Единственный в России форум для всех, кто на основе данных управляет цифровыми предприятиями
Ключевые темы:
> Оценка эффекта от управления данными и извлечение из них максимальной выгоды > ИИ в управлении данными: повышение качества данных, каталоги, словари > Интеграция и синхронизация данных: методологии, инструменты, ошибки
> Формирование культуры работы с данными > Корпоративная экосистема обработки данных > Инструменты работы с данными для каждого сотрудника предприятия > Лучшие отраслевые практики работы с данными
В программе:
Стратегии
Построение эффективной экосистемы управления данными в условиях ограничений
Единая корпоративная модель данных и промышленные стандарты управления данными
Построение процессов управления монетизацией данных
Культура: распределение ролей и определение владельцев данных
Обеспечение качества данных
Демократизация данных, управление данными в облаках
Технологическая независимость систем управления данными, обеспечение безопасности, поддержка миграции
Архитектуры
Выбор архитектуры и корпоративной модели данных
Интеграция данных — от платформ к экосистемам
Шаблоны управления качеством данных
Непрерывный мониторинг, аудит, контроль качества данных и управление инцидентами
Интеллектуальные технологии анализа данных (бизнес-аналитика, исследование данных, прогнозирование, визуализация и дополненная аналитика)
Архитектуры управления метаданными и данными материально-технического обеспечения
Инструменты
Инструменты сбора, хранения, обработки данных, платформы бизнес-аналитики
Коммерческие и открытые платформы управления данными, средства Self-Service
Инструменты интеграции данных и управления мастер-данными
Средства ИИ для релизации политик Data Governance
Средства управления качеством данных
Работа с метаданными, Data Governance
Практики
Опыт управления метаданными, данными материально-технического обеспечения, НСИ
Учет информационных ресурсов и аналитических моделей
Инвентаризация данных, обработка документов, построение онтологий
Ошибки и проблемы при построении системы управления данными
Новые бизнес-модели на основе данных
Отраслевой опыт: ТЭК, промышленность, финансы, строительство, ретейл и сфера услуг, госсектор, страхование, транспорт-логистика и др.
Вниманию
топ-менеджеров российских и международных компаний
руководителей функциональных подразделений и направлений, ведущих специалистов
директоров по развитию бизнеса
бизнес-руководителей, руководителей проектов и продуктов
аналитиков, консультантов, специалистов по данным
представителей органов власти, профильных ассоциаций и союзов
Более 10 лет опыта управления ИТ-проектами: ГК ДИГТ (ПО для цифровой подписи, решения для операторов связи) – руководитель проектов; Лаборатория МарГУ – руководство научными разработками в области искусственного интеллекта. Автор публикаций, учебных курсов по машинному обучению и Data Science, а также практических решений с применением машинного обучения и работе с данными: обработка естественного языка, компьютерное зрение и предиктивные модели. Сейчас – директор компании «ТриниДата», разработчике онтологической платформы АрхиГраф управления и виртуализации данных.
Вернуться к докладчикам
Алена Беглер, «ТриниДата»
Окончила Санкт-Петербургский государственный университет. Более пяти лет опыта создания онтологий для различных предметных областей: автомобильная промышленность, нефтегаз, управление городскими данными. Сейчас – аналитик в компании «ТриниДата», отвечая за анализ и решение задач заказчиков, используя методы онтологического моделирования.
Вернуться к докладчикам
Владимир Анисимов, «Сибинтек-Софт»
Окончил Московский Индустриальный университет по специальностям Физика и Экономика и Управление на предприятиях машиностроения. Почти 20 лет опыта работы в энергетике: АО «Мосэнергосбыт» – CDTO; «Интер РАО» – внедрение систем бизнес-аналитики в контуре группы, системы автоматизированного сбора задолженности с использованием машинного обучения, применение RPA-технологий в бизнес-процессах юридического блока, внедрение механизмов нормализации данных. Сейчас – директор направления инновационных продуктов «Сибинтек-Софт».
Окончил факультет информатики и систем управления МГТУ им. Н.Э. Баумана по специальности «информационная безопасность». Основоположник направления RPA в России. Почти 15 лет опыта работы в области автоматизации бизнес-процессов, в том числе в сфере роботизации: BТБ, Сбер – директор по продукту; сооснователь и директор по продукту PIX Robotics. Более 70 выполненных RPA-проектов, включая внедрение, аналитику и построение центров компетенций («Лукойл», «Аэрофлот», Bayer и др.). Сертифицированный по ICF (Международная федерация коучинга) коуч, член международного сообщества трекеров ITA (International Trackers Association), ментор более 200 стартапов и предпринимателей, член экспертной коллегии в Фонде Сколково.
Вернуться к докладчикам
Виталий Когтев, «Газпром нефть»
Окончил Сибирскую Аэрокосмическую Академию по специальности «системный анализ» и Санкт-Петербургский Международный Институт Менеджмента (ИМИСП). Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии: управление проектами, системный и бизнес-анализ; внедрение процессов и инструментов Data Governance. Участвовал в проектировании и развертывании новой организационной модели «Управление данными» в «Газпром нефть», выполнял постановку и контроль «образа результата» инструментов управления данными: бизнес-глоссарий, каталог данных, качество данных. Имеет сертификат CDMP (Certified Data Management Professional). Сейчас — руководитель направления методологии управления данными, Управления по организации работы с данными, Дирекции экономики и корпоративного планирования ПАО «Газпром нефть».
Вернуться к докладчикам
Кирилл Евдокимов, Директор практики Data Governance, Adastra
Окончил ВМК МГУ им.М.В.Ломоносова. Почти 20 лет опыта работы в сфере управления данными и бизннес-аналитики. В интересах различных отечественных и международных консалтинговых компаний занимался реализацией хранилищ данных, MDM-решений, аналитических решений (BI, Campaign Management, AML, OpRisk) в крупных российских компаниях банковского, розничного и страхового сектора. В течении трех лет руководил отделом управления данными в Райффайзенбанке, где отвечал за стратегию развития Data Governance, настройку и сопровождение процессов управления метаданными, обеспечение качества данных, управление НСИ, развитие корпоративных хранилищ данных, а также за разработку инструментария self-service BI и проверку гипотез Data Science. Сейчас – директор практики Data Governance в компании Adastra (ГК GlowByte), отвечая за стратегические проекты управления качеством данных, управления метаданными и НСИ, консалтинг по организации процессов Data Governance и разработку стратегии управления данными для заказчиков из различных отраслей экономики.
Вернуться к докладчикам
Алексей Гусев, Банк «ЦентроКредит»
Закончил Московский инженерно-физический институт и Академию народного хозяйства при Правительстве РФ. Работал на руководящих позициях в банках «Уралсиб», «Глобэкс», «Петрокоммерц», «Русский международный банк», отвечая за построение и развитие систем эффективного обслуживания VIP-клиентов и реализацию технологий private banking. Преподает в ИМЭБ РУДН и РТУ МИРЭА. Модератор и участник профильных российских и международных конференций по тематике private banking, автор ряда работ по обслуживанию российских VIP-клиентов/private banking, а также адаптации и практической реализации соответствующих технологий. Сейчас – старший советник Председателя правления Банка «ЦентроКредит».
