СТРАТЕГИИ, ИНСТРУМЕНТЫ, ПРАКТИКИ, ПЕРСПЕКТИВЫ
16 февраля
Форум BIG DATA&AI 2022
21 апреля 2022 г.
Close

Конференция «Качество данных 2022»

Информационная насыщенность и динамичность предприятий цифровой экономики требуют
от них постоянного поиска новых технологий и инструментов работы с достоверными данными. Единственная в России конференция, посвященная стратегиям и практикам обеспечения качества данных, гарантирующего высокий уровень сервисов и бизнес-процессов.
ДМИТРИЙ ВОЛКОВ
программный директор серии практических конференций издательства
«Открытые системы»
«Данные для цифровых предприятий сегодня уже не «новая нефть» – «сожгли» и забыли, а, скорее, «плутоний», освобождающий гораздо больше полезной информации – почти неиссякаемый источник вдохновения для бизнеса. Однако этот источник может оказаться и более «токсичным», если на пути от сырых данных до корпоративного знания нет стройной системы управления качеством – основы любого проекта цифровизации. Неудивительно, что с неизменным успехом в России проходит единственная в стране ежегодная конференция посвященная проблемам построения и промышленной эксплуатации таких систем на предприятиях различных масштабов, ведомственной и отраслевой принадлежности.
Ждем вас на «Качество данных 2022» – только практика и аналитика, ничего лишнего»
Close
Close
Для связи с организаторами
conf@osp.ru
Основные темы:
Как качество данных влияет на уровень сервисов и бизнес-процессов?
Как построить свою стратегию управления качеством данных?
Как настроить системный процесс по управлению данными и их качеством?
Как консолидировать корпоративные данные, устранить дублирование и неопределенность, контролировать происхождение и зависимости данных?
Как управлять метаданными и управлять затратами?
Как повысить доверие к данным и результатам аналитики?
Выбор инструментов управления качеством данных: аналитика и опыт
Опыт внедрения и промышленной эксплуатации систем управления качеством данных:
от корпораций до SMB
Конференция для:
руководителей функциональных подразделений и направлений
директоров по развитию бизнеса и цифровой трансформации
бизнес-руководителей, руководителей проектов и продуктов
руководителей функциональных подразделений и направлений, ведущих специалистов
аналитиков, консультантов, специалистов по данным и экспертов по качеству данных
Спикеры:
Мастер-класс
Управление качеством корпоративных данных
Вернуться
к докладчикам
Сергей Горшков, «ТриниДата»
Более 20 лет опыта работы в области создания сложных систем автоматизированной обработки знаний и поддержки принятия решений. Архитектор ряда автоматизированных систем, эксплуатируемых сегодня на крупных отечественных предприятиях. Специалист по разработке инструментов структурирования знаний, интеллектуальных алгоритмов обработки информации, созданию ситуационных центров и витрин данных. Автор методического пособия «Введение в онтологическое моделирование» и соавтор монографии «Онтологическое моделирование предприятий». Сейчас – директор компании «ТриниДата», специализирующейся на реализации проектов создания ИТ-архитектур, интеграции и анализа данных, управления корпоративными знаниями.
Проверка точности данных

Как проверить точность данных при отсутствии возможности их сравнения с внешними достоверными источниками или получения сведений непосредственно от реального объекта? Один из способов – перекрестная проверка данных с помощью различных внутренних источников, включая текстовые документы, нужная информация в которых может содержаться в неструктурированном виде. Доклад посвящен обсуждению различных сценариев движения данных внутри компании на их пути к достоверной информации; возникающих при этом возможных нарушениях в точности; способов обнаружения и корректировки ошибок. Вместе с тем для данных, полученных в результате преобразований или расчетов, применим способ проверки их точности путем сохранения истории выполненных операций, позволяющей воспроизвести и выполнить аудит любой цепочки трансформации. Особое внимание в докладе уделено инструментам практической реализации таких методов проверки точности данных, а также оценки влияния их использования на бизнес-процессы компании или предприятия.
Вернуться
к докладчикам
Алексей Еремихин, Badoo
Окончил МИФИ, более 20 лет в ИТ-индустрии: бизнес-аналитика, работа с данными, программирование, консалтинг по проблемам анализа данных на всех этапах их жизненного цикла. Сейчас – архитектор решений для работы с данными в компании Badoo (Bumble), где отвечает за создание автоматизированных систем бизнес-аналитики, развертывание и поддержку инфраструктур, работающих с разнообразными данными петабайтных объемов.
Качество данных: о чем забывать нельзя

В своде знаний DAMA-DMBOK вопрос качества данных рассматривается лишь в аспекте их точности, упуская главное, а именно: качество – это мера соответствия продукта ожиданиям пользователей. Краеугольным камнем при обеспечении качества данных должна быть удовлетворенность пользователей товаром или сервисом – без учета мнения пользователей, оценки соответствия их ожиданий и реальности, деятельность по управлению качеством обесценивается. Архитекторы и пользователи корпоративной системы управления качеством данных должны в первую очередь думать о пользователях, а не только о "точности данных". Доклад посвящен обсуждению методов оценки ожиданий пользователей и опыта их обучения эффективной работе с данными: предоставление готовых поисковых запросов; упрощенные отчеты или модели данных; проверочные запросы, выполняющие роль регрессионных тестов оценки ожиданий пользователей от консистентности данных. Особое внимание уделено вопросам построения удобного для конкретных групп пользователей каталога данных, а также особенностям организации эффективной службы качества данных. Кроме этого анализируются проблемы, актуальные как для архитекторов систем бизнес-аналитики, ETL-разработчиков, так и для инженеров по данным.
Вернуться
к докладчикам
Владимир Вавра, «УралХим»
Окончил МГТУ им. Н.Э.Баумана. Около 25 лет в ИТ-индустрии – руководство ИТ-проектами, интеграция и анализ данных, создание ИТ-архитектуры, построение аналитических и прогнозных решений для государственных организаций и предприятий. Сейчас – руководитель отдела инфраструктуры данных АО «ОХК «УралХим».
Управление качеством данных: методология, подходы и инструменты

