Москва, 27 марта 2019

Данные в основе цифровой экономики
27 марта
Россия, Москва
EVENT-ХОЛЛ ИнфоПространство
(Москва,1-й Зачатьевский пер., д. 4)

Форум BIG DATA 2019 – центральное событие года по теме больших данных и интеллектуальной аналитики

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
8 лет

на рынке
400+

участников
30+

спикеров
Close
Close
Для связи с организаторами
conf@osp.ru
5 причин участвовать
Узнать, 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
Получить рекомендации по созданию эффективной системы корпоративного управления данными
Познакомиться с настоящими CDO и узнать
о достижениях и проблемах российских директоров по данным
Завязать новые деловые контакты и провести время в полезном общении с коллегами
и единомышленниками
Впервые на форуме
Подведение итогов
и награждение лауреатов премии
CDO Award
Основные темы BIG DATA 2019
Данные – стратегический актив

  • Большие данные и data science – ключевой фактор трансформации бизнес-процессов для повышения эффективности
  • Данные в основе инноваций: новые продукты, сервисы, бизнес-модели и бизнесы
  • Монетизация данных: перспективы и проблемы
  • Демократизация больших данных: новые возможности визуализации и самообслуживания
Корпоративное управление данными

  • CDO и его команда: роль и задачи директора по данным
  • Data Governance: стратегия, процессы, технологии
  • Практика DataOps – новые формы организации работы с данными
  • Безопасность больших данных и большие данные для безопасности
  • Культурный код: как сформировать и развивать корпоративную культуру работы с данным
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: data science и искусственный интеллект в промышленности, создание цифрового двойника
  • Данные на службе государства и общества: проекты в органах госуправления, медицине, ЖКХ, социальной сфере
Платформы и инструменты

  • Эффективные решения для сбора, хранения и аналитической обработки данных
  • Платформы для машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Облачные решения работы с данными и edge computing
  • Перспективы in-memory, аналитика реального времени
В программе
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
Спикеры
Вернуться
к докладчикам
Денис Савенков, зам.генерального директора по развитию
ИТ НПО «Энергомаш»
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.
Вернуться
к докладчикам
Леонид Жуков, директор Boston Consulting Group Gamma в России
Эксперт в области анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. За время работы в BCG реализовал ряд масштабных проектов для крупных международных и российских компаний и организаций в нефтегазовой индустрии, электроэнергетике, в области биотехнологий, в тяжелой промышленности, логистике.
До прихода в BCG работал исследователем в Yahoo! Labs и Caltech. В компании Ancestry.com в качестве директора по анализу данных руководил созданием масштабируемых систем машинного обучения и поиска информации для анализа ретроспективных документов. Был одним из соучредителей стартапа в сфере информационной безопасности.
Закончил МИФИ (магистр физики), имеет степень PhD по физике Университета Юты, профессор департамента анализа данных и искусственного интеллекта Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
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 НПЦ медицинской радиологии 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 центр медицинской радиологии» Департамента здравоохранения Москвы. Руководит проектом «Московский скрининг рака легкого» и комитетом по искусственному интеллекту Московского регионального отделения Российского общества рентгенологов и радиологов.
Искусственный интеллект в скрининге рака

По данным ВОЗ, во всем мире рак легкого – «лидер» по смертности среди онкологических заболеваний. К сожалению, сегодня 75% всех случаев злокачественных новообразований легкого верифицируются на поздних стадиях, что приводит к 50% летальности уже в первый год с момента постановки диагноза. Компьютерная томография, проводимая бессимптомным, «условно здоровым» гражданам из группы риска – единственный сейчас эффективный метод ранней диагностики данного онкологического заболевания. В 2017 году в Москве был запущен проект массового скрининга рака легкого, что сразу вызвало «цунами данных», проанализировать которые вручную невозможно. Доклад посвящен анализу программных продуктов, используемых для решения задач скрининга рака легкого. Особое внимание в докладе уделено работам, проводимым Радиологией Москвы для скрининга рака легкого на основе методов искусственного интеллекта: программы для раннего распознавания рака легкого путем автоматического поиска очагов и системы обработки естественного языка.
Стоимость участия
в рублях + НДС по ставкам, установленным п.3 ст.164 НК РФ.
8385
При оплате по 31.01.19
10930
При оплате по 20.03.19
13470
При оплате с 21.03.19
8385
За каждого участника по коллективным заявкам
(от 3 человек).
Мы ждем Вас!
Место проведения:
EVENT-ХОЛЛ ИнфоПространство
(Москва,1-й Зачатьевский пер., д. 4)
BIG DATA 2018:
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.
Вернуться к докладчикам
Анджей Аршавский
Big Data на производстве
Выступление посвящено практическим подходам к применению технологий Big Data, Advanced Analytics и Machine Learning к решению задач на производстве. Примерами будут решения, разрабатываемые для повышения эффективности сталелитейного производства компании НЛМК. Подходы и инструменты, о которых пойдет речь, могут быть использованы для любых типов производств. Будут также рассмотрены отличительные особенности применения вышеперечисленных технологий на сложных производствах в сравнении с банковским и интернет-секторами.
Вернуться к докладчикам
Владимир Чернаткин
Большие данные для цифрового производства: практические примеры
Компания СИБУР расскажет об опыте решения задач нефтехимического производства инструментами big data, о использовании больших данных и Интернета вещей в реализации подходов Индустрии 4.0, а также о технических и организационных особенностях использования больших данных на «цифровом» производственном предприятии.