Российский private banking – драйвер кибергигиены в управлении данными клиентов
Банки, всегда интересовались кибергигиеной данных своих клиентов и даже изредка помогали им в этом, однако лишь в той мере, в которой это требовало обеспечение безопасности и непрерывности управления данными их собственного бизнеса. Причем и в узком смысле – как этого требуют регуляторы, и в широком – как это необходимо для обеспечения устойчивости бизнеса банка. Доклад посвящен обсуждению того, как именно подразделения банковского private banking начинают сегодня заниматься не свойственной им задачей – целенаправленным поиском уязвимостей в защите данных VIP-клиентов, с использованием последних наработок в области искусственного интеллекта (особенно генеративного). Дело в том, что основу этих уязвимостей составляют традиционные ошибки в управлении данными обусловлены организационно-управленческой структурой клиентского бизнеса, оптимизация которой отвечает стратегическим задачам соответствующих подразделений, но уже в рамках нового подхода с позиционированием на кибергигиене данных. Особое внимание в докладе уделяется практике преобразования подразделения private banking в катализатор пересмотра клиентской тактики других подразделений банка, в первую очередь блока кибербезопасности и корпоративного блока.
Вернуться к докладчикам
Яна Яремчук, «Мангазея Технолоджи»
Окончила Российский государственный социальный университет по специальности Автоматизированные системы обработки информации и управления. Более 15 лет опыта в сфере реструктуризации бизнес-процессов, разработки методик, внедрения ИТ-систем и автоматизации деятельности предприятия. Прошла путь от разработчика до CIO в компании HOGART – крупном дистрибуторе, работающем на рынке инженерных систем. Реализовала проекты по логистике склада, транспорта, производства в таких компаниях как «Айсберри», «Абрау Дюрсо», «ПТК», «Эко-Нива», «КСЕП» и др. Имеет степень МВА, а также международную квалификацию по управленческому учету и управлению эффективностью бизнеса CIMA модули P1 и P2 и диплом по Международной финансовой отчетности (DipIFR). Сейчас – руководитель департамента управления проектами в ГК «Мангазея» (Золотодобыча, Девелопмент, Агро, ИТ).
Новое «золото» для золотодобывающей компании
Целевой ИТ-ландшафт в золотодобывающей компании «Мангазея Майнинг» изначально проектировался с расчетом на отечественное ПО. При этом рассматривалось два варианта архитектуры: монолитный (на базе «тяжелой» ERP) и композитный (модульный), который и был принят к реализации. Сегодня в компании развернута композитная, модульная среда. Доклад посвящен анализу практического опыта построрения и эксплуатации ИТ-ландшафта поддержки принятого в компании подхода к управлению данными, а также обсуждению роли нормализованных данных и важности стабильной он-лайн интеграции на базе сервисной шины предприятия. Особое внимание уделено обсуждению вопросов текущего администрирования и поддержки системы интеграции, особенностей трансформации механизмов интеграции, направленных на повышение качества данных для бизнеса, а также разбору ошибок на этапе выполнения проекта.
Вернуться к докладчикам
Ольга Романова, «Газпром нефть»
Окончила МЭИ. Более 15 лет опыта работы в ИТ-индустрии: системный анализ, управление проектами, разработка и внедрение data-продуктов и продуктов интеллектуального анализа. В компании «Газпромнефть-ЦР» в рамках функции "Управления данными" создала команду полного цикла разработки и сервисной поддержки (продукты "под ключ") по направлениям: интеллектуальный анализ документов и текстов («Корпоративный поиск», «Поиск по НСИ», «Цифровой помощник аналитика») с охватом более 70 дочерних обществ и свыше 50 тыс пользователей; BI-отчетность, в том числе на импортонезависимом стеке. Сейчас – руководитель департамента анализа данных и контента в «Газпромнефть ЦР».
Инструменты работы с данными: от поиска к интеллектуальным помощникам
Программа ЦТ в «Газпром нефть» предусматривает организацию управления на основе данных и цифровых двойников, что требует внедрения эффективных процессов Data Governance и разработки data-продуктов. Особая роль отводится работе с неструктурированными данными – внедрение технологий семантической обработки дает возможность реализовать новые пользовательские сценарии работы с контентом, позволяющие сократить время поиска необходимой информации, уменьшить вероятность ошибок, а благодаря возможностям "понимания" корпоративного языка и особенностей нефтегазовой отрасли, делают неструктурированные данные важным источником получения новых знаний. Доклад посвящен обсуждению уроков эволюции от разработки отдельных проектов поиска и анализа к созданию экосистемы продуктов. Особое внимание уделено разбору особенностей подходов к комбинации анализа структурированных и неструктурированных данных, позволяющих перейти к этапам создания новых знаний и интеллектуальных сервисов.
Вернуться к докладчикам
Мария Шабалкова, X5 Group
Окончила СПбГУ. Более 10 лет опыта работы в сфере управления ИТ: S7 Group – разработка и внедрение процессов портфельного управления; Samsung R&D Rus – ведение более 10 проектов. Сертифицированный Product Owner (PSPO I certificate). Сейчас – владелец продукта «Платформа А/B-тестирования», Управление мультивариативного анализа данных, X5 Group.
Инструменты работы с данными: платформа А/B-тестирования для проведения экспериментов
Эффективность тех или иных изменений в магазинах розничной сети сегодня оценивается на основе данных. Платформа А/B-тестирования – один из достоверных способов выяснить, что изменение продаж произошло именно за счет воздействия конкретного фактора. Доклад посвящен обсуждению инструментов и подходов к организации работы бизнес-специалиста, позволяющих ему самостоятельно обрабатывать и анализировать данные, принимая взвешенные решения на их основе, планировать эксперимент и оценивать эффективность своей бизнес-идеи.
Вернуться к докладчикам
Данила Наумов, «М.Видео-Эльдорадо»
Окончил ВМК МГУ им. М.В.Ломоносова. Более 15 лет опыта работы в ИТ-индустрии: SAS Russia – применение математических методов для решения бизнес-задач в интересах крупных российских розничных компаний, фармацевтических предприятий, телекоммуникационных и финансовых корпораций, а также транспортных предприятий; «Утконос» – отвечал за внедрение продвинутой аналитики в бизнес-процессы, создание и эксплуатацию аналитического хранилища данных и систему подготовки аналитической отчетности. Сейчас – CDO в компании «М.Видео-Эльдорадо», где руководит разработкой и внедрением стратегии работы с данными.
Как повысить управляемость цифровым портфелем: Data Governance
В результате выполнения ряда проектов по цифровизации, сегодня в компании эксплуатируются десятки цифровых продуктов и платформ, каждая со своими форматами данных и интерфейсами, что вызывает определенные сложности в управлении. Доклад посвящен анализу уроков, полученных при создании цифровых продуктов, а также возникающих проблем при их применении. Особое внимание уделено обсуждению решения с помощью процессов Data Governance задачи улучшения управляемости цифровым портфелем, а также повышения эффективности и прозрачности входящих в него продуктов.
Вернуться к докладчикам
Варвара Макарьина, «Балтика»
Окончила РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина. Более десяти лет опыта работы в сфере бизнес-аналитики, отчетности и управления данными. Работала в ЦОД Linxdatacenter, затем в компании «Балтика». Сейчас – руководитель направления стандартизации данных и управления знаниями, отвечая за реализацию стратегии Data Governance в Integrated Supply Chain в пивоваренной компании «Балтика»: реализация стратегии Data Governance, развитие направлений Data Catalog & Data Lifecycle, обучение сотрудников принципам управления данными и их применению в работе.
Как перестать беспокоиться и полюбить управление данными
По мере развития цифровых сервисов у многих сотрудников компаний обычно возникает ряд вопросов. Как подобные инициативы повлияют лично на меня и насколько вообще изменится моя работа? Какие сложности предстоит преодолеть, прежде чем изменения станут неотъемлемой частью процессов и начнут восприниматься как преимущество? Доклад, по сути, посвящен обсуждению эволюции корпоративной культуры работы с данными путем анализа изменений в работе сотрудников, создающих и изменяющих данные при формировании корпоративной отчетности объединенной цепочки поставок, что, в конечном итоге, влияет на результаты бизнеса.