Чем больше данных у предприятий цифровой экономики, тем, теоретически, у них больше шансов достигнуть успеха – неудивительно, что сегодня многие компании уже в реальном времени активно собирают и обрабатывают все доступные им данные. Однако, несмотря на инвестиции в дорогостоящие инструменты бизнес-аналитики и технологии искусственного интеллекта, низкое качество данных и отсутствие культуры работы с ними может свести на нет все усилия компаний. Доклад посвящен обсуждению базовых принципов управления качеством данных на предприятиях химической промышленности, а также подходов к учету и управлению метриками качества. Особое внимание уделено обзору доступных на рынке инструментов управления качеством данных и анализу конкретного опыта поддержки процесса контроля качества.
Вернуться
к докладчикам
Светлана Бова, ВТБ
Более 20 лет опыта работы в крупнейших российских и международных банках – управление стратегическими проектами по автоматизации отчетности (управленческой, МСФО, регуляторной для ЦБ РФ) с использованием реляционных корпоративных хранилищ и технологий больших данных: «Россельхозбанк», НОМОС-Банк, МДМ-банк, ING Group и др. Реализовала масштабный проект по реинжинирингу корпоративного хранилища для групповой отчетности банка группы Societe Generale Group с внедрением сквозного процесса управления данными, включая создание единого унифицированного бизнес-глоссария данных, корпоративной модели данных и карты потоков данных, а также с автоматизацией процедур идентификации ошибок качества данных и процессов по их устранению. Удостоена премии CDO Awards 2020 за вклад в популяризацию профессии CDO (Chief Data Officer). Сейчас — директор по управлению данными Банка ВТБ (ПАО), отвечая за формирование стратегии управления данными в банке и группе компаний; разработку и организацию процессов управления данными; внедрение инструментов поиска и навигации по данным, а также единой системы контроля и мониторинга качества данных.
Тиражирование практик управления данными

Внедрение практик управления данными в каждой конкретной организации проходит свой, зачастую уникальный, путь, который зависит от стратегии компании, приоритетов направлений развития и отраслевой специфики. Что же делать, когда необходимо реализовать инициативу по управлению данными в рамках группы компаний? Какую модель организации функции управления данными выбрать? Доклад посвящен ответам на эти вопросы. Особое внимание уделено процессам первичной оценки зрелости компаний в вопросах управления данными и разработке дорожных карт проектов и инициатив, направленных на повышение культуры data-driven и эффективности использования современных инструментов работы с данными.
Вернуться
к докладчикам
Екатерина Моисеева, Tele2
Около 20 лет опыта работы в телекоммуникационной индустрии, из которых более половины в сфере обработки данных: «Салым Петролеум Девелопмент Н.В.», дочернее предприятие «Шелл Салым Девелопмент Б.В.» – технический аналитик по качеству данных, кураторство деятельности по обеспечению качества данных, неоднократно занимала первое место в рейтинге группы компаний Shell; «Газпром нефть» – отвечала за формирование культуры работы с данными и популяризацию технологий и методов повышения их качества. Сейчас – старший менеджер по качеству данных в компании Tele2.
Промышленная система управления качеством данных: приоритеты и инструменты

Успех бизнеса цифровой компании определяется ее умением управлять данными, опираясь на ясную стратегию обеспечения их качества – нельзя доверять данным, лишь приблизительно и с ошибками отражающим реальное состояние бизнес-процессов. Однако, разнообразие и изобилие источников данных, их объем и динамика изменений усложняют задачу обеспечения качества данных, способных усовершенствовать бизнес-операции и обеспечивающих оперативное принятие взвешенных бизнес-решений. Кроме этого компаниям всегда приходится выбирать между собственной разработкой и внедрением промышленного решения обеспечения качества данных, балансируя между техническим заданием и бюджетом, сроками и ожиданиями рынка. Доклад посвящен обсуждению особенностей расстановки приоритетов при решении задачи управления качеством данных, выбора инструментов, а также интеграции с корпоративными информационными системами. Особое внимание уделено анализу опыта и результатов внедрения промышленной системы управления качеством данных.
Вернуться
к докладчикам
Варвара Макарьина, «Балтика»
Окончила РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина. Около десяти лет опыта в сфере бизнес-аналитики и отчетности, из них два года в сфере управления данными. Работала в ЦОД Linxdatacenter, далее перешла в пивоваренную компанию «Балтика» (Carlsberg Group). Сейчас – менеджер по развитию аналитических систем, отвечая за реализацию стратегии Data Governance, развитие направлений Data Catalog & Data Quality, обучение сотрудников практическому применению принципов управления данными.
Процессный подход к управлению качеством данных

