Константин Панфилов,руководитель команды Data Science,группа компаний «Самолет»
Окончил мехмат МГУ, работал в Сбере, в ГК «Самолет» пришел год назад. В настоящее время — тим-лид команды Data Science, в зоне его ответственности построение всех моделей машинного обучения для внутренних нужд компании.
Технологии компьютерного зрения как инструмент повышения эффективности строительства
Как ускорить темпы строительства?
Как сократить количество инцидентов?
Как сделать клиентов более счастливыми
Об этом и о многом другом вы узнаете из презентации Дмитрия о проекте, который номинирован на премию Data Award 2023.
Вернуться к докладчикам
Евгений Афанасьев,архитектор,VK Tech
Большим данным - большая скорость
Базы данных. К чему такое разнообразие?
Симбиоз побеждает. Емкость + скорость
Контроль стоков и функциональность выгрузок в другие БД. Кейс федерального ритейлера.
Как "поженить" Highload OLTP с Highload OLAP и зачем это нужно?
Вернуться к докладчикам
Андрей Евтихов,управляющий директор,SberDevices
Более 20 лет работы в ИТ-отрасли, из них свыше 15 лет - опыт работы в области данных и аналитики. Работал в компаниях Qiwi, CleverData (со-основатель), Сбер, SberDevices. Имеет профессиональные сертификации PMP и ICAgile Certified Professional. В числе ключевых реализованных проектов: единая система управленческой отчетности и анализа транзакционных данных Qiwi, централизация систем обработки розничных платежей Сбера, биржа пользовательских данных CleverData и единая платформа данных SberDevices.
Новый "цифровой мозг" компании и рывок к технологической независимости
Как увеличить объем собираемых данных на порядок и втрое сократить стоимость владения решениями для управления данными? В докладе производителя «умных» устройств представлен опыт не только практический опыт создания новых возможностей для бизнеса за счет внедрения собственной платформы данных, но и достижения технологической независимости в экстремальных внешних условиях. Спикер расскажет:
Как устроено управление данными в SberDevices;
Почему приняли решение перейти на собственные решения для управления данными;
Как повлиял на ход проекта уход иностранных вендоров;
Как организовали экстренную миграцию на свою платформу;
Каких результатов достигли;
Как планируется развиваться дальше.
Вернуться к докладчикам
Сергей Карпович,начальник Управления анализа источников данных Департамента анализа данных и моделирования,ВТБ
Окончил Белорусский национальный технический университет по специальности инженер-программист. Более 16 лет посвятил финансовой сфере, включая такие области как розничный бизнес, розничные риски и моделирование. В течение последних 10 лет работал в крупнейших банках: Сбербанке, Газпромбанке, МТС-Банке. В 2019 году перешел в Банк ВТБ, где отвечает за взаимодействие с внешними партнерами в части организации проектов и процессов по обмену и совместному использованию данных, в том числе в части создания новых решений по модельному управлению маркетинговыми процессами. В 2021 году закончил программу Oxford Fintech Programme в Said Business School University of Oxford.
Маркетинг нового поколения: как AI помогает управлять продажами
Большинство компаний так или иначе сталкивается с задачей увеличить продажи товаров/услуг, минимизируя затраты на эти процессы. Для этого необходимо правильно организовать привлечение новых клиентов, выяснить, какие «продвинутые» процессы и технологии существуют на рынке и изучить примеры реальных проектов. Мы поделимся опытом использования моделей в маркетинговых процессах и расскажем:
как можно использовать сегменты и LAL-модели на рекламных площадках;
как модели PD позволяют экономить деньги кредитных рекламных кампаний;
как правильно работать с моделями склонности и моделями отклика.
По итогам выступления вы узнаете, как добиться максимальной эффективности маркетинговых процессов с помощью моделей. В докладе также приводится краткий обзор существующих на рынке решений, которые позволяют объединять данные от разных поставщиков и строить модели на них, и раскрывается, за счет чего достигается эффект синергии данных из разных источников.
Вернуться к докладчикам
Виталий Чугунов,генеральный директор,«ЕСЛ-Софт»
В ИТ-отрасли работает уже четверть века. Прошел профессиональный путь от инженера отдела обработки информации до генерального директора ИТ-компании. На его счету более 40 завершенных успешных проектов, охватывающих практически все сферы ИТ: BigData, аналитика, системотехническая инфраструктура, разработка программного обеспечения, информационная безопасность и т.д. Автор публикаций о применении методов Data Science и математической статистики при решении различных бизнес-задач. Имеет степень MBA, сертификацию ITIL Foundation.
