Главный форум по теме больших данных
и интеллектуальной аналитики – впервые
в Санкт-Петербурге

15 Октября
Россия, Санкт-Петербург
Holiday Inn
(Московский пр. 97А)

На форуме BIG DATA Санкт-Петербург – все о данных
как основе цифровой экономики

Форум BIG DATA – это
  • экспертные знания и углубленный анализ от визионеров индустрии больших данных
  • практический опыт проектов с точки зрения их ценности для бизнеса
  • глубокое погружение в детали методик и технологий работы с данными
Примите участие в форуме, чтобы
Понять, почему данные становятся вашим главным активом и как извлечь из него максимальную выгоду
Познакомиться с новейшими разработками в сфере больших данных, продвинутой аналитики, машинного обучения и вдохновиться примерами их практического применения
Узнать детали проведения единственной в России премии для директоров по данным CDO Award
и познакомиться с лауреатами CDO Award 2019
Завязать новые деловые контакты и провести время в полезном общении с коллегами и единомышленниками
Основные темы
Данные – стратегический актив бизнеса

  • Аналитика больших данных как инструмент повышения эффективности бизнес-процессов
  • Данные в основе инноваций: новые продукты, сервисы, бизнес-модели и бизнесы
  • Монетизация данных: перспективы и проблемы
  • Демократизация больших данных: эффективные инструменты работы с данными для разных ролей в компании, визуализация и самообслуживание
  • Подготовка специалистов в области больших данных, аналитики и машинного обучения, управления данными

Отраслевой и функциональный опыт

  • Клиентская аналитика в маркетинге и продажах
  • Данные для цифрового HR
  • Данные в основе трансформации закупок и логистики
  • Отраслевой опыт трансформации на основе данных: финансы, ретейл, телеком, транспорт
  • Данные в основе Индустрии 4.0 – кейсы аналитики больших данных в промышленности
  • Данные на службе государства и общества: проекты в органах госуправления, медицине, ЖКХ, социальной сфере

Корпоративное управление данными

  • Chief Data Officer (CDO): место в корпоративном управлении и ключевые задачи
  • Data Governance: стратегия, процессы, технологии
  • Корпоративная культура работы с данными
  • Управление знаниями
  • Регуляторика больших данных и ее влияние на бизнес
  • Защита корпоративных данных
Платформы и инструменты

  • Эффективные решения для сбора и хранения данных
  • Платформы для data science и и искусственного интеллекта
  • Аналитика реального времени, инструменты потоковой аналитики
  • Облачные решения работы с данными и edge computing
Close
Close
Для связи с организаторами
conf@osp.ru
Вернуться
к докладчикам
Артем Костырко, заместитель руководителя
ДИТ Москвы
Данные как источник извлечения смысла
Вернуться
к докладчикам
Татьяна Матвеева, начальник Управления информационных технологий
ФНС России
В налоговых органах Российской Федерации работает с 2000 года. В период с 2000 по 2004 год прошла путь от ведущего специалиста, главного специалиста отдела по работе со СМИ и связям с общественностью Управления МНС России по г. Москве до заместителя начальника Управления организации работы с налогоплательщиками и средствами массовой информации МНС России. В период с 2005 по 2009 год занимала ведущие должности в области связи с общественностью, взаимодействия со СМИ и интернет-технологий в ФГУП «Федеральный кадастровый центр «Земля», ОАО «Особые экономические зоны», представительстве компании «Ю-ЭФ-ДЖИ Кэпитал Партнерс Лимитед», Министерстве экономического развития Российской Федерации. С 2010 года работает в Федеральной налоговой службе, в декабре 2011 года – начальник Управления по работе с налогоплательщиками ФНС России. В августе 2013 года назначена на должность начальника Управления информационных технологий ФНС России.
Имеет классный чин государственного советника Российской Федерации 2 класса.
Имеет два высших образования: в 2000 году окончила МГТУ им. Баумана (специальность – автоматизированные системы обработки информации и управления), в 2004 году – Московский гуманитарный университет (специальность – реклама).
Цифровизация ФНС России

Налоговая сфера – почти зеркальное отражение экономики и общества. Налоговым администрациям нужно быть минимум на шаг впереди всех изменений, чтобы иметь возможность предоставлять современные услуги. Обеспечение доступа к новым потокам цифровых данных – единственный способ оставаться частью нового реального мира и отвечать на вызовы цифровой экономики.
Вернуться
к докладчикам
Леонид Ткаченко, глава департамента BIG DATA
МТС
Имеет большой опыт в области телекоммуникаций. Начал работать в МТС в 2005 году, занимал различные должности в области маркетинга, финансов и продаж. В настоящее время руководит направлением Big Data.
Выпускник Санкт-Петербургского государственного университета, специальность «Математик-экономист».
Big Data: реинкарнация телекома

Будущее, в котором анализ больших данных внедряется во все функциональные процессы в бизнесе, – уже наступило. Прямой экономический эффект от использования Big Data в МТС составил 3,5 млрд руб. за три года, в целом анализ данных уже влияет на треть Opex и на половину Capex компании. Команда Big Data МТС создает настоящего цифрового близнеца человека: в едином озере данных оказываются события и поведенческие особенности людей в контексте их реальной жизни.
Вернуться
к докладчикам
Мария Чикурова, начальник управления ИТ
НПО «Энергомаш»
С 2016 года является начальником управления информационных технологий АО «НПО Энергомаш», головного предприятия интегрированной структуры, объединившей ведущие российские предприятия ракетного двигателестроения.
До прихода на «Энергомаш» руководила внедрением HR-модулей в рамках одного из крупнейших проектов внедрения SAP в России на дискретном производстве в ПАО «Протон-ПМ» (г. Пермь), два года работала в консалтинговой компании Atos в качестве ведущего консультанта.
Выпускник физического факультета Пермского государственного университета.
«Космический» поиск: как построить корпоративный гугл для производства

