Москва, 25 марта 2020

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

Форум BIG DATA 2020 – 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
9 лет

на рынке
400+

участников
30+

спикеров
Главные причины участвовать
Узнать, как реализовать потенциал вашего ключевого актива — данных
Составить представление о новейших разработках в сфере больших данных, продвинутой аналитики, искусственного интеллекта и вдохновиться примерами их практического применения
Познакомиться с достижениями лауреатов и номинантов первой российской премии для директоров по данным – CDO Award 2020
Завязать новые деловые контакты
Провести время в полезном общении с коллегами и единомышленниками
Спикеры
Основные темы BIG DATA 2020
ДАННЫЕ – СТРАТЕГИЧЕСКИЙ АКТИВ
ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ
РАБОТЫ С ДАННЫМИ
ИНФРАСТРУКТУРА, ИНСТРУМЕНТЫ,
СЕРВИСЫ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И АНАЛИТИКИ
  • Аналитика данных – фундамент решений в госуправлении
  • Подходы к построению data-driven бизнеса
  • Данные в основе инноваций: новые продукты, сервисы, бизнес-модели и направления бизнеса
  • Монетизация данных: перспективы и проблемы
  • Большие данные в реализации национальной стратегии искусственного интеллекта
  • Безопасность больших данных и большие данные для безопасности
  • Правовое поле больших пользовательских и индустриальных данных
  • Цифровая этика
  • Кадры для работы с большими данными
  • Данные на службе общества: проекты в медицине, ЖКХ, образовании, социальной сфере
  • Клиентская аналитика в маркетинге и продажах
  • Данные для цифрового HR
  • Данные в основе трансформации закупок и логистики
  • Большие данные на производстве, данные Интернета вещей, цифровой двойник
  • Данные в умном городе
  • Оптимизация бизнес-процессов на основе аналитики
  • Отраслевой опыт data-driven трансформации:
    Промышленность
    Финансы
    Ретейл
    Телеком
    Транспорт
    Сельское хозяйство
  • Сбор, хранение и интеграция данных из различных источников
  • Платформы для машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Передовые инструменты аналитики
  • Инновационные продукты и сервисы на базе аналитики и ИИ
  • Облачные платформы данных и edge computing
  • Решения open source для работы с данными
  • Демократизация больших данных: инструменты визуализации и самообслуживания
  • Управление знаниями
Программа
Пленарная сессия
Данные – основа цифрового лидерства
Выступления ведущих российских и международных экспертов и практиков
Презентации разработчиков и поставщиков решений
Тематические сессии
Круглый стол с лауреатами Премии CDO Award 2020
Блиц-презентации прорывных решений в области больших данных и аналитики
Дискуссии
Мастер-классы
BIG DATA EXPO
Интерактивная выставка решений
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
Close
Close
Для связи с организаторами
conf@osp.ru
BIG DATA 2019:
как это было
Здесь вы можете узнать какие спикеры принимали участие в BIGDATA 2018
ФОТО
СПИКЕРЫ
  • Данные – стратегический актив бизнеса
  • Отраслевой и функциональный опыт
  • Корпоративное управление данными
  • Платформы и инструменты
Вернуться
к докладчикам
Вера Адаева, руководитель Центра цифрового развития,
Агентство стратегических инициатив (АСИ)
К команде Агентства стратегических инициатив Вера Адаева присоединилась в октябре 2011 года. В структуре департамента по развитию партнерской сети АСИ курировала внедрение стандарта деятельности органов исполнительной власти субъекта РФ по обеспечению благоприятного инвестиционного климата в регионе. Затем в структуре корпоративного департамента вела проект «Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах Российской Федерации». В 2017 году возглавила проектный центр АСИ по интеграции национальной технологической инициативы с программой «Цифровая экономика».
На сегодняшний день является руководителем Центра цифрового развития АСИ, где занимается развитием образовательной программы «Управление на основе данных для органов власти – Chief Data Officer (CDO)», сетевого проекта развития компетенций и продвижения технологий в области искусственного интеллекта, а также внедрением цифровых решений в регионах и внедрением цифровых технологий в работу Агентства.
С отличием окончила юридический факультет Ульяновского государственного университета, кандидат юридических наук. В 2003-2010 гг. работала в коммерческих структурах.
Управление на основе данных в органах власти
Вернуться
к докладчикам
Алексей Нейман, исполнительный директор,
Ассоциация больших данных
Алексей обладает более чем 20-летним опытом работы в крупных системных интеграторах и финансовых структурах, имеет за плечами более 50 реализованных ИТ и инфраструктурных проектов. В разное время работал на руководящих позициях в ИТ и консалтинговых компаниях EPAM, «Сайнер», «Микротест», BDO, «Сбербанк-Технологии». В 2016 году перешел в Сбербанк на позицию старшего бизнес-партнера Центра Развития Технологий (CTO) в международном блоке банка.
В марте 2019 года назначен исполнительным директором Ассоциации больших данных.
Алексей окончил МАИ по специальности «Прикладная математика, математическая кибернетика и искусственный интеллект», в 2008 году получил сертификат Project Manager Professional (PMP), в 2018 году – диплом MBA по совместной программе INSEAD Business School и корпоративного университета «Сбербанка».
Большие перспективы больших данных