Вернуться к докладчикам
Светлана Бова,ВТБ
Окончила Московский государственный педагогический университет им. В. И. Ленина. Более 20 лет опыта работы в финансовой индустрии, в сфере управления данными и аналитики: НПФ «Промрегионсвязь» – менеджер по продажам; «Газпромбанк» – сотрудник управления сопровождения операций юридических лиц, финансовый аналитик инвестиционного блока; ЗАО «Неофлекс Консалтинг» — заместитель директора департамента аналитики по направлению «Хранилища данных и аналитические приложения»; «Р-Стайл Софтлаб» – заместитель директора департамента аналитических систем; ПАО «Росбанк» – руководитель департамента аналитических систем. Сейчас — Chief Data Officer, Управляющий директор – вице-президент, Департамент ИТ-архитектуры, «Банк ВТБ» (ПАО).
Полина Рябцева,ВТБ
Окончила Уральский Федеральный университет им. Б. Н. Ельцина. Почти 15 лет опыта работы в банковской сфере, из них более семи лет в сфере обеспечения качества данных и аналитики: «Уральский Банк Реконструкции и развития» – менеджер проектов по качеству данных центра управления данными департамента ИТ; SBI Bank – руководитель проектов по работе с данными; «Альфа-Банк» – начальник отдела обеспечения качества данных дирекции бизнес-аналитикию Сейчпс – директор по управлению проектами офиса CDO Департамента ИТ-архитектур, «Банк ВТБ» (ПАО)
Внедрение системы мониторинга и обеспечения качества данных. Пример расчета финансового эффекта
Внедрение полноценной системы контроля и мониторинга качества данных требует значительных ресурсов, включая привлечение компетентных дорогостоящих специалистов в области управления данными. Цель – «Данные должны быть достоверны и пригодны для использования в бизнес-процессах организации и для удовлетворения требований регуляторов». При этом любая инициатива по внедрению системы обеспечения качества данных сталкивается с необходимостью финансового обоснования инвестиций, расчета окупаемости проекта. Доклад посвящен ответу на вопрос: как, выстроенная в Банке система обеспечения качества данных помогает достигать финансового эффекта в рамках проекта по переходу на расчет кредитного риска с использованием внутренних рейтингов (ПВР). Основное внимание уделено разбору практических кейсов влияния качества данных на компоненты расчета кредитного риска и нормативов.
Алексей Гайдабура,«Цифровые сервисы»
Более 10 лет опыты работы в области управления данными – руководил проектами по трансформации трансграничных процессов, включая проекты с внедрением моделей машинного обучения в государственные функции для объектов транспортной инфраструктуры (автоматические системы паспортного контроля в аэропортах столичной воздушной зоны). Сейчас – руководитель команды продукта «Платформа корпоративного распределенного хранилища больших данных» в компании «Цифровые сервисы».
Сергей Валюшицкий,«Цифровые сервисы»
Почти 10 лет опыта работы в ИТ-индустрии. Сейчас – руководитель команды продукта «Платформа анализа и управления корпоративными данными» в компании «Цифровые сервисы».
Решения для хранения, обработки и управления данными
Единая платформа больших данных, разработанная на основе методологии Data Mesh объединяет озера данных и хоранилища, включает в себя подключаемые модули, которые позволяют, в том числе, регистрировать дата-продукты и использовать их в стороннем домене. Благодаря этой методологии, компании могут обогащать свои данные из сотен смежных доменов, повышая эффективность работы корпоративных проектных команд. Однако, для унификации терминологии и обеспечения ее единообразного использования в рамках организации требуется глоссарий – важнейший инструмент для создания и выполнения бизнес-процессов, ведения и выстраивания онтологии. Доклад посвящен обсуждению процесса создания глоссария бизнес-терминов, а также соответствующей методологии и конструктивных решений. Особое внимание уделено ответу на вопрос – как глоссарий бизнес-терминов может стать платформой по управлению данными и дать возможность автоматизировать процессы сбора, хранения и анализа данных для повышения эффективности работы организации.
Владимир Джума,ФГБУ «ВНИИ труда», Минтруд РФ
Окончил МФТИ. Специалист по цифровой трансформации, анализу данных и искусственному интеллекту. Занимался оптимизацией бизнес-процессов, анализом данных в банковской сфере и в государственном секторе. Сейчас – директор Центра цифровой трансформации и анализа данных ФГБУ «ВНИИ труда» Минтруда России, отвечая за развитие аналитической системы мониторинга публичного рынка вакансий и резюме.
Владимир Соловьев,МТУСИ
Окончил МГУ им. М.В. Ломоносова и Московскую школу управления Сколково, д.э.н. Специалист по прикладным задачам машинного обучения, обработки данных, Интернета вещей, интеллектуальной робототехники и сенсорики. Работал в крупных организациях руководителем ИТ-проектов, директором по ИТ. С 2016 года, выступая на стороне поставщика, реализовал более 30 проектов разработки систем искусственного интеллекта для крупнейших банков, страховых, производственных и торговых компаний. Сейчас – заведующий кафедрой «Прикладной искусственный интеллект» МТУСИ и генеральный директор компании «ЦИАРС».
Рынок труда: прогнозы, оценки навыков и зарплат
.
Алексей Пятов,VK Cloud
Окончил Дальневосточный федеральный университет. Более 20 лет опыта работы в сфере прикладного анализа данных и автоматизации бизнес-процессов: SAS Россия/СНГ – продвижение аналитических решений для организаций государственного сектора в России и странах ближнего зарубежья, разработка решений текстовой аналитики, практика управления данными; IBS – директор по продажам бизнес-консалтинга. Сейчас – заместитель директора департамента бизнес-решений компании VK Cloud по платформе данных и машинному обучению.
Иван Солякин,«Комус»
Окончил Московский инженерно-физический институт, к. физ.-мат.н. Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии, специализируясь на анализе данных и создании классических хранилищ и озер данных. Имеет большой опыт в развитии MLOps и разработки проектов в области машинного обучения. Сейчас – архитектор хранилищ данных департамента бизнес-технологий в компании «Комус», отвечая за развитие экосистемы работы с данными, в том числе за создание инструментов класса self-service для решения задач аналитики.
Как построить систему self-service для аналитики и в разы ускорить обработку данных
.
Михаил Греков,Analytic Workspace
Сейчас – руководитель отдела продуктовой разработки BI Analytic Workspace, эксперт по разработке в сегменте B2B.
Михаил Письменный,«Редермио»
Сейчас – директор компании «Редермио», специализирующейся на цифровизации некоммерческих организаций и работающей с крупнейшими благотворительными фондами России: «Дети-бабочки», Фонд Константина Хабенского, Фонд помощи взрослым «Живой» и др.
Особенности анализа данных в некоммерческих организациях
Благотворительный фонд «Дети-бабочки» с 2011 года помогает детям, страдающим генными дерматозами – поражающих кожу наследственными заболеваниями. Одна из главных задач Фонда — наладить эффективную систему оказания медицинской помощи больным. Для этого в Фонде внедрена система «Регистр генетических и других редких заболеваний», поддерживающая базу по подопечным Фонда: персональные данные, медицинские показания, информация по оказанной помощи и пр., – более тысячи характеристик. Для усовершенствования прогнозов по объемам помощи, необходимой подопечным Фонда применяется система Analytic Workspace. Доклад посвящен обсуждению особенностей прикладных аналитических задач, решаемых некоммерческими организациями: формирование эпидемиологической и медицинской аналитики, контроль работы фандрайзинга, прогнозирование развития состояния подопечных, прогнозирование объемов необходимой помощи. Особое внимание уделено анализу опыта разработки, развития, внедрения и сопровождения аналитических решений, предназначенных для управления процессами и поддержки функционирования некоммерческих организаций.
