ВСЕ О ДАННЫХ КАК ГЛАВНОМ ДРАЙВЕРЕ РАЗВИТИЯ – ОБЩЕСТВА, БИЗНЕСА, ГОСУДАРСТВА
Вернуться на страницу
Форум BIG DATA 2020 – центральное событие года по теме больших данных
и интеллектуальной аналитики.
Все главные темы работы с данными в условиях перехода к цифровой экономике – экономике, основанной на данных.
4 июня 2020 года

Форум BIG DATA 2021 – центральное событие года по теме больших данных и интеллектуальной аналитики

Форум BIG DATA – это неповторимое сочетание
экспертных знаний и всестороннего анализа от визионеров индустрии больших данных
ценного практического опыта
глубокого погружения в детали методик
и технологий работы с данными
НАТАЛЬЯ ДУБОВА
программный директор BIG DATA
«Мы проводим форум BIG DATA в 10-й раз. 10 лет – целая эпоха на рынке больших данных в России.
От споров о терминологии и робких пилотов мы прошли путь к зрелым бизнес-проектам на основе данных,
к глубокой аналитике как инструменту для принятия решений, ко все более активному практическому применению прорывных алгоритмов искусственного интеллекта.

Сегодня работа с данными уже не прерогатива больших компаний финансового сектора и телекома. Данные
и их интеллектуальный анализ нужны всем – с их помощью лечат болезни, борются с бедностью, учат студентов, организуют взаимодействие органов власти с гражданами, управляют трафиком в больших городах.

Компании и госорганизации строят стратегии работы с данными, видят в данных свой ключевой актив,
а в умении извлекать из них ценность – залог роста и развития в цифровой экономике. При этом события 2020 года показали, что на первый план многих инициатив на основе данных выходит человек, его здоровье
и благополучие, а не экономическая выгода. И это очень многообещающая тенденция.

Мы вступаем в эру данных. Форум BIG DATA был и будет вашим надежным компасом
в сложной навигации по новому миру, в основе которого – данные.»
Спикеры
Основные темы BIG DATA 2021
ДАННЫЕ – СТРАТЕГИЧЕСКИЙ АКТИВ
ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
БОЛЬШАЯ ПРАКТИКА: ИСТОРИИ УСПЕХА
И ОПЫТ НЕУДАЧ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
ИНФРАСТРУКТУРА
    • Госуправление на основе данных
    • Диалог государства и бизнеса: пути сотрудничества в области данных
    • Данные в основе экономической устойчивости – уроки пандемии
    • Data-driven бизнес: корпоративная стратегия и культура работы с данными
    • Как зарабатывать на данных: продуктовые инновации, новые бизнес-модели и бизнесы, монетизация данных
    • Безопасность больших данных и большие данные для безопасности
    • Правовое поле больших пользовательских и индустриальных данных
    • Цифровая этика
    • Кадры для работы с данными и ИИ
      • DobroData: социально значимые проекты на основе данных
      • Данные против пандемии и другие медицинские кейсы
      • Антикризисная аналитика: как решения на данных помогают выстоять и победить
      • Данные о людях: клиентская аналитика, цифровой HR
      • Аналитика на производстве, данные Интернета вещей, цифровой двойник
      • Данные в «умном» городе
      • Отраслевой опыт data-driven трансформации:
      ◦ Промышленность
      ◦ ТЭК
      ◦ Фармацевтика
      ◦ Финансы
      ◦ Ретейл
      ◦ Телеком
      ◦ Транспорт
      ◦ Сельское хозяйство
      • Архитектуры хранения и обработки данных: хранилища, озера, фабрики, …
      • Облачные платформы и гибридные инфраструктуры для работы с данными
      • Платформы и инструменты для анализа данных и машинного обучения
      • Инновации в анализе данных: «дополненная» аналитика, анализ текстовых данных и NLP, потоковая аналитика, видеоаналитика
      • Демократизация данных: визуализация и другие инструменты для бизнес-пользователей
      Программа
      Форум BIG DATA 2021 впервые пройдет в гибридном формате.
      Наработанный в 2020-м опыт организации digital-мероприятий позволит объединить традиционные очные выступления и дискуссии с разнообразными онлайн-активностями: спикеры из других регионов и стран,
      мастер-классы и воркшопы в онлайн для самой широкой аудитории.
      Вернутся к программе

      Пленарная сессия
      Данные – основа цифрового лидерства
      Модераторы – Наталья Дубова, «Открытые системы», Елена Семеновская, IDC Russia&CIS


      Данные – стратегический ресурс бизнеса и государства


      Сергей Мацоцкий, основатель, «ГС-Инвест»

      Павел Малков, руководитель, Росстат (приглашен)

      Вера Адаева
      , директор, Яна Коваленко, директор проектов, Центр цифрового развития АСИ
      ДАННЫЕ КАК ОСНОВА СОЗДАНИЯ ЦИФРОВЫХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ЛЮДЕЙ И РЕГИОНОВ


      Практика больших данных

      Владимир Макаров
      , руководитель по цифровизации Комплекса социального развития Москвы,
      ДИТ Москвы
      ПАНДЕМИЯ 2020: НОВЫЙ ИМПУЛЬС ЦИФРОВИЗАЦИИ ОБЩЕСТВА

      Леонид Жуков, старший управляющий директор, Лаборатория по искусственному интеллекту Сбера
      Прорывные разработки в области ИИ (тема предварительно)

      Борис Рабинович, директор Департамента управления данными, Сбер
      НЕВЕРОЯТНАЯ ЛЕГКОСТЬ БЫТИЯ DIGITAL PEOPLE