Бизнес-процессы порождают данные, качество которых отражает как степень их соответствия предъявляемым требованиям, так и качество самих бизнес-процессов. Как определить точку приложения усилий, на регулярной основе позволяющих улучшать качество данных? Доклад посвящен анализу опыта практической работы по управлению данными и особенностям процессного подхода к обеспечению их качества. Особое внимание уделяется процессам корректировки данных и встраиванию этих процессов в рутину с учетом специфики каждого запроса.
Вернуться
к докладчикам
Яна Соколова, ОДК
Окончила Московский государственный технологический университет «Станкин» по специальности «Технология машиностроения». Более 10 лет опыта работы в ИТ-индустрии – корпоративная система управления НСИ, система мониторинга промышленного оборудования, комплексные системы автоматизации технологической подготовки производства: САПР ТП, электронные заказы на проектирование и изготовление средств технического оснащения, электронные заявки на покупные средства технологического оснащения и др. Сейчас – заместитель руководителя департамента PLM и САПР в АО «Объединенная двигателестроительная корпорация».
Как настроить системный процесс по управлению качеством данных

Рост объемов данных из разных источников усложняет процесс контроля качества как собственно данных, так и метаданных – увеличивается количество инициаторов заявок, экспертов и операторов, обрабатывающих заявки, а сами данные становятся все более разнообразными. В какой-то момент диспетчеризация заявок, разделение строк на атрибуты и анализ качества данных становятся невозможны. Отсутствие автоматизации этих процессов грозит потерей как качества, так и скорости обработки входящих данных. Доклад посвящен обсуждению инструментов автоматизированной обработки заявок на нормализацию НСИ с элементами машинного обучения и оценки качества данных. Особое внимание уделено анализу опыта применения искусственного интеллекта для начальной обработки заявки на нормализацию, а также оценке эффективности его применения.
Вернуться
к докладчикам
Любовь Кайдалова, «Газпром нефть»
Окончила Тюменский государственный нефтегазовый университет. Около 20 лет опыта работы в нефтегазовой индустрии: «Разведка и добыча в ТНК-ВР» – руководство направления планирования потребности в группе внедрения шаблона «Программы реинжиниринга процессов финансов и логистики» для бизнес-направления; «Газпром нефть» – руководитель группы проекта по унификации учета и калькуляции себестоимости всех дочерних добывающих обществ, отвечая за повышение качества управленческой отчетности, сформированной различными автоматизированными системами. Сейчас руководит направлением по качеству данных в Блоке разведки и добычи ПАО «Газпром нефть».

Ольга Тюнина, «Газпром нефть»

Окончила Тюменский государственный нефтегазовый университет. Почти 25 лет опыта работы в нефтегазовой индустрии: «Сургутнефтегаз» – оператор по добыче нефти и газа, технолог в цехе добычи нефти и газа, руководитель информационно-технологической группы в центральной инженерно-технологической службе; «Газпромнефть — Цифровые решения» – эксперт департамента решений по технологиям в добыче дирекции инновационного развития. Сейчас – руководитель рабочей группы сервиса по качеству данных, Блок разведки и добычи ПАО «Газпром нефть».
Секреты внедрения процесса управления качеством данных

Динамичность и информационная насыщенность современной цифровой бизнес-среды требуют от предприятий постоянного поиска новых технологий и инструментов работы с данными. Однако, по мере продвижения больших данных в эпоху искусственного интеллекта, компании приходят к печальному выводу – они ничего не достигнут, работая с беспорядочными данными низкого качества. Как измерить качество данных и на постоянной основе осуществлять мониторинг его показателей? Можно ли доверять данным и действительно ли они отражают реальное состояние бизнеса? Как настроить системный процесс по управлению качеством данных? Доклад посвящен ответам на эти вопросы, основываясь на конкретном опыте и реальных примерах. Особое внимание уделено рекомендациям по оптимизации процессов управления качеством и исключению ошибок.
Вернуться
к докладчикам
Любовь Коноплина, «Леруа Мерлен»
Окончила Иркутский государственный университет. Почти 15 лет опыта работы в области управления мастер-данными, применения различных инструментов управления данными, бизнес-аналитики и поддержки операций по обеспечению качества данных: X5 Retail Group, Окей, «Корус Консалтинг СНГ», Яндекс.Маркет. Дата-евангелист и стратегический лидер в области мастер-данных, обработки бизнес-данных и аналитики. Сейчас – директор по качеству мастер-данных в «Леруа Мерлен Россия», отвечая за качество всех мастер-данных о товаре, стратегию развития и обеспечения бесшовного пути передачи данных, создание новых инструментов и поддержку работы ориентированной на результат команды, а также повышение квалификации и мотивирование специалистов по данным.
Основные данные – основа цифровой трансформации

Мастер-данные: сведения о продукции, товарах и их штрих-кодах, клиентах, поставщиках, продажах, местонахождении объектов, материалах, сотрудниках – основа бизнеса любого современного предприятия. Управление и поддержка в актуальном состоянии таких объемных и сложных справочников – приоритетная функция, особенно для крупных территориально-распределенных компаний, вставших на путь цифровой трансформации. Такая нетривиальная задача усложняется необходимостью работы с данными, получаемыми от различных приложений и из различных источников, что требует выполнение проектов интеграции, консолидации, очистки и гармонизации информации, а также абстрагирования данных, их синхронизации и безопасного распределения по целевым системам. Доклад посвящен обсуждению важности обеспечения качества основных данных для цифровых предприятий. Особое внимание уделено обсуждению опыта организации работы с данными внутри компании «Леруа Мерлен» – на пути от микро-отдела "Мастер-данные" в российском подразделении к международной платформе ADEO, работающей сегодня в 13 странах на трех континентах.
Вернуться
к докладчикам
Андрей Трянин, X5 Retail Group
Окончил МИРЭА и РЭУ им. Г.В. Плеханова. Более десяти лет опыта работы в ретейле и почти десять лет в сфере консалтинга: «Топ-Аудит», «Борлас», «Спортмастер», «Яндекс». Специализируется на системном анализе, бизнес-аналитике, тестировании и моделировании бизнес-процессов, а также разработке и руководстве проектами создания и эксплуатации информационных систем. Эксперт в области управления мастер-данными и качеством данных. Сейчас – начальник управления методологии и контроля работы с данными в X5 Retail Group, отвечая за проекты Data Governance.
Комплексный подход к управлению качеством данных