Станислав Пиголкин,DATAREON
Почти 30 лет опыта работы в ИТ-индустрии: участие в разработке продуктов компании DATAREON и 1С в роли руководителя и архитектора; техническая экспертиза в проектах интеграции, складской логистики, ERP-систем, а также в проектах автоматизации деятельности предприятий с использованием различных информационных платформ в интересах таких компаний, как: «Росатом», «Сибур», «Мосводоканал», «Полюс Золото», «Уралхим» и др. Сейчас – технический директор компании DATAREON.
Интеграция приложений и управление данными на базе единой платформы low-code
Объемы данных и интенсивность их потоков внутри компании постоянно растут и в определенный момент руководство будет вынуждено всерьез озаботиться проблемой управления данными. Как понять что уже пора? Как всем этим управлять? Когда качество данных становится решающим фактором, влияющим на принятие ключевых бизнес-решений? Какие имеются предпосылки внедрения решений для управления данными? Доклад посвящен ответам на эти и другие вопросы, а также обсуждению важности наличия в компании единого центра управления данными. Особый акцент сделан на том, как не упустить самое главное – на что следует обратить внимание при реализации проекта автоматизации управления данными компании.
Вернуться к докладчикам
Сергей Иванов,«Группа Ренессанс Страхование»
Окончил Финансовую Академию при правительстве РФ. Более 30 лет опыта работы в ИТ-индустрии – управление корпоративной архитектурой предприятия и данными: «Сбербанк», «Росевробанк», «Абсолют-банк», «Газпром нефть», «ОХК «УралХим», НИИ «Восход». Сейчас – управляющий Директор по корпоративной архитектуре и управлению данными ПАО «Группа Ренессанс Страхование».
Оценка эффективности подразделений: SLA
Для выполнения различных производственных- и бизнес-задач в компании создаются разные структурные блоки и подразделения – как заставить их постоянно думать об оптимизации своих расходов и увеличении производительности и доходности? Сегодня активно развиваются методы применения SLA, построенного на анализе корпоративных данных и выполняющего роль инструмента, заставляющего подразделения интенсивно развиваться. Доклад посвящен обсуждению особенностей внедрения внутренних SLA в различных подразделениях компании, выполняющих роль цифрового двойника услуг и процессов. Особое внимание уделено созданию карты показателей эффективности подразделений и их расчета на базе Корпоративного Хранилища Единых Интегрированных Данных.
Вернуться к докладчикам
Сергей Бондарев,«Первая Грузовая Компания»
Окончил Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ». Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии: Hewlett-Packard, Вымпелком, Ростелеком. Сейчас — директор по управлению данными в АО «Первая Грузовая Компания» («ПГК»), директор по разработке и внедрению аналитических решений, «ПГК Диджитал».
На пути к демократизации данных
Развитие всей совокупности инструментов управления данными должно определяться их пользой для бизнеса, оцениваемой не только в количественных, но и в качественных показателях. Одним из признаков культурных изменений в компании является освоение и применение широкой аудиторией сотрудников навыков самостоятельного анализа данных, активного использования аналитического инструментария в том числе для самостоятельной разработки. Доклад посвящен обсуждению опыта создания и развития инструментов самообслуживания платформы данных. Особое внимание уделено анализу полученных результатов и особенностей выстраивания бизнес-процессов в условиях децентрализованной модели управления данными.
Вернуться к докладчикам
Алексей Луковников, Банк России
Сейчас – директор Департамента управления данными Банка России.
Андрей Ахраменов,Банк России
Сейчас – первый заместитель директора Департамента управления данными Банка России, отвечая за оптимизацию бизнес-процессов в организации.
Управление данными финансовых организаций
Роль данных в финансовой сфере стремительно растет – благодаря появлению средств обработки огромных массивов данных и современных подходов к управлению данными стали реальностью цифровизация услуг, расширение способов взаимодействия с клиентами и персонификация продуктов. Исходя из результатов анализа состояния систем управления данными участников финансового рынка, общественных консультаций, а также международного опыта можно сделать вывод, что Банк России должен заниматься развитием систем управления данными на стороне участников финансового рынка. Доклад посвящен обсуждению состояния систем управления данными участников финансового рынка и возможным мероприятиям Банка России по развитию подобных систем.
Евгений Виноградов, «ЮMoney»
Окончил СПбГУ, к.физ.-мат.н. Почти 30 лет опыта работы в ИТ-индустрии. Сейчас – директор департамента аналитических решений в компании «ЮMoney», отвечая за продукты создания и поддержки классических хранилищ и озер данных, антифрод-решения, а также развитие MLOps и проекты в области машинного обучения.
Антон Смирнов,«ЮMoney»
Окончил Санкт-Петербургский Государственный Инженерно-Экономический Университет, факультет информационных систем в экономике и управлении, к.э.н. Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии: руководил ИТ-службой; реализовывал проекты комплексных систем бизнес-аналитики и хранилищ данных в нефтегазовой отрасли; руководил разработкой и развертыванием системы электронного документооборота для международных проектов капитального строительства. Сейчас – руководитель команды разработки BI в компании «ЮMoney», отвечая за развитие решений управления данными и создание систем бизнес-аналитики для финансовой отрасли.
Федеративная имплементация управления данными: реальные проблемы и быстрый результат
Итогом анализа многолетней работы Департамента аналитических систем компании «ЮMoney» стало осознание проблем, вызванных существенным ростом объемов данных и их разнообразием. Одновременно с этим изменилась внешняя политическая и экономическая конъюнктура, вызвавшая резкий рост конкуренции на рынке финтеха. В этой ситуации наиболее многообещающим способом добиться качественных изменений виделось внедрение фреймворка управления данными. Соответствующие инициативы пришлось реализовывать снизу – без спонсорства со стороны топ-менеджмента компании, без дополнительных ресурсов и с учетом интересов многочисленных департаментов. Доклад посвящен обсуждению опыта имплементации фреймворка в условиях «инициатива снизу». Особое внимание уделено ответам на следующие вопросы, подкрепленные анализом эффективности применения конкретных методов: Как организовать работу для получения быстрого и измеряемого результата? Где взять ресурсы на реализацию?
Денис Рожков,«ПИК технологии»
Окончил Северо-Западный государственный заочный технический университет по специализации «Системный анализ». Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии: финансовая, нефтегазовая и строительная отрасли, а также сфера информационной безопасности: «Газинформсервис», «ДатаДжайл», «Сбербанк технологии», Skillbox. Участник крупных федеральных ИТ-проектов с высокими требованиями к нагрузке и отказоустойчивости. Сейчас – руководитель отдела архитектуры данных в компании "ПИК Технологии" (дочерняя компания девелопера «ПИК»).
Интеграция данных: связь между транспортом и MDM
Интеграции активно используется для обеспечения эффективного взаимодействия многочисленных информационных систем, получающих и обрабатывающих мастер-данные, что является залогом для обеспечения целостности и актуальности корпоративной информации. Основная проблема, с которой мы столкнулись при интеграции данных и приложений – применение только REST API для эффективной интеграции недостаточно, что и инициировало поиск новых подходов и решений. Доклад посвящен обсуждению особенностей развития инструментов межсистемной интеграции: проблемы и вызовы, оказавшие влияние на функционал средств интеграции; механизм сбора данных на основе транспорта – как данные используются в качестве мастер-данных в компании; преимущества и трудности, связанные с построением источника мастер-данных на основе шины данных. Особое внимание уделено анализу подходов, применявшихся к интеграции с MDM-системой – недостатки и пути их оптимизации.
Вернуться к докладчикам
Дмитрий Пичугин,«Тинькофф»
Около десяти лет опыта работы в сфере технологий хранилищ данных. Руководил командой разработчиков BI-отчетности в «Альфа-Банке». В «Тинькофф» создал продукт Data Detective, с нуля построил систему Data Governance и вырастил команду управления данными. Сейчас – руководитель группы управления данными «Тинькофф».
