Развитие бизнеса с применением big data

Ассоциация больших данных разработала Стратегию развития рынка больших данных в России, согласно которой big data может внести свой вклад в ВВП страны в размере 2,9 трлн. руб. за период до 2024 года. Какие отрасли заработают больше всех на больших данных? Как лидеры рынка способствуют развитию бизнеса своих клиентов – покажем на практических кейсах Сбербанка.

Индустриальный подход к геоаналитике: как оцифровать пространство для повышения эффективности разных видов бизнеса

Геопространственный анализ – это подход, ориентированный на применение статистического анализа и моделей big data к данным, которые имеют географический или геопространственный аспект. Почему это важно для бизнеса? При выборе места расположения, например, продуктового ретейла, нужно проанализировать не только трафик в конкретной локации, но и уровень доходов людей, которые живут или работают рядом, маржинальность торговых точек по соседству, наличие других «центров притяжения». Все это можно рассчитать с высокой степенью точности на основе моделей с использованием big data. В своем докладе я покажу, как мы это делаем, и к каким результатам приводит такой подход.

ОФД и новые бизнес-инструменты на данных

Бурный рост технологий в ретейле и других сферах изменил рынок данных. О работе с операторами фискальных данных, онлайн-кассами и другими источниками говорят много, но где конкретные решения? Есть ли реальные кейсы применения информации кассовых чеков и смежных данных? Как этим пользоваться бизнесу? В докладе – несколько примеров из разных отраслей из практики компании «Платформа ОФД», крупнейшего оператора фискальных данных в России (принимает данные с более чем 900 тыс. касс в стране).

Спортивная индустрия на пути к данным и искусственному интеллекту

В последнее десятилетие влияние данных в организациях стремительно возрастало, и сегодня управление данными приобрело чрезвычайное значение для большинства успешных компаний. Бизнес Amazon, Google, YouTube и социальных сетей во многом зависит от эффективной работы с данными пользователей. В индустрии спорта, между тем, данные долгое время недооценивали — внимание спортивных федераций и клубов было сосредоточено на других областях. В своем выступлении я расскажу о том, как LaLiga, будучи международной спортивной организацией, начала использовать данные, чтобы повысить эффективность своей деятельности и наладить более тесный контакт со спонсорами и болельщиками.

Цифровой след абитуриентов и рекрутинговые стратегии университетов

В условиях пандемии в 2020 году вузы не могут использовать традиционные офлайн форматы привлечения абитуриентов: олимпиады, дни открытых дверей, экскурсии по кампусу, творческие конкурсы и др. В то же время применение университетами SMM в рекрутинге все чаще воспринимается школьниками как спам. Такой подход приводит к противоположному эффекту в борьбе за внимание целевой аудитории.
При этом большинство абитуриентов оставляет цифровой след в социальной сети, который можно извлечь и измерить по нему уровень их образовательного потенциала. Кроме того, в цифровом следе школьника отражаются его образовательные интересы. Их выявление позволяет университетам повысить точность таргетинга, переформатировать спам в персонализированные предложения образовательных программ.
Разработанная методика рекрутинга, с одной стороны, основывается на аналитике больших данных, с другой на стремлении установить доверительное общение с абитуриентами и способствовать более осознанному выбору образовательных программ. Эффект такого подхода выражается в более высоком уровне учебной мотивации (любознательность) и образовательного потенциала (баллы ЕГЭ) привлекаемых абитуриентов.
Такая стратегия рекрутинга оказывается особенно актуальной сейчас, в условиях пандемии COVID-19. В России уже отложены ЕГЭ на более поздний срок и у университетов остается в 2 раза меньше времени на проведение рекрутинговых компаний. В данных условиях перенесение профориентационных и рекрутинговых коммуникаций из офлайна в социальные сети может оказаться самым эффективным решением.