По данным IDC, объем информации в России к 2020 году достигнет 980 эксабайт, что составит 2,2% от мирового объема данных. Крупные российские компании, участвующие в обороте, аккумуляции и генерации данных, понимают, что такие объемы, на хранение которых тратятся значительные средства и ресурсы, должны «работать» и приносить прибыль. Для эффективного использования данных компании открывают новые бизнесы, связанные с продажей, обменом, хранением и другими процессами управления информацией. Сложился целый рынок больших данных.
В рамках выступления обсудим перспективы новой для нашей страны индустрии. Поговорим о том, что мешает развиваться рынку данных и как создать максимально комфортные условия для повышения инвестиционной привлекательности проектов управления массивами информации. Кроме того, расскажем о шагах, которые Ассоциация больших данных предпринимает для гармонизации рынка данных и его стремительного роста.

Вернуться
к докладчикам
Виктория Эркенова, руководитель Центра цифровой трансформации,
Главгосэкспертиза России
В 2015 году Виктория возглавила проект по организации государственной экспертизы проектной документации и результатов инженерных изысканий в электронном виде в Главгосэкспертизе России (Минстрой России), где до 2019 года занимала должность заместителя начальника Управления информационных технологий. В настоящее время является руководителем Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы России.
До этого работала в ГК «Техносерв», ГК MAYKOR (директор департамента ITSM-решений).
Виктория окончила Карачаево-Черкесский государственный университет имени У.Д. Алиева, прошла переподготовку по программе «Управление в сфере ИТ» в Высшей школе бизнес-информатики НИУ ВШЭ, сейчас учится в магистратуре профиля «Цифровое государство (стратегическое развитие информационного общества)» РАНХиГС при Президенте РФ.
Большие данные – большая стройка: что же можно с ними построить?

Большие данные в строительной отрасли являются источником информации для совершенствования процессов проектирования, управления изменениями в проектной и рабочей документации, управления строительством, эксплуатации и обслуживания объекта капитального строительства.
В выступлении речь пойдет о создании Единой цифровой платформы для взаимодействия всех стейкхолдеров процесса строительной экспертизы. В ее ядро будут заложены платформенные решения, сквозные технологии и цифровые инструменты, которые обеспечат интеграцию информационных систем на уровне микросервисов. Заказчики, застройщики, федеральные органы власти, эксперты, а также многие другие участники процесса создания объекта получат единую доверительную среду для взаимодействия с учетом своей конкретной роли и полномочий. Внутри этой среды будет обеспечена работа с информационными моделями, библиотеками, базами данных, классификаторами, реестрами с использованием искусственного интеллекта, цифровых ассистентов эксперта и других цифровых инструментов.
Среди новых направлений, о которых расскажет Виктория Эркенова, создание облачной платформы для экспертных организаций, формирование базы знаний по основным ошибкам проектирования, библиотеки проектных решений и BIM-моделей, а также переход к xml-схемам заключений экспертизы.

