Стратегии, платформы, инструменты
и опыт реальных проектов
29 ноября 2018
Россия, Москва
Отель Palmira Business Club
(Москва, Новоданиловская набережная,6)

IV практическая конференция «Технологии управления данными»

Конференция для всех, кто создает и развертывает платформы управления данными поддержки новых бизнес-моделей, необходимых для выпуска продуктов и услуг с резким конкурентным контрастом. Как раскрыть потенциал больших данных, превратив сырые разрозненные сведения в полезные идеи и инструменты ведения бизнеса в цифровой экономике? Как лучше понимать своих клиентов, поддерживая персональное общение с каждым? Как предоставить всем участникам бизнес-процессов простые и безопасные средства анализа всех доступных данных?
Здесь вы сможете:
Получить информацию по всем аспектам управления данными
Узнать как построить инфраструктуру поддержки
Data Lake с постоянно свежими данными
Познакомиться с опытом компаний, эффективно управляющих всеми своими данными
Узнать про инструменты создания целевого масштабируемого
ИТ-ландшафта управления данными
ДМИТРИЙ ВОЛКОВ
программный директор серии практических конференций издательства
«Открытые системы».
Цифровая трансформация невозможна без демократизации данных, принадлежащих всему бизнесу, а не
ИТ или аналитикам – управление данными призвано объединить тех, кто готовит данные, с теми, кто
их анализирует и применяет. Однако опыта такой демократизации и знаний инструментов ее обеспечения пока недостаточно, что и призвана восполнить четвертая конференция по технологиям управления данными.
Основные темы
Стратегия
  • перспективы развития систем управления данными;
  • HTAP, NewSQL,In-memory;
  • Data grids и СУБД для Edge computing;
  • автономные базы данных;
  • платформы демократизации данных.
Интеграция
  • мультимодельные СУБД: графовые, документооориентированные, реляционные, распределенные;
  • инструменты работы с данными неограниченных объемов.
DataOps
  • Agile: динамика при работе с данными;
  • преобразование средств доступа к корпоративным данным;
  • технологический стек для DataOps.
Практика
  • проекты управления корпоративными данными: находки и ошибки;
  • горизонтальное масштабирование решений управления данными.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Кузнецов, MГУ, ИСП РАН
Доктор технических наук, главный научный сотрудник ИСП РАН, профессор МГУ и МФТИ, 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 библтотеки», зам. главного редактора электронного издания «Труды Института системного программирования РАН».
.
Вернуться
к докладчикам
Андрей Николаенко, IBS
Архитектор серийных аппаратно-программных инфраструктурных и платформных комплексов, принимал участие в создании крупномасштабных информационных систем для федеральных структур, предприятий энергетики, ЖКХ и телекоммуникационных провайдеров. Сфера интересов — функциональное программирование для систем работы с большими данными, систематизация и энциклопедизация знаний по кластерным платформам и методам обработки данных.
.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Исаев, DataFabric
Получил три высших образования: инженер связи, специалист в области маркетинга, психолог. Около двадцати лет работает в области управления проектами, в том числе создания интеллектуальных информационных систем на основе инженерии знаний. Работал в компании Центр Речевых Технологий, где занимался развитием виртуальных ассистентов для контактных центров. Сейчас – генеральный директор компании DataFabric.
Управление данными на основе графов знаний

Относительная простота построения корпоративного хранилища привела к тому, что компании стали накапливать огромные массивы данных, неизбежно при этом сталкиваясь с проблемой их качества, согласованности и контроля. Компании сегодня буквально зарастают наборами данных, собранными в разное время разными подразделениями в разных форматах – как следствие, выросли расходы на инфраструктуру. Без формирования описания предметной области через онтологии, без понимания «смысла» данных любое озеро данных – это не более, чем свалка нулей и единиц. Для качественного изменения способов работы с хранилищами необходимо перейти от данных к знаниям, представив знания в базе знаний либо в графе. Доклад посвящен изложению принципов и подходов работы с графами знаний, формализующими сведения о реальном мире и содержащими все используемые компаниями источники информации вместе с их взаимосвязями. Особое внимание уделено обсуждению на примерах реальных проектов (в частности, граф знаний о всех юридических и физических лицах, участвующих в определенной деятельности в рамках российского правового поля) преимуществ и возможностей графов знаний, а также интерфейсов, позволяющих каждому конкретному сотруднику получать необходимую ему в каждый конкретный момент времени информацию вместе со всеми ее взаимосвязями.
Вернуться
к докладчикам
Илья Труб, Исследовательский центр Samsung
В 1991 году закончил Донецкий государственный технический университет, факультет вычислительной техники и информатики, преподавал в этом университете, а затем в Донецком институте проблем искусственного интеллекта и Сургутском государственном университете, доцент, к.т.н. Работал ведущим инженером-программистом в лаборатории геоинформационных систем "СургутГазПром", руководил отделом разработки корпоративной системы электронного документооборота в компании "Летограф". Сейчас работает ведущим инженером-программистов в исследовательском центре компании Samsung в Москве. Специализируется на проектировании баз данных, data mining, имитационном моделировании, теории массового обслуживания и численных методах.
Как ускорить поиск в больших таблицах: иерархические битовые индексы