Алексей Шабалин,заместитель руководителя отдела интеграционных и системно-технических решений, «ЕСЛ-Софт»
Более 5 лет стажа в сфере Big Data. Разрабатывает архитектуру высоконагруженных систем обработки данных. Разрабатывает и внедряет программное обеспечение для сбора данных из сети интернет на языке Python с использованием фреймворка Scrapy. Разрабатывает и внедряет решения для непрерывной обработки потоков данных в реальном времени с использованием таких инструментов как Kafka, Kafka Streams, KSQL, Flink и Spark. Решает задачи по анализу неструктурированных текстовых и графических данных с применением методов машинного и глубокого обучения на языке Python с использованием библиотек Scikit Learn, TensorFlow, Keras и Pytorch.
Мастер– класс. Peraspera Data Hunter — охота за данными начинается
«Охотничьими угодьями» для аналитиков служат интернет-пространство и внутренние хранилища данных компании. Охота за большими данными требует гибкости: надо вовремя и быстро найти то, что нужно именно сейчас, зачастую скомбинировав внешние данные с внутренними. При этом не всегда выпадает удовольствие пофантазировать, проверить аналитическую гипотезу. Чаще жизнь требует выполнения рутинных операций с данными, процессы поиска и сбора которых должны быть отлажены. Не сафари, конечно, но тоже бывают сюрпризы и надо ухо держать востро. Нам удалось совместить решение и приятных, и полезных задач аналитика в одном инструментарии. Peraspera Data Hunter – чем удивим? Кейс: выслеживаем финансовых мошенников
Объект охоты: онлайн-ресурсы, использующие интернет–пространство для оказания неправомерных услуг финансового характера
Как охотиться, если это надо делать регулярно? Покажем процесс.
Кто же попался? Покажем отчет о трофеях.
Мастер-класс адресован широкому кругу специалистов, которым требуется автоматизация поиска и сбора данных, а также управление этими процессами.
Вернуться к докладчикам
Карен Казарян,директор по аналитике, АНО «Цифровая экономика»
Генеральный директор Института исследований интернета, главный аналитик Ассоциации электронных коммуникаций, с октября 2022 года — директор по аналитике АНО «Цифровая экономика». Главный редактор аналитического издания "Интернет в цифрах", автор сотен публикаций в деловых и технологических СМИ. За последние 8 лет выступал автором и руководил проектами таких исследований, как "Экономика Рунета 2011-2016" (совместно с Высшей Школой Экономики и Фондом ИСЭПИ) "Интернет в России 2010-2016" (совместно с ФАПМК России) «Трансформация авторского права в интернете», «Анализ различных аспектов идентификации в интернете», и многих других научно-исследовательских и аналитических работ. Консультант, член рабочей группы «Связь и ИТ» Экспертного совета при Правительстве РФ, участвовал в разработке «Стратегии развития интернет-индустрии в России до 2020 года», «Долгосрочной программы развития части сети Интернет и связанных с ней отраслей экономики России», проектов «Дорожных карт» развития технологий в различных областях экономики РФ. Организатор и участник многочисленных конференций, член программного комитета Российского Интернет Форума (РИФ), Российской недели интернета.
Анализ стимулов и барьеров для развития российского рынка больших данных В докладе представлен аналитический обзор текущего состояния российского рынка больших данных. Особое внимание уделено проблемам обезличивания персональных данных, вопросам создания дата-посредников и новых моделей обмена данными, а также использованию синтетических данных при обучении искусственного интеллекта.
Вернуться к докладчикам
Тигран Саркисов, Х5 Group
С 2018 года является директором по управлению данными X5 Group, отвечая за внедрение инициатив в области управления данными, а также за развитие data-driven культуры. До 2018 года отвечал за реализацию проектов в области аналитики и дата-менеджмента.
Особенности управления данными в новых условиях: организация, технологии, кейсы Расскажем об актуальных бизнес-задачах в области управления данными, и о том как мы адаптировались для их решения без вендоров из трех букв.
Вернуться к докладчикам
Олег Конорев,руководитель по развитию машинного обучения и искусственного интеллекта, билайн
Вместе cо своей командой разрабатывает продукты, использующие технологии обработки естественного языка и речи: чат-ботов, виртуальных операторов, аудиобейджи. Имеет за плечами ряд успешных проектов в сфере энергетики и в области доставки товаров. По образованию — математик-криптограф. Автор курсов по машинному обучению и анализу данных, преподает на различных образовательных площадках.
MLOps для аудиоаналитики: как организовать процессы создания и поддержки алгоритмов машинного обучения билайн бизнес предоставляет линейку продуктов, использующих передовые решения на основе нейронных сетей. Для разработки и промышленного использования этих решений требуется эффективная организация процессов по созданию и поддержке ML-алгоритмов. Такой подход называется MLOps. В докладе описывается становление MLOps процессов в команде аудиоаналитики билайн бизнес. Фокус делается на особенностях MLOps процессов, возникающих при использовании SOTA (state-of-the-art) нейронных сетей в задачах обработки речи и текстовых данных. На практическом примере демонстрируется подход к организации процессов от этапа постановки эксперимента и версионирования моделей до этапа промышленной эксплуатации и непрерывного обновления моделей. Подробно рассматриваются применяемые современные открытые решения и поясняется выбор конкретных фреймворков и инструментов на основе сравнительного анализа.