Стратегическая цель «Энергомаша» – внедрение на предприятии цифрового производства к 2020 году. На ее достижение направлен целый комплекс проектов, в основе которых лежит работа с большими объемами данных. Один из наиболее ярких – создание интеллектуальной информационно-поисковой системы, своего рода корпоративного Google. Цель проекта – сохранить и поставить на службу цифровому производству знания и компетенции предприятия, накопленные за десятилетия работы. Система сможет очень быстро собирать разнородную информацию, анализировать и выдавать корректный ответ на запрос, заданный человеческим языком. Алгоритмы машинного обучения позволят отражать в ответах отраслевую специфику данных, собираемых с 30-х годов ХХ века.
Вернуться
к докладчикам
Андрей Молчанский, директор департамента разработки и сопровождения продуктов больших данных Х5 Retail Group
До прихода в Х5 работал на руководящих позициях в таких компаниях, как «Вымпелком», Yota.
Окончил Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики.
Экстремальный сплав по потокам данных

В современном бизнесе работа с BigData и Data Science затягивает и несет по течению на огромной скорости.
Но эта река данных таит в себе много опасных подводных камней и водоворотов. Как и из чего построить лодку? Какую команду взять на борт? Как сделать ее быстрой и маневренной?
Какие камни ждут впереди? На эти вопросы я постараюсь ответить в своем выступлении.
Вернуться
к докладчикам
Ким Несс, главный архитектор данных, регион EMEA, Hitachi Vantara
Ким обладает обширным международным опытом успешной разработки и реализации проектов Data Engineering в известных мировых компаниях. Член правления Норвежской компьютерной организации по бизнесу и аналитике, которая проводит крупнейшую конференцию в области аналитики в Северных странах. Опытный эксперт в области BI и аналитики, активный спикер по тематикам Data Engineering (IoT/Big Data/ Cloud), Data Science (AI/ML), Predictive/Prescriptive Analytics. Обладает также значительным опытом системного инженера. MBA в области стратегического управления, финансов, маркетинга и лидерства.
Большие данные как топливо для машинного обучения

Инжиниринг данных позволяет полностью раскрыть потенциал Data Science. В докладе проанализируем мировые тренды рынка больших данных. Рассмотрим, как организовано управление данными в мульти-облачных и локальных средах. Остановимся на простом управлении сквозными конвейерами данных – от источников информации до получения бизнес-инсайтов. И продемонстрируем практические примеры внедрения решений Hitachi Vantara в различных отраслях.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Золотарев, управляющий партнер Arenadata
В 2015 году основал проект Arenadata (корпоративная многофункциональная платформа данных на базе Open Source-проектов). В 2016 году был выпущен на рынок и сертифицирован в ODPi (Linux Foundation) первый продукт – Arenadata Hadoop. В настоящий момент многофункциональная платформа данных Arenadata успешно внедрена в крупнейших российских компаниях и организациях.
С 2013 по 2016 возглавлял представительство компании Pivotal в России. Ранее занимал руководящие посты в ведущих российских, а также в крупнейших мировых ИТ-компаниях. Среди них: EMC, Jet, Avaya, Microsoft, Compaq.
Проблематикой больших данных занимается с 2012 года, является автором большого количества публикаций по этой теме. Часто выступает в качестве отраслевого эксперта на крупнейших мероприятиях, посвященных большим данным и цифровой трансформации. Член экспертного совета национальной премии в области данных CDO Award.
Образование: МГТУ им Баумана. Имеет степень MBA (Open University of London).
Arenadata. От платформы данных к экосистеме цифровых сервисов

Сегодня значительное число компаний уже построили или строят у себя платформу данных (озеро данных), при этом у многих начинается следующий этап развития – цифровая трансформация. И очень часто именно платформа данных становиться первым важным шагом к полностью цифровой компании. За прошедший год мы сильно доработали и развили свою платформу данных с тем, чтобы она смогла стать полноценной основой для построения цифровой компании.
Вернуться
к докладчикам
Александр Ермаков, ведущий системный архитектор Arenadata
Более 10 лет занимается проектами в области обработки и анализа данных. С 2011 по 2017 годы участвовал в ряде международных проектов по созданию решений и архитектур для больших данных и онлайн-аналитики. Работал в различных российских и международных компаниях, таких как «Сбербанк Технологии», Pivotal, EMC, Dell EMC. С 2017 года является техническим директором Arenadata.
Член и активный участник проекта разработки спецификации Hadoop ODPi (Linux Foundation), Apache Bigtop, Apache Ambari. Активный участник движения Big Data и проектов экосистемы Hadoop.
Как построить современную платформу данных на базе проектов с открытым кодом

В настоящий момент решения на базе проектов Open Source становятся все более актуальными и востребованными, в том числе и среди Enterprise клиентов. Сегодня любая современная система, как правило, включает такие технологии, как Hadoop, Kafka, Cassandra и пр. В докладе будут рассмотрены подходы к построению архитектуры современной платформы данных, а также технической реализации вопросов эффективной интеграции компонентов между собой.
Вернуться
к докладчикам
Виктория Кулик, директор BCG Gamma
Ключевой участник команды BCG Gamma в Москве, эксперт в области анализа данных и машинного обучения. Имеет большой опыт в области разработки стратегий, оптимизации моделей управления, операционной деятельности, реализации научно-исследовательских программ, а также реструктуризации в таких сферах, как тяжелая промышленность, автоиндустрия, ядерная энергетика и нефтегазовая отрасль.
Ранее занимала должность директора по стратегии, слияниям, поглощениям и маркетингу ведущей российской авиационной компании, производящей оборудование для всех самолетов российского производства. Работала в качестве специалиста по данным в Комиссариате по атомной энергии (Франция) и в Аргонской национа льной лаборатории (США).
Имеет степень магистра по физике МФТИ, степень PhD в области ядерной инженерии Университет Мичигана (Энн Арбор).
Машинное обучение в непрерывном производстве: теория и реальность