      Выступление Denodo

      Сергей Золотарев, генеральный директор, Arenadata Software

      Евгений Степанов, руководитель направления Vertica в России, Micro Focus

      TBD
      Вернутся к программе

      Тематический блок
      Данные для бизнес-анализа
      Платформы, решения, практические кейсы BI и продвинутой аналитики

      Иван Фост, руководитель Департамента управления данными, Аналитический центр при Правительстве РФ
      ПРОЕКТЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ДАННЫХ: КАК ИХ РЕАЛИЗУЮТ В ГОССЕКТОРЕ

      Олег Гиацинтов, технический директор, DIS Group

      Юрий Емельянов, архитектор, Анастасия Куликова, team lead команды аналитиков,
      Илья Поздняков, управляющий директор, Сбер
      СУПЕРМАРКЕТ ДАННЫХ — ЕДИНОЕ ОКНО ВО ВСЕЛЕННУЮ ДАННЫХ СБЕРА

      Сергей Шестаков, генеральный директор, Дмитрий Дорофеев, главный архитектор, Luxms
      БЫСТРАЯ АНАЛИТИКА НА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

      Дмитрий Карбасов, руководитель управления промышленного искусственного интеллекта,
      Евразийская Группа
      ЗАКУПКИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ: КАК ПОВЫСИТЬ ПРОЗРАЧНОСТЬ С ПОМОЩЬЮ ЕДИНОЙ БАЗЫ ЦЕН

      Станислав Ляховецкий, директор по управлению портфелем проектов, «Лаборатория продвинутой аналитики» ВТБ

      Спикер компании «Деловые линии»
      Вернутся к программе

      Тематический блок
      Данные для ИИ
      Платформы, решения, практические кейсы машинного обучения и ИИ
      Выступление Denodo

      Александр Мотузов, начальник управления методологии и разработки математических моделей, НЛМК
      ИНДУСТРИАЛИЗАЦИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ КОМПАНИИ

      Алексей Коваленя, технический консультант департамента больших данных и безопасности, Atos в России и СНГ

      Выступление РДТЕХ
      Вернутся к программе

      Кадровый вопрос
      АНАЛИТИКА В HR И ОБРАЗОВАНИИ, ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
      Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных», Университет 20.35
      Проекты на данных в HR (тема предварительно)

      Иван Исаев, директор направления анализа данных, МТС
      СИСТЕМА АНАЛИЗА ЦИФРОВОГО СЛЕДА СОТРУДНИКА — «СЕРДЦЕ», ДВИЖУЩЕЕ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИЕЙ
      Вернутся к программе

      Круглый стол
      ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ОТРАСЛИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ С УЧЕТОМ ПОЯВЛЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-ПРАВОВЫХ РЕЖИМОВ
      Модератор:
      Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных


      28 января 2021 года вступил в силу закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в РФ» (ЭПР). Закон предполагает, что тестирование инновационных технологий не будет сдерживаться ограничительными нормами.

      На площадке организации «Цифровая экономика» готовятся первые проекты ЭПР для «цифровых песочниц». В «песочницах» компании смогут внедрять инновационные решения в установленных границах и оценивать их эффективность без риска нарушить действующее законодательство. Одно из наиболее важных направлений для ЭПР – проекты на основе больших данных с использованием продвинутой аналитики и искусственного интеллекта.

      Участники круглого стола обсудят:

      • Что дает закон об ЭПР гражданам и государству?
      • Зачем ЭПР бизнесу и какие эксперименты с большими данными можно проводить в «цифровых песочницах»?
      • Остаются ли риски ЭПР? Как сделать «цифровые песочницы» безопасными?
      • Что такое обезличивание персональных данных? Какие методы обезличивания приемлемы, какие будут тестироваться в «песочницах»?
      • Как методы обезличивания могут повлиять на бизнес и как это связано с ЭПР?

      Участие подтверждают:

      • Алексей Нейман, исполнительный директор, Ассоциация больших данных
      • Владислав Онищенко, президент, Фонд «Центр стратегических разработок»
      • Василий Пушкин, директор Департамента развития цифровой экономики, Минэкономразвития России
      • Дмитрий Тер-Степанов, заместитель генерального директора, АНО «Цифровая экономика»
      • Александр Филатов, начальник Управления по работе с данными в распределенных вычислительных сетях, ДИТ Москвы

      К участию приглашены представители организаций:
        • Администрация Президента
        • Минцифры РФ
        • Роскомнадзор
        • Агентство стратегических инициатив
        Вернутся к программе

        Воркшоп
        IPA: ЭВОЛЮЦИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ И НОВЫЙ УРОВЕНЬ ПРОЦЕССНОЙ АНАЛИТИКИ
        Наталья Роменская, независимый эксперт

        Оптимизация бизнес-процессов и их автоматизация — лейтмотив крупного бизнеса на протяжении нескольких десятилетий. Каждые несколько лет возникают новые технологии, мы были свидетелями появления BPM, RPA, Process Discovery и др. Сейчас организации все чаще смотрят в сторону умной автоматизации (intelligent process automation) — концепции, которая объединяет в себе несколько направлений и позволяет выполнять сложные процессы с принятием решений без участия человека.
        В ходе онлайн-воркшопа разберемся с терминологией IPA, ее целью и ограничениями; обсудим, какие технологии сделали умную автоматизацию возможной, а также разберем процессы с использованием IPA.
        Вернутся к программе

        Тематический онлайн-блок
        Данные для медицины
        Решения и практические кейсы аналитики и ИИ в медицине

        Александр Гусев, директор по развитию проекта Webiomed,
        ассоциация «Национальная база медицинских знаний»
        БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ РОССИЙСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ: КОПИТЬ НЕЛЬЗЯ ИСПОЛЬЗОВАТЬ

        Никита Николаев, операционный директор, Celsus
        КАК ОПТИМИЗИРОВАТЬ ПРОЦЕСС РАЗМЕТКИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ И ОТБОР ВРАЧЕЙ-РАЗМЕТЧИКОВ?