Вернуться к докладчикам
Юлия Богачева,директор по управлению данными и аналитикой,QIWI
Более 20 лет опыта в финтех индустрии, из них более 10 лет — опыт работы с данными. Занимала руководящие позиции в ING Bank, пост CIO российского офиса HSBC Bank, директора по управлению бизнес-данными МТС Банка, а в 2016-2017 г. — CDO Сбербанка. С 2018 года — директор по управлению данными и аналитикой компании QIWI, где отвечает за развитие продуктов, основанных на аналитике больших данных.
Как минимизировать убытки компании с помощью аналитики данных
В докладе представлены кейсы из различных индустрий (финансы, логистика, производство), где использование данных помогло или могло бы помочь предотвратить убытки, вызванные некорректными действиями сотрудников, отказом оборудования и другими случаями реализовавшегося операционного риска.
Вернуться к докладчикам
Андрей Голов,руководитель Центра искусственного интеллекта и машинного обучения,«Северсталь Диджитал»
Окончил Московский физико-технический институт, кандидат физико-математических наук по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ». С 2018 года занимается технологиями машинного обучения в промышленности, имеет статус Kaggle Master. C 2021 года работает в компании «Северсталь Диджитал», где в 2022 году возглавил центр искусственного интеллекта и машинного обучения.
Машинное обучение в металлургическом производстве: тенденции, приоритеты, проекты
Доклад посвящен текущим тенденциям и приоритетам проектов с использованием анализа данных и машинного обучения в компании «Северсталь Диджитал». Выполнен обзор проектов, реализованных за последний год, а также подробно рассказывается об инфраструктуре и конкретных инструментах, используемых в работе с данными.
Вернуться к докладчикам
Алексей Лукацкий,бизнес-консультант по информационной безопасности,Positive Technologies
Окончил Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА) по специальности «Прикладная математика» (специализация – «Защита информации»). В области информационной безопасности работает с 1992 года, пройдя путь от программиста средств шифрования и администратора до аналитика и менеджера по развитию бизнеса в области ИБ. 18 лет проработал в компании Cisco, где отвечал за развитие бизнеса ИБ в России, странах СНГ и Европы, а также выполнял ряд других задач в области внутренней ИБ. С 2022 года — бизнес-консультант по информационной безопасности компании Positive Technologies. Автор свыше 600 статей и книг «Обнаружение атак», «Атака из Internet» (в соавторстве с И.Д. Медведовским, П.В. Семьяновым и Д.Г. Леоновым), Protect Your Information With Intrusion Detection, «Мифы и заблуждения информационной безопасности». Читает лекции по информационной безопасности в различных учебных заведениях и организациях. Участвовал в разработке и экспертизе большого количества нормативно-правовых актов в области информационной безопасности и персональных данных. Автор блога «Бизнес без опасности».
Скайнет: во зло или во благо. Использование машинного обучения для защиты и нападения
Вернуться к докладчикам
Сергей Золотарев,директор по стратегическому развитию, Arenadata
В 2016 году Сергей основал компанию Arenadata, целью которой является разработка открытой платформы сбора и хранения данных. С 2013 по 2016 годы возглавлял представительство компании Pivotal в России, СНГ и Восточной Европе, где под его руководством были реализованы одни из первых в России проекты в области больших данных. Работал в крупнейших мировых ИТ-компаниях EMC, Avaya, Microsoft, Compaq. Сергей занимается проектами с большими данными более 10 лет, является ведущим отраслевым экспертом России. Член экспертного совета национальной премии CDO Award. Закончил МГТУ им. Н.Э. Баумана (Кибернетические системы) и Open University of London (MBA).
Миграция с западного ПО: от неопределенности к уверенному движению вперед
.
Вернуться к докладчикам
Артем Селезнев,руководитель управления покупательской аналитики, «Магнит»
Окончил НИУ Высшая школа экономики. Работал в компаниях «МегаФон», Сбер, «Магнит», где прошел путь от разработчика уровня Junior до руководителя управления, в команде которого более 40 человек. С 2021 года является руководителем управления аналитики в «Магните», отвечая за разработку рекомендаций и аналитики в рамках программы лояльности.
50 оттенков поведенческих данных
Хотите получать больше инсайтов из данных, понимать причины и закономерности в наших рекомендациях? Мы очень хотели! Поэтому реализовали проект, который позволил систематизировать поиск поведенческих инсайтов в клиентских данных. Для этого мы интегрировали методы причинно-следственного анализа в платформу экспериментов, но не получили ожидаемого результата. Почему же эта интеграция не стала помощником владельцу продукта, оставшись не востребованной? Ответ оказался сложнее, чем мы ожидали. В докладе расскажу про интеграцию поведенческого анализа в платформу экспериментов, а также про способы построения причинно-следственных диаграмм из данных, которые используются для построения рекомендаций (и не только их). Обсудим, как быстро понять, что в вашем сегменте клиентов, есть «особенный» сегмент, которые сильнее всех воздействует на финальный результат скоринга из моделей и моделей Uplif (или как найти в сегменте «покупатель с ребенком» покупателя «детского питания на перекус»).