Cложные непрерывные производства, например в биохимии – новый этап применения машинного обучения и искусственного интеллекта, помимо розничной торговли, электронной коммерции и дискретных производств. С помощью машинного обучения на таких предприятиях можно решать задачи стабилизации и стандартизации процессов производства, генерировать подсказки операторам для регулировки процессов, а также для увеличения объемов производства и повышения качества конечной продукции.
Спикер представит реальный пример внедрения решения для крупнейшей международной биохимической компании, даст практические рекомендации, а также расскажет о вызовах, с которыми пришлось столкнуться в ходе реализации проекта.
Вернуться
к докладчикам
Евгений Степанов, руководитель направления Big Data в России Micro Focus
Евгений Степанов отвечает за продвижение решений Micro Focus Big Data в России. В сфере информационных технологий работает более 10 лет, и в разное время отвечал за разработку высоконагруженных систем, внедрение и продвижение решений HP Software. С момента появления решений Big Data в России начал их продвижение и за короткий срок помог российским заказчикам реализовать ряд знаковых проектов с использованием платформы больших данных – Vertica.
Большие данные, предиктивная аналитика, что дальше?

Мы научились анализировать большие объемы данных и даже в отдельных случаях извлекать из них выгоду. Хайп Big Data сменился планомерной работой по построению полноценных аналитических экосистем. Вопрос, пройден ли качественный скачок или он еще впереди? Как оказаться в авангарде индустрии аналитики больших данных и куда направить инвестиционные потоки: в машинное обучение, в нейросети, в оптимизацию хранения с использованием гибридной инфраструктуры? Как максимально эффективно совместить все преимущества, предлагаемые современными технологиями, и избежать типичных просчетов, и как построить долговременную стратегию развития культуры данных?
Вернуться
к докладчикам
Владимир Определенов, зам. директора по ИТ ГМИИ им. А.С.Пушкина
В 2007-2013 годах в качестве заместителя генерального директора коммерческой технологической компании участвовал в руководстве более чем 40 проектов с Министерством культуры РФ, ГИВЦ МК РФ и крупными учреждениями культуры, среди которых ГМИИ им. А.С.Пушкина, Третьяковская галерея, Государственный Эрмитаж, Русский музей, Российская государственная библиотека и др.
Член рабочей группы по подготовке мультимедийной выставки «Культура России» для саммита АТЭС-2012, куратор выставки «Техномузей» и член Исполнительного комитета Международного фестиваля музеев «Интермузей-2013». Активный участник отраслевых конференций по организации и управлению в музейном деле и в области культуры, член Президиума Российского комитета международного союза музеев (International Council of Museums, ICOM). Заведующий базовой кафедрой информационных технологий в сфере культуры факультета бизнеса и менеджмента школы бизнес-информатики НИУ ВШЭ.
Цифровой музей: большие данные, открытость и наука

В рамках научно-просветительского проекта «Музейная ИТ-лаборатория» команда Пушкинского музея совместно с коллегами-из музеев и экспертами по цифровым технологиям из других областей формирует концепцию «умного музея». В 2018 году в Пушкинском разработали стратегию цифрового развития музея. Она предполагает, например, использование виртуальных и голосовых ассистентов на базе технологий ИИ, которые помогут посетителю ориентироваться в музее и в его коллекциях и позволят реализовать новые инклюзивные проекты. Чтобы сделать музей максимально открытым как для обычных посетителей, так и для научного сообщества, планируется реализовать качественную массовую 3D-оцифровку коллекции. Кроме того, проектируется система цифровых сертификатов произведений искусства, которая может стать основой для совершенствования правового регулирования, в том числе на основе блокчейна. В 2019 году будет обновлена система видеонаблюдения, что позволит осуществлять интеллектуальную видеоаналитику и получить точные данные о посетителях и их интересе к различным экспонатам и мероприятиям. Объединение этих данных с информацией из многих других систем и соцсетей обеспечит полный портрет посетителя музея. Анализ аудитории и анализ цифровых образов коллекций с целью получения нового знания во многом основаны на использовании технологий больших данных.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Кузнецов, MГУ, ИСП РАН
Доктор технических наук, главный научный сотрудник ИСП РАН, профессор МГУ, МФТИ и НИУ ВШЭ, эксперт РАН и РФФИ. Член ACM и ACM SIGMOD, IEEE Computer Society., зам. председателя Московской секции ACM SIGMOD, член программных комитетов международных конференций DEXA, SOFSEM, ADBIS, ISD, BulticDB, SYRCoDIS и ряда других. Член редколлегии журналов «Открытые системы.СУБД», «Вычислительные методы и программирование» и «Электронные библиотеки», зам. главного редактора электронного издания «Труды Института системного программирования РАН».
Технология, инерция, конъюнктура и маркетинг

Наблюдая в течение многих лет за развитием технологии баз данных, я убедился в наличии нескольких факторов, мешающих этому развитию. Во-первых, это инерция, заставляющая людей пользоваться устаревшими средствами при наличии более уместных вариантов. Во-вторых, это конъюнктура, приводящая к массовому увлечению вещами, объективно того не заслуживающими. И, наконец, это маркетинг, вынуждающий людей пользоваться тем, что объективно им не требуется. К сожалению, все эти факторы вредят не только людям, использующим технологии баз данных, но и исследователям, их развивающим. В докладе на ряде примеров иллюстрируются все эти факторы.
Вернуться
к докладчикам
Виктор Гомболевский, руководитель отдела развития качества радиологии
НПКЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы
В 2008 году закончил РНИМУ им. Н. И. Пирогова, а в 2015 году American Medical Informatics Association «10x10» университета Health & Science Орегона, к.м.н., врач-рентгенолог. Более десяти лет работает врачом в государственных и частных медицинских организациях, совмещая практику с научными исследованиями. Три года возглавляет отдел развития качества радиологии ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий» Департамента здравоохранения Москвы. Руководит проектом «Московский скрининг рака легкого» и комитетом по искусственному интеллекту Московского регионального отделения Российского общества рентгенологов и радиологов.
Что умеет и чему учится ИИ в онкоскрининге