        Круглый стол
        КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕДИЦИНСКИЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ИИ-РЕШЕНИЙ: ГДЕ ИХ ВЗЯТЬ?


        Модератор: Николай Павлов, Chief Medical Data Officer, Радиология Москвы

        Пандемийный год дал шанс сдвинуть с мертвой точки проблему доступа к большим массивам обезличенных медицинских данных для разработчиков ИИ-решений. Внимание общества к медицинским ИТ, инвестиционные потоки, готовность регуляторов к более оперативному изменению нормативной среды — насколько удалось использовать эти условия, чтобы наладить процесс создания качественных дата-сетов? Эксперты обсудят текущую ситуацию с доступом к качественным медицинским данным
        и дальнейшие перспективы в этой сфере, а также поделятся лайфхаками в добыче данных.
        • Что изменилось в вопросах доступа к медицинским данным за последний год?
        • Удалось ли использовать шансы, "предоставленные" пандемией: повышенное внимание к теме
        и готовность регуляторов оперативнее реагировать на происходящее?
        • Какие проблемы остаются нерешенными и почему?
        • Какой опыт пандемийного года пригодится в «мирной жизни»?
        • Какие шаги требуются от профессионального сообщества, чтобы обеспечить медицинскому ИИ правильное «питание»?

        Приглашены к участию:
        • Александр Гусев, Webiomed
        • Борис Зингерман, Инвитро
        • Владимир Макаров, ДИТ Москвы
        • Евгений Никитин, Celsus
        • Александра Орехович, ФРИИ,
        • Павел Пугачев, Минздрав РФ
        Мы ждем на форуме
        • руководителей и владельцев компаний и менеджеров бизнес-подразделений
        • директоров по данным (Chief Data Officer)
        • директоров по цифровой трансформации
        • директоров по ИТ
        • бизнес-аналитиков и исследователей данных
        BIG DATA 2020:
        как это было
        Здесь вы можете узнать какие спикеры принимали участие в BIGDATA 2018
        Close
        Close
        Для связи с организаторами
        conf@osp.ru
        Вернуться
        к докладчикам
        Вера Адаева, директор, Центр цифрового развития АСИ
        Окончила юридический факультет Ульяновского государственного университета, кандидат юридических наук. В 2003-2010 годах работала в коммерческих структурах.
        В октябре 2011 года присоединилась к команде Агентства стратегических инициатив, где в структуре Департамента по развитию партнерской сети курировала внедрение Стандарта деятельности органов исполнительной власти субъекта РФ по обеспечению благоприятного инвестиционного климата в регионе. Затем в структуре корпоративного департамента Агентства 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 директором Центра цифрового развития АСИ, где занимается управлением на основе данных, внедрением цифровых решений в регионах и внедрением цифровых технологий в деятельности Агентства.
        ДАННЫЕ КАК ОСНОВА СОЗДАНИЯ ЦИФРОВЫХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ЛЮДЕЙ И РЕГИОНОВ

        Сегодня технологии искусственного интеллекта и анализа данных могут раскрывать новые способы решения социальных проблем и значительно улучшить качество жизни человека. Прогнозирование уровней воды в период весеннего половодья, распознавание азбуки Брайля, создание алгоритма автоматизированной обработки обращений граждан, мониторинг и предсказание аварийности на дорогах – задачи, решение которых уже предложено дата-сообществом, благодаря чему жизнь людей становится комфортней.
        Но технологии — это не «серебряная пуля»: решение социально значимых задач требует согласованных совместных усилий всех заинтересованных участников. При этом, именно разумное использование больших данных может стать катализатором социальных изменений в нашей жизни.
        В рамках выступления расскажем про ряд социальных проектов, инициированных конкурсом АСИ World AI&Data Challenge, которые уже внедрены в регионах России и демонстрируют заметное положительное влияние на жизнь людей. Поговорим о том, как непродуманная постановка задач и недостаток качественных наборов данных могут стать препятствиями для поиска их эффективных решений. Также поделимся опытом исследования и взаимодействия с сообществами, выявления их ифлюенсеров и вовлечения в проекты АСИ.
        Вернуться
        к докладчикам
        Яна Коваленко, директор проектов, Центр цифрового развития АСИ
        В 2006 году окончила Магнитогорский государственный технический университет по специальности «математические методы в экономике», в 2017-м — Московскую школу управления «СКОЛКОВО». С 2006 по 2018 год работала на разных, в том числе руководящих позициях на промышленных предприятиях, в коммерческих структурах и органах власти Челябинской области. В 2018 году заняла пост генерального директора АНО «Центр кластерного развития Челябинской области», занималась развитием высокотехнологичных компаний и поддержкой инновационных проектов региона и реализацией НТИ.
        С декабря 2018 года — директор проектов Центра цифрового развития АСИ, лидер проекта Wоrld AI&Data Challenge. Развивает применение технологий AI&Data в органах власти, объединяет и развивает сообщества дата-аналитиков России и других стран для решения глобальных социальных задач и масштабирования лучших практик в мире.
        ДАННЫЕ КАК ОСНОВА СОЗДАНИЯ ЦИФРОВЫХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ЛЮДЕЙ И РЕГИОНОВ