Вернуться к докладчикам
Глеб Данилов,руководитель лаборатории биомедицинской информатики и искусственного интеллекта, НМИЦ нейрохирургии им. ак. Н.Н. Бурденко
Окончил Казанский государственный медицинский университет по специальности «Лечебное дело» и Институт вычислительной математики и информационных технологий Казанского (Приволжского) федерального университета по специальности «Прикладная математика, программирование». Врач-нейрохирург, аналитик, клинический исследователь, статистический программист, data scientist, биостатистик, разработчик программного обеспечения, медицинский советник (фармацевтическая индустрия), преподаватель. С 2011 года активно занимается исследовательской деятельностью в нейрохирургии, сочетая опыт клинической работы с навыками анализа данных. Ученый секретарь, кандидат медицинских наук. В Национальном медицинском исследовательском центре нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко возглавляет лабораторию биомедицинской информатики и искусственного интеллекта, которая в последние годы регулярно участвует в российских и международных форумах по медицинской информатике и работы которой получили признание в профессиональном сообществе. Научная деятельность сосредоточена на развитии технологий анализа неструктурированных (в первую очередь – текстовых) данных и искусственного интеллекта в нейрохирургии.
Анализ неструктурированных данных в нейрохирургии с помощью технологий искусственного интеллекта
Традиционно медицина имеет дело не столько с «большими» данными, сколько с данными очень большой размерности. Однако именно неструктурированные медицинские данные являются теми информационными недрами медицины, разработка которых может принести новые знания и стимулировать появление новых медицинских технологий. Наибольший интерес для анализа представляют медицинские изображения, сигналы от носимых устройств, геном и текстовые записи. Доклад посвящен потенциалу применения технологий искусственного интеллекта в такой высокотехнологичной области медицины, как нейрохирургия, а также актуальным задачам анализа разнообразных неструктурированных медицинских данных. В нем будут представлены основные направления развития искусственного интеллекта применительно к исследованиям нервной системы и наиболее интересные практические результаты исследований.
Вернуться к докладчикам
Олег Гиацинтов, DIS Group
Окончил МГТУ им. Н.Э.Баумана. Более четверти века опыта работы в ИТ-индустрии, из которых 20 лет – руководство ИТ-проектами: «Ланит», «Автомир», Xerox. Эксперт в области стратегического управления и интеграции данных, обеспечения качества и управления нормативно-справочной информацией (мастер-данными), управления знаниями, а также построения дата-центрических бизнес-процессов. Сейчас – технический директор компании DIS Group, где отвечает за консалтинг, обучение партнеров и клиентов, а также руководит техническими специалистами и собственными разработками компании.
Монетизация Big Data: инструменты и подходы
.
Вернуться к докладчикам
Анастасия Остапенко,руководитель центра компетенций BI, Axenix
Окончила физический факультет ЮФУ в 2016 году. Работала в компаниях Philip Morris, EY, Тинькофф, Danone, Accenture, где прошла путь от стажера до менеджера. В качестве аналитика DWH, консультанта, BI-разработчика, тимлида принимала участие в российских и международных проектах. На данный момент является руководителем центра компетенций BI в Axenix. Автор исследования российского рынка BI.
Сравнительный анализ доступных BI решений
С уходом с российского рынка зарубежных вендоров BI-платформ импортозамещение стало неизбежным. Мы узнали о десятках различных российских BI-решений и оказались перед непростой задачей: как в сжатые сроки выбрать самую лучшую BI-систему и не пожалеть о своем выборе? Не доверяя обзорам в интернете и заявлениям вендоров, мы решили самостоятельно протестировать самые популярные российские BI-решения. Мы разработали собственную методологию оценки, отобрав самые важные на наш взгляд критерии оценки и сравнили функционал 13 популярных BI-систем, доступных на российском рынке. В результате проведенного исследования, нам удалось не только составить собственное мнение о протестированных решениях, но и найти действительно достойные BI-платформы, функционал который сопоставим, а в некоторых случаях даже превосходит возможности зарубежных решений, поставщики которых ушли с нашего рынка.
Вернуться к докладчикам
Мария Курдина,менеджер практики Applied Intelligence, Axenix
Обладает 10-летним опытом работы в области аналитического консультирования и маркетинговой аналитики. В настоящее время в компании Axenix работает с предприятиями розничной торговли/потребительского рынка. Является экспертом в области разработки аналитических продуктов и управления проектов для оптимизации перформанс-маркетинга.
