Big Data

Как показал форум Data+AI 2025, управление на основе данных постепенно переходит к использованию ИИ, причем не только в бизнесе, но и в области аналитики и работы с данными.

Фраза «Спасение утопающих – дело рук самих утопающих» стала сегодня актуальной и для бизнес-аналитики. Почему self-service BI становится устойчивой тенденцией в бизнес-аналитике и как сделать так, чтобы она стала реальным драйвером для совершенствования корпоративной культуры, а не осталась лишь благим пожеланием?

Владимир Куликов, руководитель направления продуктов для государственного сектора компании «СберАналитика», — о создании аналитической панели «Туризм».

Эксперт компании K2 Cloud — о российском рынке технологий больших данных, особенностях проектов их внедрения, критериях выбора решений и возможностях облачных сервисов для работы с большими данными.

Александр Блинов, начальник управления повышения эффективности продвинутой аналитики и управления данными Альфа-Банка, – о реализации алгоритмов AutoML, позволяющих радикально сократить трудозатраты и ускорить процессы разработки и поддержки моделей.

Дарья Мерзлякова, ведущий специалист направления продуктов для государственного сектора компании «СберАналитика», — о создании аналитической панели «Мониторинг экономики регионов».

Аналитические инструменты постепенно растворяются в бизнес-приложениях – аналитика не выделяется в отдельный модуль корпоративной инфраструктуры, а благодаря self-service BI становится ее ядром, доступным из любой информационной системы компании. Для бизнес-пользователей самообслуживание становится основой работы с BI-системами, позволяя пользователям таких систем, как «Дельта BI», оперативно получать ответы на основе анализа всех доступных данных.

Системы управления данными, аналитические системы и средства визуализации стали сегодня неотъемлемой частью цифровых технологий в медицине. Однако наличие промежуточных звеньев в цепочке обработки данных, а также ошибки, допускаемые при представлении результатов медицинских исследований, снижают эффективность применения аналитики.

Роман Раевский, автор идеи и основатель компании «Рапид. Исследовательские системы», — о создании принципиально новой платформы для сверхбыстрой аналитической обработки сверхбольших объемов данных.

В центре внимания участников форума — повышение эффективности бизнеса с помощью данных и ИИ, а также поиск разумного баланса между внедрением дата-инноваций и надежным функционированием бизнеса.

Михаил Бутенко, гендиректор «РПА Компас», — о создании аналитического инструментария для анализа рынка новостроек в реальном времени. Заложенные в продукт идеи и технологии могут использоваться в решениях для других отраслей.

Ольга Вязовская, основатель DV Group, – о создании CDP-платформы, анализирующей данные чеков и cookies в электронной коммерции и прогнозирующей вероятность покупки для конкретных товаров брендов.

Михаил Сикало, руководитель дирекции моделирования кредитных рисков Центра Data Science банка «ЦентрКредит», – о создании решения, позволяющего выявлять клиентов, склонных к социальной инженерии, на основе фотографии.

Сергей Дорофеев, CEO группы компаний Rubius, – о разработке платформы Fusion для анализа и управления городской мобильностью в Абу-Даби. Накопленный опыт может быть масштабирован на другие мегаполисы, в том числе российские.

Сергей Новиков, директор по продажам B2B и продуктовому развитию Softlogic.ai, – о создании универсальной платформы ИИ, способной в режиме реального времени распознавать объекты, анализировать события, выявлять нарушения и их тенденции.

Марат Тахавиев, руководитель GR-проектов Ассоциации больших данных, и Никита Назаров, технический директор HFLabs, – о тестировании модели оценки рисков повторной идентификации с использованием решения для обезличивания данных.

Камалдин Пиримбаев, руководитель отдела развития клиентской ценности департамента CVM&BigData мобильного оператора Kcell, – о создании экосистемы управления клиентской ценностью.

В фокусе легендарного форума, стартовавшего в момент зарождения рынка данных в России, — тенденции, определяющие развитие экономики данных.

Решение опирается на S3-совместимое объектное хранилище собственной разработки и высокопроизводительный SQL-движок Cloud Trino на базе Kubernetes.

Изменение отражает стремление компании в качестве ключевого аспекта своей новой идентичности представить биткоин (B), а не бизнес-аналитику (BI).