Технологии больших данных в мониторинге дорожной обстановки и транспортной работы

Большие данные сегодня позволяют решать множество задач для более эффективной организации дорожного движения и работы общественного транспорта в мегаполисе. На примере Москвы покажем, как организовать онлайн-мониторинг состояния движения по данным трекеров, радиолокационных детекторов, камер фотофиксации и реализовать комплексный анализ движения в различные периоды времени. Продемонстриуем применение нейронных сетей для прогнозирования состояния движения. Покажем возможности глубинного обучения в качестве средства анализа, моделирования и прогнозирования транспортной обстановки. Расскажем об использовании технологий больших данных для контроля работы наземного городского пассажирского транспорта: мониторинга и анализа причин задержек; обеспечения приоритета общественного транспорта с помощью светофорного регулирования и онлайн-мониторинга движения и расписания; формирования прогноза прибытия пассажирского транспорта на остановки.

Практика создания аналитической платформы управления данными

Доклад будет посвящен проекту создания комплексной аналитической платформы (озеро данных, хранилище данных, BI) с интегрированными компонентами для управления данными (управление метаданными, бизнес-глоссарий, управление качеством данных и пр.) в сбытовом блоке «Газпром нефти». В выступлении будет рассказано об идеях проекта, разработке и внедрении, сценариях и примерах реализованного функционала. Особое внимание будет уделено организации работы команды проекта для достижения успеха.
С проектом создания комплексной аналитической платформы Иван Черницын стал лауреатом премии CDO Award 2020 в номинации «За обеспечение качества данных».

Гибридные и облачные среды – стандарт де-факто будущих хранилищ данных

Сергей Золотарев поделится своим видением того, как будут развиваться платформы сбора и хранения данных в ближайшие десять лет и почему пользователь постепенно откажется как от традиционных on-premise, так и от новых облачных инфраструктур. Мы считаем, что на горизонте следующих десяти лет будут преобладать гибридные инфраструктуры: облако зайдет в on-premise, а on-premise расширится в облако. А те заказчики, которые решатся на облачную инфраструктуру целиком, будут использовать возможности не одного, а двух или трех облачных провайдеров (концепция мulti-cloud).

Индустриальные платформы IoT и граничные вычисления

В докладе обсудим практику реализации индустриального интернета вещей на промышленных предприятиях с различным уровнем цифровой зрелости.
Рассмотрим, какие возможности дают технологии анализа данных и граничных вычислений на различных участках технологической цепочки.

Видеоаналитика и компьютерное зрение в ретейле

В сети X5 Retail Group уже более 30 магазинов «Пятерочка» и «Перекресток», в которых в режиме пилотных проектов развернуты решения на базе видеоаналитики. Доклад посвящен обсуждению особенностей применения практической видеоаналитики для решения таких актуальных для ретейла задач, как анализ доступности товара на полках, учет времени работы персонала, контроль очередей и пр. Особое внимание уделено разбору реальных примеров применения в магазинах компьютерного зрения и систем видеоаналитики за разные временные отрезки.

Видеоплатформа для цифрового государства

Системы работы с медиаданными сегодня проникли во все сферы жизни общества. Следующий шаг – привнести «интеллект» в процессы сбора, обработки и визуализации данных, поступающих от всех информационных систем цифрового государства. Доклад посвящен особенностям применения систем видеонаблюдения и решений машинного зрения в инфраструктурах умного города, вопросам сбора и обработки медиаданных в таких масштабных мероприятиях, как «Единый день голосования», «Единый государственный экзамен» и т.п. Обсудим современные тенденции в области видеоаналитики массового сегмента рынка, возможности использования видеоплатформ для повышения эффективности компаний малого и среднего бизнеса, улучшения качества государственного управления и обеспечения комфортной и безопасной среды обитания граждан.

Управление данными и Big Data. Как технологии ускоряют бизнес?