Ренессанс аналитических решений в эпоху импортозамещения
Как изменились запросы бизнеса? Что делать без привычных игроков BI-рынка? В докладе рассматриваются актуальные аналитические задачи бизнеса в сегодняшних реалиях и подходы к их решению.
Вернуться к докладчикам
Артем Глазков,ведущий эксперт MLOps, «Полиматика»
Более 10-и лет опыта в области применения методов анализа данных в крупных российских и международных компаниях: МТС, SAS, Orange Business Services. За время работы реализовал проекты, связанные с машинным обучением, прогнозированием, бизнес-отчетностью и системами поддержки принятия решений. В настоящий момент отвечает за развитие продуктовой линейки российского вендора аналитического программного обеспечения Polymatica.
Диагностика моделей машинного обучения: как обеспечить стабильно высокое качество работы моделей в условиях нестабильного окружения
Бизнес применяет модели машинного обучения в условиях активно меняющегося мира. Рано или поздно любая модель устаревает, что повышает риск принятия ошибочных решений. В этой связи возникает необходимость выстраивания систем мониторинга моделей, которые помогают своевременно выявить и устранить причину снижения качества работы алгоритмов. В докладе рассмотрены методы диагностики моделей машинного обучения в контексте комплексного подхода операционализации моделей MLOps.
Вернуться к докладчикам
Владимир Озеров,генеральный директор, Querify Labs
Более восьми лет разрабатывал распределенные системы для in-memory обработки данных Apache Ignite и Hazelcast. В настоящее время — генеральный директор компании Querify Labs, которая занимается разработкой аналитической платформы CedrusData, а также исследованием и созданием ключевых компонентов СУБД для технологических стартапов.
Платформа CedrusData: как обеспечить сквозной анализ всех данных предприятия и снизить затраты на инфраструктуру
Современные аналитические платформы должны эффективно обрабатывать большие объемы информации из различных источников, быть доступны широкому кругу бизнес-пользователей, а так же обеспечивать возможность быстрого итеративного внедрения изменений. CedrusData — это массивно-параллельная вычислительная система на основе популярного open source проекта Trino, предоставляющая предприятиям возможность сквозного анализа всех своих данных. В своем докладе Владимир расскажет, как внутренняя архитектура CedrusData позволяет компаниям анализировать большие объемы данных из разных систем в облаке или on-premise, обеспечивая при этом высокую скорость внесения изменений и значительно уменьшая затраты на инфраструктуру.
Вернуться к докладчикам
Андрей Комиссаров,директор направления «Развитие человека на основе данных», Университет 20.35
Андрей — одна из ключевых фигур в сфере цифровой трансформации образования в России. В Университете 20.35 (центр исследований и разработок в области обучения на основе ИИ и данных) возглавляет исследовательские проекты по метакогнитивной диагностике, анализу цифрового следа и траекториям адаптивного обучения на основе ИИ. Более 15 лет занимается вопросами методологии высшего и школьного образования, автор ряда активно используемых методик, соавтор книги "ИИ в образовании". Преподает инженерию образовательных данных в Высшей школе экономики. Основал успешную частную школу, в которой предусмотрено проектное обучение, игровые дисциплины, индивидуальные формы обучения и практика взаимного наставничества. В России и за рубежом Андрей также известен своим опытом игрового обучения, разработал и выпустил более 130 образовательных игр.
Генеративный ИИ и образование: запретить нельзя адаптироваться (поставьте запятую)
В докладе Андрей рассмотрит "за" и "против" применения генеративного искусственного интеллекта в образовании (ChatGPT и им подобные), поделится отечественными и зарубежными практиками применения алгоритмов на основе ИИ для обучения специалистов, в том числе для внутрикорпоративного "апгрейда" кадров, расскажет о новейших разработках в этой области и кейсах из собственной практики.
Вернуться к докладчикам
Артем Семенихин,исполнительный директор, технологическая практика компании,«Технологии доверия» (ТеДо)
Окончил МГТУ им Н.Э. Баумана по специальности «Системы автоматизированного проектирования». В компании «Технологии доверия» (ТеДо) руководит группой предоставления консультационных услуг в области искусственного интеллекта, включающей такие компетенции как Data Science, Data Engineering , DevOPs, архитектура ИТ систем, продуктовая разработка, внедрения гибких методологий, стратегический консалтинг. В течение последних десяти лет руководил более чем 20 проектами в области применения методов машинного обучения при решении различных задач в сегменте Upstream для компаний нефтегазового, энергетического и металлургического секторов. В настоящее время специализируется на проектах по разработке и внедрению ПО на базе алгоритмов машинного обучения, когнитивных технологий в областях: геология и разработка месторождений, бурение скважин, геологоразведочные работы и капитальное строительство.
ИИ для решения базовых творческих задач: как ChatGPT поменяет профессии
.