        Сегодня технологии искусственного интеллекта и анализа данных могут раскрывать новые способы решения социальных проблем и значительно улучшить качество жизни человека. Прогнозирование уровней воды в период весеннего половодья, распознавание азбуки Брайля, создание алгоритма автоматизированной обработки обращений граждан, мониторинг и предсказание аварийности на дорогах – задачи, решение которых уже предложено дата-сообществом, благодаря чему жизнь людей становится комфортней.
        Но технологии — это не «серебряная пуля»: решение социально значимых задач требует согласованных совместных усилий всех заинтересованных участников. При этом, именно разумное использование больших данных может стать катализатором социальных изменений в нашей жизни.
        В рамках выступления расскажем про ряд социальных проектов, инициированных конкурсом АСИ World AI&Data Challenge, которые уже внедрены в регионах России и демонстрируют заметное положительное влияние на жизнь людей. Поговорим о том, как непродуманная постановка задач и недостаток качественных наборов данных могут стать препятствиями для поиска их эффективных решений. Также поделимся опытом исследования и взаимодействия с сообществами, выявления их ифлюенсеров и вовлечения в проекты АСИ.
        Вернуться
        к докладчикам
        Дмитрий Карбасов, руководитель управления промышленного искусственного интеллекта, Евразийская Группа
        Более 20 лет в ИТ-индустрии, из них более десяти работает в сфере развития и трансформации бизнеса в промышленных компаниях, ИТ-интеграторах и вендорах. Имеет богатый опыт практического применения технологий искусственного интеллекта, а также управления разработкой и развития инновационных ИТ-продуктов и сервисов. В международной группе компаний «Евразийская Группа» создал «с нуля» подразделение, которое ведет проекты по разработке и внедрению технологий ИИ в процессы добычи и производства, а также проекты по оптимизации процессов планирования и закупок.
        ЗАКУПКИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ: КАК ПОВЫСИТЬ ПРОЗРАЧНОСТЬ С ПОМОЩЬЮ ЕДИНОЙ БАЗЫ ЦЕН

        Технологии искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов и получения принципиально новых возможностей применяются в России более десяти лет в таких отраслях как финансы, телеком, ретейл. Традиционно промышленные корпорации отстают с внедрением новых цифровых технологий, в том числе с использованием ИИ, но потребность в этих технологиях и ожидания от них очень высоки.
        В своем докладе хочу рассказать о новых возможностях, которые дают цифровые технологии для оптимизации процесса закупки: автоматическая загрузка ценовой информации о торгах на внешнем рынке, ее привязка к каталогу компании и различные виды продвинутой аналитики на основе данной информации. Поговорим также о перспективах сотрудничества между промышленными корпорациями с целью обмена ценовой закупочной информацией для более глубокого понимания ценовых предложений на рынке.

        Вернуться
        к докладчикам
        Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных», Университет 20.35
        Андрей — одна из ключевых фигур в сфере цифровой трансформации образования в России. В Университете 20.35 (центр исследований и разработок в области обучения на основе ИИ и данных) возглавляет исследовательские проекты по метакогнитивной диагностике, анализу цифрового следа и траекториям адаптивного обучения на основе ИИ. Более 15 лет занимается вопросами методологии высшего и школьного образования, автор ряда активно используемых методик. Преподает инженерию образовательных данных в Высшей школе экономики. Основал успешную частную школу, в которой предусмотрено проектное обучение, игровые дисциплины, индивидуальные формы обучения и практика взаимного наставничества. В России и за рубежом Андрей также известен своим опытом игрового обучения, разработал и выпустил более 130 образовательных игр.


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Александр Мотузов, начальник управления методологии и разработки математических моделей, НЛМК
        В компании НЛМК Александр отвечает за создание центра экспертизы по анализу данных и моделированию. Руководит разработкой платформы анализа данных и моделирования (DSML платформа), отвечает за методологию разработки и эксплуатацию моделей машинного обучения. До работы в НЛМК Александр возглавлял практику по анализу данных в России и СНГ в консалтинговой компании КПМГ. С 2009 года работал в команде качества поиска Яндекс, где разрабатывал и внедрял методы машинного обучения в поисковые системы.
        ИНДУСТРИАЛИЗАЦИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ КОМПАНИИ

        Платформа для разработки и эксплуатации систем машинного обучения (DSML платформа) является частью программы индустриализации машинного обучения (ML Operationalization) в металлургической компании НЛМК.
        На протяжении всего жизненного цикла модели требуется вносить изменения в метод обучения. Разработка модели является неотъемлемой частью эксплуатации системы машинного обучения, а data scientist участвует в процессе эксплуатации. DSML платформа помогает data scientist'у эксплуатировать модели, не требуя от него глубоких знаний в software engineering. Александр расскажет про архитектуру DSML платформы, как процесс разработки систем машинного обучения связан с процессом разработки DSML платформы, о влиянии цикла разработки продуктов на архитектуру платформы и ML систем цифровых продуктов. Поговорим о том, какая операционная модель позволила внедрить принципы MLOps, DataOps, добиваться нужной скорости разработки и стабильности систем машинного обучения, а также о роли центров экспертизы Data Science и DevOps в программах индустриализации машинного обучения.

        Вернуться
        к докладчикам
        Александр Гусев, директор по развитию проекта Webiomed, ассоциация «Национальная база медицинских знаний»
        Получил высшее техническое образование, кандидат технических наук. В 2007 году вместе с партнерами основал компанию «Комплексные медицинские информационные системы» («К-МИС»), ставшую сегодня одним из ведущих разработчиков медицинского ПО в России. С 2017 года занимается развитием системы прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта Webiomed.
        Область интересов: цифровое здравоохранение, искусственный интеллект, медицинские информационные системы. Член наблюдательного совета ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта для медицины «Национальная база медицинских знаний», член экспертного совета Министерства здравоохранения РФ по вопросам использования информационно-коммуникационных технологий в системе здравоохранения, программный директор курса подготовки руководителей в сфере цифровой трансформации здравоохранения ВШГУ. Ответственный редактор журнала «Врач и информационные технологии». Автор почти 150 работ по разработке и внедрению медицинских информационных систем.
        БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ РОССИЙСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ: КОПИТЬ НЕЛЬЗЯ ИСПОЛЬЗОВАТЬ