Медицинское оборудование для лучевой диагностики всех московских поликлиник связано в общий цифровой контур Единым радиологическим информационным сервисом (ЕРИС). Полученные снимки и сделанные по ним медицинские заключения могут анализироваться с помощью технологий машинного обучения.
В докладе будет рассказано о результатах проекта по применению искуственного интеллекта в онкоскрининге, о вы­водах, которые мы сде­лали, и тех задачах, где мы пытае­мся расширить «компе­тенцию» ИИ в диагнос­тике. А также о том, каким образом мы до­бились высокой точно­сти выполнения задач системой обработки естественного языка и какими должны быть обучающие выборки для алгоритмов поиска патологий на медици­нских изображениях.
Вернуться
к докладчикам
Таня Милек, менеджер по методологии и унификации
Русагро
Специализируется на проектном управлении в ИТ и управлении разработкой информационных систем. Имеет сертификации PMP, SCRUM, Prince2, ITIL и сертификаты по продуктам Oracle. Более 17 лет работает в ИТ-отрасли и имеет опыт успешной реализации совместных проектов с США, Великобританией, Венгрией, Индией и др. странами. Руководила портфелем проектов в компаниях Oracle, Microsoft, SAS. В настоящее время занимается построением проектного управления в группе компаний «Русагро». Имеет высшее техническое, экономическое образование, MBA Американского института AIBEC и обучается в магистратуре МГТУ им. Баумана. Имеет публикации в коммерческих и научных изданиях по теме проектного управления.
Машинное обучение на службе агропрома

Искусственный интеллект в последние годы начал покорять сельское хозяйство: роботы, компьютерное зрение и системы машинного обучения находят применение в агропроме. Современное сельское хозяйство — это огромная отрасль. Чтобы накормить быстрорастущее население в несколько миллиардов людей, защитить скот и сельскохозяйственные посевы жизненно необходимы современные информационные технологии. Наше правительство ставит амбициозную цель роста агропромышленного сектора экономики и экспорта сельхозпродукции на зарубежные рынки, а это трубует соблюдения высоких стандартов производства и качества продуктов. Машинное обучение как нельзя лучше решает такие вопросы, как учет поголовья скота, и даже помогает в мониторинге здоровья поголовья. Как именно? Об этом пойдет речь в докладе.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Черкасов, руководитель департамента директ-маркетинга
ФГУП «Почта России»
Сергей Черкасов возглавляет новое бизнес-подразделение компании – департамент директ-маркетинга с сентября 2015 года. В зону ответственности входит разработка и внедрение стратегии развития адресных и безадресных коммуникаций, а также развитие Big Data «Почты России» как в части обогащения данных на основе внутренних и внешних источников, так и в части аналитики клиентских сегментов и домохозяйств. Ранее занимал должность исполнительного директора в компании The Art Newspaper Russia. Имеет опыт работы в крупных компаниях издательской сферы (ЭКСМО) и телеком (МТС).
«Почтовый» таргетинг на Big Data

Почта России предоставляет широкий спектр услуг: кроме привычных отправлений писем и посылок мы предлагаем финансовые и страховые продукты, предоставляем ряд государственных услуг, продаем авиа и железнодорожные билеты и товары народного потребления и др. Для обеспечения этой деятельности по всей стране в ИТ-системах более чем 42 тыс. отделений Почты России ежедневно формируются десятки миллионов транзакционных записей.
Для решения задачи таргетинга важно было выбрать нужные данные из этого огромного массива и реализовать целевую систему Big Data. Создание такой системы позволило не потеряться на аналитических просторах алгоритмов, анализов и корреляций, а четко работать над поиском полезных сведений. Аналитическая система СУМК собирает различные данные о потребительской активности по адресу почтового ящика и выявляет признаки проживающих. Мы знаем, кому будут интересны детские товары, а кому – автозапчасти, кто любит кулинарию как хобби, а кто – как гурман. Система, разработанная командой аналитиков Почты России, не имеет аналогов в нашей стране.
Вернуться
к докладчикам
Владимир Агеев, первый заместитель начальника
ГИАЦ МВД России
Большие данные на службе полиции


Вернуться
к докладчикам
Валерий Артемьев, консультант Департамента статистики и управления данными Банк России
Работает в Банке России с 1993 года, ИТ–аналитик, руководитель инновационных проектов, архитектор решений по централи­зованным прикладным системам. В настоящее время консультант Центра управления данными в Департаменте статистики и управления данными Банка России.
Выпускник МВТУ имени Н.Э. Баумана. проходил стажировку в Великобритании по банковским системам (De Montfort University, Leicester), в США по созданию аналитических систем и хранилищ данных (IBM Silicon Valley Lab, San Jose), повышение квалификации по бизнес–аналитике и анализу больших данных.
Имеет 40-летний педагогический стаж, авторские курсы.
Корпоративное управление данными во времена Big Data

Big Data, как любая зонтичная технология, стала не то чтобы уходящей натурой, просто привычным пейзажем. Но большие данные породили много толков и ажиотажные волны и дали толчок развитию новых технологий – NoSQL, распределенные фай­ловые системы и обработка in-memory, про­дви­нутая аналитика на основе машинного обучения, интернет вещей, обработка потоков данных и неструк­тури­ро­ванной информации, озера данных, логические хра­ни­лища данных и лаборатории данных, Data Science и искус­ствен­ный интеллект. Причем часто прародительница уже не упо­минается.
Как в связи с этим развитием меняется объект управления данными, какие новые задачи возникают в различных секторах корпоративного управления данными (архитектура и моделирование данных, интеграция данных, ведение мастер-данных, обеспечение качества данных, управление мета­дан­ными)? Что стало нашими реалиями, а что является возможной перспективой?
Об этом поговорим несколько подробнее…