Роль данных в современном цифровом мире переоценить сложно – некорректные данные приводят к финансовым и репутационным потерям для компаний, ущербу здоровью и жизни людей. Как решать задачу обеспечения корректности данных: организовать процесс управления качеством данных, выбрать инструменты, распределить роли и зоны ответственности? Доклад посвящен обсуждению особенностей системы управления качеством данных в ретейле, включая традиционный розничный бизнес и электронную коммерцию. Основное внимание уделено анализу архитектуры такой системы и основных результатов ее работы.
Вернуться
к докладчикам
Олег Гиацинтов, DIS Group
Окончил МГТУ им. Н.Э.Баумана. Четверть века опыта работы в ИТ-индустрии, из которых почти 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.
Smart Data Lake со знаком качества

Цифровые каналы и интеллектуальные функции товаров и услуг открывают перед бизнесом практически безграничные возможности, однако для этого требуется обеспечить эффективный сбор, анализ и монетизацию данных. Сегодня принято хранить данные в «озере», от качества «воды» которой зависит успех любой деятельности в цифровой вселенной. Какие явные и скрытые проблемы имеются в офисе CDO? Как выстроить эффективное взаимодействие всех подразделений, отвечающих за наполнение Озера данных? Как правильно разграничить ответственность между офисом CDO и другими подразделениями, ускорив предоставление качественных данных потребителям? Доклад посвящен ответам на эти и ряд других вопросов. Особое внимание уделено обсуждению успешных и не очень примеров построения и эксплуатации «умного» Озера данных.
Вернуться
к докладчикам
Дина Татаркина, «Черкизово»
Окончила МГУ им. М.В. Ломоносова. Более 20 лет опыта работы в сфере управления мастер-данными, из них почти 15 лет в телекоммуникационных компаниях, а затем в группе «Черкизово». Сейчас – руководитель направления НСИ, отвечая за полный цикл активностей по мастер-данным: от стратегии управления до обеспечения операционной деятельности и контроля качества данных.
Практики контроля актуальности справочников контрагентов

Группа «Черкизово» – это почти три десятка юридических лиц с разными учетными, производственными и логистическими системами и для управления их взаимодействием с внешними партнерами (поставщиками, клиентами, регуляторами и пр.) требуется централизованная актуальная информация о контрагентах, их регистрационных данных и текущих статусах. Помимо формальной консолидации данных важно обеспечить единые процессы ведения мастер-данных и единый стандарт качества. Доклад посвящен обсуждению опыта создания единых справочников Деловых партнеров (Контрагентов) для всей группы компаний, возможностей инструментов контроля за актуальностью справочников и практикам снижения трудозатрат на поддержку их актуальности. Особенно внимание уделено преемственности полученного опыта – созданная система не имеет отраслевой специфики и может быть применена в любой области.
Вернуться
к докладчикам
Иван Аникин, «Лента»
Окончил НИЯУ МИФИ. Более пяти лет опыта работы в ИТ-индустрии – участие в ряде крупных проектов (бизнес-аналитика, Data Science и ModelOps применительно к BigData) в интересах таких компаний, как: «Сибур», «Мегафон», «Сбербанк» и «Лента». Сейчас – руководитель группы ML-инженеров, в компании «Лента».
Качество данных для машинного обучения

Построение систем предиктивной аналитики возможно только при наличии актуальных качественных данных. Еще более жесткие требования к данным предъявляют системы, построенные на базе алгоритмов машинного обучения – «мусор на входе – мусор на выходе» (garbage in - garbage out). Доклад посвящен обсуждению понятия «качество данных» с точки зрения моделей машинного обучения. Особое внимание уделено рассмотрению концепции Feature Store абстрагирования данных от конкретных сценариев их использования в интеллектуальных системах управления качеством данных в решениях класса BigData компании «Лента».
Вернуться
к докладчикам
Ольга Какутина, DATAREON
Окончила Ульяновский Государственный Технический Университет. Более 10 лет опыта работы в области управления данными: разработка и автоматизация частных бизнес-задач предприятий; проектирование и развертывание архитектурных решений управления мастер-данными; интеграция систем; создание архитектуры MDM-систем, сервисной шины данных и комплексной платформы по управлению корпоративными данными. Сейчас – архитектор решений в компании DATAREON.
Управление качеством данных: от сложного к простому