Вернуться к докладчикам
Сергей Косогор,директор R&D центра,агрохолдинг «СТЕПЬ»
Окончил Кубанский государственный аграрный университет по специальности юриспруденция и аспирантуру на кафедре криминалистики. Получил степень МВА в Академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации. Повышал квалификацию в РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева по направлению «Цифровое профилирование сельскохозяйственных организаций». В его послужном списке: собственный сельскохозяйственный бизнес, работа в милиции, преподавание криминалистики, руководящие позиции в Аналитическом центре Минсельхоза России, руководство проектом по цифровизации АПК Центра технологического трансфера НИУ «Высшая школа экономики» и должность директора Центра повышения квалификации по цифровизации пищевой промышленности Академии дополнительного образования Московского государственного университета технологий и управления им. К.Г. Разумовского. Ведет активную экспертную и общественную деятельность. В настоящее время возглавляет Центр исследований и разработок АО «Агрохолдинг «СТЕПЬ».
«Практика применения искусственного интеллекта в сельскохозяйственном производстве»
В докладе представлен опыт цифровизации производственных процессов агрохолдинга «СТЕПЬ» и обзор тенденций цифровизации, влияющих на производство сельскохозяйственной продукции. Рассматриваются возможности и перспективы использования беспилотных летательных аппаратов в полях компании. Особое внимание уделяется направлениям использования искусственного интеллекта в производстве сельскохозяйственной продукции.
Вернуться к докладчикам
Борис Рабинович,директор Департамента управления данными, Сбер
Более 15 лет проработал в консалтинговых организациях, отвечая за такие области, как внедрение хранилищ, отчетности, систем управления справочниками. Позднее в компании «Сбербанк Технологии» возглавлял центр компетенции BI, а затем департамент BI и больших данных. При реструктуризации перешел в Сбербанк на позицию руководителя управления по загрузке данных, задачей которого была организация процессов и инструментов загрузки данных на платформу банка. Летом 2019 года Борис стал директором департамента управления данными, и сегодня как CDO Сбербанка отвечает за все централизованные функции по работе с данными банка и программу создания Фабрики данных.
Синтетические данные для задач искусственного интеллекта
Многие разработчики AI-решений сталкиваются с ситуацией затрудненного доступа к чувствительным данным, а также недостаточным количеством данных для эффективного обучения моделей. Сбербанк расскажет о своих подходах к решению проблемы доступности данных для задач искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью технологий синтеза данных.
Вернуться к докладчикам
Дмитрий Инокентьев,директор направления, «Дата Сапиенс»
.
Марк Лебедев,архитектор, «Дата Сапиенс»
.
Greenplum: развитие прикладных open-source решений
В докладе расскажем про мониторинг кластеров и активных запросов, почему в 2022 году сфокусировались именно на этом и зачем открыли наши open-source репозитории. Что еще сделали в прошлом году в рамках автоматизации процессов установки и настройки. Обсудим наши R&D, а также раскроем планы на 2023 год.
Вернуться к докладчикам
Юрий Ефаров,генеральный директор, Sapiens solutions
BI в чате - решение трех бизнес проблем
На сегодняшний день существует три серьезные бизнес-проблемы в работе с платформами данных - проблема интуитивных бизнес-решений, малоэффективное информирование сотрудников о KPI и сложность масштабирования BI платформ. Решение данных проблем раскрывается через несколько кейсов внедрения Easy Report в России и мире. Easy Report - цифровой помощник, основанный на технологиях обработки естественного языка (NLP), мгновенно готовит бизнес-отчеты в чате любого мессенджера, подключаясь к любым источникам данных. Easy Report повышает культуру данных сотрудников, снижая стоимость владения BI-инструментами, повышая эффективность информирования о KPI и важных изменениях в показателях компании.
Вернуться к докладчикам
Антон Гельмут,архитектор решений, Sapiens solutions
Как с помощью импортозамещающих технологий снизить нагрузку на SAP HANA
.
Вернуться к докладчикам
Надежда Сурова,директор центра компетенций "Цифровая экономика", Совет по цифровой экономике Совета Федерации ФС РФ
Опыт работы в образовании — 23 года. Директор Международного евразийского индустриального фонда, главный архитектор программного обеспечения Digital Auto Sustems, член секций Совета по цифровой экономике Совета Федерации ФС РФ, член экспертного совета по импортозамещению ИТ Государственной Думы РФ. Управляющий директор субсидий Минцифры России, Минэкономразвития России и Министерства образования. Руководитель Центра компетенций «Искусственный интеллект» Университета 20.35. Разработчик и координатор проектов нормативно–законодательных документов и программ развития, гармонизации и интеграции цифровой экономики в РФ и мире. Эксперт международных программ создания и оценки экономической и инвестиционной эффективности проектов Propsin и Comfar. Автор более 400 научных и учебно-методических работ, в том числе первой в России монографии по искусственному интеллекту и цифровой экономике.