Вернуться
к докладчикам
Сергей Морозов, директор,
НПКЦ диагностики и телемедицины ДЗМ
В сферу интересов и основных направлений деятельности Сергея входят развитие телерадиологии, продвижение искусственного интеллекта в диагностике, развитие ИТ и единой радиологической информационной системы. Сергей возглавляет «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы» и является главным внештатным специалистом по лучевой и инструментальной диагностике Москвы и Центрального федерального округа.
Окончил с отличием Московскую медицинскую академию им.И.М.Сеченова, доктор медицинских наук. Работал врач-рентгенологом, заведующим отделением рентгеновской диагностики и томографии, заместителем генерального директора Европейского медицинского центра и гендиректора компании «Менеджмент будущего». Стажировался по лучевой диагностике в США, Норвегии, Италии, учился в магистратуре Гарвардской школы общественного здоровья, проходил переподготовку по экономике и управлению предприятием в РАНХГиС.
В 2016 году Департамент здравоохранения города Москвы назвал Сергея Морозова «Человеком года».
«Бесшовная» интеграция компьютерного зрения в работу врачей: данные, оценка качества, эффективность

Технологии искусственного интеллекта (ТИИ), в частности компьютерное зрение и распознавание голоса, стали причиной «золотой лихорадки» в медицине и источником завышенных ожиданий инвесторов. Количество компаний на рынке исчисляется сотнями, объем венчурных инвестиций вышел на первое место в медицинской индустрии. Актуальными вопросами стали ускоренная регистрация программного обеспечения в качестве медицинских изделий, замена медицинских работников алгоритмами и этика применения искусственного интеллекта. С практической точки зрения особенно актуальны вопрос ИТ-готовности медицинских организаций к внедрению ТИИ, клинические и технические испытания алгоритмов и изменение бизнес-процессов после внедрения автоматизированных сервисов. В презентации будет представлен практический опыт цифровизации медицинской диагностики, внедрения ТИИ на основе компьютерного зрения и распознавания речи, интеграции новых сервисов и информационных систем, изменения привычной практики медицинской организации.
Вернуться
к докладчикам
Павел Мягких, руководитель службы исследования больших данных,
Tele2
Павел руководит командой data science в Tele2, которая участвует в проектах, ориентированных на внутренних и внешних заказчиков. Среди тем проектов: геоаналитика и сервисы на ее основе для оптимизации и строительства инфраструктуры, открытия новых точек продаж, анализа эффективности рекламных кампаний и др.; применение AI в цифровом сервисе и в точках продаж (компьютерное зрение и сервисы видеоаналитики); противодействие мошенничеству в сети Tele2.
Обладает экспертизой в проектах, связанных с повышением эффективности розничной торговли. Так, команда Commercial Lab под руководством Павла создала механизм динамического ценообразования, обеспечивающий увеличение абсолютной маржи в бизнесе до 10%.
Разработал офлайн и онлайн курсы «Большие данные» и «Введение в искусственный интеллект» в НИУ ВШЭ.
Вернуться
к докладчикам
Алексей Незнанов, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта, ФКН НИУ ВШЭ
В 2002 году закончил МЭИ, магистр математики, кандидат технических наук. Работал программистом, аналитиком, научным сотрудником, преподавателем высшей школы (МЭИ, МФТИ, НИУ ВШЭ). Подготовил несколько авторских курсов, читал дисциплины, связанные с эффективной алгоритмизацией и базами данных. Автор учебника по программированию и более 60 научных работ.

С 2002 года участвовал в различных проектах комплексной корпоративной автоматизации и аналитики. С 2000 года в область интересов входит медицинская информатика, в 2012-2015 годах работал заведующим информационно-аналитическим отделом в Федеральном научно-клиническом центре детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева Минздрава России.