Согласно исследованиям DIS Group, в 2019 году 33% крупных российских компаний внедряли у себя Data Governance (DG) в надежде обеспечить прозрачность данных, удобный доступ к ним, возможность отслеживания взаимосвязей между данными, унифицировать терминологию, а также зафиксировать правила и метрики качества данных.
Для ускорения бизнеса нужно максимально использовать все доступные данные, с чем хорошо справляются технологии Big Data. При этом понимание используемых данных дает возможность аналитикам данных быстрее проверять гипотезы для выпуска новых продуктов, охвата новых рынков и снижения затрат. В докладе на примере реальных проектов спикер расскажет о роли управления данными при работе с технологиями Big Data.

Эффективные промо в ретейле с помощью машинного обучения

Для покупателей низкие цены и привлекательность промоакций являются важными факторами при выборе магазина. Ретейлеры используют значительные промо-бюджеты для привлечения покупателей, при этом расходуют их неэффективно, предлагая в основном прямые скидки. В результате две трети всех промоакций не дают желаемого результата, хотя, повысив их эффективность, розничные сети могли бы увеличить показатель EBIT на 0,7–1,9 пунктов. Как оптимизировать промоакции и ценообразование с помощью алгоритмов машинного обучения, покажем на практических кейсах PwC.

Как читать мысли клиентов с помощью больших данных?

На примере Макдоналдс Руслан расскажет о решении задачи персонализации со стороны бизнеса. Обсудим, что означает персонализация для клиентов и что включает в себя задача персонализации. Продемонстрируем, какие бизнес-задачи позволяет решать персонализация. Поговорим о том, почему важно обрабатывать данные клиента в реальном времени и как объединить клиентские данные на едином тайм-лайне.

Кросс-технологические решения на основе видеоаналитики

Развитость технологии компьютерного зрения в России не вызывает сомнений – именно отечественные разработчики предлагают в этой области самые передовые решения и алгоритмы. Однако промышленные компании не спешат внедрять подобные технологии. Почему? В докладе обсудим пути устранения препятствий на пути таких проектов, разберем преимущества кросс-технологических решений, включающих носимые устройства, Интернет вещей, системы машинного зрения, AR/VR, видеоаналитику и др., и решений, реализованных на базе только технологий видеоаналитики. На примере предприятий нефтегазовой индустрии будут показаны типовые сферы применения видеоаналитики и проанализирован опыт реализации необычных и интересных проектов.

От больших данных к бизнес-результату

Цифровая трансформация является важной бизнес-задачей для организаций. Данные имеют ключевое значение для решения этой задачи, позволяя внедрять инновации.
В рамках доклада Роман представит видение компании Atos относительно механизмов обработки больших данных: как справляться с непрерывным ростом объема данных ИТ-систем; как извлекать прибыль из различных видов данных; как реализовать обработку информации в непосредственной близости от источника данных.

Data mining для повышения качества производственного процесса печатных плат на заводе «Микрон»

Техпроцесс производства электроники состоит из сотен повторяющихся операций, последовательность строго регламентирована и сопровождается постоянным контролем качества. При этом каждая калибровка системы стоит довольно дорого, так как используются десятки элитных химических компонентов, а при малейшем отклонении от заданных параметров оборудование перезапускается, реактивы сливаются, и настройка начинается заново. Аналитика данных позволяет с высокой точностью определить, какой из компонентов сработал некорректно, минимизировать риски и сэкономить время настройки оборудования.
В выступлении речь пойдет о совместном проекте Центра промышленной автоматизации МТС и «Микрона», в результате которого на основе анализа данных на заводе была повышена эффективность калибровочных запусков, что позволило на 30% снизить время технологической настройки оборудования.

Not so big data для инвестиционного бизнеса: почему дело не в технологиях

Большие vs ценные данные. Частая история в финансах: данных мало, а выводы нужно делать в real time. Как быть? Каким образом люди принимают решения в ситуации неопределенности и как научить алгоритм принимать аналогичные решения на данных вне зависимости от их размера?
Лидия расскажет о проектах Национального расчетного депозитария в информационном бизнесе, об ограничениях в работе с закрытыми данными и приведет примеры задач работы с данными: машинное обучение для ИТ-менеджмента, сегментация B2B клиентов на основе бесед с отдельными людьми. А еще мы узнаем, что участники финансового рынка покупают в кризисное время.