Вернуться
к докладчикам
Лидия Храмова, руководитель направления бизнес-моделирования QIWI
Присоединилась к команде QIWI в 2014 году. Руководит проектами по монетизации клиентов, кросс-сейлу и предиктивной аналитике - от гипотезы до продакшн решений. Активно занимается обучением коллег новым методам анализа и популяризацией этого направления в компании.
Лидия более 6 лет искренне любит аналитику и машинное обучение, и уверена, что это взаимно. Убеждена, что секрет применения data science на практике – это не только построение нейронных сетей, но и умение изящно решать бизнес-задачи и превращать сложные вещи в простые и полезные выводы.
До прихода в QIWI работала в сфере авиа- и железнодорожных грузоперевозок в области стратегии и исследования рынка.
Счастье клиентам и прибыль бизнесу – моделируем Customer Lifetime Value

В мире всеобъемлющей персонализации управление CLV – это новый вызов и одна из основных задач для бизнеса. Как найти точки воздействия на клиента и при этом не потеряться в потоке данных и сложных моделях? На эти и другие вопросы Лидия Храмова ответит в своем выступлении.
Вернуться
к докладчикам
Игорь Кириченко, исполнительный директор Naumen
В компании NAUMEN работает с 2006 года. Карьерный рост начал с позиции менеджера по продажам, через год был назначен руководителем по развитию продуктовой линейки для операторов связи. С 2010 по 2016 годы занимал должность коммерческого директора компании, с 2011 года является членом совета директоров. В ноябре 2016 года назначен исполнительным директором группы компаний NAUMEN.
За время нахождения Игоря Кириченко на руководящих должностях с 2007 года NAUMEN усилила позиции на российском рынке, войдя в ТОП-20 крупнейших разработчиков ПО. В активе Игоря Кириченко – десятки успешных контрактов, организованных конференций и семинаров, выступления, доклады, публикации в СМИ. До прихода в компанию NAUMEN работал в рекламных агентствах digital-сферы.
В 2003 году окончил Московский государственный институт электроники и математики (МГИЭМ), факультет автоматики и вычислительной техники.
Больше чем данные

Доклад посвящен перспективным системам, базирующимся на технологиях Big Data, которые уже сегодня используются во многих областях и формируют развитие цифровой трансформации бизнеса и государства в России. Именно инструменты искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа больших данных позволяют классифицировать и обрабатывать огромные массивы структурированной и неструктурированной информации, обеспечивая при этом компаниям реальный бизнес-эффект, подтвержденный в цифрах. Игорь расскажет о предиктивных моделях, диалоговых роботах, интеллектуальной автоматизации и приведет результаты кейсов трансформации, реализованных в компаниях разных отраслей.
Вернуться
к докладчикам
Петр Борисов, бизнес-консультант DIS Group
Петр Борисов отвечает в DIS Group за развитие новых направлений. Имея более чем десятилетний опыт работы в ИТ-индустрии, Петр в течение нескольких лет занимается направлением Big Data, включая проработку как технических аспектов применения технологий данного класса, так и позиционирования подобных решений в инфраструктуре заказчиков. До работы в DIS Group Петр занимался развитием системы корпоративной отчетности. Закончил Московский Государственный Технический Университет СТАНКИН, факультет «Информационные технологии».
BIG DATA как сервис. Выгода для всех и каждого на кончиках пальцев

Сегодня понятия Big Data и Data Governance тесно переплетаются: первое сложно представить без второго. Всё больше и больше компаний переводят свои Big Data проекты из разряда «пилотных» в разряд таких, которые могут и должны приносить компании существенную выгоду и ключевые конкурентные преимущества. Для того чтобы научиться делать это, необходимо правильно выстраивать работу с Big Data как с ключевым активом, как с набором сервисов, которые реально меняют работу и бизнес-процессы компании. Как это делать? Как доставить выгоду от Big Data на кончики пальцев каждому специалисту, которому она может быть полезна? Об этом и будем говорить в рамках выступления.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Бондарев, директор направления Ростелеком
Бизнес-партнер в Data Office Ростелекома. Под непосредственным руководством Сергея в Ростелекоме были созданы первые предметные области хранилища с применением технологий больших данных: анализ межоператорского трафика, аналитика IPTV. В кооперации с подразделением Data Science Office запущена платформа DMP. До прихода в Ростелеком работал в дирекции стратегических проектов компании Вымпелком, ранее руководил направлением консалтинговой практики в компании Hewlett-Packard.
Выпускник Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», является обладателем сертификатов PMP и CCIE.
Data Office на практике – опыт Ростелекома

В 2018 в Ростелекоме был создан Data Office, отвечающий за управление данными. В рамках функции управления данными были реализованы ряд проектов и операционных изменений: проекты затронули построение централизованного хранилища данных на основе технологий Open Source и внедрение MDM-систем, а операционные изменения привели к повышению эффективности процессов подготовки аналитической отчетности. В докладе мы хотим поделиться практическим опытом внедрения функции управления данными. В частности, рассказать о предпосылках создания Data Office, о том, с какими вызовами мы столкнулись год назад, какую операционную и ролевую модели решили применить и каких результатов благодаря этому достигли. Также расскажем об инициативах по демократизации данных в компании.
Вернуться
к докладчикам
Инна Гомберт, директор по развитию бизнеса Leaseweb
Инна Гомберт является директором по развитию бизнеса в немецком подразделении голландской IaaS-компании Leaseweb Global B.V. Специализируется на стратегических консультациях по выбору глобальных инфраструктурных решений для бизнеса, в том числе в таких направлениях, как Big Data, Software as a Service и FinTech. На ее счету много успешных проектов.
До перехода в Leaseweb Инна 9 лет проработала в американской телекоммуникационной компании. Имеет опыт тесного сотрудничества с ИТ-подразделениями SAP SE, Merck KGaA, PepsiCo и подразделениями по работе с инвесторами Газпромбанка, Алросы, Х5 Ритейл, Сбербанка КИБ и др.
Инфраструктура в основе BIG DATA – время действовать

В процессе цифровой трансформации использование Big Data и аналитических бизнес-решений становится ключевым для стратегического развития компаний в локальном и глобальном масштабе. Подход к проектам прямым образом зависит от требований бизнеса. Однако не стоит забывать, какая техническая основа необходима для успешного претворения проектов в жизнь и получения максимальной пользы.
В докладе мы хотим пояснить, с какими техническими препятствиями компании могут столкнуться в реализации проектов, а также опытом их успешного сопрождения.