С 2008 года – доцент НИУ Высшая школа экономики, с 2013-го является старшим научным сотрудником Международной научно-учебной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ. Преподает на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Вернуться
к докладчикам
Алексей Баров, генеральный директор, Платформа ОФД
В ретейле с 1998 года, когда начал работу в Mars LLC, в отделе продаж, где вырос до территориального руководителя. С 2008 года Алексей работал в должности директора по продажам и директора по интеграции в Tele2 Russia, затем занял позицию коммерческого директора в Tele2 Kazakhstan. В 2012 году стал директором по международным операциям Qiwi PLC. В 2016 году занял позицию коммерческого директора «Эвотор». В марте 2017 года стал генеральным директором «Платформы ОФД», крупнейшего в России оператора фискальных данных.
ОФД и новые бизнес-инструменты на данных

Бурный рост технологий в ретейле и других сферах изменил рынок данных. О работе с операторами фискальных данных, онлайн-кассами и другими источниками говорят много, но где конкретные решения? Есть ли реальные кейсы применения информации кассовых чеков и смежных данных? Как этим пользоваться бизнесу? В докладе – несколько примеров из разных отраслей из практики компании «Платформа ОФД», крупнейшего оператора фискальных данных в России (принимает данные с более чем 900 тыс. касс в стране).
Вернуться
к докладчикам
Даниэль Серехидо, руководитель развития бизнеса и стратегии в России и Беларуси, LaLiga
Даниэль Серехидо, адвокат по трудовому и спортивному праву, работает в организациях различных отраслей с 2005 года. Занимался юридической практикой в энергетическом секторе, а затем продолжил образование, получив степень MBA в Австралии. После работы юрисконсультом в ряде стран, начиная с 2017 года Даниэль занимает должность российского руководителя по развитию бизнеса и стратегии LaLiga — футбольной премьер-лиги Испании. Кроме того, он работает советником дирекции Hype Sports Innovation, крупнейшего в мире бизнес-акселератора по поддержке инноваций в мире спорта, и преподает в ряде национальных и международных университетов.
Спортивная индустрия на пути к данным и искусственному интеллекту

В последнее десятилетие влияние данных в организациях стремительно возрастало, и сегодня управление данными приобрело чрезвычайное значение для большинства успешных компаний. Бизнес Amazon, Google, YouTube и социальных сетей во многом зависит от эффективной работы с данными пользователей. В индустрии спорта, между тем, данные долгое время недооценивали — внимание спортивных федераций и клубов было сосредоточено на других областях. В своем выступлении я расскажу о том, как LaLiga, будучи международной спортивной организацией, начала использовать данные, чтобы повысить эффективность своей деятельности и наладить более тесный контакт со спонсорами и болельщиками.
Вернуться
к докладчикам
Михаил Мягков, председатель консорциума, Университетский консорциум исследователей больших данных
Михаил Мягков является председателем совета Консорциума исследователей больших данных, научным руководителем лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета, профессором Университета штата Орегон.
В прошлом вице-президент по академическим вопросам и по международным и академическим связям в Сколковском институте науки и технологий. Отвечал за создание первых инновационных и академических программ Сколтеха, а впоследствии – за позиционирование института в российской и международной академической среде и за участие Сколтеха в государственных программах развития образовательной среды.
Более 20-ти лет опыта преподавательской деятельности и административной работы в МГУ им.Ломоносова и крупнейшем государственном университете США (Университет штата Орегон). Многочисленные награды за успешную педагогическую деятельность в США.
Михаил Георгиевич окончил МФТИ и является обладателем степени PhD Калифорнийского технологического университета.
Как снизить число троечников с помощью анализа соцсетей

На основе анализа данных социальных сетей в Томском государственном университете изменили систему привлечения абитуриентов. Ученые обработали цифровой след абитуриентов, в частности, сообщества, на которые были подписаны школьники из разных регионов России. Определив интересы подростка, специалисты ТГУ предлагали ему поступать на то или иное направление вуза. В итоге университет набрал на программы наиболее мотивированных студентов. Благодаря этому по итогам первого курса число отчислений снизилось на 50%, на 36% уменьшилось количество троечников. Ученые выявили несколько типов абитуриентов, и исследования помогли определить, какие студенты с большей вероятностью останутся в регионе.
Вернуться
к докладчикам
Александр Евсин, начальник Ситуационного центра, ЦОДД Правительства Москвы
По образованию инженер-математик, Александр много работал в сфере информационных технологий. С 2014 года – в Центре организации дорожного движения Правительства Москвы (ЦОДД), начальник Ситуационного центра ЦОДД – заместитель руководителя ЦОДД. Ситуационный центр помимо реализации оперативного мониторинга и управления движением является центральным звеном интеллектуальной транспортной системы Москвы, крупнейшим в столице вычислительным центром, обрабатывающим данные о движении.
-