Секреты создания каталога данных
Данные сегодня стали ценным активом и накапливаются компаниями в гигантских объемах. Как не запутаться в масштабных объемах сохраненной и доступной для анализа информации? Как найти именно тот кусок сведений, нужных для ответа на текущий вопрос? Доклад посвящен обсуждению опыту поиска ответов на эти и другие вопросы. Особое внимание уделено анализу масштаба проблемы поиска данных, разбору способов ее решения и возможных ошибках на этом пути.
Вернуться к докладчикам
Екатерина Ярушкина,«ТанукиТех»
Окончила Московский государственный горный университет, магистр управления промышленными проектами, прошла обучение по программе EMBA. Более 20 лет практического опыта управления в ИТ-индустрии в сегментах В2В и В2С: ООО «Исследование и Развитие» – руководитель отдела по проектному управлению; ГК «Сервис Плюс» – заместитель руководителя департамента исследований и разработки, директор Проектного офиса, исполнительный директор, заместитель генерального директора; «Глория Джинс» – вице-президент по Технологиям, Технологический центр (ИТ-фабрика, Проектный и Архитектурный офисы, DQ). Сейчас – директор по развитию ИТ в компании «ТанукиТех», отвечая за ИТ-фабрику и офисы: Проектный, DQ и Аналитики.
Корпоративная культура работы с данными – бытие ли определяет сознание?
В организациях с каждым годом растет необходимость выстраивания современной функции управления данными (Data Governance). Эта задача влечет за собой комплекс изменений, требующих своей реализации в определенной последовательности: выстраивание процессов по работе с данными, интегрированными в сквозные процессы компании; изменение подходов к управлению архитектурой, включая глобальную реорганизацию ИТ-архитектуры; развитие и корректировка методологий управления изменениями и проектами; трансформация операционной модели; построение экосистемы управления данными. И везде важную роль играет корпоративная культура, которая может стать одним из ключевых факторов, влияющих на трудоемкость, длительность, стоимость и успешность реализации каждого конкретного изменения. Доклад посвящен обсуждению типовых «ловушек» на пути к формированию корпоративной культуры. Особое внимание уделено разбору интересных уроков практики внедрения изменений.
Вернуться к докладчикам
Иван Мугалев,«АТОЛЛис»
Окончил Воронежский государственный технический университет, кандидат технических наук. Более 30 лет опыта создания корпоративных систем управления для предприятий добывающей промышленности, из них более 20 лет управляет командой разработки цифровых платформ для ТЭК. Автор методики и инструмента по управлению данными в разнородной и разноформатной ИТ-среде, а также автор десятков свидетельств Роспатента. Сейчас – CEO группы компаний «АТОЛЛис».
Особенности национальной охоты за данными
Результатом начавшегося в 90-х годах прошлого века бума цифровизации ТЭК в России стало появление на предприятиях отрасли сотен различных ИТ-систем, разработанных в разное время и оперирующих разноформатными данными. Вместе с тем, именно совокупность данных из этих систем стала сегодня основой планирования и принятия руководителями взвешенных управленческих решений, качество и полнота которых непосредственно влияет на эффективность работы предприятия. Доклад посвящен обсуждению опыта создания единого корпоративного информационного пространства на основе отраслевых онтологий и отечественной интеграционной шины данных, решающей задачи унификации форматов хранящихся в различных ИТ-системах данных, а также их аккумуляции до получения полной и единой версии правды.
Вернуться к докладчикам
Владимир Озеров,CedrusData
Окончил Санкт-Петербургский политехнический университет. Более 10 лет опыта работы в ИТ-индустрии – разработка распределенных систем (компании GridGain, Hazelcast). Входит в состав управляющих комитетов Apache Calcite и Apache Ignite. Сейчас – генеральный директор компании «Кверифай Лабс», специализирующейся на решениях для анализа больших данных, консалтинге в области разработки СУБД и платформ управления данными.
Корпоративные аналитические платформы: проблемы и решения
Современные компании сталкиваются с интенсивным ростом объема накопленных данных и соответствующим усложнением архитектуры своих внутренних аналитических платформ. Вместе с тем возрастает потребность в масштабировании пространства принятия решений на основе анализа всех данных, доступных организации, а также устранении сопутствующих технологических и административных барьеров – классическая архитектура платформы данных, основанная на монолитном корпоративном хранилище, не всегда способна обеспечить адекватное решение подобных задач. Доклад посвящен обзору новых технологий работы с данными (Apache Iceberg, Apache Arrow, CedrusData/Trino и пр.), позволяющих компаниям демократизировать данные и преодолеть фундаментальные ограничения классических корпоративных хранилищ.
Вернуться к докладчикам
Мария Аверина,«Гармония»
Почти 20 лет опыта работы с корпоративными хранилищами данных, системами планирования (CPM) и платформами бизнес-аналитики от ведущих вендоров: Гармония MDM, Arenadata, Microsoft, PostgreSQL, Tableau, Qlik и др. В НИУ ВШЭ преподает бизнес-аналитику в рамках образовательной программы «Бизнес-информатика». Сейчас – партнер по управлению департаментом бизнес-аналитики компании Navicon, отвечает за разработку и вывод на рынок решений для комплексной аналитики каналов дистрибуции, управление отношениями с дистрибьюторами, управление мастер-данными (MDM), а также продвижение аналитической платформы Дельта BI.
Практика оценки ROI в MDM-проектах
Сегодня резко вырос спрос на внедрение систем управления нормативно-справочной информацией – значимость основных данных стала очевидна не только аналитикам, но и руководству предприятий и компаний. Однако, до сих пор остается неясным, как рассчитать выгоды, которые приобретает компания вместе с MDM-системой. Доклад посвящен обсуждению практики оценки ROI в MDM-проектах. Особое внимание уделено разбору реальных кейсов с анализом поучительного опыта.
Вернуться к докладчикам
Павел Шорохов,«Магнит»
Сейчас – директор департамента по работе с данными розничной сети «Магнит».
Культура работы с данными: через тернии к «звездам»
Данные – ценный актив компаний, однако важную роль в его монетизации играет успешная реализация инициатив по повышению компетенций в области аналитики и доступности данных. Развитие культуры играет важную роль в успешной работе с корпоративными данными. Существенное влияние на формирование культуры оказывает операционная модель по работе с данными, успешная реализация инициатив Data Governance, а также оптимизация процессов работы data-специалистов. Кроме этого на процесс принятия бизнес-решений, выявление новых возможностей для бизнеса и обеспечение непрерывного доступа к анализу данных влияет инструмент self-service для бизнес-аналитики. Доклад посвящен обсуждению опыта реализации инициатив по повышению компетенций в области аналитики и доступности данных. Особое внимание уделено изложению опыта развертывания и эксплуатации системы бизнес-аналитики, позволяющей сотрудникам филиалов географически распределенной компании самостоятельно решать аналитические задачи с соблюдением требований информационной безопасности.
Вернуться к докладчикам
Леонид Шумский,«Дататех»
Более десяти лет опыта работыв ИТ-индустрии: интеграция приложений и информационных систем, хранение и консолидация данных, а также их доставка потребителям. Кандидат технических наук. В интересах предприятий финансовой, нефтегазовой и транспортной отраслей принимал участие в качестве архитектора данных, архитектора по интеграции и лидера разработки в крупных проектах развертывания систем передачи, управления и хранения данных, включая хранилища, озера данных и интеграционные хабы. Сейчас – начальник управления Департамента перспективных проектов, «Дататех».