Иерархические битовые индексы строятся на основе обычных битовых индексов – стандартном инструменте промышленных СУБД – позволяя ускорить обработку интервальных запросов для больших таблиц. Однако, для достижения кратного повышения производительности выполнения поиска требуется оптимизация. Применение битовых индексов в модифицированном виде, а не в виде, предоставляемом СУБД, существенно повышает эффективность поиска, причем затраты на такую модификацию с лихвой окупаются кратным повышением производительности обработки запросов. В докладе рассмотрены простые, но эффективные методы оптимизации иерархии индексов и приведены результаты практического использования полученного решения при эксплуатации информационных систем на базе промышленных СУБД.
Вернуться
к докладчикам
Дмитрий Пудов, Angara Technologies Group
В 2001 году закончил Московский государственный институт электроники и математики по специальности "Вычислительные машины, комплексы, системы и сети". Более десяти лет работает в сфере информационной безопасности и системной интеграции. Возглавлял подразделение информационной безопасности в Военно-страховой компании. Сейчас – технический директор компании Angara Technologies Group.
DataOps: безопасность данных. Проблемы и решения

-
Вернуться
к докладчикам
Виктор Чернов, NitrosData
Закончил МФТИ, затем аспирантуру МИФИ, к.т.н. Более двадцати лет в ИТ-индустрии, занимаясь различными аспектами работы с данными и знаниями, в том числе, технологиями исследования больших данных, хранения знаний, а также методами самообучения систем. Работал в компании «Российская телевизионная и радиовещательная сеть», Oracle и в ряде стартапов Кремниевой Долины. Сейчас – генеральный директор компании NitrosData.
Мультимодельные СУБД – основа современных корпоративных приложений

-
Вернуться
к докладчикам
Михаил Сеткин, Райффайзенбанк
В 2006 году окончил МИФИ, факультет «Автоматика и электроника» и начал работать в индустрии разработки программного обеспечения для финансовых организаций. До 2008 года работал в компании-крупном производителе автоматизированных банковских систем в качестве системного аналитика, затем перешел в Райффайзенбанк на ту же позицию, а потом стал руководителем проектов, связанных с обработкой больших данных: внедрение корпоративного хранилища данных и хранилища операционных данных (ODS), системы управленческой отчетности (MIS), системы управления взаимоотношениями с клиентами, системы управления качеством данных (DQMS) и др. С 2016 года отвечает в Райффайзенбанке за развитие технологического стека Big Data.
Ролевая модель доступа в корпоративном «Озере» данных

Сегодня Hadoop – один из наиболее используемых инструментов для хранения и обработки больших объемов данных, что и неудивительно, ведь для развертывания работоспособной сборки Hadoop потребуется менее часа. Однако, как показывает практика, в большинстве случаев такие инсталляции не идут дальше установки и настройки базовых параметров, отвечающих за производительность. Серьезных применений Hadoop, используемого в качестве основы для построения корпоративного «Озера» данных емкостью в несколько десятков терабайт с более чем 50 пользователями, обеспечивающего соблюдение всех обязательств по защите персональных данных и защиту конфиденциальной информации не так уж и много. Здесь на помощь приходят такие инструменты как Kerberos и Apache Ranger, на базе которых можно построить ролевую модель доступа к данным, включающую аутентификацию, авторизацию и аудит действий пользователей «Озера» данных на базе Hadoop. Доклад посвящен изложению опыта создания и эксплуатации корпоративного «Озера» данных, разбору нюансов предлагаемого решения, а также анализу возможных альтернатив.
Вернуться
к докладчикам
Валерий Артемьев, Банк России
Окончил МВТУ имени Н.Э. Баумана, проходил стажировку по банковским системам в Великобритании по программе TACIS, изучал методы и средства создания аналитических систем и хранилищ данных в лаборатория IBM Silicon Valley Lab, получил квалификацию бизнес–аналитика по большим данным. В отраслевой лаборатории МГТУ им. Н.Э. Баумана совмест­но с НИИ «Восход» проводил анализ и моде­лирования ИВС специаль­ного на­зна­чения. С 1993 года Валерий работает в подразделении информатизации Центрального банка России, планировал и руководил проектами по web-приложениям, XML-форматам сбора отчетности, хранилищам данных и бизнес­–аналитике. Участвовал в создании централи­зованных систем для блока банков­ского надзора Банка России на основе технологий хранилищ данных и бизнес–аналити­ки: ЕИСПД для монито­рин­га и анализа деятельности кредитных организаций и АКС для анализа платежной информации. Сейчас работает архитектором ИТ-решений в должности консультанта Департамента информационных технологий Банка России.
-

-
Приглашаем:
"|"
Публикации
Подать заявку на доклад
Пожалуйста, укажите свои контакты, тему и аннотацию доклада

Для участия в форуме заполните анкету

До начала форума осталось
Дни
Часы
Минуты
Секунды
Для связи с организаторами
conf@osp.ru
тел. +7 (495) 725-4780

Стоимость участия
при регистрации и оплате до 11.10.18.
Видеозапись докладов - 3000 руб.

на коллективные заявки
от 3-х делегатов на весь период регистрации.
Видеозапись докладов - 3000 руб.
12900 руб.
при регистрации и оплате
с 12.10.18 по 21.11.18.
Видеозапись докладов - 3000 руб.
15900 руб.
при регистрации и оплате
с 22.11.18 по 28.11.18.
Видеозапись докладов - 3000 руб.
Форма заказа
Оставьте ваши контакты
Информационные партнеры
Отель-партнер конференции
Подать заявку на доклад
Пожалуйста, укажите свои контакты,
тему и аннотацию доклада
Мы ждем Вас!
Место проведения:
Отель Palmira Business Club
(Москва, Новоданиловская набережная,6)