        Начиная с 2011 года в нашей стране развивается проект создания единой государственной информационной системы здравоохранения (ЕГИСЗ). За это время на информатизацию здравоохранения было потрачено порядка 80 млрд руб. Благодаря гигантским государственным инвестициям практически в каждом регионе создана базовая инфраструктура, включая защищенные сети и ведомственные центры обработки данных. Поликлиники и больницы оснащены компьютерами и медицинскими информационными системами (МИС). В некоторых регионах МИС внедрены в 100% медицинских организаций и повсеместно ведутся подробные электронные медицинские карты. Лабораторная и лучевая диагностика практически полностью перешла на цифровые технологии.
        Таким образом, сегодня в России действительно накапливаются огромные массивы медицинских данных в цифровом виде. Однако ни рынка сервисов на основе этих данных, ни рынка искусственного интеллекта для здравоохранения, который питался бы этими данными как «новой нефтью», у нас пока не сложилось. В чем же проблема и каковы сейчас основные сложности на пути создания этих рынков?
        В выступлении будет представлен обзор проблем развития российского рынка искусственного интеллекта для здравоохранения, а также практический опыт сбора больших медицинских данных, извлечения из них информации и создания продуктов и услуг на их основе.
        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Наталья Роменская, независимый эксперт
        Выпускница Финансовой академии при Правительстве РФ. Восемь лет опыта работы в банковской деятельности (ВТБ, Сбербанк, Citigroup) по направлениям оптимизации бизнес-процессов, управления проектами по разработке инновационных продуктов, услуг и процессов. Имеет также опыт консалтинговой деятельности: с 2011 по 2016 год занималась в компании PwC стратегией и операциями банков, предоставлением консультационных услуг в области казначейства и товарно-сырьевых операций, инвестиционным консультированием и финансовым планированием.
        В настоящее время выступает независимым консультантом корпораций по цифровой трансформации, роботизации бизнес-процессов, искусственному интеллекту и биометрии.
        IPA: эволюция автоматизации процессов и новый уровень процессной аналитики
        Онлайн-воркшоп


        Оптимизация бизнес-процессов и их автоматизация — лейтмотив крупного бизнеса на протяжении нескольких десятилетий. Каждые несколько лет возникают новые технологии, мы были свидетелями появления BPM, RPA, Process Discovery и др. Сейчас организации все чаще смотрят в сторону умной автоматизации (intelligent process automation) — концепции, которая объединяет в себе несколько направлений и позволяет выполнять сложные процессы с принятием решений без участия человека.
        В ходе онлайн-воркшопа разберемся с терминологией IPA, ее целью и ограничениями; обсудим, какие технологии сделали умную автоматизацию возможной, а также разберем процессы с использованием IPA.

        Вернуться
        к докладчикам
        Иван Исаев, директор направления анализа данных, МТС
        Иван — эксперт в области внедрения технологий AI и ML для цифровой трансформации корпораций. Руководил направлением Data Science в компании Altarix, где занимался решениями прогнозной аналитики для предприятий телекоммуникационной, химической, металлургической и нефтегазовой индустрий. В 2014 году основал компанию Astera.in – резидента Сколково, который специализируется на предсказательном моделировании процессов предприятий непрерывного производства.
        С 2014 года выступил как ведущий эксперт в 8 крупных промышленных проектах по внедрению технологий анализа данных, ML и AI. Суммарный экономический эффект проектов составил более 1 млрд рублей для отраслей телекоммуникаций и непрерывной сырьевой промышленности.
        В МТС в должности директора направления анализа данных отвечает за разработку решений на основе технологий ML и AI для повышения эффективности технического блока компании и тиражирования успешных внутренних методологий внедрения AI и ML на внешний рынок.
        СИСТЕМА АНАЛИЗА ЦИФРОВОГО СЛЕДА СОТРУДНИКА — «СЕРДЦЕ», ДВИЖУЩЕЕ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИЕЙ

        Массовое использование цифровых инструментов позволяет получить недоступный ранее объем статистических данных о работе персонала — так называемый "цифровой след сотрудника". Созданная в МТС система структурирования и анализа цифрового следа стала ключевой движущей силой организационной трансформации компании, поскольку она позволяет сформировать полную, независимую, прозрачную и оперативную картину происходящего, необходимую для анализа бизнес-процессов.
        В докладе продемонстрируем, как анализ цифрового следа сотрудника позволяет сделать работу компании более эффективной за счет
        • упрощения процессов (за счет выявления инсайтов через анализ данных о существующих бизнес-процессах и затем автоматизации части процессов методами ML и AI);
        • выявления конкретных функций и задач для автоматизации методами ML и AI;
        • оптимизации расходов на ФОТ благодаря автоматизации рутинных задач;
        • развития компетенций сотрудников;
        • формирования проектных команд.
        Вернуться
        к докладчикам
        Сергей Шестаков, генеральный директор, Luxms
        Предприниматель в сфере высоких технологий, основатель группы компаний Luxms. В настоящее время сфокусирован на задачах бизнес-аналитики: визуализации и массивно-параллельной обработке данных, в том числе с применением методов ИИ.
        Окончил Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, к.т.н. Диссертация посвящена применению методов ИИ для планирования сбора информации.
        БЫСТРАЯ АНАЛИТИКА НА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

        На нескольких крупных проектах инженеры компании ЯСП (входит в группу Luxms) столкнулись с проблемой снижения быстродействия. Сложности возникали при визуализации больших объемов данных в реальном времени для сотен одновременно работающих пользователей. Решением стала двухступенчатая оптимизация быстродействия системы:

        • во-первых, оптимизация ETL-алгоритмов и создание горячего слоя хранения,
        • во-вторых, оптимизация исполнения бизнес-логики за счет датацентричной архитектуры сервера визуализации.
        Идеи были опубликованы в докладах ACM и на конференциях PostgresConf 2019 в Нью-Йорке и Greenplum Summit 2020 и реализованы в BI-платформе Luxms BI. Результат — скорость работы на реальных данных с обработкой десятков миллионов записей в разы превышает показатели других систем, при этом стоимость владения в несколько раз ниже зарубежных аналогов. ПО зарегистрировано в Едином Реестре, №3366.
        В выступлении расскажем об особенностях решения и опыте его использования в компаниях энергетического, телекоммуникационного, транспортно-логистического секторов.
        Вернуться
        к докладчикам
        Дмитрий Дорофеев, главный архитектор, Luxms
        Компьютерный гик с навыками программирования на многих языках. Создал десятки сайтов интернет-магазинов и мобильных приложений. Спроектировал Luxms BI. В настоящий момент фокусируюсь на Big Data, IoT, MPP и других современных технологиях обработки данных.
        Окончил Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, прикладная математика.
        БЫСТРАЯ АНАЛИТИКА НА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

        На нескольких крупных проектах инженеры компании ЯСП (входит в группу Luxms) столкнулись с проблемой снижения быстродействия. Сложности возникали при визуализации больших объемов данных в реальном времени для сотен одновременно работающих пользователей. Решением стала двухступенчатая оптимизация быстродействия системы:

        • во-первых, оптимизация ETL-алгоритмов и создание горячего слоя хранения,
        • во-вторых, оптимизация исполнения бизнес-логики за счет датацентричной архитектуры сервера визуализации.
        Идеи были опубликованы в докладах ACM и на конференциях PostgresConf 2019 в Нью-Йорке и Greenplum Summit 2020 и реализованы в BI-платформе Luxms BI. Результат — скорость работы на реальных данных с обработкой десятков миллионов записей в разы превышает показатели других систем, при этом стоимость владения в несколько раз ниже зарубежных аналогов. ПО зарегистрировано в Едином Реестре, №3366.
        В выступлении расскажем об особенностях решения и опыте его использования в компаниях энергетического, телекоммуникационного, транспортно-логистического секторов.
        Вернуться
        к докладчикам
        Леонид Жуков, старший управляющий директор, Лаборатория по искусственному интеллекту Сбера
        Леонид возглавил Лабораторию искусственного интеллекта ПАО «Сбербанк» в сентябре 2020 года. Отвечает за развитие лаборатории и разработку инновационных решений на основе искусственного интеллекта для Сбера и его экосистемы.
        В 2015 году Леонид присоединился к Boston Consulting Group (BCG) для создания и развития направления Data Science — BCG GAMMA, в 2018-20 годах руководил московским подразделением BCG GAMMA. До прихода в BCG был директором Data Science в компании Ancestry, исследователем в Yahoo! и Калифорнийском технологическом институте, а также сооснователем и техническим директором стартапа в области информационной безопасности «Трафика».
        Леонид Жуков — один из ведущих экспертов в России в области анализа больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Профессор Департамента анализа данных и искусственного интеллекта на Факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, многократно становился «лучшим преподавателем» года.

        Вернуться
        к докладчикам
        Владимир Макаров, заместитель руководителя Департамента информационных технологий, руководитель по цифровизации Комплекса социального развития Москвы
        Владимир назначен заместителем руководителя ДИТ города Москвы в 2012 году. Отвечает за совершенствование управленческих и информационных сервисов столичной социальной сферы в области здравоохранения и образования, способствуя решению самых нетривиальных задач и последовательному развитию инновационных отечественных разработок.
        С 2011 года руководит созданием и внедрением Единой медицинской информационно-аналитической системы (ЕМИАС). При его непосредственном участии произведено глобальное техническое перевооружение инфраструктуры амбулаторных учреждений Москвы, запущены десятки общегородских сервисов, которые обеспечивают эффективное взаимодействие пациента и врача.
        В качестве руководителя по цифровизации Комплекса социального развития Москвы Владимир координирует развитие проектов в рамках единой цифровой платформы здравоохранения, которая позволяет городу собирать и обрабатывать огромные массивы медицинских данных для создания уникальных решений и сервисов. Владимир также курирует реализацию ИТ-проектов в сфере образования Москвы, в частности проект "Московскую электронную школу" (МЭШ). Под его управлением организован запуск информационной системы «Московское долголетие» для граждан пенсионного возраста.
        ПАНДЕМИЯ 2020: НОВЫЙ ИМПУЛЬС ЦИФРОВИЗАЦИИ ОБЩЕСТВА


        Вернуться
        к докладчикам
        Борис Рабинович, директор Департамента управления данными, Сбер
        Более 15 лет проработал в консалтинговых организациях, отвечая за такие области, как внедрение хранилищ, отчетности, систем управления справочниками. Позднее в компании «Сбербанк Технологии» возглавлял центр компетенции BI, а затем департамент BI и больших данных. При реструктуризации перешел в Сбербанк на позицию руководителя управления по загрузке данных, задачей которого была организация процессов и инструментов загрузки данных на платформу банка. Летом 2019 года Борис стал директором департамента управления данными, и сегодня как CDO Сбербанка отвечает за все централизованные функции по работе с данными банка и программу создания Фабрики данных.
        НЕВЕРОЯТНАЯ ЛЕГКОСТЬ БЫТИЯ DIGITAL PEOPLE