Необходимость управления данными сегодня не вызывает сомнений, однако бытует мнение, что это весьма сложный процесс. Доклад посвящен обсуждению простых способов и подходов к решению сложных вопросов управления данными и обеспечения их качества: где и как хранить разнородные данные, как это сделать проще; как организовать озеро данных; как определить и настроить процессы сбора данных; как очистить, нормализовать и дедублицировать данные. Особое внимание уделено анализу возможных способов интеграции систем работы с данными, обеспечивающих их высокое качество.
Вернуться
к докладчикам
Александр Трекин, Precisely
Окончил Московский энергетический институт. Более 30 лет опыта работы в ИТ-индустрии – корпоративное ПО, управление данными и качеством данных, хранение данных и связанные с этими направлениями профессиональные услуги и аппаратные платформы. В 24 странах мира реализовал более сотни проектов поддержки аварийного восстановления и обеспечения высокой доступности. Действительный член Института управления продажами (Institute of Sales Management). Cейчас – старший региональный директор по продажам компании Precisely по России и странам СНГ, отвечая за продажи и принятие решений, а также за контроль над партнерской сетью.
Управление качеством данных – тенденции и перспективы

Непрерывное функционирование корпоративной системы обеспечения качества данных сегодня важнее, чем когда-либо прежде – компаниям и организациям, стремящимся принимать взвешенные бизнес-решения требуются надежные данные, которым можно доверять. Компания Precisely и Центр бизнес-аналитики LeBow Университета Дрекселя провели опрос среди сотен специалистов по данным и аналитике с целью выявления текущей картины и ключевых тенденций в сфере управления качеством данных. В отчете «Data Professionals Speak: Trends in Data Governance and Data Quality» рассматривается текущее состояние дел в области управления данными и обеспечения их качества, разбираются основные идеи, способные вдохновить организации на внедрение или улучшение комплексных программ обеспечения качества корпоративных данных. Доклад посвящен обсуждению результатов опроса, ключевых выводов и рекомендаций по проектированию и развертыванию эффективной системы управления качеством данных. Особое внимание уделено анализу проверенных стратегий создания и поддержки непрерывного процесса управления качественными данными.
Вернуться
к докладчикам
Эрик Хуберт, Precisely
Около 30 лет опыта работы в сфере управления данными. Специализируется на решениях по интеграции и управлению данными, обеспечения их качества, а также управления основными данными. Сейчас – старший инженер по продажам компании Precisely.
Как правильно управлять данными?


Вернуться
к докладчикам
Алексей Сучков, Omnidata
Более десяти лет опыта разработки и внедрения корпоративных решений по анализу и обработке данных. Руководил проектами в интересах компаний нефтегазовой сферы, автомобилестроения и ретейла. Сейчас – генеральный директор компании Omnidata, специализирующейся на решениях Data Governance и управления основными данными.
Семь слагаемых качества мастер-данных

Сложно переоценить важность качества данных при решении задач бизнес-аналитики и поддержки принятия решений – зачастую цена ошибки оправдывает инвестиции в инструменты Data Quality, направленные на получение полных, своевременных и достоверных операционных данных. Однако не стоит забывать, что итоговый результат в равной степени зависит и от качества основных или мастер-данных. В докладе представлен обзор практик и инструментов, необходимых для обеспечения и поддержки качества мастер-данных.
Вернуться
к докладчикам
Руслан Трачук, «Юнидата»
Окончил СПбПУ по специальности «Информационная безопасность». Более 20 лет опыта работы в сфере разработки ПО, например в компании «Рексофт» специализировался на создании продуктов по заказам западных клиентов рынка телекоммуникаций. Сейчас – технический директор в компании «Юнидата», где отвечает за разработка платформы управления данными и продуктов на ее основе.

Александр Константинов, «Юнидата»

Окончил факультет международных отношений СПбГУ по специальности мировая политика. Более 20 лет опыта работы в области медиатехнологий: руководство студии по производству видеоконтента Voda, автор ряда передач для каналов ТНТ и MTV, а также сценариев для программ на федеральных телеканалах НТВ и РТР. Работал главным редактором отдела газеты «Московский комсомолец», а также занимался продвижением на рынок российско-немецкого концерна A+S и транспортной компании «Газелькин». Сейчас – директор по маркетингу компании «Юнидата», отвечая за развитие, продажи и продвижение компании на рынке.
Data Quality: долго и дорого?

Вопреки уже устоявшемуся убеждению, что обеспечение качества данных – это всегда долго и дорого, в докладе, на примере конкретных международных и российских проектов, демонстрируются возможности методологий и инструментов управления качеством, применение которых может оказаться совсем не обременительным для бюджета.
Вернуться
к докладчикам
Алексей Пятов, SAS
Окончил Дальневосточный федеральный университет. Более десяти лет опыта работы в сфере прикладного анализа данных. В компании SAS Россия / СНГ отвечал за развитие аналитических решений для организаций государственного сектора в России и странах ближнего зарубежья, разработку решений текстовой аналитики. Сейчас – руководитель предпродажной практики управления данными.

Леонид Шумский, SAS

Более десяти лет опыта интеграции приложений и информационных систем, а также консолидированного использования данных внутри организации. Принимал участие в крупных проектах внедрения систем передачи, управления и хранения данных, включая хранилища, озера данных и интеграционные хабы. Сейчас – руководитель платформенного подразделения консалтинга компании SAS Россия/СНГ.
Как привлечь бизнес к управлению качеством данных

Сегодня компании принимают решения на основе данных, и если они неверны или неточны – это отражается на бизнесе: компания несет убытки или не получает ожидаемой прибыли, поэтому обеспечить качество данных – критически важная задача. Однако здесь не обойтись силами лишь ИТ-департаментов. Но и бизнес-подразделения не всегда осознают свою роль и часто не готовы участвовать в управлении качеством данных. Доклад посвящен обсуждению подходов, приемов и архитектур, способствующих вовлечению бизнес-подразделения в процесс улучшения данных, сделав его понятным и комфортным для обеих сторон.
Вернуться
к докладчикам
Ника Суслова, HFLabs
Окончила Санкт-Петербургский инженерно-экономический университет. Около 15 лет работает в сфере исследования данных: Северо-Западный банк Сбербанка – руководитель направления отчетности; банк «Открытие» – Data Quality-инженер; «Ростелеком» – внедрение и развитие системы ИТ-отчетности. Сейчас – директор направления банковской практики и консалтинга в компании HFLabs, курирует проекты внедрения и развития системы управления данными о клиентах CDI (Customer Data Integration) «Единый клиент», а также отвечает за направление аудита бизнес-процессов, помогая заказчикам оптимизировать работу с клиентскими данными.