Вернуться
к докладчикам
Григорий Сергеев, председатель, Лиза Алерт
Григорий стал одним из основателей поисково-спасательного отряда «Лиза Алерт» в октябре 2010 года, после участия в трагическом поиске четырёхлетней Лизы Фомкиной. С января 2012-го – председатель отряда, переизбирался в 2014 и 2018 гг. Является генеральным директором Центра поиска пропавших людей. Один из самых активных действующих координаторов «Лиза Алерт» московского региона и руководитель нескольких направлений отряда («координаторы», «внешние связи», «административная группа»). Выступает экспертом и автором законодательных инициатив, направленных на упрощение поиска пропавших.
24 октября 2017 года Григорию Сергееву была объявлена благодарность Президента Российской Федерации.
-


Вернуться
к докладчикам
Иван Черницын, руководитель центра аналитических решений Дирекции региональных продаж, Газпром нефть
Более 17 лет работает в таких областях, как реализация организационно-информационных проектов и разработка аналитических приложений. В 2009-2011 гг. принимал активное участие в проектах комплексной автоматизации предприятий сбытового блока «Газпром нефти», с 2012 года руководит в ПАО «Газпром нефть» проектами построения систем BI, управления нормативно-справочной информацией, хранилищ данных. C 2018 года руководит проектами создания системы управления данными и озера данных, практиками data science и развития аналитических компетенций. Обладатель международной номинации Qlik Luminary 2019 за успехи в развитии аналитической культуры.
Иван закончил два факультета Уральского государственного университета по специальностям «Математика, прикладная математика» и «Финансовый менеджмент», магистратуру со специализацией «Математическая экономика». Получил диплом MBA в Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, факультет инновационно-технологического бизнеса. Прошел обучение по долгосрочной программе Проектная Академия «Газпром нефти» в Московской школе управления «Сколково».
Практика создания «умного» озера данных

Доклад будет посвящен проекту создания комплексной аналитической платформы (озеро данных, хранилище данных, BI) с интегрированными компонентами для управления данными (управление метаданными, бизнес-глоссарий, управление качеством данных и пр.) в сбытовом блоке «Газпром нефти». В выступлении будет рассказано об идеях проекта, разработке и внедрении, сценариях и примерах реализованного функционала. Особое внимание будет уделено организации работы команды проекта для достижения успеха.
Проект создания «умного» озера данных был представлен на форуме BIG DATA SPb 2019 в Санкт-Петербурге и вызвал очень большой интерес у аудитории. Проект номинирован на премию CDO Award 2020.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Золотарев, управляющий партнер, Arenadata
Закончил МГТУ им. Н.Э. Баумана, работал в компаниях EMC, Jet, Avaya, Microsoft, Compaq. С 2013 по 2016 годы возглавлял представительство компании Pivotal в России, СНГ и Восточной Европе, где руководил проектами в области больших данных.
В 2015 году Сергей инициировал проект разработки универсальной открытой платформы данных, результатом которого стал, в частности, сертифицированный Linux Foundation продукт Arenadata Hadoop. Член экспертного совета национальной премии CDO Award. Сейчас – управляющий партнер компании «Аренадата Софтвер».
-


Вернуться
к докладчикам
Роман Павлов, архитектор бизнес-решений Big Data и IoT, Hitachi Vantara
Роман руководит командой, которая создает инновационные решения для передовых компаний России и мира. В прошлом занимался разработкой ключевых систем для крупных компаний и государственных учреждений в Европе.
-


Для связи с организаторами
conf@osp.ru тел. +7 (495) 725-4780
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.
Информационные партнеры
Стоимость участия
в рублях
9900
При оплате по 14.02.2020
12900
При оплате
с 17.02.2020 по 20.03.2020

9900
За каждого участника
по коллективным заявкам
(от 3 человек)