        В современном бизнесе растет количество специалистов, работающих с данными: data scientist, дата-инженеры, аналитики и др., которым жизненно необходимо иметь быстрый и легкий доступ к данным и инструментам работы с ними. А это зачастую не так просто, как кажется: нужно найти данные, инфраструктуру, инструменты, разработать и вывести модель в пром, решить вопросы с качеством данных. И в крупной компании на это может уйти не один месяц. Это неэффективно. Ведь это не только невыполненные планы, но и недополученные доходы компании…
        В рамках выступления будет показан подход Сбербанка к решению задачи организации рабочего места digital people, позволяющего за один день решить все эти вопросы. Отмечено, какие сложности пришлось преодолеть для создания уникального сервиса. Продемонстрирована оптимальная конфигурация рабочего места специалистов в области данных.
        Вернуться
        к докладчикам
        Анна Серебряникова, президент, Ассоциация больших данных
        Анна Серебряникова — одна из ключевых персон в сфере технологий больших данных и искусственного интеллекта в России, признанный эксперт по направлению цифровизации бизнеса и экономики.
        Президент Ассоциации больших данных, заместитель генерального директора USM Management, руководитель рабочей группы «Информационная инфраструктура» АНО «Цифровая экономика». Помимо этого, Анна является членом наблюдательного совета по участию «МегаФона» в совместном предприятии операторов мобильной связи России по внедрению технологии 5G.


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Иван Фост, руководитель Департамента управления данными, Аналитический центр при Правительстве РФ
        Работал в сфере ИТ по направлению автоматизации и информатизации федеральных и региональных органов власти, в том числе в Правительстве Москвы над проектами, связанными с открытыми данными и созданием платформ управления госданными (методология, стандарты, технологии, взаимодействие с бизнесом).
        С 2019 года в Аналитическом центре при Правительстве РФ Иван занимается созданием и продвижением НСУД, внедрением практических проектов по цифровизации в ФОИВ и РОИВ.
        Выпускник МГУ им. Ломоносова, МВА-IT — Высшая школа экономики.
        ПРОЕКТЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ДАННЫХ: КАК ИХ РЕАЛИЗУЮТ В ГОССЕКТОРЕ

        Иван расскажет про мифы государственной цифровизации (баланс «ожидания и лозунги – реальная жизнь»). Приведет примеры реализации проектов по цифровизации в регионах (в части управления, основанного на данных), расскажет об их практической пользе и потенциале тиражирования.
        Вернуться
        к докладчикам
        Николай Павлов, Chief Medical Data Officer, Радиология Москвы
        Николай — невролог, руководитель проекта подготовки медицинских датасетов в Научно-практическом клиническом центре диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы, занимается автоматизированным тестированием сервисов искусственного интеллекта на эталонных наборах данных.
        Имеет успешный опыт научно-аналитической работы над проектами для правительства Москвы по подготовке и обучению медицинских кадров в здравоохранении, внедрении систем мотивации медицинских сотрудников. В Сколковском институте науки и технологий занимал должность заместителя руководителя проекта НТИ по созданию информационно-аналитической системы обработки больших нейроданных. Победитель конкурса «УМНИК» в 2020 году, реализует проект по автоматизированному тестированию сервисов искусственного интеллекта на эталонных наборах данных.
        Закончил Первый МГМУ им. Сеченова, магистр государственного и муниципального управления в сфере здравоохранения (Высшая школа экономики).


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Евгений Степанов, руководитель направления Vertica в России и СНГ, Micro Focus
        Евгений отвечает за продвижение решений Micro Focus Big Data в России и странах СНГ. В сфере информационных технологий работает более 10 лет, и в разное время отвечал за разработку высоконагруженных систем, внедрение 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 анализа больших данных – Vertica.


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Сергей Золотарев, генеральный директор, управляющий партнер, Arenadata Software
        В 2016 году Сергей основал компанию Arenadata, целью которой является разработка открытой платформы сбора и хранения данных. С 2013 по 2016 годы возглавлял представительство компании Pivotal в России, СНГ и Восточной Европе, где под его руководством были реализованы одни из первых в России проекты в области больших данных.
        Работал в крупнейших мировых ИТ-компаниях EMC, Avaya, Microsoft, Compaq.
        Сергей занимается проектами с большими данными более 10 лет, является ведущим отраслевым экспертом России. Член экспертного совета национальной премии CDO Award.
        Закончил МГТУ им. Н.Э. Баумана (Кибернетические системы) и Open University of London (MBA).


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Алексей Коваленя, технический консультант департамента больших данных и безопасности, Atos в России и СНГ
        Алексей в ИТ-индустрии более 19 лет: занимался проектами по построению различных решений для ЦОД, защите данных и непрерывности бизнеса в компаниях Oracle, Symantec (Veritas), Крок.
        Выпускник МГТУ им. Баумана.


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Никита Николаев, операционный директор, Celsus
        Никита обладает восьмилетним опытом управления проектами в области консалтинга, финансовых технологий. Является соучредителем ряда компаний. По образованию экономист-математик, выпускник СПбГЭУ.
        КАК ОПТИМИЗИРОВАТЬ ПРОЦЕСС РАЗМЕТКИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ И ОТБОР ВРАЧЕЙ-РАЗМЕТЧИКОВ?