Управление контрактами на поставку данных
Как децентрализовать процесс разработки дата-продуктов, обеспечить соблюдение требований ролевой модели данных для доступа аналитиков к данным, гарантировать качество данных и, при этом, организовать «песочницы» для решения задач машинного обучения? Для всего этого требуется архитектура, применимая как на начальном этапе построения единой платформы данных, так и в дальнейшем – способная обеспечить эффективное построение и эксплуатацию классических хранилищ и озер данных для демократизации доступа. Доклад посвящен обсуждению подхода по интеграции нескольких смежных областей управления данными для формирования архитектуры платформы анализа данных. Особое внимание уделено изложению возможностей конкретных архитектур и вариантов реализации контрактов данных на базе открытых инструментов.
Вернуться к докладчикам
Борис Рабинович,Сбербанк
Окончил МГТУ им. Н.Э. Баумана. Специалист по цифровой трансформации, управлению данными и созданию платформ по работе с данными: Deloitte & Touche, СберТех. Член Правления Ассоциации больших данных. Сейчас – руководитель Департамента управления данными Сбербанка, CDO Сбер. Организовал бесперебойную работу Фабрики данных (объем хранилища более 160 Пбайт), руководил проектом импортозамещения технологического стека на базе разработки SberData Platform, а также организовал централизованную работу с данными в банке и его экосистеме.
«Умное» управление данными
Технологии искусственного интеллекта нашли широкое применение не только в медицине, умных городах и GPT-чатах, но и при управлении данными. Доклад посвящен обсуждению особенностей применения ML-моделей на всех этапах цикла работы с данными для повышения их доступности и снижения затрат на их хранение.
Вернуться к докладчикам
Василий Король,«Почта Банк»
Окончил МИФИ. Почти 20 лет опыта работы в области финансов и управления данными в ведущих банках и консалтинговых компаниях: «Альфа-банк», «ПСБ» – аналитик, зам. директора финансового департамента. Сейчас — руководитель службы по управлению данными (Chief Data Officer), «Почта Банк». Руководил проектом по рефакторингу Единой системы управления данными: провел полное изменение архитектуры, вдвое ускорил процесс монетизации данных, внедрил систему контроля качества данных (750+ проверок DQ, SLA), на 50% снизил совокупную стоимость владения данными и более чем на 60% ускорил время вывода продукта на рынок.
Как при минимальных ресурсах выстроить ключевые процессы управления данными?
«Почта Банк» – самый большой банк страны по географии присутствия (около 30 тыс. точек в более 18 тыс. населенных пунктов) и один из крупнейших на российском розничном рынке. В связи с высокой социальной нагрузкой была выбрана модель развития «low-cost» – выполнять только проекты, приносящие максимум эффекта в краткосрочной перспективе, поэтому проекты по аналитике обычно оказываются последними в очереди. Несмотря на это в корпоративном хранилище накопилось очень много данных (более 250 Тбайт), с ним работает множество процессов и пользователей при сильно ограниченных возможностей его поддержки. Однако, в условиях стремительного развития банка важна скорость внедрения новых продуктов и масштабирования систем. И если в определенный момент времени вырастает количество не описанных и не поддерживаемых процессов, а также унаследованного кода, то начинаются постоянные проблемы и задержки запуска новых продуктов – несовершенство старых процессов и систем тянет бизнес вниз. Доклад посвящен обсуждению опыта выполнения проекта рефакторинга корпоративного хранилища, призванного увеличить скорость расчета и предоставления данных бизнес-заказчикам; повысить качество данных в хранилище и поднять его надежность; повысить доверие к данным, сделав хранилище единым источником данных. Особое внимание уделено ответу на вопрос – как не допустить деградации в развитии корпоративного хранилища данных, выполнив проект минимальными ресурсами.
Вернуться к докладчикам
Михаил Шмитов,DECO Systems
Окончил РГТУ им К.Э Циолковского. Почти 20 лет опыта работы в сфере промышленной разработки программного обеспечения: «Крок» – ведущий программист; «Мое Дело» – технический архитектор; «Когнитивные технологии» (Cognitive Technologies) – технический директор систем автоматизации закупочной деятельности. Сейчас – генеральный директор и совладелец компании DECO Systems, системного интегратора, реализующего проекты создания и модернизации корпоративных хранилищ данных, а также внедрения собственного продукта по автоматизации создания ЕTL-процессов и прикладной разработки веб-решений.
Инструмент low-code для организации хранилища данных
Автоматизация рутинных операций – ключ к ускорению достижения бизнес-целей компании и снижению стоимости эксплуатации информационных систем. Однако внедрение систем класса "корпоративное хранилище данных" часто требует значительных затрат ресурсов разработчиков, аналитиков и отдела сопровождения. А что если попытаться автоматизировать большинство процессов и задач с помощью "облеченного" инструмента? В докладе обсуждаются возможности продукта "Платформа управления данными", используемого для быстрого и экономного развертывания в компаниях корпоративного хранилища.
Вернуться к докладчикам
Максим Титов,Tarantool
Сейчас – программист в компании VK Tech, отдел архитектуры и пресейла Tarantool.
Вызовы цифровой трансформации – современные тенденции работы с данными
Сегодня уже невозможно представить жизнь современного общества без цифровых сервисов – большинство компаний, даже если их основной бизнес непосредственно не связан с ИТ, именно по Сети предоставляют своим клиентам все более разнообразные сервисы. Больше услуг – больше пользователей – больше данных для хранения – выше нагрузка на ИТ-системы. Доклад посвящен анализу проблем, с которыми сталкиваются компании при развертывании цифровых сервисов. Особое внимание уделено обсуждению подходов и инструментов масштабирования хранилищ, ускорению работы сервисов, обеспечению поддержки растущих нагрузок, а также способов организации обмена данными в гетерогенной среде.
Вернуться к докладчикам
Владислав Каменский,«Юниверс дата»
Окончил СпбГПУ и Max Plank Institute fur Informatik. Более 20 лет опыта в ИТ-индустрии: алгоритмизация сжатия изображений; разработка ПО: Enkata – аналитическая обработка больших данных; Siperian – визуализация работы с мастер-данными; «Юнидата» – генеральный директор. Эксперт в сфере MDM, DQ и IIOT. Сейчас – генеральный директор «Юниверс дата».
Cделано у нас: полноценная продуктовая линейка по управлению данными
Как сегодня работает российский вендор, предлагающий решения в области управления данными? Как догнать и победить зарубежного производителей подобного ПО? Секреты разработки отечественных MDM и DG продуктов. Синергия функционально полной линейки продуктов в сфере управления данными. Апробация самых современных технологий для российского потребителя. Это и многое другое – в докладе.
Вернуться к докладчикам
Андрей Андриченко,«ЭсДиАй Солюшен»
Окончил Московский технологический институт (МТИ), к.т.н., специалист в области САПР технологических процессов. Более 30 лет опыта работы в ИТ-индустрии: руководитель отдела САПР в НИИ авиационных технологий (НИАТ); руководитель технологического направления в компании «Аскон». Три поколения созданных САПР, используются сегодня на сотнях промышленных предприятий страны. Руководил проектом по созданию отечественной MDM-системы («Сколково»). Сейчас – директор по развитию в АО «ЭсДиАй Солюшен», отвечая за продвижение решений MDM в крупных промышленных холдингах и корпорациях.
Практика импортозамещения MDM в промышленноcти
Сегодня ни у кого не вызывает сомнения важность систем класса MDM, однако на пути внедрения и эксплуатации подобных решений имеется много подводных камней. Как выбрать методологию построения онтологической модели мастер-данных – основы развития функционала MDM-платформы? Четыре базовых свойства MDM: гибкость, функциональность, производительность и отказоустойчивость – в чем состоит семантика связей информационных объектов НСИ от корректности которой зависит эффективность управления корпоративными мастер-данными? Доклад посвящен ответам на эти и другие вопросы, а также обсуждению архитектуры программной платформы «Semantic «MDM», предлагающей user-firendly механизмы интеграции MDM с прикладными корпоративными информационными системами. Особое внимание уделено анализу опыта внедрения системы «Semantic «MDM» на крупных отечественных системообразующих предприятиях, а также практике импортозамещения SAP MDM в ведущей федеральной компании топливно-энергетического комплекса России.