Вернуться
к докладчикам
Анна Румянцева, Data Scientist, регион EMEA, Hitachi Vantara
Участие в крупных международных проектах позволяет Анне широко использовать передовые методы анализа и машинного обучения для улучшения бизнес-операций клиентов из транспортной, производственной и финансовой отраслей. Анна получила кандидатскую степень (PhD) в Университете Саутгемптона и cтепень специалиста по математике и физике в МГУ им. Ломоносова. Анна также является стипендиатом фонда Nippon Foundation (Япония). Кандидатская диссертация Анны включала использование данных IoT, полученных с помощью морских роботизированных систем. Анна была включена в шорт-лист премии «Women in IT excellence award» в номинации Rising Star.
Платформа Pentaho для традиционного и глубинного машинного обучения

В докладе на практических примерах рассмотрим, как использовать графический интерфейс для обучения алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей, что дает полная интеграция между проектированием данных и data science и как управлять моделями в платформе Pentaho.
Вернуться
к докладчикам
Алексей Аверин, технический директор, Pure Storage в России/СНГ
Опыт работы в ИТ-индустрии более 10 лет, из них 6 лет Алексей работал в компании EMC, где занимал различные ведущие технические позиции с фокусом на компании уровня Enterprise. После ЕМС перешел в компанию Violin Memory, специализирующуюся на решениях All Flash. К Pure Storage Алексей присоединился более года назад, принеся с собой опыт работы с крупнейшими компаниями РФ, а также международными холдингами.
Окончил МГТУ им. Баумана по специальности «вычислительные машины, комплексы, системы и сети».
Современные инструменты для работы с Big Data

Более ста лет назад золотоискатели со всего мира ринулись в Калифорнию в надежде разбогатеть. Они неустанно работали в ручьях и реках, надеясь найти золотые самородки. Основными инструментами были кастрюли и сковородки. С тех пор технологии значительно усовершенствовались и превратились в современные инструменты анализа сейсмических данных.
Таким же образом произошел существенный сдвиг в природе данных и инструментах для их анализа. Тем не менее, большинство исследователей данных в своей работе используют инфраструктуру старой эпохи, схожую с кастрюлями и сковородками золотоискателей. В выступлении расскажем о современном подходе и инструментах для работы с большими данными.

Вернуться
к докладчикам
Всеволод Грабельников, архитектор облачных решений, Яндекс.Облако
Более 10 лет занимается проектами в сфере анализа данных. Имеет практический опыт работы с распределенными СУБД: Teradata, Greenplum, Netezza, Hadoop. Работал в различных международных и российских ИТ-компаниях: Microsoft, IBM, Teradata, Тинькофф Банк.
C 2018 года работает в Яндекс.Облако на позиции архитектора, где отвечает за presale облачной платформы данных.
Возможности аналитических сервисов в Яндекс.Облаке

Обзор возможностей по хранению, обработке и визуализации данных в Яндекс.Облаке. Вы узнаете, как устроены и что умеют наши продукты, размещенные в облаке: ClickHouse, Hadoop и сервис визуализации и анализа данных DataLens. Также коротко затронем тему автоматизированного управления облачной инфраструктурой: что умеет облако в отличие от bare-metal.
Вернуться
к докладчикам
Кристина Ветрова, коммерческий директор, Advark
С 2014 года является специалистом по монетизации online-видео. За это время запустила три успешных стартапа, которые хорошо монетизируются. С 2017 года работает в компании Advark в должности коммерческого директора.
Нейронные сети и видео программатик

Блиц-презентация: как нейронные сети помогают точечно таргетироваться по контенту и удивлять потребителя.
Существенным преимуществом интернет-рекламы является возможность таргетинга и высокая релевантность рекламы контексту, в котором находится пользователь. Но как использовать это преимущество в самом видео потоке многочисленного контента? В поиске ответа на этот вопрос появилась идея создать нативный видео product placement, доступный для бюджетов рекламодателя и без участия производителей контента. В презентации будет представлена технология определения смысла видеоконтента с помощью нейросетей.

Вернуться
к докладчикам
Николай Ганюшкин, президент, Роспартнер
Инженер-физик, предприниматель. Более 10 лет управления бизнесом. Основатель компаний Роспартнер, IQS, Alt-air, MONQ.cloud и др. Три года управления эксплуатацией ИТ-сервисов Правительства Москвы. МВА в Бизнес-школе Сколково.
Умное управление поддержкой ИТ-систем

Блиц-презентация: от проактивного мониторинга и управления событиями до роботизированной автоматизации процессов (на примерах). В выступлении будут рассмотрены вопросы умной эксплуатации технически сложных объектов, а также примеры управления событиями с помощью искусственного интеллекта и роботов.
Вернуться
к докладчикам
Юрий Сирота, руководитель департамента искусственного интеллекта и анализа данных, Банк Уралсиб
Старший вице-президент, руководитель департамента искусственного интеллекта и анализа данных. Имеет степень кандидата физмат наук, степень магистра по экономике, магистра IT, магистра Data Science. Автор более 60 научных работ и учебных пособий, член петербургского математического общества. До Уралсиба работал в инвестиционных фондах и банках, преподавал высшую математику в вузах.
AIDA – «кибернетическая опера» УРАЛСИБа

В банке УРАЛСИБ сформировано инновационное подразделение Artificial Intelligence and Data Analytics Office (AIDA) в составе Блока стратегического развития, курируется заместителем Председателя Правления. Спикер – руководитель AIDA и Chief Analytics Officer банка – считает основной миссией подразделения реализацию аналитических проектов исключительной сложности и высокой доходности, развитие аналитической культуры. В AIDA сосредоточены функции математического моделирования, центр компетенций BI.
В докладе будет рассказано о том, как в банке УРАЛСИБ внедряются аналитические инновации, реализуются проекты по монетизации данных, математическому моделированию.