Государственное управление на основе данных и подготовка кадров для работы с данными и искусственным интеллектом
Речь в выступлении пойдет о технологическом суверенитете в соответствии с перечнем поручений президента Российской Федерации 26 января 2023 года, о стратегии научно-технического развития РФ, о государственном управлении на основе данных (ГИС, ГАС) и мерах государственной поддержки подготовки кадров для работы с данными.
Вернуться к докладчикам
Александр Бочкин,генеральный директор, «Инфомаксимум»
Создатель системы активной бизнес-аналитики Proceset, кандидат технических наук, эксперт в области процессной аналитики. Основатель и генеральный директор компании «Инфомаксимум».
Аналитика больших данных с системой Proceset
Proceset – это система активной бизнес-аналитики, сочетающая в рамках одной платформы технологии Business Intelligence, Task Mining, Process Mining и Automation. В докладе спикер расскажет, как Proceset работает с большими данными, строит на их основе дашборды/карты, ищет пути повышения эффективности и помогает бизнесу принимать правильные управленческие решения.
Вернуться к докладчикам
Дмитрий Гольцов,заместитель директора по коммерческой деятельности, «Мегапьютер Интеллидженс»
Окончил Московский технический институт связи и информатики в 2011 году. С 2012 года в компании «АКАДО Телеком» занимался расширением клиентского направления и реализацией проектов по развитию телекоммуникационных и ИТ-услуг в B2B секторе. В 2015 году окончил Московскую международную высшую школу бизнеса «МИРБИС», получил степень МВА. С 2020 года руководит коммерческим и маркетинговым направлением компании «Мегапьютер Интеллидженс», где занимается формированием и исполнением программы популяризации линейки продуктов, предлагающих доступ к технологиям интеллектуального анализа больших данных (Big Data), машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) в формате low-code систем.
Практика интеллектуального анализа текстовых данных: одна система, два подхода, множество задач
Доклад посвящен разбору основных современных методов интеллектуального анализа больших объемов текстовых данных и их применению. Будут рассмотрены прикладные задачи, решенные с помощью платформы PolyAnalyst, которая позволяет в рамках одной системы применять алгоритмы машинного обучения и аналитический подход, основанный на правилах (Rule-based). В том числе cпикер расскажет о решении задач по обогащению системы управления данными о медицинских изделиях информацией, автоматически извлекаемой из текстов контрактов поставки; об интеллектуальной классификации договоров аренды на предмет отнесения к ним международного стандарта финансовой отчетности IFRS 16, а также об автоматизации логистической процедуры присвоения кодов ТН ВЭД импортируемым товарам.
Вернуться к докладчикам
Алексей Казаков,пресейл-инженер, «Рэйдикс»
RAIDIX: заведем любое «железо»!
.
Вернуться к докладчикам
Алексей Пятов,менеджер по развитию бизнеса, VK Cloud
Большие данные и ML в облаке: что с TTM, TCO, ROI?
На примере компаний, реализовавших Big Data-проекты в облаке, рассмотрим как меняются метрики TTM, TCO и ROI в облачных проектах на горизонте трех и пяти лет. Обсудим факторы, которые оказывают влияние на рост или снижение эффективности реализации Big Data-проектов.
Вернуться к докладчикам
Максим Озеров,директор проектов по аналитике,Navicon
Окончил НИУ «Высшая школа экономики» и Норвежскую школу экономики. Опыт работы в ИТ более 10 лет. Преподает в НИУ ВШЭ – бизнес-аналитику образовательной программы «Бизнес-информатика». Директор по аналитическим проектам компании Navicon, ведущий эксперт в области DWH и систем аналитики и визуализации.
Почему клиенты выбирают аналитическую систему «Дельта BI»?
Больше года назад крупнейшие вендоры BI-систем прекратили работу в России. За это время российским компаниям пришлось вплотную заняться вопросом импортозамещения корпоративных систем аналитики. «Дельта BI» получила за это время широкое признание как оптимальное решение для перехода с Tableau, Power BI и Qlik. Давайте оценим результаты ее внедрения на примере компаний из различных отраслей.
BI-ландшафт: какова ситуация на рынке визуальной аналитики, что изменилось?
Главное при переходе на другой BI-инструмент – на что обратить внимание? Обсудим самые частые ошибки при планировании проекта миграции.
Пилотные проекты миграции на «Дельта BI». Рассмотрим сильные и слабые стороны системы.
Вернуться к докладчикам
Александр Брежнев,руководитель отдела продаж BI-платформ, GlowByte
В сфере BI более 9 лет, имеет многолетний опыт работы в таких компаниях как Microsoft, QlikTech и GlowByte. В настоящее время руководит отделом продаж BI платформ в GlowByte, отвечая в том числе за взаимодействие с поставщиками. Работает с ключевыми заказчиками по вопросам импортозамещения BI, помогая сделать оптимальный выбор аналитического ПО под разные задачи с учетом особенностей организации, текущих и будущих рисков.
