
Индустрия 4.0IBA Group
 
Immersion and Interaction System
Immersion and Interaction SystemImmersion and Interaction System
Immersion and Interaction SystemViktor Erivantcev
 
Между регуляторами и потребителями — жизнь в пограничном слое. Практический о...
Между регуляторами и потребителями — жизнь в пограничном слое. Практический о...Между регуляторами и потребителями — жизнь в пограничном слое. Практический о...
Между регуляторами и потребителями — жизнь в пограничном слое. Практический о...SelectedPresentations
 
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015Sergey Khodakov
 
Cтоит ли верить ит-экстрасенсам
Cтоит ли верить ит-экстрасенсамCтоит ли верить ит-экстрасенсам
Cтоит ли верить ит-экстрасенсамAleksandr Kazantcev
 

Similaire à Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки зрения агентства. (20)

РИФ 2016, Умные вещи и подключенные системы. Что это и как с этим работать?
РИФ 2016, Умные вещи и подключенные системы. Что это и как с этим работать?РИФ 2016, Умные вещи и подключенные системы. Что это и как с этим работать?
РИФ 2016, Умные вещи и подключенные системы. Что это и как с этим работать?
 
Особенности разработки для подключенных устройств
Особенности разработки для подключенных устройствОсобенности разработки для подключенных устройств
Особенности разработки для подключенных устройств
 
СибирьСофтПроект
СибирьСофтПроектСибирьСофтПроект
СибирьСофтПроект
 
Эволюция разработки программного обеспечения
Эволюция разработки программного обеспеченияЭволюция разработки программного обеспечения
Эволюция разработки программного обеспечения
 
MONT Solution Club #4
MONT Solution Club #4MONT Solution Club #4
MONT Solution Club #4
 
Комплексная презентация IT for Retail
Комплексная презентация IT for Retail Комплексная презентация IT for Retail
Комплексная презентация IT for Retail
 
Технический задел
Технический заделТехнический задел
Технический задел
 
JET BI - Мобильные решения для Бизнеса
JET BI - Мобильные решения для БизнесаJET BI - Мобильные решения для Бизнеса
JET BI - Мобильные решения для Бизнеса
 
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
 
Презентация Сколково на конференции Перспективные системы и задачи упралвления
 Презентация Сколково на конференции Перспективные системы и задачи упралвления Презентация Сколково на конференции Перспективные системы и задачи упралвления
Презентация Сколково на конференции Перспективные системы и задачи упралвления
 
«Облака» под контролем: как эффективно оценить производительность облачных т...
«Облака» под контролем:  как эффективно оценить производительность облачных т...«Облака» под контролем:  как эффективно оценить производительность облачных т...
«Облака» под контролем: как эффективно оценить производительность облачных т...
 
Презентация Эдуарда Моссаковского, Vision labs
Презентация Эдуарда Моссаковского, Vision labsПрезентация Эдуарда Моссаковского, Vision labs
Презентация Эдуарда Моссаковского, Vision labs
 
Разработка мобильных приложений для бизнеса
Разработка мобильных приложений для бизнеса Разработка мобильных приложений для бизнеса
Разработка мобильных приложений для бизнеса
 
Услуги разработки программного обеспечения под заказ. Step integrator
Услуги разработки программного обеспечения под заказ. Step integratorУслуги разработки программного обеспечения под заказ. Step integrator
Услуги разработки программного обеспечения под заказ. Step integrator
 
Индустрия 4.0
Индустрия 4.0Индустрия 4.0
Индустрия 4.0
 
Immersion and Interaction System
Immersion and Interaction SystemImmersion and Interaction System
Immersion and Interaction System
 
Между регуляторами и потребителями — жизнь в пограничном слое. Практический о...
Между регуляторами и потребителями — жизнь в пограничном слое. Практический о...Между регуляторами и потребителями — жизнь в пограничном слое. Практический о...
Между регуляторами и потребителями — жизнь в пограничном слое. Практический о...
 
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015
Кластер ИТ Сколково - итоги первого полугодия 2015
 
Cтоит ли верить ит-экстрасенсам
Cтоит ли верить ит-экстрасенсамCтоит ли верить ит-экстрасенсам
Cтоит ли верить ит-экстрасенсам
 
Mobile credentials
Mobile credentialsMobile credentials
Mobile credentials
 

Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки зрения агентства.