Иван Зипухо, Банк «Открытие»

Окончил Московский физико-технический институт. Почти 15 лет опыта построения хранилищ данных и систем управления мастер-данными, в том числе в ТрансКредитБанке и ВТБ24. Сейчас – начальник Управления технологий сбора и хранения данных в Банк «Открытие».

Мария Филюшкина, Банк «Открытие»

Окончила Московский инженерно-физический институт. Почти 15 лет опыта работы в банковском секторе: «МДМ-банк», «Бинбанк» – проекты дистанционного банковского обслуживания. Сейчас – начальник отдела аналитики Digital в Банк «Открытие».
От «Единого клиента» к единому фронту

Обострение конкуренции на рынке финансовых услуг и повышение требований со стороны клиентов побуждает финансовые организации постоянно работать над улучшением пользовательского опыта. Эти задачи решаются сегодня в том числе с помощью Единого фронтального решения (ЕФР), позволяющего автоматизировать процессы взаимодействия с клиентами по всем точкам и каналам продаж. В банке «Открытие» система ЕФР была внедрена в связке с системой управления данными о клиентах (Customer Data Integration). Доклад посвящен обсуждению опыта и результатов такой интеграции, среди которых увеличение скорости обслуживания клиентов и сокращение времени обучения сотрудников. Особое внимание уделено анализу проблем, с которыми пришлось столкнуться при обеспечении качества данных для ЕФР.
Вернуться
к докладчикам
Владимир Комолов, DM Basis
Более 20 лет опыта работы в области CRM-маркетинга – десятки проектов развертывания систем CRM & Loyalty management в интересах крупнейших российских компаний: X5 – внедрение, в частности, первой на рынке бонусной программы лояльности федерального уровня («Клуб Перекрёсток»); «Техносила», KIA, Volvo, Nissan, Philip Morris и пр. Разработчик ряда систем управления данными и управления отношениями с клиентами. Сейчас – генеральный директор компании DM Basis.
Качество данных — эффективность бизнес-процессов

Зачем компаниям инвестировать в управление качеством данных? Зачем вообще нужны бизнес-процессы и данные – возможно это прихоть головного офиса, не имеющая ничего общего с выручкой компании? Доклад посвящен обсуждению ряда конкретных примеров и области автоиндустрии с целью получить ответ на вопросы: Как потратить много денег, но ничего так и не узнать о клиентах? Как в автосервисе не попасть в зависимость от автослесаря? Особое внимание уделено поиску ответов и на другие вопросы: Сколько реально для разных бизнес-структур стоит улучшение качества данных? Как сначала потратить 80% бюджета и совершить все мыслимые и немыслимые ошибки, а затем на оставшиеся 20% переделать систему?
Вернуться
к докладчикам
Алексей Ильин, Ataccama
Окончил ВМК МГУ, кандидат технических наук. Около 20 лет опыта в области управления качеством данных, мастер-данными и метаданными, а также построения корпоративных хранилищ данных. В интересах различных международных консалтинговых компаний реализовал ряд проектов по управлению данными для ведущих российских предприятий, работающих в сфере ретейла, финансов и добычи углеводородов. Сейчас – генеральный директор российского офиса компании Ataccama, где отвечает за стратегические проекты в области управления данными, управления мастер-данными и управления метаданными для заказчиков из России и стран Восточной Европы.
Мастер-класс: Управление качеством корпоративных данных


Вернуться
к докладчикам
Кирилл Евдокимов, Ataccama
Окончил ВМК МГУ. Почти 20 лет опыта работы в сфере управления данными и аналитики: в интересах различных международных консалтинговых компаний занимался реализацией хранилищ данных, развертыванием MDM- и BI-решений в крупных российских компаниях банковского, розничного и страхового секторов; работал в финансовом секторе – руководил проектами по внедрению и развитию аналитических систем (Campaign Management, AML, OpRisk, DWH, KYC); в Райффайзенбанке руководил отделом управления данными – отвечал за стратегию развития Data Governance, выстраивание и сопровождение процессов управления метаданными, обеспечение качества данных, работу с НСИ, а также за развитие корпоративного хранилища данных, инструментария self-service для бизнес-аналитиков и проверку гипотез Data Science. Сейчас – директор практики Data Governance российского офиса компании Ataccama, где ведет стратегические проекты в области управления качеством данных, управления метаданными и НСИ, консалтинг по организации процессов Data Governance для заказчиков из России и стран Восточной Европы.
Мастер-класс: Управление качеством корпоративных данных


Вернуться
к докладчикам
Алевтина Тинас, Tele2
Окончила Липецкий государственный технический университет по специальности «Автоматизированные системы управления». Около 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии, из них 12 лет в области управления данными: создание корпоративной аналитической системы в компании «Фольксваген Банк РУС»; развитие системы управления корпоративными данными компании СИБУР. Сейчас – руководитель департамента по управлению данными в компании Tele2, где отвечает за реализацию стратегии развития платформы данных, а также инструменты и процессы управления данными.
Мастер-класс: Управление качеством корпоративных данных