Вернуться к докладчикам
Алексей Никитин,Visiology
Окончил НИЯУ МИФИ по специальности "Прикладная математика". Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии – эксперт в сфере разработки ПО анализа и визуализации данных. Сейчас – генеральный директор компании Visiology, где руководит разработкой и развитием аналитической платформы бизнес-аналитики.
Миграция на российскую систему бизнес-аналитики – пока одни боятся, другие уже впереди
Сегодня никому не надо объяснять, что произошло в России с рынком зарубежного ПО, однако путь миграции на российские решения сопровождается мифами и дискуссиями вокруг иллюзорных барьеров, якобы препятствующих переходу на отечественные системы. Доклад посвящен обсуждению заблуждений, чаще всего останавливающих бизнес от миграции на российские системы – и иллюстрации того, что компании и предприятия, заранее позаботившиеся о переходе на отечественные решения, уже сегодня демонстрируют серьезный рост. Особое внимание уделено анализу реального отраслевого опыта миграции: этапы выбора платформы бизнес-анализа, обучение и бесшовное внедрение в существующую инфраструктуру.
Вернуться к докладчикам
Михаил Рощин,IBS
Сейчас – заместитель директора дивизиона аналитических решений компании IBS.
Управление корпоративной моделью данных
.
Вернуться к докладчикам
Алексей Богомолов,«Рексофт Консалтинг»
Сейчас – директор по разработке и внедрению цифровых продуктов, компания «Рексофт Консалтинг».
Управление данными при трансформации бизнеса: ответ на вызовы новой реальности
Доклад посвящен обсуждению опыта внедрения платформы управления данными и разбору особенности построения процессов в условиях активного роста бизнеса, присоединения новых команд, а также сопутствующей реструктуризации. Особое внимание уделено изложению – на основе опыта внедрений собственных и решений Open Source для управления данными – архитектурных и организационных подходов к созданию единых корпоративных хранилищ данных и аналитических систем.
Вернуться к докладчикам
Алексей Нестеров,«1С»
Окончил Московский государственный институт электроники и математики (технический университет) по специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети». Четверть века опыта работы в сфере разработки ПО для автоматизации и цифровизации бизнеса с целью повышения экономической эффективности деятельности предприятий. Работал в ГВЦ Министерства транспорта РФ и в различных ИТ-компаниях. В 2001 году создал и возглавил компанию «Институт типовых решений – Производство» – дочернее предприятие «1С». Сейчас – директор по ERP-решениям, фирмы «1С», отвечая за комплекс «1С:Корпорация», продвижение линейки решений «1С:ERP», а также за разработку и развитие более 200 отраслевых решений для промышленности, энергетики, строительства, ЖКХ, сельского и лесного хозяйства, торговли, логистики, транспорта, финансового сектора, сферы услуг – решения классов BIM, BSC, EAM, EHS, ERP, GIS, ITIL, KPI, LIMS, MDM, MES, PLM, PM, RCM, TMS, WMS.
Обеспечение качества данных в системах MDM при миграции на отечественные ERP-системы
В условиях интенсивного перехода заказчиков на отечественное ПО для управления предприятием с агрегацией и трансформацией накопленной в зарубежных системах информации, требуется повышенное внимание к управлению данными. Максимально эффективное и безболезненное для бизнеса замещение унаследованной корпоративной модели данных, причем без остановки деятельности предприятия или компании – это серьезный вызов для проектной команды. Фирма «1С» – разработчик системы программ «1С:Предприятие», уделяет этой задаче повышенное внимание, развивая, в частности, программный продукт «1С:MDM Управление нормативно-справочной информацией» в направлениях повышения эффективности внедрения системы и цифровизации работы с данными. В этом продукте, который сегодня применяют уже более 200 корпоративных заказчиков, используются методы ИИ для поиска и классификации данных, голосовой ввод данных, реализована система управления качеством данных и обеспечена интеграция с системами ERP, ESB, ECM и бизнес-аналитики. Доклад посвящен обсуждению возможностей MDM-решения, используемого при миграции на отечественные системы ERP. Особое внимание уделено анализу особенностей решения задач обеспечения качества данных.
Вернуться к докладчикам
Иван Новоселов,«ДатаКаталог»
Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии: внедрение аналитических систем, разработка облачных продуктов и развитие бизнеса в таких компания, как SAS, IBM, «Интерфакс». Сейчас – генеральный директор компании «ДатаКаталог».
Опыт внедрения и перспективы развития каталога данных
.
Вернуться к докладчикам
Екатерина Варламова,ПСБ
Окончила магистратуру МГТУ им. Н.Э.Баумана по специальности «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии – руководство разработкой и внедрением хранилищ данных, а также систем аналитики и обработки больших данных в финансовом секторе и сфере телекоммуникаций: крупнейшие отечественные банки страны; представительства Societe Generale и BNP Paribas в России; в компаниях мобильных операторах «Большой четверки». Сейчас – Chief Data Officer Банка ПСБ, возглавляя Департамент управления данных.
Что общего между системой управления данными и теорией большого взрыва?
Теория «Большого взрыва», как и другие подобные теории возникновения Вселенной, утверждает, что для появления планет и тем более форм жизни требуется не только огромная энергия, но и значительное время. Построение системы Управления данными, особенно сегодня, можно сравнить с возникновением Вселенной после Большого взрыва – сегодня весь рынок информационных систем, оборудования и специалистов находится в состоянии PBB («post-BigBang»). Доклад посвящен обсуждению опыта ПСБ решения всего комплекса задач, связанных с управлением данными.
Вернуться к докладчикам
Вячеслав Зюба,«Нетрика Медицина»
Сейчас – руководитель развития направления бизнес-аналитики, компания «Нетрика Медицина».
Как большие данные спасают жизни
.
Вернуться к докладчикам
Ольга Поторочина,PARMA Technologies Group
Сейчас – старший руководитель проектов в компании PARMA TG, отвечая за управление проектами разработки и внедрения аналитических систем в крупных государственных и коммерческих организациях.
Проблемы и компромиссы в управлении большими данными: опыт реализации одного проекта
Создание аналитических систем, обрабатывающих большие объемы информации, сопряжено с рядом ограничений: узкий стек технологий Big Data, сжатые сроки реализации проекта, множество внутренних и внешних источников данных, низкое качество и неконсистентность самих данных. Доклад посвящен обсуждению апробированных подходов и инструментов, позволяющих снизить негативное влияние подобных ограничений на реализацию проекта.
Вернуться к докладчикам
Сергей Золотарев,Arenadata
Окончил МГТУ им. Н.Э. Баумана и Open University of London (MBA). Более 30 лет опыта работы в ИТ-индустрии: EMC, Jet, Avaya, Microsoft, Compaq и др. Возглавлял представительство компании Pivotal в России, СНГ и Восточной Европе, где руководил проектами в области управления большими данными – инициировал проект разработки универсальной открытой платформы данных, результатом которого стал, в частности, продукт Arenadata Hadoop, сертифицированный Linux Foundation. Основатель компании Arenadata, специализирующейся на разработке открытой платформы сбора, хранения и обработки данных. Сейчас – директор по стратегическому развитию Arenadata.
Как мы отвечаем на вызовы рынка
.
