Участники форума обсудят роль данных как стратегического ресурса бизнеса и госорганизаций, представят опыт решения практических задач с помощью больших данных и передовой аналитики.
#Самое интересноеБизнес заинтересован сегодня в прогнозировании поведения своих клиентов, а также в повышении эффективности работы сотрудников и в прозрачной системе мониторинга их деятельности. Предприниматели готовы инвестировать в соответствующие ИИ-решения, например аналитику коммуникаций – одну из наиболее динамично развивающихся сегодня сфер применения искусственного интеллекта, особенности применения которого иллюстрирует работа сервиса WordPulse компании MTS AI.
С какими трудностями сталкиваются ученые при анализе данных о здоровье, отслеживаемых с помощью умных часов и фитнес-браслетов
В конце 1990-х годов наблюдалось бурное развитие бизнес-приложений – в крупных организациях были накоплены существенные объемы данных, началось строительство хранилищ и витрин данных. Актуальным стал поиск решений по информационно-аналитическому обслуживанию бизнес-пользователей с активным вовлечением их в процесс анализа данных. Прошли годы – какие сдвиги в области бизнес-аналитики произошли за это время, к чему пришла индустрия и чего стоит ожидать в ближайшем будущем?
Российские компании осознают ценность данных и переходят от системо-центричной к дата-центричной ИТ-архитектуре. Ключ к успеху такого перехода — качественные и синхронизированные данные, хорошо структурированное хранилище и правильные инструменты анализа, позволяющие хранить данные вне систем бизнес-анализа.
В основе классической ИТ-архитектуры лежат приложения, каждое со своей базой данных, что обычно приводит к дублированию информации в бизнес-объектах. Ядро дата-центричной архитектуры – данные, доступные всем потребителям через единую точку, роль которой в сложных системах исполняет логическая витрина основанная на модели консолидированных данных. В чем преимущества использования онтологий для построения такой модели и как построить онтологическую модель, обеспечив гибкость и целостность?
Развитие культуры играет важную роль в успешной монетизации данных. Компания «Магнит» трансформировала операционную модель по работе с данными, внедрила ряд инициатив Data Governance, оптимизировала процессы ввода новых data-специалистов и разработала свой инструмент self-service для бизнес-аналитики. Все это положительно сказалось на процессе принятия решений, открыло новые возможности для бизнеса и обеспечило непрерывный доступ к анализу данных.
Участники ежегодного мероприятия «Открытых систем» рассмотрели лучшие отраслевые практики работы с данными.
#Управление данными