Вернуться
к докладчикам
Сергей Васильчиков, «Яндекс.Маркет»
Окончил Ковровскую государственную технологическую академию по специальности «Системы автоматизированного проектирования», кандидат технических наук. Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии, 13 из них – в области управления данными. Участвовал в проектах по внедрению и созданию систем управления мастер-данными, Data Quality, Data Governance для компаний и предприятия нефтегазового сектора, финансовой индустрии, государственного сектора и ряда других. Возглавлял подразделение Data Management в компании SAS. Сейчас – руководитель проектов управления мастер-данным и качеством данных в компании «Яндекс.Маркет».
Мастер-класс: Управление качеством корпоративных данных


Вернуться
к докладчикам
Юрий Кротков, «Яндекс.Маркет»
Окончил Московский автомобильно-дорожный государственный технический. Почти 10 лет опыта управления проектами как со стороны заказчика, так и со стороны исполнителя. Пять лет опыта создания и развития внешних и внутренних ИТ-продуктов. Имеет опыт работы в фулфилмент-центрах, НИИ Почтовой Связи и нескольких стартапах. Сейчас – менеджер проектов в «Яндекс.Маркет», где отвечает за развитие корпоративной системы MDM и внедрение системы управления качеством данных.
Мастер-класс: Управление качеством корпоративных данных


Вернуться
к докладчикам
Анастасия Емельянова, «ЭГО Транслейтинг»
Эксперт в области компьютерной лингвистки. Работала в международных ИТ-компаниях: проекты в области образования, автоматизации перевода и локализации. Сейчас – руководитель направления программных разработок в компании «ЭГО Транслейтинг», отвечая за подготовку данных для машинного обучения, краудсорсинг и применение метрик автоматической оценки машинного перевода.
Качество разметки лингвистических данных для машинного обучения

Как происходит подготовка данных для машинного обучения и какие проблемы могут возникнуть на каждом этапе? Какие сложности связаны при работе с особенностями конкретных данных и спецификой запросов клиента? Доклад посвящен обсуждению процесса подготовки мультиязычных датасетов для машинного перевода и распознавания речи. Особое внимание уделено анализу опыта подготовки качественных данных для разных проектов.
Вернуться
к докладчикам
Евгений Линник, Российский Футбольный Союз
Окончил Современную гуманитарную академию по специальности «Информатика и вычислительная техника». Степень MBA по направлению Информационный Менеджмент (CIO) РАНХиГС. Около 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии – разработка корпоративных информационных систем: ОМК, БКС, «Газпром», «Альфа-Банк», «Техносерв» – руководитель направления BigData. Сейчас – руководитель офиса по анализу и управлению данными в Российском Футбольном Союзе.
Практика управления данными в футбольной организации

Работа с данными сегодня активно проникает в спортивные организации, которым необходимо принимать решения, опираясь на качественные и достоверные данные. Доклад посвящен обсуждению проблемы обеспечения качества данных и соответствующих решений, характерных для отрасли в целом.
Вернуться
к докладчикам
Алексей Луковников, Банк России
Более 30 лет опыта работы в компаниях «Большой четверки», ИТ-компаниях и крупных кредитных организациях, включая ПАО «Сбербанк»: руководитель Дирекции по управлению корпоративными данными, начальник Управления отчетности и MIS, Департамента финансов, CDO блока «Финансы». Сейчас – руководитель Департамента управления данными Банка России с прямым подчинением Председателю Банка России.

Глеб Ларичев, Банк России

Более 10 лет опыта работы в интернациональных ИТ-командах, в том числе в качестве куратора и руководителя: руководство полным циклом локализации и продвижения инновационных программных продуктов для управления данными предприятий; работа в качестве архитектора MDM-системы, DG-методолога, архитектора интеграционных процессов, ETL-разработчика и архитектора систем бизнес-аналитики. Сертифицированный специалист по продуктам линейки SAS Data Management Platform и Oracle BI. Сейчас – руководитель Управления разработки и поддержки таксономии XBRL Департамента управления данными Банка России.
Управление качеством данных поднадзорных организаций

Банк России внедрил инструментарий, позволяющий на стороне поднадзорной организации выстроить системный процесс по управлению данными и их качеством, в том числе и для внутренних целей компании, что позволит повысить доверие к отчетным данным как со стороны Банка России, так и со стороны иных заинтересованных сторон. Кроме этого, при поддержке Банка России осуществляются работы по методологической и технологической поддержке участников финансового рынка, в том числе запущена система сертификации программных продуктов, работающих с открытым стандартом отчетности XBRL. Доклад посвящен обсуждению инфраструктуры и инструментария системы управления качеством отчетных данных организаций, поднадзорных Банку России.
Вернуться
к докладчикам
Александр Погосьян, «Сбер»
Окончил Военно-воздушную инженерную академию им. Н.Е.Жуковского. Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии: начальник отдела аналитики в Департаменте собственных продуктов компании «Астерос»; менеджер проектов в компании Deloitte; операционный директор в нишевой консалтинговой компании. За время работы прошел путь от разработчика автоматизированных систем до руководителя, создав несколько подразделений «с нуля» и обеспечив их становление, а также выполнив множество проектов, в частности: внедрение MDM, создание объединенных центров обслуживания, внедрение ERP-систем в различных индустриях. Сейчас – исполнительный директор по направлению «Качество данных» в ПАО «Сбербанк».