Дополненный интеллект. Данные на службе HR

В последнее время много говорится о том, что, в результате прорыва в развитии продуктов на основе машинного обучения, многие рабочие места и целые специальности в ближайшие годы будут автоматизироваться. Пандемия COVID-19 вносит в глобальные прогнозы свои коррективы, поскольку бизнесу предстоит пройти долгий путь – через выживание и восстановление к новому витку роста, а неподверженные биологическим опасностям и профессиональному выгоранию и к тому же легко масштабируемые роботизированные системы на первый взгляд выглядят идеальной заменой человеческим ресурсам.
Но везде ли нужна полная автоматизация? Как найти оптимальных сотрудников для массовых профессий и при индивидуальном подборе? Как максимально реализовать потенциал сотрудника на его рабочем месте, используя средства ИИ? Спикер представит результаты исследований одного из крупнейших российских работодателей (в ГК МТС сегодня трудятся более 70 тыс. сотрудников) и расскажет о стратегии в развитии симбиоза людей и машин.

Big data для эффективного управления ИТ

Как обеспечить эффективную работу ИТ в условиях кризиса и не только? В докладе обсудим преимущества применения технологий управления ИТ с возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения.

Как датафицировать ваш бизнес

Датафикация – технологии и процессы, используемые для перевода организации в статус, когда в основе большинства критичных для бизнеса процессов лежат данные, их анализ и предиктивная аналитика. Разные подходы к датафикации – так называемые революция сверху и революция снизу – по-разному работают в компаниях с различной организационной структурой и культурой.
Как датафицировать вашу компанию, какова в этом роль директора по данным (CDO)? Эти и другие вопросы будут подняты в докладе.

Как поделиться своими знаниями и не потерять их?

Клиентская аналитика, основанная на данных, все сильнее проникает в повседневную жизнь современных B2C компаний. И чем активнее алгоритмы машинного обучения используются для улучшения клиентского опыта, тем больше им нужно данных. В России уже не первый год формируется рынок данных, на котором компании обмениваются «знаниями» о клиентах. Но процесс обмена знаниями несет в себе и риски, связанные с необходимостью защиты данных и аудиторий. В своем выступлении я расскажу о проблемах и рисках, а также о трендах и решениях, которые помогают сделать процессы совместной работы с данными безопасными и результативными.

Большие данные против коронакибермошенников

Павел расскажет об актуальных мошеннических схемах, появившихся в период пандемии, о том, как решения Group-IB — Secure Bank и Secure Portal — работают с большими данными и как технологии поведенческого анализа помогают бороться с кибермошенниками.

Стратегия данных: новые источники роста компаний

В настоящий момент данные становятся важнее технологий. Именно данные являются фундаментом для цифровой трансформации, построения цифровых экосистем и принятия ключевых стратегических решений на основе качественной и достоверной информации. Многие организации, в том числе и в России, уже создали или находятся в процессе формирования стратегии данных на корпоративном уровне.
В рамках доклада мы расскажем, какие в компаниях существуют предпосылки для формирования стратегии данных, с какими основными барьерами они сталкиваются при создании и внедрении такой стратегии, а также поделимся отраслевым опытом успешной реализации инициатив по стратегии данных.

Аналитическая платформа для работы с данными

В эпоху массовой цифровизации принятие управленческих решений на основе данных является неоспоримым конкурентным преимуществом, но возможность этого напрямую зависит от доступности и непротиворечивости данных в компании. Наличие единой платформы для работы с данными, обеспечивающей доступность и актуальность данных, а также инструменты доступа к данным для разных типов пользователей, является неотъемлемой частью цифровой трансформации. Как организовать эту платформу, чтобы работа с данными дала максимальный эффект? Ответ на этот вопрос будет раскрыт в докладе на примере «Почты России».