Сергей Чернышков,ведущий консультант, GlowByte
Занимается внедрением инструментов Business Intelligence (FineBI, Tableau, PowerBI) на всех этапах проекта. Работал с крупными клиентами в России и в Европе в таких секторах как банки, телеком, металлургия и недвижимость.
Мастер-класс. Fine BI. Как приручить дракона
Расскажем и продемонстрируем восточный подход в работе с данными на примере FineBI. Ответим на любые технические и коммерческие вопросы. Поделимся опытом миграции и обратной связью от пользователей этого продукта.
Вернуться к докладчикам
Александр Чулапов,руководитель направления бизнес-поддержки продаж, «Дататех»
Более 20 лет опыта в области больших данных, создания аналитических хранилищ и озер данных, применения методов комплексного анализа данных и искусственного интеллекта в крупных российских компаниях в банковской сфере, ритейле, телекоме и государственном секторе. Помогает заказчикам в проектировании комплексных аналитических систем и проводит экспертизу по целому ряду отраслевых решений. Рост выручки, повышение уровня внедрения цифровых технологий и развитие новых направлений бизнеса – результаты работы с заказчиками и эффект от внедрения и развития аналитических информационных систем в таких сферах как маркетинг, финансы, риски, борьба с нарушениями и оптимизация процессов. Работал в различных ролях в подразделениях крупных организаций от разработчика, руководителя проекта, консультанта до руководителя подразделения бизнес-консалтинга компании Teradata. Реализовал проекты, связанные с созданием аналитических хранилищ данных, бизнес-консалтингом, машинным обучением, прогнозированием, отчетностью и системами поддержки принятия решений. Имеет два высших образования - в сфере информационных технологий и финансов, а также сертификаты в сфере консалтинговых компетенций, аналитики и Data Science. В настоящий момент отвечает за развитие бизнес-поддержки продаж компании «Дататех».
Сергей Громов,руководитель группы аналитики данных, «Дататех»
Путь в информационных технологиях начал с внедрения систем класса ERP/MRP. Окончив МГТУ им. Н.Э.Баумана по специальности «Компьютерные системы автоматизации производства», продолжил обучение в аспирантуре, параллельно получая опыт внедрения информационных систем в области производства и логистики. Имея ряд успешных проектов автоматизации и имитационного моделирования в тяжелом машиностроении, транспортной логистике, химическом и пищевом производстве, получил практическое подтверждение своих научных идей и прикладных разработок, что позволило защитить кандидатскую диссертацию по двум специальностям: организация производства и теоретические основы информатики. С 2013 года занимается проектами в области Data Science, помогая клиентам улучшать их бизнес показатели путем выявление скрытых закономерностей в больших массивах накопленных данных. За это время удалось реализовать ряд аналитических проектов, направленные на снижение издержек и повышение эффективности, для лидеров отечественного нефтехимического, телекоммуникационного и FMCG секторов экономики. Сегодня возглавляет группу исследователей больших данных, совместно воплощая в жизнь перспективные разработки в области нейросетевых технологий, создания интеллектуальных агентов, анализа временных рядов и методов оптимизации. Ведет учебный курс о прикладных аспектах применения методов машинного обучения, оптимизации и анализа данных.
Имитационное моделирование: практика и эволюция применения ИИ
Каковы cлагаемые успеха промышленного применения ИИ на практике? В совместном докладе компании «Дататех» Александр Чулапов, руководитель направления бизнес-поддержки продаж, и Сергей Громов, руководитель группы аналитики данных, раскроют возможности синергии имитационного моделирования, больших данных и искусственного интеллекта. Выступающие приведут примеры практических кейсов и дорожную карту применения ИИ в имитационном моделировании.
Данные - в конкурентное преимущество: новый релиз платформы Luxms BI
Доклад посвящен новой версии платформы Luxms BI, которая предоставляет широчайшие возможности для анализа и визуализации больших данных любой сложности и из любых источников. В выступлении будут рассмотрены основные новшества и улучшения платформы Luxms BI v9: расширение функционала ролевой модели и прав доступа, повышение эргономичности платформы, а также развитие self service BI для эффективного анализа данных бизнес-пользователей Luxms BI.
Вернуться к докладчикам
Станислав Шлишевский,руководитель направления продвижения центра управления данными, «Инфосистемы Джет»
.
Серпухов Максим,руководитель группы управления проектами, «Инфосистемы Джет»
.
Александр Машика,Key Partners Development, Yandex Cloud
.
Построение платформы управления данными в облаке Yandex Cloud
В докладе приведен практический пример использования облачного подхода на одном из проектов внедрения платформы технологических данных, где раньше традиционно использовался подход оn premise. Спикеры расскажут, с какими сложностями можно столкнуться при реализации подобного проекта и какие преимущества получить в результате.