Вернуться
к докладчикам
Дмитрий Лазаренко, руководитель PaaS-направления, Mail.Ru Cloud Solutions
Руководит PaaS-направлением облачной платформы Mail.Ru Cloud Solutions. Более 7 лет отвечает за разработку и развитие облачных сервисов, используемых сотнями тысяч пользователей.
История одного Data Lake: Big Data PaaS в гибридном облаке

Mail.ru Group уже более 20 лет занимается анализом больших данных в своих проектах. Более года назад мы открыли для всех наше публичное облако, платформу Mail.Ru Cloud Solutions, где наряду с привычными IaaS-сервисами доступны и специализированные PaaS-сервисы для обработки больших данных.
В докладе мы расскажем историю одного из клиентов, работающего в ТЭК-отрасли, который создал Data Lake в гибридном облаке. Вы узнаете, как в процессе переноса решались проблемы, специфичные для больших данных: time to market, ограничения из-за реальных возможностей оборудования, быстрое масштабирование, как отрабатывались риски переноса production-данных в облако, и за счёт чего удалось ускорить критически важные процессы в рамках проекта, размещенного в облаке, в 8 раз.

Вернуться
к докладчикам
Виктор Бельченко, руководитель направления предбиллинга, Сигма
В сфере информационных технологий с 1984 года: создание и внедрение информационных систем в области средств связи, с 1993 года в организациях биржевой торговли, с 2003 года занимаюсь разработкой и внедрением биллинговых систем в энергетике (с 2008 года в компании СИГМА в должности архитектора, затем руководителя направления предбиллинга). Последние два года Виктор Бельченко руководит командой, которая строит систему информационного обмена на розничном рынке электроэнергии.
Semantic Data Governance на примере электроэнергетики

Практический кейс по информационному обмену на розничном рынке электроэнергии Санкт-Петербурга и Ленинградской области с помощью управления данными на основе семантической модели (графа знаний). Расскажем о том, какую задачу решали и почему был выбран именно такой технологический стек.
Вернуться
к докладчикам
Виталий Чугунов, ИТ-директор, ЕС-лизинг
В сфере ИТ с 1997 года. Работал в компаниях Транснефть и Лукойл. С 2013 года лидер направления Big Data в компании ЗАО «ЕС-лизинг», в активе десятки реализованных проектов для государственных и коммерческих заказчиков. В составе команды разработчиков обладатель патента на «Информационно-аналитическую платформу».
Окончил Рязанский государственный радиотехнический университет по специальности радиоэлектронные системы и комплексы; диплом MBA CIO АНХ при правительстве РФ.
Умное управление на основе больших данных. Аналитическая ГИС «ОКО»
Современый мир в эпоху цифровой трансформации предъявляет определенные требования к уровню принятия управленческих решений. Это качество, скорость, гибкость. Чтобы их обеспечить, необходимо обладать данными, характеризующими объект управления, а обладая данными, иметь возможность всестороннего анализа, который не реализуем без привлечения качественного математического аппарата. Все это уже присутствует в аналитической геоинформационной системе ОКО.
Вернуться
к докладчикам
Григорий Никонов, системный инженер, Western Digital
В ИТ-индустрии с 2004 года. Специалист в области сетей хранения данных SAN, технологий жестких дисков и твердотельных накопителей. Работал в компаниях Инфосистемы Джет и Brocade. В HGST/WDC с 2015 года.
Будущее хранения больших данных
Обзор новых технологий, которые должны обеспечивать потребности рынка в хранении больших данных. Гелий, запись с энергетической поддержкой, диски с двойным приводом головок, SMR и XMR.

Платформы для хранения больших данных
Специфика использования дисковых полок для построения программно-определяемых СХД, основы надежности дисков. Объектное хранение больших данных.
Вернуться
к докладчикам
Георгий Потапов, CEO, Geoalert
Сооснователь проекта «Космоснимки», (ныне входит в ГК СКАНЭКС). С 2010 года развивал проект «Карта пожаров» (fires.ru) и работал над применением технологий дистанционного зондирования и ГИС для управления рисками во время стихийных бедствий. Работая в Сколковском институте науки и технологий, создал с командой лабораторию AeroNetLab для разработки и коммерциализации новых продуктов, основанных на технологиях машинного обучения и ДЗЗ.
Накапливая опыт, в 2017 году основал компанию «Геоалерт» для коммерциализации сервисов, основанных на больших данных мониторинга из космоса.
Большие геоданные для аналитических сервисов

В 2018 году площадь суши Земли, которая составляет около 149 млн кв км, была в среднем снята в высокодетальном разрешении больше 10 раз за год! Причем значительную часть съемки произвели спутники Digitalglobe. Теперь вся эта съемка доступна пользователям облачной платформы geobigdata.io, размещенной в AWS Cloud. Суммарный архив, к которому платформа открывает доступ, превышает 110 Петабайт.
Сколтеховский спин-офф Geoalert разрабатывает и внедряет интеллектуальные алгоритмы обработки мультиспектральных изображений. Результатом обработки становятся аналитические карты, представляющие информацию об объектах в графическом и табличном виде. В результате цепочки обработки GBDX-Geoalert стоимость получения актуальной аналитической информации сокращается в разы, а скорость обработки – в десятки раз.
В докладе будут продемонстрированы примеры применения алгоритмов для анализа городской среды и инфраструктуры с целью выявления локальной динамики развития городских территорий и расчета таких геоаналитических показателей, как заполненность парковок, локальный покупательский спрос и др.