Алексей Калинов, «Сбер»

Окончил Волжскую государственную академию водного транспорта. Почти десять лет опыта работы в сфере управления качеством данных, пройдя путь от специалиста до руководителя команды, создав команду разработки проверок качества данных и внедрив ряд инструментов контроля качества данных. Сейчас – руководитель направления, владелец продукта «Инструменты контроля качества данных» в ПАО «Сбербанк».
Управление качеством данных на практике

В любой современной организации данные играют существенную роль – их качество непосредственным образом влияет на результаты бизнес-процессов и на затраты организации, работающей в цифровом мире. При создании и внедрении процессов управления качеством данных организация сталкивается с рядом вопросов: с чего начать, какие требуются нормативные документы, какие роли и какие их функции, какие ИТ-системы нужны и пр. Доступные теоретические материалы, как правило, не содержат ответов на эти вопросы. Доклад посвящен обсуждению возможных ответов на подобные вопросы, опираясь на конкретный практический опыт.
Вернуться
к докладчикам
Баир Данилов, IBS
Сейчас — руководитель направления НСИ в компании IBS.

Ярослав Урбанский, «Р-Фарм»

Сейчас — руководитель отдела управления данными группы компаний «Р-Фарм.
Управление качеством данных в фармацевтической компании


Вернуться
к докладчикам
Вера Адаева, Агентство стратегических инициатив
Окончила Юридический факультет Ульяновского государственного университета, к.ю.н. С 2011 года работает в Агентстве стратегических инициатив (АСИ): курировала внедрение Стандарта деятельности органов исполнительной власти субъекта РФ по обеспечению благоприятного инвестиционного климата в регионе; вела проект «Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах Российской Федерации»; возглавляла Центр цифрового развития АСИ, который специализировался на управлении на основе данных, внедрении цифровых решений в регионах и цифровых технологий в деятельности Агентства. Сейчас – директор Центра развития партнерства и сети АСИ, отвечая за налаживание и поддержку взаимодействия с общественными представителями АСИ и экспертами во всех регионах РФ, партнерами и вузами.

Андрей Петров, Агентство стратегических инициатив

Окончил Новосибирский государственный университет. Более 20 лет опыта в сфере системной интеграции, разработки и внедрения информационных систем делового назначения на промышленных предприятиях, в авиакомпаниях, снабжающих организациях и в сфере медицины: холдинг "Росэлектроника" – руководство разработкой программного обеспечения в Новосибирском институте программных систем; компания Deep Semantic Technologies – ведение ИТ-проектов управления бизнесом, разработки и внедрения методов машинного обучения для анализа неструктурированных данных. Системный архитектор, эксперт в области разработки и внедрения информационных систем, аналитики данных и машинном обучении. Сейчас – директор проектов Центра развития партнерства и сети Агентства стратегических инициатив.
Как обеспечить качество данных в некоммерческой организации?

Сегодня существует множество инструментов управления качеством данных для коммерческих компаний, применяемых, в том числе, для решения задач маркетинга. Многие такие инструменты ориентированы на метрики, связанные с прибылью и привлечением клиентов. Однако для некоммерческих организаций подобных инструментов почти нет. Разрабатываемый АСИ сервис ориентирован на социальную сферу и предлагает метрики измерения активности и влиятельности участников сети. Потенциально он может использоваться любыми некоммерческими организациями с разветвленной сетью участников. Доклад посвящен обсуждению опыта решения проблемы качества данных при работе сервиса для управления региональной сетью.
Вернуться
к докладчикам
Михаил Петров, Счетная палата РФ
Более 20 лет в ИТ-индустрии: компания «Финансовые и бухгалтерские консультанты» (ФБК/PKF), PricewaterhouseCoopers, i2, Оргкомитет «Сочи 2014», где прошел путь от руководителя Управления ERP до директора Технологического Операционного Центра, отвечая за поддержку всех технологических сервисов для десятков тысяч пользователей на всех объектах Игр. В Минкомсвязи РФ руководил программой подготовки к Чемпионату Мира по футболу 2018 года. Принимал участие в создании Проектного офиса Национальной Технологической Инициативы (НТИ). На позиции директора по управлению проектами цифровой трансформации ВТБ работал над организацией корпоративного акселератора и организацией инвестиций в финтех-проекты. Сейчас в Счетной палате Российской Федерации организует аналитическую работу с данными в области государственного аудита и контроля.

Валерий Сохоров, Счетная палата РФ

Окончил Таганрогский государственный радиотехнический университет. В разное время в федеральных и региональных органах исполнительной власти руководил подразделениями, отвечающими за цифровую трансформацию. Сейчас – начальник отдела управления данными департамента цифровой трансформации аппарата Счетной палаты Российской Федерации.
Управление данными в Счетной палате

Быстрый рост объемов данных в государственном секторе открывает новые возможности для деятельности Счетной палаты РФ, открывая новые задачи в области обработки данных. Доклад посвящен обсуждению особенностей организации процессов управления данными и обучения сотрудников Счетной палаты. Особое внимание уделено изложению возможностей функционала системы управления данными, а также анализу применяемых подходов к улучшению качества данных.
Премиум-партнеры
Генеральные партнеры
Партнеры
При поддержке
Информационные партнеры
.

© 1992 – 2022
Издательство «Открытые системы»
ИНТЕРНЕТ - ИЗДАНИЯ