Вернуться к докладчикам
Михаил Александров,Axenix
Более 20-ти лет работы в ИТ индустрии – из них больше половины в области аналитики: Tops Business Integrator, BearingPoint, Teradata, SAS. Имеет опыт разработки и внедрения систем управления эффективностью, продвинутой аналитики, анализа и отчетности, а также инструментов интеграции, управления качеством данных и НСИ в интересах производственных и финансовых корпораций. В компании «Полиматика» руководил разработкой продукта Polymatica ML. Сейчас -– технический руководитель Центра развития аналитических продуктов компании Axenix.
Актуальные задачи и проблемы управления данными
Доклад посвящен обсуждению актуальных задач и проблем управления данными в свете современных тенденций и реальных потребностей российских компаний и предприятий. Особое внимание уделено анализу подходов к построению систем управления данными в быстро меняющимся условиях, а также возможностей и проблем, которые появляются с развитием ИИ и больших языковых моделей (LLM). Кроме этого разбираются задачи, связанные с изменением технологического стека и ростом популярности решений Open Source.
Вернуться к докладчикам
Наталья Яшенкова,Polymatica
Окончила Всероссийский заочный финансово-экономический институте (ВЗФЭИ). Около 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии – занималась разработкой и продвижением решений в области интерактивного телевидения, информационной безопасности, интернет-сервисов.Автор курса «Сбор и анализ данных» для студентов социально-экономических, управленческих и гуманитарных специальностей, к.э.н. (Финансовый университет при Правительстве РФ), преподает в МГИМО и МГПУ. Сейчас — руководитель направления развития отраслевых решений в компании Polymatica, отвечая за генерацию нового бизнеса, работу с технологическими партнерами и взаимодействие с вузами.
Как российской системе бизнес-аналитики соответствовать мировым тенденциям
Лидеры рынка и консалтинговые компании, в частности Gartner, ежегодно публикуют свои прогнозы и результаты анализа тенденций в сфере бизнес-аналитики, оценивая перспективы применения в этой отрасли новых и смежных технологий. «Магический квадрант Гартнера» содержит распределение вендоров по группам: «Лидеры», «Претенденты», «Провидцы» и «Нишевые игроки». Список тенденций год от года меняется, например, в 2023 году из него было исключено требование к облачному формату предоставления услуг, но добавились новые: совместная работа и интеграция с Data Science. Также среди актуальных тенденций были обозначены обработка данных в режиме реального времени, автоматическое принятие решений, объединение low-code и high-code решений. Длительное время российские компании пользовались преимущественно иностранными решениями, но сейчас остро стоит вопрос импортозамещения. При выборе российской системы бизнес-аналитики заказчики ориентируются на уже сформированный круг ожиданий и требований, поэтому отечественные вендоры внимательно следят за мировыми тенденциями. Доклад посвящен обзору тенденций развития систем бизнес-аналитики. На примере опыта работы компании Polymatica рассмотрено, как российские продукты развиваются наравне с иностранными благодаря открытой архитектуре и технологическому партнерству по таким направлениям, как Data Science, подготовка данных, интеллектуальные формы ввода, RPA и др.
Вернуться к докладчикам
Федор Медведев,Naumen
Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии: руководитель продуктов и проектов, лидер отраслевой проектной практики, бизнес-руководитель. Сейчас — директор департамента проектных решений и поисковых систем, компания Naumen. Отвечает за создание и развитие цифровых сервисов и систем управления на основе данных в интересах таких заказчиков, как: ФАУ "Главгосэкспертиза России", ПАО "Газпромнефть", АО "Мосэнергосбыт", Минобрнауки России, Банк России.
Поисковая машина или машина инсайтов? Опыт добычи, обогащения и интеграции данных
Корпоративные данные — ценный ресурс, при правильном использовании позволяющий значительно улучшить качество и скорость выполнения бизнес-процессов, однако большинство компаний до сих пор не может или не умеет извлекать из них максимальную пользу. На это есть разные причины — от нехватки инструментов и знаний, до неспособности преодолеть технические проблемы обработки неструктурированных данных. Как следствие, практически каждая российская компания теряет время и деньги из-за недостатков работы с корпоративной информацией – 95% организаций тратят часы на поиски нужных данных в информационных системах, а 65% так и не находят искомое. Доклад посвящен обсуждению подходов к интеграции корпоративных данных и инструментов доставки бизнес-ценности конечным пользователям. Особое внимание уделено анализу конкретных примеров.
Вернуться к докладчикам
Олег Гиацинтов,DIS Group
Окончил МГТУ им. Н.Э.Баумана. Почти 30 лет опыта работы в ИТ-индустрии, из которых 20 лет – руководство ИТ-проектами: «Ланит», «Автомир», Xerox и др. Эксперт в области стратегического управления и интеграции данных, обеспечения качества и управления нормативно-справочной информацией, управления знаниями, а также построения дата-центрических бизнес-процессов. Сейчас – технический директор компании DIS Group, отвечая за консалтинг, обучение партнеров и клиентов, а также руководство техническими специалистами и собственными разработками компании.
Комплексный подход к управлению данными
Облачные технологии и Интернет вещей кардинально меняют ИТ-архитектуру, а слой данных непрерывно усложняется. Управление данными было и остается одной из важнейших стратегических задач для крупного бизнеса. Как сделать данные доступными, но защищенными, быстрыми, но качественными? Ответам на эти и многие другие вопросы и посвящен доклад.
Вернуться к докладчикам
Банк России
Камни преткновения управления данными
Проблемы, связанные с управлением данными можно объединить в три основные группы:
принятие решений на основе интуиции, а не данных. Какими бы высококачественными не были данные, какими бы изощренными не были способы их анализа, если лица, принимающие решения не используют факты и результаты их анализа для управления бизнесом и для его совершенствования, то все усилия по управлению данными будут напрасными. Наличие развитого механизма управления данными является необходимым, но не достаточным условием для принятия эффективных управленческих решений и для развития бизнеса;
акцент при анализе данных на продвинутую аналитику. Сегодня наблюдается явный перекос в сторону продвинутой аналитики с выделением роли data scientist, причем в ущерб иным аналитическим возможностям для бизнес-пользователя (OLAP, dashboard, data discovery, data mining, guided analytics), которые перестали развиваться. Однако, при выборе алгоритмов моделирования, фиксации признаков, разметке данных для обучения, интерпретации результатов не исключен субъективизм, что вызывает недоверие к аналитике. Кроме этого, для использования продвинутой аналитики нужно осваивать программирование в отличии от инструментов no-code/low-code бизнес-аналитики;
недооценка качества данных в широком смысле. Качество данных, существенно влияющее на качество результатов анализа, рассматривается лишь с точки зрения достоверности данных, однако необходимо также обеспечивать доступность, релевантность и актуальность данных.
Доклад посвящен анализу проблем каждой группы и обсуждению конкретных путей их преодоления.
Вернуться к докладчикам
Роман Гоц,Atos
Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии: занимался развитием бизнеса в крупных технологических компаниях, управлял федеральными и макрорегиональными проектами, возглавлял управление федеральной розницей и расширением региональной партнерской сети. Сейчас – директор по развитию бизнеса компании Atos в России, где руководит департаментом больших данных и безопасности, предлагающим инфраструктурные решения предприятиям различных отраслей экономики.
Жизненный цикл данных – от периферии до озера
Данные сегодня приобрели критически важное значение, позволяя компаниям создавать инновационные решения, получать конкурентные преимущества и принимать взвешенные решения. Однако, управление данными создает для компаний большие трудности – цифровая трансформация невозможна без надежной архитектуры работы с данными и соответствующих аппаратно-программных решений:
Как эффективно управлять жизненным циклом данных?
Как оптимизировать данные?
Что из себя представляют периферийные вычисления?
Как реализовать DataLake не обладая специальными навыками?
Как гарантировать высокую рентабельность инвестиций?
Доклад посвящен комплексным решениям Atos, специально предназначенным для работы с большими данными и средствами видеоаналитики.