Big Data

Более 70% составят инвестиции в технологии «третьей платформы» — облачные и мобильные технологии, обработку больших данных и аналитику, а также социальные технологии.

Проблеме роли CDO в современных компаниях и их профессиональной трансформации был посвящен круглый стол в рамках конференции BIG DATA 2018. Мы поговорили с одним из участников мероприятия – Азатом Шамсутдиновым, директором направления машинного обучения и искусственного интеллекта компании North.AI.

Александр Смоленский, директор по развитию бизнеса компании «Цифра», — о том, как новые технологии способны помочь развитию промышленности, о перспективах применения искусственного интеллекта и о том, в каких производственных процессах будет наиболее востребован ИИ в обозримом будущем.

В последнее время все чаще поднимаются вопросы, кто такой Chief Data Officer, станет ли эта должность массовой и насколько директор по данным на самом деле важен для современной компании – и с точки зрения организации работы с данными, и вообще в организации процессов.

Цель программы — повысить эффективность городского управления на основе широкого использования анализа больших данных и внедрения искусственного интеллекта.

В январе суд запретил компании Double Data использовать в своих целях данные пользователей «ВКонтакте».

В условиях реализации государственной программы цифровой экономики эффективная работа с данными приобретает особое значение практически для каждой организации в России.

Уже на протяжении семи лет форум знакомит заинтересованную профессиональную аудиторию с тенденциями завтрашнего дня и предоставляет участникам разнообразные возможности для того, чтобы поднять самые актуальные вопросы дня сегодняшнего.

Решение, предназначенное для работы с обращениями клиентов, основано на технологиях больших данных и предсказательной аналитики в социальных сетях.

На базе Prognoz Platform интегратор будет создавать для заказчиков системы поддержки принятия управленческих решений с учетом максимально широкого ряда факторов.

Самым известным «продвинутым» термином среди отечественных кандидатов и докторов наук оказался «анализ больших данных».

Аналитические массивно-параллельные СУБД позволяют хранить и обрабатывать сотни терабайт данных приложений прогнозной аналитики и построения корпоративных хранилищ, однако до недавнего времени здесь использовались только закрытые коммерческие решения для состоятельных корпоративных заказчиков. Сегодня ситуация изменилась.

В послании Федеральному собранию РФ глава государства также призвал создать законодательную базу для развития передовых технологий.

Ретейлер начинает использовать большие данные для улучшения продаж и рентабельности бизнеса.

Проблема персонализации сегодня в центре внимания — появляются сотни технологических решений и сервисов, а соответствующие продукты уже сформировали свой отдельный рынок. Для директора по аналитике или директора по данным ключом к реализации возможностей персонализации, открывающихся благодаря доступности колоссальных объемов данных о клиентах, стало внедрение масштабируемых средств аналитики. Однако, несмотря на огромные инвестиции и широкий круг доступных технологий, предприятия по-прежнему испытывают сложности с персонализацией взаимодействия с клиентами и сотрудниками.

Чтобы обеспечить хорошую доходность высокорискованного фармацевтического бизнеса, необходимо привлекать для анализа множество данных из разных источников и оценивать их минимум в двух ракурсах: медицинской науки и экономической эффективности.

«КАМАЗ», «Северсталь» и ТК «Мегаполис» работают в разных сегментах рынка, но их объединяет потребность в цифровизации работы с клиентами, хотя к решению задачи каждая из компаний подошла по-своему.

Большие данные в фармацевтике нужны главным образом для принятия правильных решений о том, кому и какие препараты назначать, и о том, как будет формироваться стоимость препарата.

Вице-президент НИУ ВШЭ Игорь Агамирзян – о том, какие глобальные изменения ждут высшее образование и общество в целом в эпоху цифровой трансформации и какое место в этих процессах занимает культура работы с данными.

Достижения в области искусственного интеллекта, средств самообслуживания и облачных технологий аналитики позволяют непрофессионалам эффективно и недорого проводить анализы, получая информацию для принятия решений.