Вернуться
к докладчикам
Илья Юдин, cпециалист по продажам в России и СНГ, Digitalglobe
Отвечает за реализацию спутниковой съемки DigitalGlobe, а также за разработку и продвижение комплексных решений на основе продуктов и платформ DigitalGlobe. Илья имеет 15-летний опыт работы в отрасли дистанционного зондирования, ранее работал в НИИ «АЭРОКОСМОС».
Большие геоданные для аналитических сервисов

В 2018 году площадь суши Земли, которая составляет около 149 млн кв км, была в среднем снята в высокодетальном разрешении больше 10 раз за год! Причем значительную часть съемки произвели спутники Digitalglobe. Теперь вся эта съемка доступна пользователям облачной платформы geobigdata.io, размещенной в AWS Cloud. Суммарный архив, к которому платформа открывает доступ, превышает 110 Петабайт.
Сколтеховский спин-офф Geoalert разрабатывает и внедряет интеллектуальные алгоритмы обработки мультиспектральных изображений. Результатом обработки становятся аналитические карты, представляющие информацию об объектах в графическом и табличном виде. В результате цепочки обработки GBDX-Geoalert стоимость получения актуальной аналитической информации сокращается в разы, а скорость обработки – в десятки раз.
В докладе будут продемонстрированы примеры применения алгоритмов для анализа городской среды и инфраструктуры с целью выявления локальной динамики развития городских территорий и расчета таких геоаналитических показателей, как заполненность парковок, локальный покупательский спрос и др.

Вернуться
к докладчикам
Алексей Заславский, директор департамента, «Витте Консалтинг»
Обладает 15-летним опытом реализации, управления и кураторства крупных проектов по разработке и внедрению информационных систем в интересах различных заказчиков.
Цифровой алфавит: от данных к ценности

В условиях нарождающейся цифровой экономики – экономики данных – существует несколько важных трендов. Огромные объемы данных, разнообразие источников и разнообразие форматов данных требуют наличия эффективных сервисов их сбора, хранения и управления. Эти данные порождают большое количество информации о событиях, требующих ответной реакции. Наш мир стал миром событий, а не процессов и функций. Обеспечение эффективного управления событиями является одним из ключевых технологических трендов ближайших лет по мнению аналитиков Gartner. И главное, в современных условиях данные из побочного продукта деятельности компаний и людей становится основным активом организации, которым необходимо эффективно управлять для получения от данных максимальной ценности.
В докладе будет дан обзор указанных трендов и рассказано о возможных подходах и примерах по решению практических задач с помощью платформы «Цифровой Алфавит», разработки компании «Витте Консалтинг».

Вернуться
к докладчикам
Александр Поленов, зам директора департамента, «Витте Консалтинг»
Обладает 10-летним опытом реализации и управления проектами по разработке и внедрению информационных систем в интересах различных заказчиков, в том числе проектов по управлению данными.
Цифровой алфавит: от данных к ценности

В условиях нарождающейся цифровой экономики – экономики данных – существует несколько важных трендов. Огромные объемы данных, разнообразие источников и разнообразие форматов данных требуют наличия эффективных сервисов их сбора, хранения и управления. Эти данные порождают большое количество информации о событиях, требующих ответной реакции. Наш мир стал миром событий, а не процессов и функций. Обеспечение эффективного управления событиями является одним из ключевых технологических трендов ближайших лет по мнению аналитиков Gartner. И главное, в современных условиях данные из побочного продукта деятельности компаний и людей становится основным активом организации, которым необходимо эффективно управлять для получения от данных максимальной ценности.
В докладе будет дан обзор указанных трендов и рассказано о возможных подходах и примерах по решению практических задач с помощью платформы «Цифровой Алфавит», разработки компании «Витте Консалтинг».

Вернуться
к докладчикам
Александр Степнов, продукт-менеджер, GS Nanotech
Российские SSD для больших данных


Мы ждем на форуме
  • руководителей компаний и менеджеров бизнес-подразделений
  • директоров по цифровой трансформации
  • директоров по ИТ
  • директоров по данным (Chief Data Officer)
  • бизнес-аналитиков и исследователей данных
Партнер
Информационные партнеры
Стоимость участия
для представителей ИТ индустрии
(системные интеграторы, разработчики и поставщики решений):
4900
При регистрации и оплате по 15 сентября 2019 г.
7900
При регистрации и оплате с 16 сентября 2019 г.
15%
Скидка на коллективные заявки от 3-х чел.
Участие в форуме для представителей других отраслей является бесплатным при условии подтверждения Организатором.
Дополнительные вопросы
по регистрации и оплате участия
(495) 725-4780
conf@osp.ru
BIG DATA 2019:
как это было
Здесь вы можете узнать какие спикеры принимали участие в BIGDATA 2018
ФОТО
СПИКЕРЫ
Вернуться к докладчикам
Алексей Минин
«Эксполераторы» как ответ на вызовы цифровой экономики
Бурное развитие робототехники и систем искусственного интеллекта, технологий Big Data в сочетании с глобализацией торговли приводит к тому, что все товары и сервисы становятся глобально конкурирующими. Происходит становление глобальных платформ и внедрение парадигмы цифровой экономики. Это означает, что только инновационные товары и услуги смогут приносить доход своим производителям, создавать рабочие места и генерировать доходы для государства.
Так как основой инноваций преимущественно являются технологии, то способность их быстро развивать станет ключевым конкурентным преимуществом людей, компаний и государств. Таким образом, именно экспоненциальные технологии будут определять успешность компаний и целых государств, но применить такие технологии можно только к существующим активам. Реализацию потенциала цифровой экономики РФ обспечат не акселераторы (в сложившихся условиях управление портфельными инвестициями – неподъемная по сложности задача), а «эксполераторы», задачей которых будет объединение активов госкорпораций и гибкости стартапов, финансируемых за счет капитализации получаемой интеллектуальной собственности и ее глобальной коммерциализации в дальнейшем. Технологический задел и человеческий капитал, имеющиеся в России, будут этому способствовать.
Мы ждем Вас!
Место проведения:
Отель Holiday Inn
(Санкт-Петербург, Московский пр. 97А)