        Размеченные верифицированные медицинские данные – одна из самых значимых проблем в построении эффективной системы на базе искусственного интеллекта.
        В своем выступлении Никита расскажет, как организовать и оптимизировать процесс разметки сырых медицинских данных, решать конфликты разметки , оценивать ее качество, снизить затрачиваемое время на разметку исследования.
        В докладе будут представлены не только общедоступные знания, но и ряд инсайтов. Также слушатели познакомятся с процессом отбора разметчиков данных и узнают, что такое #ВызовРадиологу.
        Вернуться
        к докладчикам
        Андрей Майоров, технический директор, РДТЕХ
        АНАЛИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА ПРИМЕРЕ СЕРВИСА ЦИФРОВОЙ МЕДИЦИНЫ ACTENZO

        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Максим Милков, технический директор Департамента анализа данных, Softline AI
        ТЕХНОЛОГИИ NLP ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ И ДОКУМЕНТООБОРОТА

        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Олег Гиацинтов, технический директор, DIS Group
        Олег более 20 лет в ИТ-индустрии, из которых 15 лет – руководство ИТ-проектами. Работал в компаниях ЛАНИТ, АВТОМИР и XEROX. Эксперт в области стратегического управления и интеграции данных, обеспечения качества и управления нормативно-справочной информацией (мастер-данными), управления знаниями, а также построения дата-центричных бизнес-процессов. Сейчас – технический директор компании DIS Group, где отвечает за консалтинг, обучение партнеров и клиентов, а также руководит техническими специалистами и собственными разработками компании.
        Закончил МГТУ им. Н.Э.Баумана.
        ДЕМОКРАТИЗАЦИЯ ДАННЫХ НА ПРАКТИКЕ
        Вернуться
        к докладчикам
        Станислав Ляховецкий, директор по управлению портфелем проектов, «Лаборатория продвинутой аналитики» ВТБ
        Станислав имеет более 15 лет опыта внедрения систем класса HR, Payroll, Employee Self-Service и Human Capital Management в российских и международных компаниях (Philip Morris International, Sony, TNK-BP, Lukoil, Deutsche Bank, Ritz-Carlton, МТС, OBI и др.). Занимался инфраструктурными проектами в компании «Роснефть», внедрял инструменты управления рисками в Сбербанке. Закончил МФТИ по специальности «Прикладная математика и физика» (магистр).


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Сергей Мацоцкий, основатель, «ГС-Инвест»
        Сергей Мацоцкий — известный ИТ-предприниматель и инвестор, который стоял у истоков российского рынка ИТ и участвовал в создании известных технологических корпораций. За более чем 30-летнюю предпринимательскую карьеру Сергей выступил партнером в масштабных проектах по цифровизации крупнейших российских компаний и государственных структур.
        Основатель и совладелец группы ИТ-компаний «ГС-Инвест», в состав который входят компании БФТ, Arenadata, Rubytech, Avanpost и другие.
        Спикер первого форума BIG DATA 2012.


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Александр Кузьмин, главный консультант по технологиям, Pure Storage


        .
        Вернуться
        к докладчикам
        Юрий Емельянов, архитектор, руководитель разработки, Департамент управления данными, Сбер
        До прихода в Сбер Юрий работал в консалтинговых организациях, занимался проектами в области построения хранилищ данных в банковском секторе. Позднее работал в ведущих банках и интернет-компаниях, развивал инфраструктуру по работе с большими данными и их анализу. Занимался проектами по обработке больших данных города в областях транспортной аналитики и человекопотока. Присоединился к команде Сбера в 2019 году, где в данный момент отвечает за архитектуру и разработку продукта «Супермаркет Данных».
        В 2007 году закончил МИФИ, факультет «Кибернетика».

        Анастасия Куликова, team lead команды аналитиков продукта «Супермаркет данных», Сбер

        Более трех лет проработала в консалтинге на проектах по внедрению CRM-систем. Позднее вела одно из направлений по внедрению нового стрима уже в банковской сфере – управление требованиями и спросом всех подразделений банка на развитие ИТ.
        В 2017 году присоединилась к команде Сбера в качестве руководителя направления в Управлении корпоративных данных.
        Последние два года Анастасия работает в команде продукта «Супермаркет данных». Отвечает за взаимодействие с заказчиками по развитию продукта, руководит направлением аналитики.
        В 2009 году закончила факультет ВМиК МГУ им. Ломоносова.

        Илья Поздняков, управляющий директор, ИТ-лидер кластера загрузки и обогащения данных, Сбер

        В ИТ работает больше 20 лет, из которых 13 лет занимается построением решений в области DWH/Big Data. В Сбере с 2016 года, один из создателей «Фабрики Данных» Сбера, руководитель профильного Центра компетенций Big Data – ключевого разработчика «Фабрики Данных». В настоящее время руководит развитием фреймворков загрузки данных, собственной графовой платформы Сбера и ряда сопутствующих ИТ-решений, а также является лидером большого профессионального сообщества DWH/Big Data.
        До перехода в Сбер занимал руководящие позиции в инвест-банках Renaissance Capital и Deutsche Bank, а также в Samsung Electronics Research. Имеет два высших образования, выпускник факультета ВМиК МГУ.
        СУПЕРМАРКЕТ ДАННЫХ — ЕДИНОЕ ОКНО ВО ВСЕЛЕННУЮ ДАННЫХ СБЕРА

        Мир находится на пике эпохи принятия решений, основанных на данных. Все острее встает вопрос: как быстро найти и получить необходимую информацию?
        Сбер построил гетерогенную аналитическую платформу, состоящую из сплава Big Data и классических MPP-технологий, загрузил туда множество данных, внедрил флагманский продукт «Супермаркет данных» – систему для простого и удобного заказа данных с доставкой в область использования.
        Команда продукта поделится историей создания решения, продемонстрирует его «начинку» и расскажет о планах развития.

        Премиум партнер
        Генеральные партнеры
        Партнеры
        Партнер сессии
        Данные для медицины
        При поддержке
        Книжный партнер
        Информационные партнеры
        Стоимость участия
        в рублях
        7900/9900
        до 08.03.2021/с 09.03.2021
        по коллективной заявке
        от 3-х человек

        9900/12900
        до 08.03.2021/с 09.03.2021
        15900.
        с 25.03.2021
        онлайн формат

        Стоимость участия
        4900